Learning&Evolution我们都知道，量子的概念是120年前德国物理学家普朗克提出的。好吧，人们花了一百多年的时间才消化和理解量子背后的伟大理想。所以今天我相信AndersInset先生的这本书《量子经济》不完全是关于经济学的，更重要的是他提出了一种新的思维方式，一个思考新经济的基础。我想问几个问题，大家一起思考。我的题目是《劳动的再分工：数字世界中的人际关系》。众所周知，近两年来，全球一直处于疫情肆虐的环境中，但同时还有一个趋势，那就是科技的发展。我把这两年的一些成功的技术实践放在这里，就像做一个拼盘一样，让大家看看我们从这里得到了什么启发。比如中间这幅画，就是一幅很常见的具有后印象派特征的山水画。然而，这幅画是由机器绘制的。也就是说，这幅画完全是在数字空间中，用人工智能算法在电脑上生成的。像这样的画作，这几年可以说是层出不穷。又比如，旁边的这首诗有个名字叫《九歌》。这是清华大学团队打造的人工智能写诗系统。你只需要在里面输入一个关键词，比如“秋”，它就可以秒为你生成一首诗。对于中国人来说，这种五言诗、七言诗、律诗、宋词是再熟悉不过的了。人工智能在写诗、画画、写文章、写报告等领域可以达到惊人的程度。这对人们意味着什么？当然，很多人第一个想到的可能就是我的饭碗被抢走了。它可能会把我变成一个无用的人，他会带来一种不安，恐惧。两年前，美国的一家公司OpenAI推出了这样一个名为GPT-3的系统。有了这样一个自然语言处理的软件算法之后，确实让很多人很恐慌，因为这意味着以后要大量的案头工作。写报告、写文章、写小说，以前需要专业人士来做的事情，现在可能都交给机器了。这是人们对技术感到非常焦虑的现象。当然，从上图你也可以看到这样一个，叫做“提前出示健康码”，科技在这两年为我们抗击新冠疫情做出了突出贡献。甚至有人总结说，尤其是在中国，如果没有数字技术，很难想象我们在抗击疫情方面会如此有条不紊。一方面，技术可以给我们带来很多有益的、有价值的回报；另一方面，技术可能威胁到我们的生存。当你把这两件事放在一起时，总感觉人们很难保持平衡。所以，我觉得用AndersInset先生的话来说，我们要学会再学习，也就是我们要在心灵深处去理解科技的深刻变化。我想举一个简单的例子，就是我们的交通工具，从几千年前人类使用独轮车，至少，到自行车、摩托车、汽车。交通工具的进化史，应该说是书写了一部波澜壮阔的人类进化史。.然而，今天我们遇到无人驾驶，我们需要思考的一点是什么？是传统技术，就是从独轮车到汽车，这个驾驶技术和智能无人驾驶技术最重要的区别是什么？我觉得有两点。一是今天的智能技术已经具备了学习的能力。今天的智能技术已经可以通过大数据和人工智能算法吸收人类过去几十年或几百年积累的可量化知识。.所以，今天的技术已经具备了学习的能力，然后它还有第二个特点，它可以自己进化，可以在虚拟空间中探索更多的可能性，这是和传统技术非常大的区别。因此，智能技术的发展给我们今天提出了一个重大的挑战。很多人现在把这个重大挑战概括为未来的决定，或者我们必须想象，未来十年可能由智能技术、代码和算法决定。、20、30，甚至更远，世界会是什么样子。但是，如果我们仅仅以一种焦虑的心态去思考未来决定现在的命题，我们就很可能掉入陷阱。这个陷阱是我们的技术观、技术决定论和非黑即白的思维方式。用AndersInset的话来说，我们传统的技术观念和传统的看待技术的方式可能已经给出了答案，而这个答案是赢家通吃，只有最快的，互联网只有第一没有第二，颠覆。..这样的话。所以，我认为今天我们确实已经到了需要深入反思智能技术可能带来什么，它将把我们带到哪里，以及我们如何借助智能技术释放我们的潜力的地步。我想问三个问题，我认为这在一定程度上代表了我对这个问题的一些粗浅思考。第一个问题：“代码就是法律，一切都是计算”？第一个问题，最近十年，特别是随着人工智能、区块链的出现，以及最近六个月metaverse的概念，在整个公共领域流传开来，或者说业内的一种说法，叫做“代码就是法律，一切都是计算”。这句话听起来是那么的果断和势不可挡，这句话经常被用来说明未来会是什么样子。但是当我们要思考这个问题的时候，当我们要认真对待这个问题的时候，我们真的需要回到它的源头，然后思考这句话是建立在什么样的基础之上的。“codeislaw”这句话最典型的出自美国法学家哈佛法学院的Lessig教授。Lessig十年前写了一本书，名叫《代码2.0》。在Lessig的书中，他在第一章开头就说过这样一句话，叫做“Codeislaw”，代码就是法律。那么，这个事件对于西方人来说是一个重要的里程碑。因为在西方历史上，尤其是在古希腊和希伯来文明融合的过程中，Code和Law的关系，西方语言中的Code，其实可以追溯到它的词源Codex，编成书。也就是说，在西方文化中，过去他理解Code和Law的关系时，Law高于Code，Code只是对立法的汇编，但在今天，Code的意义已经不再是汇编成书，变成了现代的另一种意思，代码，编码，汇编，数字化。换句话说，Codeislaw彻底颠覆了这种文化传统。他认为，法律的来源已经转变到编码员的手中。这是一个非常重大的变化。所以，今天我们之所以需要警惕和思考这句话，是因为立法的制定者是谁？这是第一个问题，法典与法律的关系。接下来是，“一切都经过计算”。计算应该说伴随着人类发展的全过程。我们从过去测量，从过去观察，勘测地球，测量各种产品，贸易过程中的测量都需要用到计算。然而，在过去的一个世纪里，人们对计算的理解发生了重大变化。你在屏幕上看到的三个人，中间那个是英国著名数学家图灵，他是众所周知的计算机鼻祖。可以说，我们今天所有的计算机都是基于图灵的思想。旁边的老人是图灵的老师，名叫丘奇，美国数学家。在他右手边的是一位名叫多伊奇的美国物理学家。把他们三个放在一起想表达什么？计算是过去人类历史活动中非常重要的配套技术活动，计算过程就是技术活动。但经过这三位学者提炼思想，今天的计算已经深入到我们人类生存的本质，成为了支柱。这是著名的丘奇、图灵和多伊奇的命题，或原理。Church、Turing和Deutsch的命题的中心思想就是这样一句话，即所有我们能想象到的计算过程都可以由图灵机实现，包括量子计算。这件事听起来如此决定性，以至于今天有太多的业内人士和太多的技术创新者使用丘奇、图灵和多伊奇的命题来预测未来。他们说未来一切都是计算，问题可以用计算解决，天气预报可以用计算解决，贸易可以用计算解决，金融可以用计算解决。这里真的没有问题吗？所以，我想说，这里提到的一个重要问题就是，代码就是法则，一切都是计算。它实际上隐含了一个非常重要的假设。这个假设是技术是中性的。应该说，在过去的工业时代之前，这个假设问题不大。为什么？因为工业时代之前的技术已经死了，工业之前的技术是机器，而这个机器是冰冷的，是用材料做的，机械零件，由各种部件组成，这样的机器再精巧，也不具备学习和进化的能力，但我们今天说的智能机器与此不同。因此，技术是中立的假设可能不再适用。那么，在这样一个底层逻辑发生变化的前提下，如果我们贸然鹦鹉学舌地说“代码就是法则，一切都是计算”，我们就会面临很大的困惑，就会面临很大的困难。危险或挑战。其中一个挑战已经出现，这就是可解释的人工智能。在过去的五年里，我们都知道人工智能算法已经达到了疯狂的地步，尤其是我前面提到的OpenAIGPT-3。当GPT-3在2020年5月发布时，震惊了整个行业，因为它包含了高达1750亿的深度学习参数。1750亿，不是1750，也就是说今天的人工智能已经到了我们可以称之为疯狂的地步。三年前，谷歌的AlphaGo为全世界人民上了一堂生动的人工智能科普课，让我们看到了人工智能的强大。然而，对于很多普通人来说，除了感叹人工智能的神奇之外，我们不知道的是，今天的人工智能速度快、功能强大，可以给出漂亮的结果，但今天的人工智能是不可解释的。我们只能知道它的结构是什么，只能知道它性能好，却不知道为什么。所以，过去五年，关于深度学习、神经网络、机器学习，大量人工智能算法面临的一个非常重要的挑战，就是实际上没有办法给出解释。没有办法给出解释，也就是说整个世界的构建都是建立在一个非常脆弱的地基之上的。就拿AndersInset先生刚才讲的，我们要思考生命的意义是什么，人类文明进化的意义、目的和方向是什么？如果说人工智能的各种算法，都是建立在一个很难得到任何机制基础上的解释的前提下，我们怎么看待它的意义呢？因此，这是一个非常重要的挑战。第二个问题：数字世界的核心问题：重新审视“效率与公平”的关系。对于第二个问题，我想换个经济学的角度。再来看看效率与公平的关系。众所周知，效率与公平的关系是经济学中的一对基本问题。我们过去常说有3次工业革命，蒸汽机革命，250年前的电气技术革命，或者150年前的电气技术革命，或者100年前的革命。自动化和信息化的革命，今天很多人提出工业4.0、数字孪生，或者工业互联网等概念，形容为第四次工业革命。所以，我们用这样一张图来表达一二三四转的顺序关系。但是，有一个问题需要思考，即所谓的第四次工业革命与前三次有什么区别？其实，我们只要简单地想一想就会发现，前三次工业革命有一个共同的特点，那就是都强调速度和效率。这就是我们今天所说的增长。然后，前三次工业革命使用了能源，改进了动力技术，因此机器的劳动生产率得到了极大的提高。因此，基本上前三次工业革命，无论从蒸汽能、化石能源还是电能，都是效率更高、速度更快、效率更强的革命。这是前三次工业革命的共性。我们今天面临着一场数字革命，或者说是数字时代的第四次工业革命。和前三个有什么不同吗？还是第四次工业革命在提高效率和速度？如果是这样的话，我个人觉得第四次工业革命可能意义不大，只是前三次的简单延伸。也就是说，今天我们的数字经济需要扎根于什么样的经济学，这是一个很大的问题。其实，我们已经看到了一些端倪。例如，过去描述自由市场经济时，在80年代有一个术语叫做“涓滴经济”。一些经济学家认为，可以通过“涓滴效应”实现共同富裕。你看到的画面是这样的，就像我们倒红酒一样，第一层满了就流到第二层，第二层满了就流到第三层。经济学家非常形象地称之为“涓滴”。效应”，认为全社会的财富分配是通过“涓滴效应”实现公平。然而，在现实中，我们发现这远非如此。也就是说，一楼似乎永远不满足，一楼的欲望在膨胀。我看到过这样一个数字，100年前，工厂CEO的工资不超过一线工人工资的10倍。今天的跨国公司应该是300倍、500倍，甚至更多。这意味着整个社会的财富分配已经发生了极大的畸形。也就是说，在过去，通过工业革命和信息革命，整个世界都解决或大大改善了财富生产问题，却忽视了财富分配问题。问题。事实上，在过去的几十年里，这样的思潮已经在欧美的一些地方出现了。这种思潮是讨论如何让分配更公平，如何减少经济不平等，财富不平等。有一个概念叫做UBI（全民基本收入）。因此，我们需要反思的是今天的经济学面临着什么样的挑战，今天的数字技术在助力经济增长的同时是否肩负起了更大的历史责任，即我们需要用数字技术来看待公平和挑战的问题.坦白说，过去我们很多业内朋友都考虑过这个问题，但是很难找到一个切入点。所以，下面我想用一个很简单的例子，我称之为思维案例，看看在这种情况下，数字人民币、区块链、央行数字货币的概念很可能对我们有用。为财富生产和财富公平问题做出小小的贡献。大家都知道，中国试验数字人民币已经五年了，从探索数字人民币到现在也已经五年了。近两年，在多个地区，国内已有10个城市开展数字人民币试点。今年，这件事可能会继续加速。我们很多朋友已经在使用数字人民币，这些在日常消费场景中也越来越普遍。那么，数字人民币在未来的财富生产和分配过程中将扮演怎样的角色？我想举一个思考的案例，就是现实中他可能没有见过这样的案例，但是或许可以帮助我们去思考。我们先来看这张图，也就是传统的财富分配和生产过程是怎样的。我们来一瓶啤酒吧。例如，一瓶啤酒要10元。让我们想象一下我们如何消费它。我们用手机扫描二维码，啤酒可以带回家或者去餐厅消费。那么这张图表达了这样一个商业逻辑，就是消费者的10块钱是通过扫码到杂货店老板或者饭店老板的手机上支付的，然后手机里的10块钱就变成了零售商的收入。.3个月后，零售商必须与批发商结账，半年后，批发商必须与啤酒厂结账。他们的业务逻辑就是这么简单。我们可以用两句话来概括这张图：第一句话，资金流向是反向的，啤酒流向是正向的。因此，资金的流动方向与啤酒的物流方向相反。第二点，资金的反向流动总是滞后于啤酒的生产和消费。这个应该很好理解，因为那十块钱在小老板的手机里。3个月后，他将付款给批发商。半年后，啤酒厂又收到了一张账单。今天使用数字技术，其实我们只是加快了资金转移的速度，我们只是加快了支付的效率，这不是真正的数字时代，真正的数字时代是这样的，这就是我们要想象的十年后，我们怎么喝这瓶啤酒。十年后，我们可以想象，消费者、零售商、批发商、啤酒厂，所有??的供应链，以及相关的服务生态都在一个区块链上，或者说都在一个数字支付平台上，这就是数字化的基础。有了这个基础之后，我们怎么喝这瓶啤酒呢？这瓶啤酒我们付十块钱的时候，还是扫码支付。这一刻，巨变瞬间发生。十块钱在老板的手机里已经不是小数目了，因为十块钱是数字货币的形式，可以瞬间分解成100个支付项目，50个支付项目，再碎片化成100个支付单元。如果瓶盖要20美分，就直接去瓶盖厂；如果啤酒瓶值50美分，它会去瓶厂；如果啤酒上的标签需要印刷，如果要花35美分，就去印刷厂。那么大家这时候可以想象一下，这瓶啤酒涉及到的所有材料，它的材料成本，加工成本，还有分摊的电费，分摊的银行贷款利息，生产这瓶啤酒的过程。连接的物化劳动实际上可以瞬间分配到终端。这个时候，我们想象一下，此时设计师的手机叮咚，收了两分钱，叮咚又响了，又收了两分钱。也就是说，当一瓶啤酒被销售和消费时，所有相关的生产组织、支持组织、服务组织和相关人员都可以得到这瓶啤酒中他们能得到的部分。一点点的收入。我将此称为并行生产、消费和分配，或叠加。这是一个非常重要的图景，意味着如果我们不从底层去思考商业逻辑的变化，我们如何面对人类将向何处发展、如何减少不平等、如何实现共同富裕这样宏大的命题.第三个问题：数字化转型的使命：重新思考“人机再分工”。众所周知，在过去的几年里，机器人技术得到了广泛的应用。许多制造企业正在讨论用机器人大量替代劳动力，有人提出“黑灯工厂”。这是什么意思？这意味着大量的车间场地、大量的养殖场、大量的林场、养殖场都可能实现无人化。这当然首先意味着大量工作岗位的消失，会引发非常强烈的社会问题。但与此同时，也需要我们去思考“黑光工厂”的出现，经济学基础理论应该做哪些修正？所以，我说我们还是要回去读一读，马克思的《资本论》第一卷有两章分工，第十二章分工作为统治的条件资本论劳动，第十三章机器作为生产剩余价值的手段。这两句话大家都很熟悉了，马克思创造了剩余价值理论。因此，分工和大规模机器生产是非常重要的制造机器和剩余价值的生产资料。如果今天是无人工厂，这意味着什么？我认为这意味着实现人的价值的非常重要的第一步。怎么说呢？传播经济学中有一句话，土地、资本和劳动力是生产要素。今天我们增加了第四个因素Data（数据）。我们已经知道数据也是生产要素。但是当我们把这三个要素和数据要素放在一起时，是不是说数字经济就是生产的四大要素呢？“3+1”有这么简单吗？我不这么认为。我觉得未来真正的数字经济还是生产、资本、土地、数据、劳动力三要素呢？劳动力不是生产要素。也就是说，劳动力会从生产要素中退出。只有劳动力退出生产要素，人的价值才能实现，人的意义才能实现。这就是我前面提到的，为什么UBI（UniversalBasicIncome）在过去几十年成为了越来越多人的共识。这是什么意思？人与机器之间的重新分工将彻底改变人与机器之间的关系。英国有一位互联网思想家，名叫弗洛里迪。他在15年前写了一本书，提出了信息哲学。八年前，他有一本名为《第四次革命》的新书。就这个《第四次革命》，他提出了一个很重要的想法，就是人类发展的大历史将从今天的历史变成下一个数字时代的超历史，而这个标志在哪里呢？在于接口的消失。什么是接口？一个界面就是所有的认知界面、劳动界面和工作界面。所有与人沟通交流有关的技术接口都消失了。消失并不代表不存在。消失只是说它从以前的有形状态进入无形状态，从过去的散乱状态进入无所不在的状态。所以我说，我们在想象未来的时候，往往需要开动脑筋，想象下一个十年二十年，科技将如何生动地融入到我们的生活、工作和周围的环境中。例如，我们全身有100个传感器。比如，当我们的家、工作环境、整个城市都布满了传感器，我们需要思考的是，这个世界将建立在什么样的哲学基础之上。工业时代必须不同。总结：理解数字世界的三个关键点那么，今天我想谈谈这三个问题。我们需要思考三个关键点来理解未来的数字世界。未来必须深度互联。我们很幸运今天能联系在一起。未来的连接可能比今天更沉浸、更穿透、更切身体验。那么，在这种情况下，人类和智能机器之间就会发生革命性的分化。如果我们要在这种革命性分化的基础上建立新的经济形态和新的社会组织，就必须用一种全新的思维方式看待世界。说起AndersInset先生的《量子经济》，我觉得我最后总结的生产、消费、分配的平行世界和AndersInset先生的《量子经济》不谋而合有些相似。什么是量子？量子是同时存在的，量子是整体相关的，量子是动态平衡的。因此，未来的世界需要我们开辟更大的想象空间。最后，我只想说一句马克思的话，“一切坚固的东西都会烟消云散”。嗯，了解当今世界还是很合适的。我们的底层逻辑和我们的认知需要重新启动。我们要有后天的想像力，而不仅仅是想象明天，因为后天一定会到来，后天就是我们的今天。在世界的定义中，我们今天如何认识世界，实际上决定了后天世界的走向。
