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理解智能時代的四個比喻

吳晨/文步入智能時代，人們該如何預見未來？有三個問題值得仔細思考。

首先，我們可以簡單用過去的經驗和發展軌跡推算未來嗎？未來的發展是線性的嗎？如果從二百多年前的工業革命算起，過去的經驗告訴我們人類進入工業時代之後的發展不是線性的，而是在一次又一次工業革命的推動下呈現出加速增長的態勢。

這就引發出下一個問題，我們現在所處的是許多人所說的“第四次工業革命”嗎？蒸汽、電力、計算機與互聯網、人工智能……的確可以這麼一次又一次算下去，但是轉型其實已經發生了。這種轉型可以簡單用“從有形向無形”的轉變或者“從原子向比特”的轉變來形容。計算機和互聯網的出現讓知識變得日益重要，承載知識的載體、知識交換的媒介從模擬形式變成數字形式，每個人可以獲得的知識呈現爆炸式增長。人工智能革命是更進一步的推動力，是能直接引起質變的推動力，人類開始向智能時代轉變，而完成這種轉變需要重新審視工業時代所形成的一些制度、規則和習慣。

第三，智能時代會有哪些不同？可以確定的是，這將是一個創新驅動的時代，一個擁抱未知的時代，一個高度不確定的時代。這樣的時代有違我們的直覺。人類歷史長河中幾乎所有敘事都在把變化整理成秩序，將演進歸納成規則。人們追求穩定，因爲穩定給我們帶來安全和安全感。新時代需要我們重新思考秩序與混亂的關係。

美國未來學家喬治·吉爾德（George　Gilder）的新書《後資本主義生活》（Life　after　Capitalism）爲我們描述了一種後資本主義的可能。吉爾德對未來的前瞻可以簡單歸納爲三點：關於稀缺的經濟學已經過時了，未來經濟學應該研究的是如何利用豐沛；在物質已經相當豐沛的當下（至少是西方視角）我們需要重新定義財富，而度量財富有兩個維度，從增長的維度看，財富就是知識的增長，從時間的維度看，財富就是節約時間；當下的資本主義已經過度金融化，需要回歸到實體經濟。

在書中，吉爾德用四個比喻構建了一個從工業時代跨越到智能時代的極具前瞻性的思考框架。預見未來是題目和答案都不明確的考試，擁有一個好的框架能幫助我們適應隨時隨地地變革。

比喻一：透過摩爾定律來理解學習曲線。

自從20世紀60年代半導體被髮明之後，摩爾定律就被用來解讀芯片的發展，即用於芯片的半導體的數量每十八個月到兩年會翻番，生產成本則會下降一半。摩爾定律並不是物理定律，但在過去的70年，整個芯片產業幾乎一直沿着這一定律前行。不同的人會有不同的解讀，有人認爲摩爾定律基本上界定了整個芯片產業的投資更新週期，有的人則擔心當芯片即將突破3納米工藝（幾乎是物理的極限）之後，這一定律即告失效。

在吉爾德眼中，摩爾定律是一種幫助人們理解經濟發展的比喻，摩爾定律的背後是冪律分佈（很可能帶來指數級的增長），這恰恰是驅動知識經濟發展最重要的規律。“學習即增長”，摩爾定律體現的其實是學習曲線的演進。

例如，當人們試圖解釋或理解中國製造的發展，尤其是從山寨到自主創新的發展，學習曲線提供了一個重要的視角。經歷了20年的飛速向前，中國的供應鏈發展幾乎所向披靡，在傳統的化工、機械製造、鋼鐵等等行業，中國產業鏈的齊備程度已經獨步世界，具備產能優勢和成本優勢，在學習曲線上已經進入加速提升的快車道。從光伏到液晶屏、從電池到電動車，快車道的加持讓中國製造只要進入一個行業，就可能在比較短的時間形成規模與成本的優勢，且能保持技術日益領先。

學習曲線之所以遵循加速回報定律，是因爲經驗的積累和擴散所帶來的價值，而經驗恰恰是“財富即知識”中積累下來的知識。此外，經驗是無形資產，或者說知識的資產價值是隱匿的、不可言說的，無法用語言和數據完整地表達出來，不是簡單的“逆向工程”就能夠學會的，必須通過“學中幹、幹中學”來積累。中國製造從山寨到創新，本質而言就是在實際工作中學習了經驗、積累了經驗、傳播了經驗。前瞻中國經濟必須理解這一加速動能。

比喻二，用集裝箱來比喻環境與創新的關係。

集裝箱是20世紀的重要發明，推動全球貿易在1960年後的60年中從1萬億美元增長到28.5萬億美元，讓東亞和中國可以更方便地加入到全球經濟的大分工中，也讓價廉物美的中國製造可以風靡全球。

從信息論的視角，吉爾德將集裝箱與電信和互聯網的發展類比：集裝箱的發明者馬克林預見的是一個用於貿易的分組交換網絡，與移動通訊和互聯網上信息傳遞所運用的分組交換一樣。通過標準化，全球貿易從散貨的“模擬世界”轉型成爲集裝箱的“準數字化世界”。可移動、可升降、可堆疊、可存儲、可冷藏的標準集裝箱（TEU）成爲全球貿易中傳遞的字節。標準化的集裝箱大幅壓低了海運的成本。過去60年，因爲集裝箱的發明，僅美國就節約了約1.4萬億美元。

從信息論的視角，集裝箱節約的是集裝箱貨輪相對於散裝貨輪巨大的時間成本。從效率和創新的角度，集裝箱又能讓我們看到，在支持創新時，哪些事情是可爲的？哪些事情是不可爲的？集裝箱帶來標準化、效率、節約成本，是一種高效的秩序，換言之是“低熵”的狀態；而集裝箱貨運所催生的全球經濟大發展卻是多樣的、百花齊放的、不斷創新的，換言之是“高熵”的狀態。

集裝箱和它所運送的海量貨物也可以用來比喻營商環境和創新之間的關係。營商環境應該像集裝箱那樣標準化、有秩序、便宜高效，用以支持百花齊放、複雜多樣的創新，就像極其豐富的海運商品。用吉爾德的原話就是“經濟政策應消除傳送渠道中的熵，以增加傳送內容的熵”，就好比送禮時，禮物盒子是看得見的，真正的驚喜在盒子裡。

這一比喻也可以用於政府與市場關係的類比：前者提供便宜、高效的制度環境，後者獎勵冒險並淘汰失敗。與“學習即增長”結合起來，經濟政策的可靠性不在於是否增強了激勵，而在於是否加速了學習。當信息迅速生成並能夠自由流動時，學習就會加速。

比喻三：信息即意外，不確定性是未來的主旋律。

什麼是信息？信息即意外。理解“信息即意外”，先得講個老掉牙的笑話：監獄的囚犯已經講了太多次同樣的笑話，以至於後來他們給笑話編了號，每當一個囚犯喊出笑話的編號時，仍然會引起笑聲，因爲編號選擇是一個意外。如果真的講了笑話，則只會得到噓聲，甚至更糟。

爲什麼會這樣？因爲囚犯在監獄裡呆得太久，所講的笑話都是老掉牙的，聽得耳朵裡都起了繭子，如果再講一遍卻沒有提供新的信息，不僅不會給人帶來愉快，只會讓人感到厭煩。隨機拋出的編號則不同，不可能事先知道。信息即意外，哪怕是對原有信息的重新排列組合。《爲什麼偉大不能被計劃》一書一再強調探索的重要性。探索就是遭遇意外，科學進步的重要性可以通過判斷信息意外程度的方式來衡量。突破越不合理，遇到的阻力越大，可能產生的影響就越大。哈耶克之所以認爲中央計劃會失敗，就因爲人們不可能事先了解尚未發生的事情，當計劃掩蓋了意外，也就忽略了知識（新的信息）。

在人工智能帶來巨大便捷的時代，我們特別需要提防“信息即秩序”的想法。的確，人工智能——比如算法推薦——會帶來巨大的便利，無處不在的監控也會帶來安全。迴歸到集裝箱的比喻，這種秩序的便利和安全應該是創新的基礎設施和支持系統，而不是逃避意外的避風港。已經知道的並不是信息，秩序只可能是創新的基礎，創新需要意外，越離譜的意外越可能帶來巨大的創新，將意外視爲不可接受的風險就會出問題。

儘管知識是已知事物的總和，但每一次知識的增加，每一條新的信息都會帶來意外。下一步總是未知的，總是一個需要證明或證僞的實驗，總是被時間的不透明帷幕所遮蔽。這就引出了第四個比喻，關於時間的比喻。

比喻四：貨幣即時間，只有時間是稀缺的資源。

貨幣即時間，因爲時間是唯一不能印刷、扭曲、僞造的“貨幣”，是未來唯一稀缺的資源。但時間還有一個重要特徵，即理論上的無限可延展性。在探索未知、擁抱意外的過程中，只有時間是衡量生產力、經濟價值和豐富程度的終極標尺。時間終將檢驗一切（Timewilltell）應該是我們對待未知的慣常態度。

時間價格也是衡量富足和豐沛最好的標尺。時間價格是計算賺取商品和服務所需的小時和分鐘。從福特引進生產線，大幅降低T型車成本（學習曲線），提高小時工資來吸引工人，汽車就開始進入工薪階層家庭。以小時工資來計算，福特生產線的工人可以用不到三個月的工資買到一臺車，這是之前的人們想都不能想的事情。

富足時代的特徵是時間價格的持續降低，因爲節約時間帶來的恰恰是富足。隨着時間價格的下降，往往是窮人受益最多。因爲不再需要爲了溫飽而終日奔忙，每個人都會有更多時間去休閒或者去創造。按照《超級豐裕》(Superabundance)一書作者的計算，在最新一波全球化的約40年間（1980年到2022年），（西方）工人用相同工作時間掙得的收入能夠購買的商品和服務是此前的約3倍。

在《後資本主義生活》中，吉爾德提出了四個經典的命題：財富即知識、增長即學習、信息即意外、貨幣即時間。這些命題也是我們思考智能和無形經濟給時代帶來的推進和改變的抓手。

（作者系著名財經作家，晨讀書局創始人）

理解智能時代的四個比喻

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