導讀：建構新型的經濟形態，新型的社會組織，就必須用全新的思考來看待整個世界。

作者：段永朝

來源：華章科技

本文整理自「對話《量子經濟》：後疫情時代的組織與領導變革」新書首發活動，演講者為杭州師範大學阿里巴巴商學院特聘教授、資訊社會50人論壇執行主席、葦草智酷創始合夥人段永朝老師。

學習 & 進化

大家知道量子這個概念是120年前德國物理學家普朗克提出來的。那麼，人們為了消化理解量子背後的偉大理想花了足足一百多年的時間。

所以今天我相信安德斯·因賽特先生的這本《量子經濟》不完全是探討經濟學，他更重要的是提出一種新的思維方式，一種對新經濟的思考的基礎。

我要提幾個問題跟大家一起來思考。

我的題目叫“再分工：數字世界的人際關係”。我們都知道，在過去的兩年裡，全球處在疫情肆虐的這種環境之下，但同時還有另外一股風潮，就是技術的發展。

我把過去兩年裡邊技術方面的一些成功實踐放在這裡，好像做一個拼盤，大家從這裡看看我們有什麼啟發。

比方中間的這幅畫，這是非常常見的一幅風景畫，帶有後印象派的特點。但是，這幅畫是機器畫的，換句話說，這幅畫完全是用人工智慧的演算法在電腦上，在數字空間裡面生成的，像這樣的畫作在過去幾年裡面可以說層出不窮。

再比方說，旁邊的這首詩，上面有一個叫“九歌”，這是清華大學的團隊做的一套人工智慧寫詩歌的一套系統，你只要在裡邊寫入一個關鍵詞，比方“秋天”，它就可以給你生成一首詩，秒出。對於中國人來講，這種五言詩，七言詩，律詩，或者宋詞是非常熟悉的。

人工智慧能夠在寫詩、作畫、寫文章、寫報告這個領域達到一種驚人的地步，這對人們意味著什麼？當然，很多人第一時間想到的就是它可能會奪走我的工作，它可能會把我變成一個無用之人，他會帶來一種焦慮、恐懼。

兩年前美國的一家公司OpenAI推出了這樣一個系統之後，叫GPT-3，這樣一個自然語言處理的一個軟體演算法之後，的確讓很多人非常的惶恐，因為它就意味著未來的很多案頭工作，寫報告、寫文章、寫小說，這樣過去需要由專業人士完成的事情，現在可能要交給機器。這是人們對技術感到非常憂慮的一種現象。

當然，大家也可以從上圖中看到這樣一個，叫“提前出示健康碼”，技術在過去兩年間為我們的抗擊新冠疫情作出了突出的貢獻。甚至有人總結，特別在中國，如果沒有數字技術，很難想象我們在抗擊疫情的過程中會做到如此有條不紊。

一方面，技術可以給我們帶來很多有益的回報，有價值的回報；另一方面，技術可能又威脅到我們的生存。把這兩件事情放在一起的時候，總是感覺到人們很難讓它做到平衡。

所以，我覺得用安德斯·因賽特先生的話說，我們要重新學會學習，就是要在我們的頭腦深處要理解技術發生了什麼深刻的變化。

我想舉一個簡單的例子，就是我們的代步工具，從人類幾千年前開始用獨輪車、起碼，進化到腳踏車、摩托車、汽車，代步工具的進化歷史應該說書寫了波瀾壯闊的人類演化的歷史。

但是，今天我們遭遇了無人駕駛，我們需要思考的一個點是什麼呢？就是傳統技術，就是從獨輪車到汽車，這種駕駛技術和智慧的無人駕駛技術，之間最重要的區別是什麼？

我認為有兩點，一點就是今天的智慧技術已經具備了學習能力，今天的智慧技術透過大資料、人工智慧的演算法，已經可以吸納過去數十年，上百年人類積累的、可量化的知識。所以，今天的技術已經具備了學習能力，進而它有了第二個特點，它可以自我演化，它可以在虛擬空間裡面探索更多的可能性，這是跟傳統技術非常大的一個區別。

所以，智慧技術的發展今天已經給我們提出了一個重大挑戰，這個重大挑戰很多人把它總結成未來決定現在，或者說我們一定要想象，由智慧技術，程式碼、演算法，可能會決定未來十年、二十年、三十年，甚至更遠的世界是什麼樣子。

可是如果我們僅僅是在滿懷焦慮的這種心態之下思考未來決定現在這個命題的時候，就很有可能陷入到一個陷阱。這個陷阱就是我們的技術觀，我們的技術決定論，我們的非黑即白的思維方式，用安德斯·因賽特的話說，就是我們傳統的技術理念和傳統看待技術的方式就可能已經給出了答案，這個答案就是贏者通吃、唯快不辦、網際網路只有第一沒有第二、顛覆……這樣一些話語。

所以，我覺得今天的確我們已經到達了需要深刻的反思智慧技術可能會帶來什麼，它會把我們帶向何方，以及我們如何在智慧技術的幫助下激發潛能的問題。

我想提三個問題，這三個問題我覺得在一定程度上代表了我對這個問題的一點點粗淺的思考。

第一個問題：“程式碼即法律，一切皆計算”？

第一個問題是，過去十年來，特別是隨著人工智慧、區塊鏈，還有最近半年的元宇宙的概念出現以後，流傳於整個公眾領域，或者業界的一句話，叫“程式碼即法律，一切皆計算”。這句話聽上去那麼的斬釘截鐵，勢不可擋，這句話經常被用來詮釋未來的模樣。

可是我們要思考這個問題的時候，要認真對待這個問題的時候，的確需要追溯一點它的源泉，然後思考一下這句話建立在什麼樣的基礎之上。

“程式碼即法律”這句話最典型的是來自美國的一位法學家，哈佛大學法學院的教授萊斯格，萊斯格在十年前有一本書，叫《程式碼2.0》。萊斯格的這本書，他在第一章開篇就講了這麼一句話，叫“Code is law”，程式碼即法律。

那麼，這件事情對西方人來講是一個重要的里程碑。因為在西方歷史上，特別是古希臘、希伯來文明融合的過程中，Code和Law的關係，Code在西方語言中，其實追溯到它的詞源是Codex，就跟我們中文說的彙編成冊。

也就是說，過去在西方文化中，他理解Code和Law的關係的時候，Law高於Code，Code只是立法的彙編成冊的一種樣貌，但是在今天，這個Code的含義已經不再是彙編成冊的書冊，它已經變成了另外一個現代含義，程式碼、編碼、編撰、數字化。

也就是說，Code is law完全逆轉了這樣一種文化傳統，他認為律法的源泉已經轉化到編碼者的手裡。這是一個非常重大的變化。

所以，以至於我們今天之所以對這句話需要保持警惕，保持思考，就是因為，誰是立法的制定者？這是第一個問題，程式碼、法律的關係。

接下來是，“一切皆計算”，計算應該說是跟人類發展的整個歷程是相伴而來，我們從過去測量，從過去探問的觀測，大地的測量，和各種物產的測量，以及貿易過程中的計量，都需要用到計算。

但是，在過去一個世紀以來，關於計算的理解發生了一個重大的變化，畫面上大家看到的這三位，中間的這位是著名的英國的數學家圖靈，他是眾所周知的計算機的鼻祖。可以說，我們今天所有的電腦都是基於圖靈的思想。旁邊的這位老者是圖靈的老師，叫Church，美國數學家。在他的右手這邊是美國的物理學家，叫Deutsch。

我把他們三位放在一起想說一個什麼問題呢？就是計算在過去是屬於人類歷史活動中非常重要的一種支撐性的技術活動，計算過程是一個技術性的活動。但是經過這三位學者在思想上的提煉，今天的計算已經深入到了我們人生存的本質，成為一個支柱。

這就是著名的Church、圖靈和Deutsch的命題，或者叫做原理。Church、圖靈和Deutsch的命題說的中心思想就是這樣一句話，就是凡是我們能想象到的計算過程，都可以透過圖靈機來實現，並且包括量子計算。

這件事情聽上去那麼的斬釘截鐵，以至於今天有太多的產業界的人士、太多的技術創新者拿Church、圖靈和Deutsch的命題來預測未來。他們說未來一切都是計算，問題可以用計算搞定，天氣預報可以用計算搞定，貿易可以用計算搞定，金融可以用計算搞定。

這裡面真的一點問題都沒有嗎？所以，我想說，這裡面提到的一個重要的問題就在於程式碼就是法律，一切就是計算，它其實隱含了一個非常重要的假設，這個假設就是技術是中立的。應該說，在過去的工業時代以前，這個假設是沒有太大的問題，為什麼呢？

因為工業時代以前的技術是死的，工業以前的技術是機器，而這種機器是冷冰冰的，是用物質，機械部件，用各種的元器件組合而成，這樣的機器不管它再怎麼精妙，它本身不具備學習能力，不具備進化能力，可是我們今天所說的智慧機器已經與此不同。所以，技術是中立的這樣一個假設可能不再合適了。

那麼，就在這樣一種底層邏輯已經發生變化的前提下，如果我們貿然去鸚鵡學舌地去講“程式碼即法律，一切皆計算”，我們就會面臨很大的困惑，我們就會面臨很大的隱患或者挑戰。

這裡面其中有一個挑戰已經出現，這個就是可解釋的人工智慧。

在過去五年間，我們都知道人工智慧的演算法已經達到了瘋狂的地步，特別我前面提到的OpenAI的GPT-3，2020年5月份GPT-3釋出的時候，讓整個業界為之震驚，因為它包含的深度學習的引數多達1750億個。1750億，不是1750個，這就意味著今天的人工智慧已經達到了一種我們可以稱之為瘋狂的地步。

三年前Google公司的Alpha Go已經為全世界的人關於人工智慧上了一堂生動的科普的教育課程，我們已經見識了人工智慧的威力。

但是，對於很多的普通的大眾來講，在感嘆人工智慧的神奇之餘，其實我們不知道的是，今天的人工智慧算得快，算得猛，可以給出漂亮的結果，但是今天的人工智慧不具備可解釋性。我們只能知道它的結構是什麼，我們只能知道它表現很優異，但是我們不知道為什麼會這樣。

所以，過去五年裡，關於深度學習，神經網路，機器學習，大量的人工智慧演算法面臨的一個非常重要的挑戰就是其實沒有辦法給出解釋。沒有辦法給出解釋，就意味著關於整個世界的構建是建立在一個非常脆弱的基礎上的。

就拿安德斯·因賽特先生剛才提到的，我們需要思考生命的意義何在，人類文明演進的意義、目的、方向到底是什麼？如果我們關於人工智慧這樣林林總總的演算法，它建立在一個什麼樣的機理的基礎上都難以獲得一個解釋的前提下，我們怎麼去思考它的意義問題呢？所以，這是一個非常重要的挑戰。

第二個問題：數字世界的核心問題：重新審視“效率 vs. 公平”的關係問題

第二個問題我想切換到用經濟學的視角來看問題，我們重新來看效率和公平的關係問題。

大家都知道，效率和公平的關係是經濟學的一對基本的問題，過去我們曾經說有三次的工業革命，蒸汽機革命，250年前，或者150年前的電力技術革命，或者100年前的自動化、資訊化的革命，今天很多人都提出工業4.0，數字孿生，或者工業網際網路等等概念，把它描繪為第四次工業革命。

所以，我們用這樣一幅圖來表達一次、兩次、三次、四次這種革命的前後相繼的關係。

但是，有一個問題需要思考，就是所謂第四次工業革命跟前三次有什麼不同？其實我們只是要簡單地思考一下就可以發現，前三次工業革命有一個共同特點，就是它都強調速度和效率，也就是我們今天說的增長。那麼，前三次工業革命由於使用了能源，改善了動力技術，所以，機器的勞動生產率大幅度提升。

所以，基本上前三次工業革命，不管從蒸汽能源、化石能源，還是電能源，都是一種體現為更高、更快、更強的效率革命。這是前三次工業革命的共性。

我們在今天面臨數字革命，或者叫數字時代第四次工業革命，它跟前三次有什麼不同嗎？或者說第四次工業革命一次地提高次的提高效率，提高速度嗎？如果是這樣的話，我個人覺得第四次工業革命可能就沒有太大的意義，它只是前三次的一個簡單的延伸。

換句話說，就是我們今天的數字經濟需要植根於什麼樣的經濟學，這是一個大的問題。其實我們已經看到了一些端倪。比方說，在過去描繪自由市場經濟學的時候，80年代有個詞彙，叫“涓滴經濟學”。一些經濟學家認為透過“涓滴效應”就可以實現共同富裕。

大家看到的畫面是這樣的，像我們倒紅酒一樣，第一層倒滿會流到第二層，第二層滿了會流到第三層，經濟學家非常形象地把它叫做“涓滴效應”，認為整個社會財富的分配就是透過“涓滴效應”達到公平。

但是，其實在現實中我們發現，遠遠不是如此。也就是說，第一層似乎永遠倒不滿，第一層的慾望在擴大。我看到過這樣一個數字，100年前的工廠裡CEO的工資和一線工人的工資最多不超過10倍，今天的跨國公司這個資料應該是300倍，500倍，甚至更多。

這就意味著整個社會財富的分配方式出現了很大的畸形，也就是說，過去透過工業革命、資訊革命，整個世界解決了或者極大地改善了財富生產的問題，但是卻忽略了財富分配的問題。

其實在過去幾十年來，在歐洲和美國一些地區出現了這樣一種思潮，這種思潮就是探討如何讓分配更加公平，如何縮小經濟不平等，財富不平等。有個概念叫UBI（普遍基本收入）。

所以，我們需要反思的就是今天的經濟學面臨什麼樣的挑戰，今天的數字技術在助力經濟增長的同時是不是已經肩負了更大的歷史責任，就是需要透過數字技術來看待公平和挑戰的問題。坦率地說，我們過去很多的產業界的朋友們對這個問題是有所考慮，但是又很難找到抓手。

所以，下面我想透過一個非常簡單的例子，我把它叫做一個思想的案例來看一看，數字人民幣、區塊鏈、央行數字貨幣這些概念，它有可能在哪一種情況下為我們的財富生產與財富公平的問題做出一點貢獻。

大家都知道，在中國嘗試數字人民幣已經有五年的歷史，探索數字人民幣已經有五年的歷史。過去兩年很多地區，國內有10個城市在進行數字人民幣的試點。今年可能這件事情會繼續加速。我們很多朋友已經在使用數字人民幣，在日常的消費場景中這些越來越常見。

那麼，數字人民幣未來在財富生產和分配的過程中會扮演什麼角色呢？我想給一個思想案例，也就是說，他在現實中可能還沒有看到這種案例，但是它可能可以幫助我們去思考這個問題。

我們先看一下這個畫面，就是傳統的財富分配生產是什麼樣一個過程。我們就拿一瓶啤酒來說。比方這瓶啤酒十塊錢，我們想象一下我們是怎麼消費它的呢？我們用手機掃一下二維碼，啤酒拿回家，或者在餐飲店就可以消費它。

那麼，這個圖表達了這樣一個商業邏輯，就是消費者的十塊錢透過掃碼支付到達了雜貨店主或者餐飲店主老闆的手機裡，然後這個手機裡的十塊錢就變成了零售商的收入。3個月以後，零售商要跟他的批發商結一次賬，半年之後批發商要跟啤酒廠結一次賬，他們的商業邏輯就是這麼簡單。

這個畫面我們可以總結兩句話：第一句話，資金的流向是逆向的，啤酒的流向是正向的。所以，資金的運動方向和啤酒的物流方向是相反的。第二點，資金的逆向運動永遠滯後於啤酒的生產和消費，這個大家應該說非常好理解，因為這十塊錢到了小老闆的手機裡，3個月之後他要給批發商結賬，半年後又要給啤酒廠結賬。

今天用數字技術，其實我們僅僅是加快了資金結轉的速度，我們只是加快了支付的效率，這還不是真正的數字時代，真正的數字時代是這樣子的，這個就是我們要想象十年以後，我們這瓶啤酒是怎麼喝的。

十年之後，我們可以想象，消費者、零售商、批發商、啤酒廠，所有的供應鏈，相關的服務生態都在一個區塊鏈上，或者都在一個數字支付平臺上，這是數字基礎。

在這個基礎之後，這瓶啤酒怎麼喝呢？當我們把十塊錢的這瓶啤酒，還是掃一下二維碼支付，這時候瞬間發生一個很大的變化，這十塊錢不再是到小老闆的手機裡，這十塊錢因為它是數字貨幣的形態，所以它瞬間可以分解成100個支付專案，50個支付專案，碎片化成100個支付單元。

瓶子蓋兩毛錢，它就直接到瓶子蓋廠的那裡；啤酒瓶五毛錢，它就到瓶子廠；這個啤酒上面貼的那個商標需要印刷，三毛五，它就到印刷廠。

好了，大家這時候就可以想象，這瓶啤酒中所涉及到的所有的物料，它的材料成本、加工成本，以及分攤的電費，分攤的銀行貸款的利息，以及在這瓶啤酒生產過程中連線的物化勞動，其實就可以瞬間實現向終端分配。

這時候我們就想象一下，設計師這時候他的手機叮咚響一聲，就收到兩分錢，叮咚又響一聲，又收到兩分錢。也就是當一瓶一瓶啤酒被賣掉、被消費的那一刻，所有跟它有關的生產機構、支援機構、服務機構，有關的人員都可以拿到這一瓶啤酒中他可以得到的那一點點收入所得。

這個我把它叫做生產、消費和分配平行，或者叫疊加。這是一個非常重要的畫面，這也就意味著，如果我們不從底層上思考商業邏輯的變化，我們怎麼去面對人類向哪裡發展，如何縮小不平等，如何共同富裕這樣的宏大命題呢。

第三個問題：數字化轉型的使命：重新思考“人-機再分工”

第三個問題我想談一談人和機器的分工的問題，而且我想說人和機器正在面臨一次再分工。大家知道，過去幾年裡，機器人技術已經應用非常廣泛，很多的製造業企業都在探討大量的使用機器人替代人工，也有人提出來“黑燈工廠”。

這意味著什麼？這就意味著大量的車間現場，大量的農場，大量的林場、養殖場，可能是無人化的。這當然首先意味著大批工作崗位的消失，這個會引發非常強的社會問題。

但同時也需要觸動我們去思考，出現“黑燈工廠”，在經濟學的基本理論需要做哪些修正？

所以，我說我們還需要回去看《資本論》，在馬克思的《資本論》的第一卷裡邊有兩章在談分工，第十二章談分工是資本統治勞動的條件，第十三章談機器是生產剩餘價值的手段。這兩句話我們都非常熟悉，馬克思創立了剩餘價值理論。所以，分工和大機器生產是剩餘價值非常重要的製造機器和生產手段。

今天如果是無人工廠，那麼，這意味著什麼？我認為這意味著一個非常重要的實現人的價值的第一步。

怎麼講呢？在傳播經濟學裡有這樣一句話，土地、資本、勞動力是生產要素，今天我們又增加了第四個要素Data（資料），我們已經都知道資料也是生產要素。可是我們把這三個要素和資料這個要素放在一起，是不是說數字經濟就是四種生產要素呢？“3+1”這麼簡單嗎？

我認為不是，我認為的未來真正的數字經濟依然是三個生產要素，資本、土地、資料，勞動力去哪裡了呢？勞動力不是生產要素。

換句話說，勞動力將退出生產要素。只有勞動力退出生產要素，才能實現人的價值，才能實現人的意義。這就是前面我提到的，為什麼過去幾十年來UBI（普遍基本收入）成為越來越多人的共識。這就意味著什麼？人和機器的再分工，人和機器的關係就發生革命性的變化。

英國有一位網際網路思想家，叫弗洛裡迪，他在15年前寫了一本書，提出了資訊哲學，8年前他有一本新書叫《第四次革命》。正好這個《第四次革命》，他提出了一個非常重要的思想，就是人類發展的大尺度的歷史，將會從今天的歷史變到下一步數字時代的超歷史，而這個標誌在什麼地方呢？就在於介面的消失。

什麼是介面呢？介面就是所有的認知介面、勞動介面、工作介面，所有跟人的溝通、通訊相關的技術介面消失了。消失不是不存在，消失只是說它從過去那種有形的狀態進入的無形的狀態，從過去那種零星散狀的狀態進入到了無所不在的狀態。

所以，我說我們經常需要在暢想未來的時候，需要腦洞大開去想象未來十年、二十年之後，技術如何生動的嵌入到我們的生活、工作和周邊環境當中。

比方我們渾身上下都有100個感測器，比如我們的家庭、工作環境、整個城市都充滿著感測器的時候，我們需要思考的是，這個世界將建立在什麼樣的哲學基礎之上，這個哲學基礎跟工業時代一定不同。

小結：理解數字世界的三個要點

所以，我今天就想透過提出這三個問題來談，我們理解未來的數字世界需要思考三個要點。未來一定是深度的互聯互通，我們今天有幸連線在一起，將來的連線可能比今天更具有沉浸感，更具有穿透力，更能夠變成一種切身的體驗。

那麼，在這種情況下，人和智慧機器之間將會有一種革命性的分化，要想把這樣的革命性的分化在這個基礎上建構新型的經濟形態，新型的社會組織，就必須用全新的思考來看待整個世界。

說到安德斯·因賽特先生的《量子經濟》，我感覺到我最後總結的邊生產、邊消費、邊分配的平行世界，跟安德斯·因賽特先生的《量子經濟》多少有一些暗合。什麼是量子呢？量子就是同時存在，量子就是整體關聯，量子就是動態平衡。所以，未來的世界需要我們開啟更大的想象空間。

最後，就想說，用馬克思的這句話，“一切堅固的東西，都煙消雲散了”。那麼，在理解今天的世界依然非常貼切，我們的底層邏輯、我們的認知需要重啟，我們需要擁有後天的想象力，而不只是想象明天，因為後天一定會到來，而這個後天就是在我們今天的定義之中，我們如何理解今天的世界，其實是決定了後天這個世界的走向。

關於作者：段永朝，杭州師範大學阿里巴巴商學院特聘教授、資訊社會50人論壇執行主席、葦草智酷創始合夥人。

延伸閱讀

延伸閱讀《量子經濟：如何開啟後數字化時代》

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