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一个经济学家眼中的危机、人性、反叛和技术在未来扮演的角色 | 访谈录

来源:好奇心研究所 时间:2018-10-09 08:52

1979 年 11 月 5 日,布莱恩•阿瑟 (W.Brian Arthur)拿了一把尺子、一支铅笔,在一个黑色笔记本上画了两条线,写下“新经济学”和“旧经济学”两栏标题,列出 24 条“新旧经济学”的区别。

比如,旧经济学把经济学视为“软”的物理学,建立在 19 世纪的物理学理论的基础之上(均衡、稳定性、决定论的动态),新经济学则将经济学视为极其复杂的科学,建立在生物学理论的基础之上(结构、模式、自组织、生命周期)。

过去近 40 年,阿瑟这张表被学术界引用了很多次,也成为其建立的经济思想新框架——复杂经济学的思想源头。而今年回看这份笔记, 72 岁的阿瑟觉得,不会对它做任何修改,仍会保持那时候的观点。

“我不觉得它是灵感迸发的结果,而更是被激怒或者失望的结果。那时候有太多标准经济学中的东西我不同意了。我就坐下来想:现在有这些旧的观点,我真的相信其中任何一条吗?不!我心里想。”他对《娱乐天地吧》回忆道。

阿瑟是美国著名的经济学家,也是复杂性科学的重要奠基人。他曾获熊彼特奖和拉格朗日奖等,著有《复杂经济学》、《技术的本质》、《收益递增与经济中的路径依赖性》(Increasing Returns and Path Dependence in the Economy)等。

诺贝尔经济学奖获得者肯尼斯·阿罗(Kenneth J.Arrow)曾评价他说:“布莱恩·阿瑟改变了我们看待经济现象的方式!经济系统的复杂性,一方面是由人们千差万别的预期所导致的,另一方面,收益递增规律也决定了经济的未来进化。”

阿瑟出生于北爱尔兰的贝尔法斯特(Belfast)。他觉得,在爱尔兰,服从权威的号召从来就不起作用。所有的爱尔兰英雄都是革命者。而最高形式的英雄主义是领导一个绝无希望取得胜利的革命,然后在你被绞死的前夜,在审判席上发表你一生中最伟大的演说。而正是爱尔兰人的反叛特色以一种奇怪的方式使他开始了自己的学术生涯。

“贝尔法斯特的天主教徒具有极为轻蔑知识分子的倾向。所以嘛,他自己当然就偏要成为一个知识分子。” 《自然》杂志编辑米歇尔·沃尔德罗普(Mitchell M. Waldrop)在《复杂:诞生于秩序与混沌边缘的科学》(Complexity:The Emerging Science at the Edge of Order and Chaos)一书中写道。

阿瑟从小想当科学家。在学校读书时,一开始就认真学习了工程、数学和物理。 1966 年,他在贝尔法斯特的皇后大学获得了机电工程专业的头等奖。之后,他先去了英格兰的兰卡斯特大学和美国的密歇根大学,分别获得运筹学(1967)和数学(1969)的硕士,后去加州大学伯克利分校,拿到了经济学硕士(1973)和运筹学博士(1973)学位。

阿瑟在《复杂》一书里回忆,在伯克利的教室里,经济学就像是纯数学的一个分支。作为经济学基础理论而著称的新古典经济学,已经把这个多姿多彩而又错综复杂的世界简化成了用几页纸就能写尽的一系列狭隘、抽象的法则。所有的教科书都充满了数学等式。最优秀的年轻经济学家好像都在把自己的学术生涯献给对一个个定理的证明,而不顾这些定理和现实世界是否有任何关系。

新古典经济学的简化和非现实性让阿瑟越来越感到不满。到了 1979 年,他在奥地利国际应用系统分析研究所工作期间,阅读了很多生物学论著,其中特别是雅克·莫诺(Jacques Monod)和弗朗索瓦·雅各布(Francois Jacob)的工作成果,以及布鲁塞尔和斯图加特的几个研究小组关于自组织系统的研究成果。以这些思想为基础,加上他自己长期的思考,阿瑟逐渐认识到,未来的经济学和传统的经济学必定会大异其趣,将基于不同原则。而思考的最终结果就是 1979 年 11 月 5 日阿瑟写下的那张表格。

1983 年, 37 岁的阿瑟成为了斯坦福大学当时最年轻的经济学教授。在斯坦福大学的前几年,他发表了很多论文,并担任了系主任。然后,他用好几年时间试图发表有关收益递增的论文,却因此离开了斯坦福大学。只因在当时的学术界,几乎没人相信收益递增,觉得阿瑟的想法离经叛道,不予发表。收益递增是指这样一种趋势,如果一种技术处于领先地位,那么在正反馈机制的作用下,它就会拥有更进一步的优势,从而可以获得更加领先的位置。比如 QWERTY 布局的打字机键盘就是一个很好的例子。当然,最后阿瑟的思想获得了承认。

当时,肯尼斯·阿罗是为数不多鼓励阿瑟独立思考、坚持探索的学者。

1987 年 4 月的一天,阿瑟在斯坦福大学校园里走着,准备到自己办公室的时候,突然,一个人骑着自行车围着他绕了个圈子,然后停在了他面前。这个人正是阿罗。他告诉阿瑟, 9 月份将召开一个学术会议,让一群理论经济学家与一群自然科学家交流思想,与会的经济学家由他确定,物理学家则由诺贝尔物理学奖得主菲利普·安德森(Philip Anderson)来确定。会议将在圣塔菲研究所举行,那是位于落基山脚下的一个刚刚启动的小型研究所。

在阿罗的邀请下,阿瑟欣然接受参加会议。后又在阿罗的引荐下,阿瑟收到了圣塔菲研究所科学委员会的邀请,希望他能来圣塔菲主持一个名为“经济可看作是进化的复杂系统”的研究项目。这也是圣塔菲的第一个研究项目。后来,圣塔菲成为了世界知名的复杂性科学研究中心。阿瑟也在其科学委员会任职时间长达 18 年、理事会任职 10 年,主持和参加过多个项目,成为了复杂性科学的重要奠基人。

“阿罗始终为阿瑟的收益递增经济学大肆鼓吹,同样深受阿瑟这一思想影响的,是由于新制度经济学研究而得到 1993 年诺贝尔经济学奖的经济史学家诺思。我在香港大学教书时,于港大书店翻阅诺思 1990 年的新著《制度、制度变迁与经济绩效》,印象最深的就是他运用阿瑟的收益递增观念于制度变迁的研究。制度在各国,我认为尤其是在中国这样从未中断悠久历史的国家,路径依赖的性质极其强烈。从那时起,阿瑟成为我关注的西方学术核心人物之一。阿瑟的往事永远提醒我,任何主流,包括经济学主流,不可避免地压迫和排斥人类的独立精神和自由思想。”北京大学经济学教授汪丁丁在《路径依赖性:人口、经济、技术》一文中回忆。

2018 年 5 月,阿瑟在中国出版了也许他人生最后一本书——《复杂经济学》。这本书汇集了他 30 多年来关于复杂经济学的重要文章。“本书反映了我对这个新框架的发展做出的贡献。总的来说,这些文章的核心思想可以归结为:经济不一定处于均衡状态。在这个系统中,行为主体会不断地改变自己的行动和策略,作为对他们共同创造出来的结果做出的回应。这也就是说,在这个系统中,行为主体会不断地创造出一个‘生态’来,而这个生态恰恰是他们自己必须与之相适应的。”他在书中写道。

2018 年 6 月,我们在北京市朝阳区的一家酒店见到了 72 岁的阿瑟。他为人和善,时不时还透露出一丝爱尔兰式的幽默。比如他对我们说:“有一次,有个人过来问我,圣塔菲研究所是个大学吗?他没听过。我记得我当时告诉他, 100 年以前, 1890 年左右,圣塔菲研究所有机会在成为州立大学和州立监狱之间进行选择,后来选择了州立监狱,觉得这样对学生更安全。”

布莱恩·阿瑟,来自:维基百科

Q=Qdaily

Arthur=W.Brian Arthur

经济危机这些年来似乎变得更严重了,原因在于经济学家似乎总是想象系统处于均衡状态

Q:为了让普通人更好理解你的思想,我们从大家可能最关心的经济危机问题聊起。你在新书中说:“如果我们回头看看过去 25 年间发生的历次经济危机,就会发现:所有这些危机在很大程度上,都是由于少数处于有利地位的‘大玩家’利用经济系统中的漏洞而造成的,或者说是由失控的市场所导致的。”今年恰好是 2008 年金融危机 10 周年,如果让你回看这场危机,你有什么比较大的感受吗?

Arthur: 10 年前,也就是 2008 年的那场危机,我会觉得那时的金融系统非常不稳定。现在我的想法也没有什么改变。不论是对 10 年前那场还是其他时候发生的金融危机。危机始于一些人的投机行为,他们不断地投资,整个金融系统也变得很危险。当系统中的某些部分开始塌陷,其他部分也随之倒塌。整个系统就像纸牌搭建的房子一样垮塌了。所以这就是我对金融危机的基本看法,一直以来都没怎么变化。

但对于危机本身,我的确有一些要说的。过去 50 年的一些数据表明,飞机旅客安全、建筑物抗震指数、医疗技术安全、食品安全……不论是在中国还是西方,一切都变得更加安全了。但是,经济除外。经济危机这些年来似乎变得更严重了,好比 10 年以前那场。原因在于,经济学家似乎总是想象系统处于均衡状态,就好像说建筑立着的时候处于它的均衡状态。

不论是中国还是欧洲,或者其他地方,我们都没有从结构角度去理解经济,没有意识到建筑结构内部的微小裂缝会带来整个建筑物塌陷。所以,我们需要的是理解层面的转变。

Q:与此相关,你在书中说“复杂经济学这种经济学新框架有它的政策含义”,比如在监管过度行为的政策、以“轻推”方式促成有利结果的政策、创造有利于创新条件的政策等方面都有帮助。虽然你在《再好的经济和社会系统也会被“玩弄”》一文举了个详细的例子,但我比较好奇,除此之外,还有没有什么具体的例子可以和我们分享?

Arthur:我认为,均衡状态的概念在标准经济学、新古典经济学中都存在。好像蜘蛛网一样,各种力量在其中交织,达到一个势均力敌的状态。如果你已经意识到了,你会发现复杂科学的研究路径假设是经济状况并不处于均衡状态。因为总有不同的激励法则激励人们在这个系统内做出改变、利用这些改变。总之,你不会假设经济默认处于均衡状态,所以相应的政策启示也会发生变化。

你可能想说,这样的话,我们的经济该何去何从呢?打个比方,说电力好了。一个国家想要很多核能,然后就会更多使用核能。一开始这些系统都是很均衡的,然后政府会使它发生倾斜。所以,一旦你意识到经济本身很不稳定,你就可以使它朝着你想要的方向走。

所以,这就关系到经济政策了。你想要知道经济体的哪些地方不稳定,哪些地方有发展潜力,并且促进它未来发展。而标准经济学理论只会研究均衡状态,复杂经济学则是在提出这些问题:经济体中的各个部分是如何的?经济体本身如何发展?我们应该走一条怎样的发展道路?这些都是复杂经济学要解决的问题。

Q:你提到复杂经济学有助于我们了解和应对贫困的持续性。为什么?

Arthur:复杂经济学的假设之一是你会得到正反馈。而新古典经济学假设经济运转完全受制于负反馈,即受制于微小事件消失的倾向。如果某个变量增多,它带来的回报会递减。复杂经济学中正反馈和负反馈同时存在。

西方经济中有很多例子可以证明这一点。你可以想得到,极富阶层的后代都能接受良好的教育,并在人生之初就拥有了很多财富。好比唐纳德·特朗普的爸爸给了他很多钱做启动资金。所以富人越来越富有,而在另一端的穷人们家庭生活困难,后代也不能得到很好的教育,所以他们陷入了贫困陷阱。如果一代人是贫穷的,他们下一代也没有机会摆脱赤贫的状况。富人越来越富,穷人越来越穷的状况发生了。

那么复杂经济学要回答的就是(我自己其实不研究这一块儿,但我有同事研究),我们如何理解这个机制并且干预它。但你不能说,每个人的(经济状况)都要是一样的。社会上有很多有权势的人,他们有能力让他们的亲友、后代也过上好的生活。

我不是研究中国经济的专家,所以我不会说太多,不会对中国的情况做出太多评论。但我想说,中国的极富阶层也有相当一部分是父辈政治上有权势的。

Q:如果用复杂经济学的视角,你怎么看制度和经济之间的关系?

Arthur:新古典经济学对制度的讨论不太多。因为你基本是在做很多公式计算,很难一头埋进制度中进行研究。但我们会在复杂经济学中尝试很多不同的制度。比如我们会尝试在电脑上开设一个资本主义市场,或者我们会尝试使用不同的专利法系统,等等。看看会发生什么?

亚当·斯密,来自:维基百科

十九世纪七十年代后,经济学走向了两个不同的方向

Q:你在书的前言中提到,复杂经济学这种经济学新框架中的许多“现代”主题,与熊彼特、斯密、穆勒、马克思和凯恩斯等伟大思想家的思想非常契合,与许多制度主义者和政治经济学家的理论也非常吻合。但是,复杂经济学和这些思想之间的正式联系还没有完全建立起来,只是有一些思维线索。所以能不能展开讲讲有哪些思维线索?复杂经济学和之前这些经济思想具体有什么联系?

Arthur:这是个好问题。我得讲一个关于经济学本身的故事。

关于经济的学问其实没有那么古老。大概是十八(和十九)世纪,主要发源于当时欧洲大陆的几个经济学家:亚当·斯密、约翰·穆勒、卡尔·马克思,等等。

这些经济学家关注两件事:第一,我们经济学上叫做分配。生产了多少?消费了多少?家庭单位如何进行消费?国家如何进行出口?价格如何形成?等等。但是,除了这些,他们对另外一件事情也很感兴趣,那就是事情的发展进程。比如卡尔·马克思感兴趣的是经济如何在技术中形成?亚当·斯密认为在经济体中,如果公司发展得更壮大,他们的劳动分配会更细致、专业化更强。

我想说的是,直到十九世纪七十年代,经济学家都在关注“均衡”的问题,非常新古典经济学的关注点。他们也关心经济如何发展、制度如何建立、技术如何变化、如何作用于政治,等等。但这是两种不同的问题。与均衡有关的是可计量的,在十九世纪七十年代,他们用线性代数和微积分来处理有关“均衡”的问题。大概 100 年以后,二十世纪七十年代,新古典经济学的理论才被承认。

但是,关于其他的问题:社会阶级是怎么形成的?经济如何影响政治力量?关于贫穷我们可以做点什么?制度和法律从何而来?这些问题是不可计量的,不可数学化的。这些问题的答案当时不被认为属于经济学的范畴,而是社会学、政治学或者历史学的范畴。

情况已经很清晰了。十九世纪七十年代后,经济学走向了两个不同的方向。从前的经济学(关注的问题)变成了社会学、法学、政治学以及马克思主义理论(关注的问题)。

我当时非常兴奋。我们发现复杂经济学能够做的事情更多,能够回答关于演化进程的问题。然后,我们找到十九世纪中后期前人的,就是我们刚刚说的那些经济学家的研究结果。我们还能够使用计算机,使用比他们更加先进的数学方法来解决他们提出的问题。现在我们的电脑中就可以模拟经济,我们能看到制度和结果是如何形成的。

所以,我和我的朋友觉得,好像突然可以坐下来对亚当·斯密或者卡尔·马克思说,你们知道我们现在在做什么吗?他们会说,哦,当然,我们都知道。这就像我们跋山涉水,走到山的另一边,突然偶遇这一群前人。当我在做现在的工作时,这样无意地甚至惊喜地巧遇前人,这种相互连接的感觉使我兴奋不已。很意外地,我们能够向过去的人们以一种相似语言交谈。但我们的假设更为精确,研究方法也更为先进,在基于计算机的模型中,我们和从前的经济学家们再次有了联结。

熊彼特,来自:维基百科

电脑建模和田野调查的方法没有那么大距离,理论总是要回到真实世界中去

Q:既然说到了研究方法问题,那么我想问,研究经济问题时,你所采用的方法大多都是针对核心机制,构建一些基于计算机的模型。为什么采用这种方法?它的优劣有哪些?

Arthur:十九世纪八十年代,很多西方的经济学家都会觉得,我们有一个完美的新古典经济学理论。最开始我也是接受这样的理论训练。我是在加州大学伯克利分校接受的经济学训练,跟随很多获得过诺贝尔奖的经济学家学习,比如吉拉德·德布鲁(Gerard Debreu)、丹尼尔·麦克法登(Daniel L.McFadden) 、乔治·阿克尔洛夫(George A. Akerlof )。他们都是非常出色的老师。

后来发现,为了让这个系统(指新古典经济学)运转起来,需要简化很多东西。一个标准经济学模型,你可以想象一叠稿纸,然后你在上面写等式,为了使等式简洁,你做出了一系列简单假设:所有人都一样,所有生产者、公司都一样,所有人都是理性的,都具有边际递减效应等,然后就能解出那个式子。

大概到了二十世纪八十年代,人们对这种研究取向越来越不满意。七十年代时,我对我的教授说:“你真的相信这一套吗?”我的教授说:“嗯,我也不知道,但你能做什么呢?”

那时候,二十世纪八十年代,我们能做什么呢?在这之前,我们所拥有的经济学的研究工具基本上还是线性代数和微积分,可能还有一些拓扑学。再往前,我们还有图表、几何。自这以后,我们有了新工具——电脑。不过那时候的电脑和现在的不太一样。它们还被称为“桌上的操作工位”,长得像盒子一样。我们 1982 年、 1983 年就有了电脑,然后 1984 年有了苹果的 Macintosh 电脑。

当我们都有了电脑以后,我们就可以在电脑上建立模型,且无需再做简单假设。比如说你可以在电脑中创造出 10000 个各不相同的公司,他们都有各自不同的消费者。你也不用假定边际递减一定是负反馈,我们可以有各种反馈。也就是说,你可以建立任何模型。计算机可以让你更现实地反映世界。

我们在圣塔菲的工作差不多就是算数,但我们不是在纸上用线性代数或者微积分的方法算。我们是在电脑中建立一套系统,在这个系统中,经济体中的各个参与者相遇,进行交易,做出预期等。我们也把这些参与者模型化,每个计算机程序分别代表一个参与者,它们可以随机地进行买卖,但它们也可以学着聪明点。一旦我们这么做了,我们就会发现我们不再执着于那些简单化的假设。

回到你关于电脑模型的问题。现在你如果在电脑上建立一个模型,可能毫无意义。计算机领域有句话叫做“废料进,废品出”(garbage in,garbage out,指如果将错误的、无意义的数据输入计算机系统,计算机自然也一定会输出错误、无意义的结果)。所以,你很有可能建立起一个很愚蠢且非常不现实的模型,也可能做出很多糟糕经济学。

我们在尝试的是,做假设时要特别小心,我们没有把这件事情看成是一种模拟。至少我自己坚持是这样。我们所做的不是要模拟真实世界的经济体,它们是发生在实验室里的实验。如果经济是这么运转的,会得到什么结果?然后呢,你可以再微调你的假设。人们没有那么聪明(不都是理性人),然后他们会怎么做?

所以,复杂经济学基本上就是你在计算机辅助下完成的,通过计算机你可以做不同的假设,更现实的假设,而不是说“所有人都是理性人”这样的假设。人们不都是这么聪明的,但他们可以学。

Q:和这种计算机研究方法相比,你会怎么看田野调查对你所关心问题的价值?

Arthur:我自己不太是一个田野调查者,但我被这种方法影响很深。我曾经在香港花旗银行外汇交易所工作过,那时候比较像是在田野调查。

新古典经济学中描绘的世界似乎与外界相隔甚远,它似乎有一个想象中的世界。我们能做的就是多观察现实世界。我或许不会说是田野调查,但我们至少能够慢慢接近(现实世界)。我们可以观察一间国际外汇交易所如何工作?然后把这些观察在我们建模时加以运用。所以,我们的工作也不是严格意义上的田野调查,不是说我们就只在电脑上做理论工作。一切都是混合起来的。(电脑建模和田野调查的方法)没有那么大距离,(理论)总是要回到真实世界中去。

如果说到 20 世纪的经济学家,其中最伟大的两个就是熊彼特和凯恩斯

Q:你在《技术的本质》一书中讨论了创新这一话题,提到了约瑟夫·熊彼特的“创造性毁灭”。你也获得过熊彼特奖。所以我比较好奇,在创新这个问题上,你怎么看待你和熊彼特思想的联系与区别?

Arthur:当我写《技术的本质》这本书时,我对两个问题特别感兴趣。第一,技术从哪里来?第二个问题稍微难一些:有没有一个关于技术的演化理论?

当我开始研究技术这一话题时,我很自然地就看到了熊彼特所做的研究。他已经思考过了那些我提出的问题。就像是你刚开始一场探险,确定了驻扎营地点,却发现 50 年前已经有人来过这儿了。我发现这非常吸引我,我开始对熊彼特产生兴趣。

技术从哪里来?你可能会说,技术来源于蒸汽引擎、雷达这些种种发明。在我的书里,我集中讨论了这些新事物是从哪里来。熊彼特指出,一项新发明的到来,比如1880—1920 年代出现的电力、电力机器等,就像是一阵大风刮过,改变了各个行业和整个经济体。城市里的人们像被飓风刮过。这是个很漂亮的比喻。

我能够发现的更细节的地方。所以,我当时在书里写的不只是新技术,而是会观察各个行业里现有技术,如何催生新技术?新技术如何与旧技术结合?所以我非常开心之前熊彼特就做过许多相关工作。对我来说,(他做的工作)意味着我走在正确道路上,我相信他。

如果说到 20 世纪的经济学家,其中最伟大的两个就是熊彼特和凯恩斯。他们互相认识,但是彼此并不喜欢。当然这是另外一个故事了。熊彼特觉得他是世上最好的经济学家(我也觉得他是),但你如果问 20 世纪 40 年代的任何一个人,他们都会说是凯恩斯,熊彼特不能接受这个。

Q:今年是圣塔菲研究所创建 34 年,如果让你回看这几十年圣塔菲研究所和复杂领域的发展,你有什么比较大的感受吗?

Arthur (在圣塔菲),每个人都认为自己做的工作很冒险、不可思议。我也同意这是一个不同寻常的地方。

早期时候,我们的情况主要是听说谁谁谁在做什么研究,我们得把他拉进来。所以1988 年左右,我们就还真是一个刚刚开始发展的新的机构。我记得我当时去参加学术会议,我的名牌上写着圣塔菲研究所,没人知道这是什么研究所。

人们没有意识到的是,圣塔菲研究所是从一无所有建立起来的。关于它为什么成功,我的观点是,我们坚持招很多出色的人们进来。我们一直在尝试把那些在做一些有创意的研究、却无人赏识的人吸纳进来。招进来以后我们会给他们一个团队,或者他们可以自己带人进来。所以在圣塔菲,我们有资金、有人,把这个机构围绕这些人建立起来。

我最近和新加坡赞助研究的一些人聊天,他们问我如何评判一个研究的好坏?在圣塔菲如何选择研究课题?因为我是负责这个的嘛。然后我说,我不挑选任何东西。我也不推算分析研究课题。我选的是人。如果要做出非常出色的科学,你需要(找到对的人)。

我也不是唯一负责(招人)的。我们还有很多诺贝尔奖得主。我的知名度还不够招一些人进来,所以当我需要一些人的时候,我会找我的诺贝尔奖同事,让他们来请:你能和谁谁谁打个电话吗?就告诉他们圣塔菲这里需要他们。

我从小被教导不能相信权威

Q:本来想问一些你个人的问题,但发现之前米歇尔·沃尔德罗普写过一本非常详尽的书,叫《复杂:诞生于秩序与混沌边缘的科学》。你看过这本书吗?关于这本书,你有什么补充或者想说的东西吗?

Arthur 嗯,我记得米歇尔·沃尔德罗普是在 1990 年写了这本书。这不是一本新书,也有二十七八年了,但它仍然是复杂经济学领域最好的书。因为它把抽象的概念写得很透。书的作者也决定围绕着人展开这本书:克里斯·朗顿(Chris Langton)、约翰·霍兰德(John Holland)、斯图亚特·考夫曼(Stuart Kauffman),等等。之所以我贯穿整本书,大概是因为他需要这样一个类似大衣挂钩的人物,可以把所有人物都串联起来。我按先后次序遇到了书中所有其他人。所以作者决定把我作为许多人物相遇的“地域”。这本书内容很准确,书中所有的故事他都有采访记录。据我所知,写得都很好,很详尽。他是个很优秀的记者。他有自己的讲述方式,让一切都说得通,包括我们的研究内容。

Q:我也觉得这本书写得挺好。比如第一章叫“爱尔兰理念的英雄”,里面说正是爱尔兰人的反叛特色影响了你的学术生涯。我很好奇,你同意这一点吗?你认为自己反叛吗?反叛这一个性在多大程度上影响了你?

Arthur 我不太同意关于“英雄”的部分,但我同意“反叛”那部分。“反叛”倒是有正当原因。了解爱尔兰历史的话,就会知道我们被英国管辖了 800 年。我和其他爱尔兰人的成长环境相似,天生不信任管辖我们的人。我从小被教导不能相信权威。我的父母从没有这么教过我。我就是从整个文化环境里习得了这些。如果谁和你说,这么着是对的。大部分情况是他说的是错的。我也不会夸大这种影响,说就因为这个,啊,我感觉我有打破整个系统的渴望,或者类似的说辞。

我遇到新古典经济学的时候,那时已经比较年长了。我之前已经学了很多年数学和工程,当开始学习经济的时候已经很老了。可能你会说二十四五岁不老,但你如果把谁早早送进军队,他们17 岁成为一名出色的军人了。等到了二十四五岁,人就到了为自己考虑的年纪。有些东西就变得很难。所以当我那个年纪在学习经济的时候,我就自己思考得很多,问自己,这是对的吗?

但是,我也不觉得我是很有反叛精神的人。我只是觉得,我成长于这样的社会,并不相信当权者。而且在我看来,就新古典经济学来说,它为了达到数学上的优美,牺牲了许多现实性。所以我觉得这不对。我宁可拥有一个更加混乱的世界。因为这才是更加现实的世界。我那时候就明白,所谓优美的世界观是错的。

我发现比起之前通过数学理解经济,通过阅读历史,我能更加好地理解经济

Q:因为复杂经济学和历史有很大的联系,所以我比较好奇,你的历史观是什么?有什么比较喜欢的历史学家吗?

Arthur 我读过很多历史书。我早期接受的是工程师训练,一切都被数学化了。所有的东西都被简化到了数学层面。我学了很长一段时间这些。但直到过去 20 、 25 年左右,差不多我 50 多岁,我发现我了解了非常多的经济学理论、数理经济学理论,海量的这一类理论,但这些理论不够有洞察力。因为它面对的是一架完美的机器,各方面都达到了一个均衡。它并没有告诉我们这个机器如何变化?如何呈现在我们面前?

这时候,我开始阅读历史,读了很多科学史、工程史、关于技术的历史,等等。我开始的时候并没有想说我一定要读这些方面的历史,但我最后的确是主要读了关于这些历史的内容。我最近在读的是一本关于 1415 年阿金库尔战役、 1814 年滑铁卢战役和 1916 年索姆河战役的书——《战争的面目》(The Face of Battle)。

所以,我发现我很自然地读起了历史。大概读了 10 到 15 年吧,我发现比起之前通过数学理解经济,通过阅读历史,我能更加好地理解经济。昨天我在大连做了一个讲座,讲座上我说,如果你想要更好地理解人工智能的重要性,你就要去理解印刷术那时在欧洲的重要性。从写书到印书,改变了可得信息的媒介。 15 世纪早期,信息主要是在书上,你可以买书,自己思考,然后再和知道的人讨论。智能也是从外界来的。

我的意思是,真正的智能会告诉你如何去做一些事情。这件事情可能是件好事,也可能不是。但我发现历史学家能更好地(理解这些)。因为他们可以看到历史的相似性。

然后我就想到,最好的经济学家, 20 世纪最好的经济学家其实都是数学家。他们都得了诺贝尔奖,都很厉害。但在我心中,两个真正厉害的——凯恩斯和熊彼特。凯恩斯需要很多数学计算,但熊彼特,他不懂数学,他是个历史学家。

再打个比方好了,一个医生,不论是临床产科医生、肿瘤学家还是治疗癌症的医生,他们都可以被医学训练出来。但如果一个治疗癌症的医生,有了 35 年的从业经验。这期间,他了解他的患者,真诚地与患者沟通,了解他们的情况并观察他们的境遇等。这样的医生实际上拥有更丰富的内在知识。但在西方,我们渐渐失去了对理解病人经验这一层面医术的尊重。其他行业也是一样,工程师或者建筑师也都需要建立对经验好的理解。

回到经济学家,如果你是一个经济学家,我从未后悔过了解如此之多的经济史。

Q:我看这本书的时候,发现你引述了很多东方哲学家的思想,比如中国的程颐、程颢等。后来我查资料,发现你对道家也有了解。所以我很好奇,你觉得儒家、道家等东方思想对你建构复杂经济学理论有什么影响吗?

Arthur :我直接的回答是:是的。但很难说。我不确定这些事情对我的影响,就像我不知道在爱尔兰长大是怎么影响我的。这些影响都很微妙。

我能说的是,大概 1986 年, 32 年前,我就对道家思想很感兴趣。那时候我在香港,有一个教我的老师。我跟随他一对一地学习了几年。然后我自己也有一些学习经历,读了很多亚洲哲学的书,启发很大。我读过老子、庄子,还读了很多新儒学思想,宋朝的程颐、程颢,等等。不知道我有没有读懂?(笑)

我对中国古代哲学怀有敬意,所以我也很怕说错。如果让我来做一个比较清晰的总结,就我的理解来说,道家倾向于将世界上的各个元素看成组合而成的样式(Pattern),而这些元素又对他们所组成的样式作出反应,这些样式是不断变化的,新事物就从中产生。这就是复杂科学的本质。

再说复杂科学,如果你学复杂科学的话,比如一个鸟群中可能有成千上万只鸟。这是非常大的数字。鸟群飞过就像一片云,那片云从天上俯冲下来,同时不断变化着。但每只鸟都是组成鸟群的一员,它们的变化能够引起整个鸟群形状的变化。个体的行为和整体的形态有一种相互作用。重点在于没有一个固定状态,或者说均衡态。重点在于个体随着情境的变化来调整行为。

中国有一个“和”的概念,讲究和谐。西方的和谐指的是一切都处于微妙的平衡状态。中国的和谐是动态的,就像骑单车一样,如果你停下来,就没有和谐了。所以你一直都在调整中。这也是复杂科学运转的逻辑。我们也是这么看待经济的,把整个系统理解成富于变化,其中元素也随变化不断做出适应和调整。

大的问题是,我们如何才能保全自己的人性或者说我们的人文精神?

Q:你在《再好的经济和社会系统也会被“玩弄”》中说:“在未来,计算机模拟应该可以很好地融入历史,如找到作为对高墙反应的梯子,并将这些东西呈现给我们……我认为要充分利用这种类型的实用机器智能,可能还需要几十年的努力。”所以,当实现了这一点的时候,你觉得人类和机器还有区别吗?为什么?

Arthur : 嗯,人和机器就没有区别了。我在 2010 年写了这篇文章。那时,我在 IBM 的 Almaden 研究实验室工作,他们对人工智能很感兴趣。那一年, IBM 训练自己的电脑回答问答节目《Jeopardy!》中的问题。这个问答节目在美国很火,已经有 50 年历史了,里面的题目都很难,只有非常聪明的人才回答得出来。 IBM 公司花了很多力气来训练计算机来回答节目里的那些难题。我们那时候对“计算机是不是能够像人一样回答出这些问题”非常好奇。

我可以说一个例子, 2003 年,布什总统当权期间,美国军队攻打了伊拉克。我不会对此说一些很糟糕的话,但(这场战役)规划得不太好。不久以后,大概几个月左右,叛乱就开始了。伊拉克境内有很多团体开始反抗,美国军队陷入麻烦。在军队刚进伊拉克的时候,深思熟虑的人就提醒要小心。因为之前英国入侵伊拉克后,当地也发生过叛乱。不过,他们根本不听这个提醒。

所以,我在这篇文章中做出了猜测:如果你要找系统中可能发生麻烦的地方,也许你可以借助计算机,计算机中有很多类似麻烦发生的历史经验。计算机上会跳出问题:考虑之前英国入侵伊拉克、俄罗斯入侵阿富汗,(以及随着这种入侵而来的叛乱等),美国现在入侵伊拉克会发生什么?你有想过这些吗?

所以,我的问题是,是否有一台人工智能计算机,它拥有许多基本的知识,并且能够在危机发生之前提醒你。我之所把这个问题放到文章里,是因为 IBM 当时对人工智能非常感兴趣。这只是一个猜测,通常我不会把它放到文章里。不过也还蛮有趣的。我想我在 IBM 的同事会很乐意思考这些。

Q:最近在思考什么问题?

Arthur :我最近在思考人工智能,它未来将去向何处?它如何发挥作用?等这一类问题。因为我一直对人工智能很感兴趣, 30 年前就开始感兴趣了。尽管对它有着长时间的兴趣,但我不是这方面的专家。

现在人工智能很流行,但它不是一种能够让每个行业天翻地覆的技术。从这点来上来看,熊彼特是对的。现在发生的事情更加微妙,人工智能技术有很多个部分,就好像搭建乐高玩具的积木,渗透在各行各业里。拿运输业来说,如无人驾驶中的控制系统设计、图像识别等。

我认为它正在创造一种经济,像我之前说的,我们现在有很多途径接触外部的智能。如果你看书,你就拥有了进入他人思想的途径,了解外部信息的途径。现在你只要坐在车里,就有很多可得的外部智能——信息技术、雷达、光达、图像处理等。这些足够智能,足够帮助你开动车了。以前,中世纪的时候,我们没有这么多获取信息的途径。我们只能和村里的人交谈,或者自己耕地。欧洲人不知道中国的存在,中国人也不知道欧洲的存在。当然,也不会知道木星的存在,不了解关于天上发亮的星星的知识。

所以,当人们掌握了外部信息以后,世界变得不一样,变得现代。人们开始交换信息,科学也就此出现。个人的思想在世界上流传,思想导致技术的出现,还有其他所有的一切。过了五六百年以后,世界就变成了我们现在所说的“现代世界”。而我们现在有外部智能,我不知道将会给世界带来怎样的改变。我们家里都拥有科技带来的服务,我们有各种机器以及汽车,这些相互连接的服务网络会代替我们做决定。

这会很美妙,但事情也有另一面,我不知道它还会给人类造成什么样的影响。

Q:你对此持乐观态度吗?

Arthur :不,我的态度比较复杂。如果我还能再活 50 年,当然这不可能,但如果我能活得更长些,我猜想人工智能会和基因技术等结合起来,它们能告诉我关于我祖先的知识。这会很有趣。我们会发展空中的交通管理,机器就能自己行事,不再需要人类等。这些对未来的想象,我或多或少都在其他地方或者中国听到过。

我的确有着担心。一般经济学家会担心人工智能带来的失业问题,但我担心的东西略微不同,也不是担心,应该说关切吧。我对人类生活的意义更为关切。我们为什么活在世上?生命中的乐趣是什么?难道是过得更舒适吗?

机器人会出现,会为我们服务。这样是很好。但我们活在世上不是为了舒适,了解这些资讯,坐在那儿,看电视什么的。我们需要挑战。我曾经在书里写过,我们的确需要应对挑战。困难和挑战给予我们意义。不是说要抛弃舒适。哦天,我之前在军队服役过 5 年,但在军队中的日子才使你真正成为一个人。

我有两个孩子,其中一个去世了。我不是在提倡困难,但我们注定要通过困境变得更强大。如果你没有经历过任何挑战,你会变得很弱。当你经历了足够多的困难时,你会发现你的内心也成长了。我在《技术的本质》里提到了《星球大战》的故事,它讲了一小群人类和“死星”,也就是高科技产物,然后这些人类要与之作斗争,来在技术主宰的世界中保全最后的人性。

所以大的问题是,我们如何才能保全自己的人性,或者说我们的人文精神?我这些年在加州、新加坡、中国等不同的地方都看到,人们开始无意识地以对人性的加倍重视来回应技术。人们会说,啊,我们要工程师开始读小说,我们要多关心人类本身等。而我可以告诉你,在 50 年前,我们就是把韧性十足的人类训练成机器的思考方式。与现在几乎完全相反。

现在人工智能崛起了,但对人性的关注也在同期上升。它可能是对幽默感的关注,或者是勇气、运气、挑战和困难,又或者是我们更加关心他人,而非利己地生活。具体来说以后会是怎样,我也不知道,这会是一个长达几十年,甚至几百年的过程。但我并不悲观,我不觉得人类会把自己玩完。

(王穗的翻译对此文亦有贡献,特此感谢!)

附:阿瑟 1979 年写下的“新旧经济学对比”表格

来自:《复杂经济学》
来自:《复杂经济学》  
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题图为电影《星球大战外传:侠盗一号》剧照,来自:豆瓣

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