來源：21Tech(News-21)
作者：陶力
編輯：李清宇、劉雪瑩
達摩院之後，馬雲倡導的羅漢堂又橫空出世。
前者關注的是基礎科學領域，後者研究的是社會科學。6月25日，煙雨蒙蒙的杭州西湖國賓館，收到馬雲“英雄帖”的近兩百名專家，其中還包含了六名諾貝爾經濟學獎獲得者。他們從全球飛來共聚於此，對數字經濟領域存在爭議的現象，進行了探討。
去年6月，阿里巴巴倡議的研究機構羅漢堂成立。馬雲說，希望能通過這樣的組織，讓全世界的人們都來一起貢獻智慧和領導力，一起塑造一個更好的世界。
一年後，這些學術“大俠們”高瞻遠矚，評選出了數字經濟時代最關乎人類未來的十大問題。儘管看起來議題宏大，卻與我們未來命運，甚至日常生活息息相關：
人工智能的發展會不會讓普通人面臨失業危機？
我們的數據隱私到底掌握在誰的手中？
如何才能減少鄉下六旬老人與城裡年輕人之間的信息鴻溝？……
當諾獎得主遇到馬雲，他們會討論什麽？
6月24日，包括5位諾獎得主在內的羅漢堂學術委員會委員、10多位世界頂尖學者來到阿里思過崖，與馬雲“西湖論劍”。
對於未來世界的不確定性，諾獎得主們多少表示出了擔憂和焦慮，馬雲則像一個積極的樂觀主義派。在90分鐘的交流中，超過10次表達對自己對未來的信心和樂觀。
馬雲說，我是數字經濟堅定的樂觀主義者，從一開始，就堅信數字經濟和平台的力量，這是世界實現包容性增長的好機會，世界需要數字技術方面的領導力。世界變化的速度肯定越來越快，會帶來很多社會問題和不確定性，但沒有人是明天的專家，政府、學界和企業需要一起合作解決問題。
此外，我們也需要在智慧的時刻，制定智慧的政策，不要用昨天的做法來解決明天的問題。“今天，很多人討厭人工智能，但未來，如果沒有人工智能整個社會就沒辦法運轉。”
馬雲舉了一個例子，4年前，我媽媽還抱怨不會用手機，現在她（他）們都會用了，在中國，很多70歲的人都能很簡單的用5年前不可想象的技術了。
他說，現在大家對技術很緊張，但我們這樣參與其中的人熱愛技術。中國、盧旺達、柬埔寨、菲律賓的小企業很歡迎新技術，所以我們想要有深入研究，技術如何能幫助社會變得更好。
話題一、我們是應該先控制風險，還是先迎接數字技術？
邁克爾·斯賓塞（Michael Spence）2001諾貝爾經濟學獎獲得者：
數字經濟帶來的福利還難以被準確衡量和估計，這會影響我們平衡數字經濟風險和收益。現有對經濟的衡量，集中在對經濟增長的關注，忽略了健康、生活便利等其他福利。
數字經濟的長期影響是深度多維的，包括供應鏈、醫療、教育等各個方面。需要一個更多維的框架衡量個人和社會福利，它並不僅僅包含了GDP、平均收入等問題。比較一下會發現，發達國家在三四年前，對於數字經濟的態度都是很積極的。
但是，現在有了很多負面的態度。媒體也在報導說，隱私和內容方面的侵害、攻擊等等，都是數字經濟帶來的，這是因為他們在用傳統的衡量標準在進行判斷。
數字經濟帶來的變化應該是像以前的電力一樣，整個基礎設施的改變。它對微觀世界肯定會產生影響，物聯網、IOT、金融科技等等。畢竟，數字經濟來了以後，給傳統行業帶來最大的影響就是成本降低，一系列的新的技術會發展起來。
總的來說，現在還在討論之中，要花很長時間才會真正落地。如果要把挑戰和優勢進行更好的平衡的話，應該有的放矢，更要有重點去突破，能夠追求完美也需要容許犯錯，做更多的基礎研究。
話題二、數字技術會擴大鴻溝，還是會讓世界變平？
邁克爾·斯賓塞（Michael Spence） 2001諾貝爾經濟學獎獲得者：
中國數字經濟的發展不僅體現在增長速度上，還體現在邊遠、貧困群體與現有經濟資源的結合速度上，這是令人震驚的普惠增長模式。
阿爾伯特·羅西（AlbertoRossi）美國馬裡蘭大學助理教授：
智能投顧能夠幫助用戶更穩健地配置資產，尤其是對投資經驗少、現金持有比例高、頻繁買賣的用戶而言更是如此。智能投顧讓投資更普惠。
話題三、數據是誰的？誰是真正的受益者？
讓·梯若爾（Jean Tirole）2014諾貝爾經濟學獎獲得者：
我們如何在保護個人隱私的同時，不遏製科技的進步和創新的向前？我們想倒掉洗澡水，但別把寶寶也潑出去了。
《紐約時報》1877年：19世紀末，當電話剛在美國推出和普及時，紐約時報曾刊登評論指出：“電話不僅會收錄兩端的聲音，甚至會將其路線經過之處的聲音都收錄下來，因此當這千萬的電話線從居民屋頂經過，所有秘密都將公之於眾，惟有沉默才是安全”。
這類關於電話的設想或許在現在看來不切實際，甚至可笑，但是在當時民眾對電話技術並不夠了解的時期，這類憂慮是有廣泛共鳴的。
美國加州伯克利法學院教授詹姆士.鄧普斯：
我們現在缺乏足夠的經濟學、社會學層面對隱私問題的研究，太多的政策只是基於假設。
話題四、數字技術會讓更多的人失業，還是會讓工作時間更短？
克里斯托弗·皮薩裡德斯（Sir Christopher Pissarides） 2010諾貝爾經濟學獎獲得者：
2018年11月美國的失業率達到3.7%，這是1969年以來的最低水準，全球失業率也一直穩定在6%左右。沒有證據證明技術會帶來失業率的提高。但技術確實會促進就業的結構性轉變。以1980年以來的就業數據顯示，就業逐漸從製造業向服務業轉變。
本輪技術變革是以互聯網、人工智能為驅動力，和以往不同的是，它會對部分技能工種帶去衝擊，比如已知疾病的診斷治療和汽車駕駛。但同時也會帶來更多新的工作，比如在以下六大領域就極有可能創造更多新的就業機會，醫療服務、教育、休閑娛樂、房地產管理、家政服務和個人服務。
話題五、誰是平台經濟的受益者，是所有參與者，還是少數平台公司？
克里斯托弗·皮薩裡德斯（Sir Christopher Pissarides） 2010諾貝爾經濟學獎獲得者：
在歐洲好像有一種現象，大家在擔心隱私保護的問題，對政府的隱私保護工作感到失望，也沒有信心，甚至歐洲內部出現了一種離心力。
但是，互聯網和平台經濟能夠有效打破製約成熟市場發展的阻礙。在中國，沒有互聯網，農民只能進城打工才能提高收入，互聯網讓他們在家鄉也可能獲得同樣的發展機會。數字平台是對分散市場匹配技術的改進，它具有提高所有市場參與者效率的潛力。
理查德·霍爾登（Richard Holden）澳大利亞新南威爾士大學教授：
數字技術改變了企業的協同方式和邊界，讓原本很多公司內部才能完成複雜的協同變得高效和透明，更多的事務可以在公司外部由市場協同來完成。這給小微企業帶來更大的生存空間，更高效的利用資源做專業化分工。
大型平台的競爭優勢來源於網絡效應，這種競爭優勢很難從無到有的建立，但是已有平台的地位也很脆弱。贏者無眠成為常態，平台必須時刻創新和更好的服務用戶，才能保持競爭優勢。
傑夫·帕克（Geoffrey Parker）達特茅斯學院教授：
網絡效應使公司的注意力聚焦點必須得從內部轉移到公司外部，因為外面的世界更大，外邊的用戶更多，人力資源、創新體系、研發中心以及戰略部門等都必須要將自己的關注點從企業內部轉移到企業外部。
話題六、治理機制要如何改變，才能適應數字時代？
本特·霍姆斯特羅姆（Bengt Holmström）麻省理工學院教授、2016年諾貝爾經濟學獎獲得者：
人工智能正在改變我們的經濟發展機制，也會改變我們制定政策的方式。過去的互聯網帶來了很多便利，也帶來了很多問題。
未來總是會有新的法律規條會出來，但是每個國家都不同，治理結構、價值觀都不一樣，每個國家都有自己的缺點，要找到政府治理的方法，讓數字經濟得到更多好處。
話題七、金融服務在越來越平民化的同時，會不會引發更多的風險？
本特·霍姆斯特羅姆（Bengt Holmström）麻省理工學院教授、2016年諾貝爾經濟學獎獲得者：
數字經濟時代，信息是一種新的抵押品。有了數字平台上收集的信息，小額借款人獲得信貸不需要抵押品，因為貸款人比借款人更了解他的信譽。在這方面，平台模式更接近於西方信用卡的基礎模式，同時因為它基於數字識別，並包含大量數據，所以比信用卡便宜得多，也不容易被欺詐。
可以說，數字科技並沒有改變原有的金融需求，而是用新的方法滿足了需求。對於金融機構來說，需要獲得信息來提供抵押，銀行、VC都能起到中介的作用，成本就更高了。但是，數字平台就能解決這一問題，金融機構有更多的信息，比你對自己的理解還要深刻。比如信用卡，經過數據分析和建模，可以帶來革命性的變化。
移動互聯網對信用支付產生了革命性的改變，中國是跳躍式的發展，對社會也產生了很大影響，其實也蔓延到了西方。特別是收入處於底層的人，受到的影響會更大。
至於是否會對銀行產生威脅？我認為，短期內不會產生威脅，從亞馬遜、螞蟻金服來看，有大量數字資源的平台，會有比較大的優勢。但是，和大的金融市場相比，也只是很小的一塊。
另外，我相信在需要誠信的交易中，區塊鏈會產生更重要的作用。
話題八：數字時代全球化會走回頭路嗎？
邁克爾·斯賓塞（Michael Spence）2001諾貝爾經濟學獎獲得者：
讓我感到興奮的是，中國的數字經濟增長範式，能夠啟發其他國家，開發巨大的國內市場，就能帶來巨大的增長機會。在此基礎上，我們不難想象，只需要一點點的國際合作，這種發展模式就能推廣到全世界。各國小微企業參與到國際市場中，或將成為下一個增長引擎，這才是最最激動人心的事。
我希望能建立一個全球的開放式的經濟，在WTO的框架下，做一些探討是很重要的。將來會有更多多邊的合作，而不僅僅是單邊的合作。
話題九、人工智能該不該有道德觀？科技的責任和道德
托馬斯·薩金特（Thomas Sargent） 2011年諾貝爾經濟學獲得者：
說到底，機器並不是自己在學習，它們學的，都是人類輸入的數據。是人類在告訴機器要學習什麽。因此，我們人類在給機器提供數據的時候，要努力去除掉一些偏見。
話題十、認知和學習，大算力和大數據，一定會讓我們離真相更近嗎？
拉爾斯·彼得·漢森（LarsPeter Hansen） 2013年諾貝爾經濟學獲得者：
數字經濟時代，豐富的數據確實為經濟學分析提供了更多的素材，但是實證分析本身的價值則非常有限。對於實際發生什麽和可能發生什麽，理論模型卻能幫助我們做不同情形和不同政策下的比較。因此純數據驅動具備一定的局限性，模型能讓人們在大數據時代的今天做更好的決策。
是否可以找到更多的方法，去幫助我們獲得更多的知識？做更多科技的工作，再去評估認知的弱點和優點。在美國，有很多用AI對教育進行乾預，特別是細分領域，不同的學習能力、認知和學習，在DNA訓練裡也經常用到，幫助我們預測未來的疾病。但是，都還在起步階段，還需深層次的研究。
托馬斯·薩金特（Thomas Sargent） 2011年諾貝爾經濟學獲得者：
大數據和大算力提升了抽象信息理論的價值，它們的高速發展對處理信息的方法論提出更高要求。更優的信息估值？技術，算法博弈論，多元時間序列算法和數據模擬技術等，都可以在大數據時代散發光彩。
正如江湖集會，百家爭鳴，沒有哪種招數會一統天下，這些問題沒有標準答案，探討與追尋正是羅漢堂存在的意義。
“每個巨大變革的時代，總會帶來新的擔心。我們都不是未來的專家，世界上沒有未來的專家，只有昨天和過去的專家。我們需要更多的合作，來幫助每個身處其中的人，去更好的面對這些不確定性和複雜性。”馬雲道。
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