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罗汉堂发布数字经济十问:数字技术会扩大鸿沟,还是会让世界变平?

第一财经 2019-06-26 09:46:00
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6月25日,阿里巴巴倡议成立的罗汉堂发布了最关乎人类未来的十大问题。200多位来自全球的顶尖学者、政界、企业界负责人应邀在杭州“西湖论剑”。

罗汉堂发布数字经济十问:数字技术会扩大鸿沟,还是会让世界变平?

目前,数字技术正在从根本上改变我们的经济和社会,它将从方方面面改善人类生活。同时,我们的社会并没有完全准备好去应对这场由移动互联网、人工智能、区块链、大数据等数字技术带来的史无前例的结构变革。罗汉堂也认为,必须以造福社会、保护全球消费者、员工和人民为目标,去学习并掌握当前的数字革命。

2017年10月,阿里巴巴成立“以科技创新世界”的达摩院,未来3年里将投入1000亿元进行前沿技术的探索。科技的快速发展也可能伴生着新的社会问题,如何在发展中思考并解决这些问题,2018年6月,阿里巴巴倡议成立罗汉堂项目,并向全球顶尖学者发出邀请。罗汉堂项目将作为达摩院的配套研究平台,主要探索科技快速发展中伴生的其他社会问题的解决。

一问:我们是应该先控制风险,还是先迎接数字技术?

罗汉堂《数字技术与普惠增长》报告提及,只有去尝试、努力,才能找到解决问题的办法。对数字技术唯一担忧的是担忧本身。

2001年诺贝尔经济学奖获得者迈克尔·斯宾塞(Michael Spence)认为,数字经济带来的福利还难以被准确衡量和估计,这会影响我们平衡数字经济的风险和收益。现有对经济的衡量集中在对经济增长的关注,忽略了健康、生活便利等其他福利。数字经济的长期影响是深度多维的,需要一个更多维的框架衡量个人和社会福利。

二问:数字技术会扩大鸿沟,还是会让世界变平?

斯宾塞称,中国数字经济的发展不仅体现在增长速度上,还体现在边远、贫困群体与现有经济资源的结合速度上,这是令人震惊的普惠增长模式。

美国马里兰大学助理教授阿尔伯特·罗西(Alberto Rossi)提及,智能投顾能够帮助用户更稳健的配置资产,尤其是对投资经验少、现金持有比例高、频繁买卖的用户而言更是如此。智能投顾让投资更普惠。

三问:数据是谁的?谁是真正的受益者?

2014年诺贝尔经济学奖获得者让·梯若尔(Jean Tirole)表示,我们如何在保护个人隐私的同时,不遏制科技的进步和创新的向前?“我们想倒掉洗澡水,但别把宝宝也泼出去了。”

19世纪末,当电话刚在美国推出和普及时,《纽约时报》曾刊登评论指出:“电话不仅会收录两端的声音,甚至会将其路线经过之处的声音都收录下来,因此当千万条电话线从居民屋顶经过,所有秘密都将公之于众,惟有沉默才是安全的。”这类关于电话的设想或许在现在看来有点可笑,但是在当时民众对电话技术并不够了解的时期,这类忧虑是有广泛共鸣的。

四问:数字技术会让更多的人失业,还是会让工作时间更短?

2010年诺贝尔经济学奖获得者克里斯托弗·皮萨里德斯(Sir Christopher Pissarides)表示,并没有证据证明技术会带来失业率的提高。但技术的发展过程中,确实会促进就业的结构性转变。1980年以来的就业数据显示,就业逐渐从制造业向服务业转变。

五问:谁是平台经济的受益者,是所有参与者还是少数平台公司?

皮萨里德斯称,数字平台是对分散市场匹配技术的改进,它具有提高所有市场参与者效率的潜力。互联网和平台经济能够有效打破制约成熟市场发展的阻碍。在中国,没有互联网,农民只能进城打工才能提高收入,互联网让他们在家乡也可能获得同样的发展机会。

针对平台经济,澳大利亚新南威尔士大学教授理查德·霍尔登(Richard Holden)认为,大型平台的竞争优势来源于网络效应,这种竞争优势很难从无到有建立,但是已有平台的地位也很脆弱。赢者无眠成为常态,平台必须时刻创新和更好的服务用户,才能保持竞争优势。

六问:治理机制要如何改变,才能适应数字时代?

2016年诺贝尔经济学奖获得者本特·霍姆斯特罗姆(Bengt Holmström)称,人工智能正在改变我们的经济发展机制,也会改变我们制定政策的方式。

七问:金融服务在越来越平民化的同时,会不会引发更多的风险?

霍姆斯特罗姆提及,数字经济时代,信息是一种新的抵押品。有了数字平台上收集的信息,小额借款人获得信贷不需要抵押品,因为出借人比借款人更了解他的信誉。在这方面,平台模式更接近于西方信用卡的基础模式,同时因为它基于数字识别,并包含大量数据,所以比信用卡便宜得多,也不容易被欺诈。

八问:数字时代全球化会走回头路吗?

斯宾塞认为:“让我感到兴奋的是中国的数字经济增长范式能够启发其他国家,开发巨大的国内市场就能带来巨大的增长机会。”

他称,在此基础上我们不难想象,只需要一点点的国际合作,这种发展模式就能推广到全世界。各国小微企业参与到国际市场中或将成为下一个增长引擎,这才是最激动人心的事。

九问:人工智能该不该有道德观?

2011年诺贝尔经济学奖获得者托马斯·萨金特(Thomas Sargent)称,说到底,机器并不是自己在学习,它们学的,都是人类输入的数据,是人类在告诉机器要学习什么。因此,我们人类在给机器提供数据的时候,要努力去除掉一些偏见。

十问:大算力和大数据,一定会让我们离真相更近吗?

2013年诺贝尔经济学奖获得者拉尔斯·彼得·汉森(Lars Peter Hansen)认为,数字经济时代,丰富的数据确实为经济学分析提供了更多的素材,但是实证分析本身的价值却非常有限。对于实际发生什么和可能发生什么,理论模型却能帮助我们做不同情形和不同政策下的比较。因此纯数据驱动具备一定的局限性,模型能让人们在大数据时代的今天做更好的决策。

萨金特认为,大数据和大算力提升了抽象信息理论的价值,它们的高速发展对处理信息的方法论提出了更高要求。更优的信息估计技术、算法博弈论、多元时间序列算法和数据模拟技术等都可以在大数据时代散发光彩。

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