人工智能可能会复活“计划经济”？想多了
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许成钢(长江商学院经济学教授)
今年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年中国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，将中国发展新一代人工智能抬到了最高的战略点。近年，大数据、云计算、人工智能(AI)的突飞猛进，不断增强人类在预测、规划、计划社会及经济行为方面的自信。
去年，在人工智能能否复活“计划经济”的问题上， 阿里巴巴集团 主要创始人 马云 ( 微博 ) 与清华大学经济管理学院院长钱颖一展开了一场辩论。马云的观点是，过去的一百多年来一直觉得市场经济非常之好，他个人看法是未来三十年会发生很大的变化，计划经济将会越来越大。市场这只无形的手有可能被发现。随着大数据时代的到来，对计划经济和市场经济要重新定义，万物互联的时代，人类获取数据的能力远远超过人的想象，人类对世界的认识将会提升到一个新的高度，大数据会让市场变得更加聪明，让计划和预判成为可能。
在经济学界和AI界，这种辩论至今没有停息。未来，计划经济会如马云所说那样“会越来越大”，还是如钱颖一所认为的终将是败局？前段时间，在第二届野三坡中国经济论坛上，知名经济学家、长江商学院经济学教授许成钢从技术层面和市场经济层面给出了自己的答案。
今天我们试图发展人工智能这个技术，怎么发展？是从计划来吗？还是从别的地方来？这是第一个问题。人工智能发展了之后会把我们带到哪儿去？会带到计划经济去吗？这是第二个问题。为了讨论这个主题，我想从最基本的技术层面开始，理解人工智能是什么意思，人工智能到底能做什么、不能做什么，大数据跟它是什么关系。
当大数据成为一种基础资源
首先大数据本身没有那么重要，它的重要性在于它是人工智能的基础。如今之所以中国、俄罗斯以及世界上所有的发达国家都高度关注人工智能的发展，原因就是现在都已经很清楚，这是一次正在兴起的产业革命。这个产业革命引发的后果，就是大量的无人工厂会产生，许多行业会变成无人的服务业，人类历史上从来没有见过的高效率会产生，也会导致人类的大量失业。
由于人工智能的发展基础是大数据，因此如今大数据和人类历史上的原材料、能源等一样，变成了一个基础的资源，但是这个资源不一样的地方就是它不是原来就在世界上存在的，而是我们人工去收集的。
当这种生产模式发生基本变化的时候，这种全新的自动化、全面的自动化，会不会从基本面改变制度并带来隐患呢？我们需要从过去已经发生过的产业革命那里吸取教训，否则就会重蹈覆辙。过去的产业革命之所以带来教训，就是因为当这些产业革命产生的时候，人们过高地估计了这个产业革命可能到什么地方，在过高估计自己力量的时候，也会滥用这些新兴的 科学 和技术。
我举几个历史上的例子，第二次产业革命时期，以国有制为基础的中央计划这样一类制度盛行，这是因为过高估计了人的计划能力，过高估计了人的统治能力，以为什么都能造。另一个例子就是对环境的破坏，比如说巨大的水利工程，以为“人必胜天”。人怎么能胜天呢？因为过高估计了人的能力，所以人以为人可以制造世界上最大的人工湖，人可以控制水流，以为人可以按照人的意志来改变环境。但是实际上到二十年前，国际间已经有了普遍的共识，就是人工湖对环境的伤害经常是我们没有预计到的，它的伤害往往超过了它带来的好处，因此在国际间同行里是普遍不鼓励再造巨大的人工湖、大水坝了。再有就是化石原料，化石原料大规模的使用，就是伴随着第一次和第二次产业革命来的，今天造成了全球碳排放过高和一系列污染。
这些都是过去的教训。今天当大数据和人工智能结合在一起的时候，它可能带来的危险很多我们还不知道，比如说政府或者带有垄断性质的大公司，可能利用手中的数据试图控制社会，用这个方式进行大规模的战争，用这个方式犯罪等等。
人工智能的基础是可度量的数据
我们通过理解大数据本身的技术基础，才能明白人工智能可以做什么，不可以做什么。
首先，大数据或原始大数据的基础，是传感器、移动设备。它们先检测到一些具体的数据，通过互联网和物联网传送数据，才能集中起来。所以，大数据的核心就在于数据收集、传输、储存和处理。传感器和移动设备可以度量的所有数据就是关键所在，人工智能可以做什么不可以做什么由这些可度量的数据决定。所谓深度学习的人工智能，它的技术基础就是用大数据来训练机器，产生识别的能力、推理的能力、规划的能力，所以人工智能里包括规划。
然后是算法，深度学习其实是一种算法，它产生时就是和经济学里的决策理论在一起的。算法的核心是什么呢？作为人工智能的设备，比如机器人，设计者要为机器人分配一个目的，就是造的这个机器在市场上干什么？它的目的和经济学家讨论的是一回事。它要寻求它自己效益的最大化，或者寻求自己利益的最大化，那就是它的目的。但是没有任何一个经济学家真的知道世界上哪一个人的真实目的是什么，什么东西影响你。抽象地说，人的目标是为了幸福，是为了愉快等等，但是什么东西影响了你的幸福，什么东西影响了你的愉快，没有一个经济学家知道。这就是为什么市场是奇妙的，是靠着市场上的人自己去行动实现的。
反观人工智能的目的，如果有了大数据和人工智能，有没有可能通过大数据把它的目的算出来或模拟出来呢？这需要我们分析人的智能和人造的智能。
人的智能产生于人的生理的和心理的感知，以及人收集的信息。早在1950年代经济学家西蒙教授讨论人工智能的时候，就已经提出“识别”的概念，这就是今天人工智能的核心概念。识别分为冷识别和热识别，冷识别可以理解成机器的识别，热识别是人带着感情的识别，人带着感情的识别机器是学不来的。还有一个非常重要的基本概念，就是硬数据和软数据。硬数据就是所有可以度量、可以传递的数据。什么是软数据呢？就是没有办法用传感器度量的，如果不能够度量就无法传递。所以当我们讨论人工智能是基于大数据训练出来的时候，技术上就已经决定了它没有热识别和软数据的基础。它连基础都没有上哪儿去学？这就是为什么机器不是人。