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超级技术：改变未来社会和商业的技术趋势 [:1704607198]
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超级技术：改变未来社会和商业的技术趋势 第6章 创新大辩论[1]
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在未来，技术是否能像过去一样让经济发展和生产力出现飞跃？这引起了人们的激烈争辩。
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在2016年年初的几个星期里，一个崭新的、光明的技术时代的黎明已经跃出了地平线。在欧洲，一队队卡车行驶在大路上，而司机则轻松地通过电脑控制着车队。在大西洋中部，私人航天公司SpaceX，在计算机控制下成功地在一艘船上让一种可重复使用的、能把卫星送上太空的火箭着陆了。在首尔，由谷歌公司开发的强大的人工智能系统阿尔法狗（AlphaGo），击败了世界上最好的围棋选手。相对于象棋来说，围棋有更多可能的棋着，很难用暴力计算来破解。
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在进入新世纪不到20年的时间里，人类正在创造各种似乎有无限应用可能的技术。然而，即使全世界都惊叹于这些奇迹，但对于未来的增长还是存在一些悲观的讨论。前不久，美国西北大学经济学家罗伯特·戈登出版了一本令人印象深刻的关于过去和未来美国生产力增长的书——《美国增长之兴衰：内战之后美国人的生活水平》（The Rise and Fall of American Growth）。在该书中，他认为19世纪下半叶伟大的革新浪潮带来了经济的腾飞，并为随后一个世纪生产力的快速提高提供了动力（见图6–1）。电力、汽车、室内下水管道和现代医学带来的深刻变革，为随后几十年塑造现代世界的实践奠定了坚实的基础。
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图6–1 生产力之谜：美国劳动生产率每年变化变分比
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戈登认为未来不会再重复这样的表现。他认为，数字革命虽然重要，但其转型潜力相对有限。信息技术数十年的进步并没有像20世纪中期工业革命那样带来人均产出（扣除通货膨胀后）的飞跃。人均寿命也不像以前那样快速增长。那些在20世纪50年代和60年代基于机器人、火箭和计算机等做出的美好愿景都没能实现。戈登只是用他身边的情况来支持他的论点。数字革命的奇迹提高了工人的生产率，但在扣除通货膨胀之后，他们的收入和半个世纪之前相比并没有增加。发达国家的社会充满了沮丧和愤怒，而不是满足和乐观。
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未来技术是否会继续让我们失望，这是一个很难回答的问题。当机器可以用自然语言和人交流时，当人们自己都没想好要买什么东西，无人驾驶汽车就能够准确地把其需要的物品送到家里时，世界还会像现在这样无聊吗？戈登等人的回答是：是的。
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数字技术还是不能像19世纪末的基础创新那样给生活水平带来同等的提高。更重要的是，它带来的创新将让人们更快地面临诸如人口老龄化、不平等加剧以及其他问题。
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当然也有很多乐观主义者会说：“不是这样的。”他们有更有力的证据。
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令人悲观的数据和统计假象
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生产力悲观主义者有一个很大的先天优势：数据就在他们身边。经济学家提供的生产力增长率，或者特定土地、劳动力、资本的产出量，这些都是收入和生活水平增长的关键因素。第二次世界大战之后的几十年里，发达国家的生产力快速飙升，但到20世纪70年代就急剧下降。在20世纪90年代后期，生产力反弹，特别是美国，很多经济学家欢呼信息技术红利到来了。但是到2000年中期，泡沫又破灭了，人们连复苏的希望都看不到。
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这就是戈登所认为的全部。他认为技术热潮的高速增长是由数字化、个人计算机和互联网推动的。这些技术的最新进展就如同其过去一样，不足以提高生产力。移动技术和社交网络并没有给人类的生产力带来多少改变，风险投资家彼得·蒂尔说我们需要飞行车，得到的却是社交网络。无人驾驶汽车并不是生产力加速器，因为不管要不要开车，人们坐在汽车里面的生产效率就是那样。
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另外，悲观主义者指出，支持现有技术进步的计算机创新的步伐正在放缓。半个世纪以来，工程师们成功地保持着摩尔定律的经验法则（见第4章），该定律假设芯片上的晶体管数量每两年翻一番。
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戈登认为把所有的因素都考虑进去的话，在21世纪的上半叶，由技术驱动的复兴似乎前景暗淡。前途真的如此渺茫吗？
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一些经济学家质疑戈登提出的问题是否只是一个统计假象：经济的衡量标准落后于技术的变革。服务业和信息产业在经济活动中占的比例越来越高，它们创造的价值比工厂或者农场的产出更加难以衡量。很多新奇的数字产品都是免费的，例如，维基百科或者谷歌提供的一系列服务。更为重要的是，消费价值的提升越来越依赖于质量或者个性化的提高，如根据听众个人喜好自动调整的流媒体服务播放列表。官方的统计很难覆盖这些方面。虽然统计数据不理想有一部分原因是测量不准，但统计人员认为这不是主要原因。在20世纪90年代，政府的数据采集存在很多同样的问题，但那个时候测量出来的生产力是高涨的。当研究人员试图估计对新技术的测量误差时，他们得到的数据远低于整体生产力中的预计损失。
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所以戈登的理论对于过去几十年令人失望的经济不失为一种不错的解释，但是对于接下去的几十年，这肯定不是一个好的指导意见。事实上，悲观主义者在三个方面误读了技术变革的本质。
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被低估的指数效应
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首先，他们低估了计算机性能指数提升的累积效应。摩尔定律的确是在放缓，但其前面几十年的累积已经把技术带到了新突破的边缘。正如麻省理工学院的埃里克·布林约尔松和安德鲁·麦卡菲在他们最近的几本书中提到的那样，指数级增长的过程具有欺骗性。他们引用了一个古老的故事，一个人发明了国际象棋，国王问他想要什么奖励，这个人要国王以一种特殊的方式奖给他大米：在棋盘的第一个格子里面放一粒大米，第二个格子放两粒大米，第三个格子放四粒大米，以此类推，每个格子的米粒都是前面格子两倍。国王同意了，认为这只是微不足道的奖励。但是当超过棋盘的一半时（棋盘有64个格子），大米的数量已经非常大了，棋盘下半部分的第一个格子中要放40亿粒米，每个新格子需要的米粒是前面所有格子里面的米粒之和。
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同样，摩尔定律早期每次带来的运算能力的翻倍增长为计算能力带来小幅但是极为重要的提升。随着时间的推移，每一代带来的提升都是前面所有计算能力的总和。在过去的十年中，悲观主义者一直惊讶于各种技术目标的实现，这些目标都是在几年前刚刚制定的。在21世纪前10年中期，自动驾驶汽车看起来在技术上还遥不可及，仅仅几年之后，谷歌的自动驾驶汽车就已经在街道上行驶，大部分汽车厂商都开始出售具有某些自动驾驶功能的汽车。阿尔法狗的胜利也比预计的来得更快。即使摩尔定律在未来会进一步放缓，每一代增加的性能也会比以前任何一次翻倍获得更大的性能提升。
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第二个值得乐观的原因是，摩尔定律不再是技术发展的限制因素。芯片制造商正在尝试使用新的芯片和设计材料，以便当摩尔定律不再适用时能继续保持芯片性能的提升。亚马逊和谷歌等公司提供了大量的云计算能力，这意味着用户电脑芯片的速度将不再是限制其完成各种任务的瓶颈。另外，计算能力的提升也同样受益于算法的优化。阿尔法狗的胜利不是简单地通过暴力计算所有可能的棋着，而是使用更聪明的人工智能，思考打败对手的方法。
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总而言之，这些因素意味着智能机器的能力还有更多的提升空间。同时，这些因素也说明计算能力的提升，并不是简单地每隔几年能够用更小的设备帮助我们更快地做事情。计算能力每一代的提升都能够推动技术突破新的瓶颈，为计算机用户带来更多的可能。
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技术充分发挥潜力的滞后效应
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如果这是真的，为什么技术进步不能带来生产力的提高？我们如何才能保证将来生产力能够持续提高？第三个也是最重要的能让我们保持乐观的原因是，学习怎么应用强大的新技术是需要时间的。
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