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利弊同在的技术进步和数据时代——《技术垄断》和《数据资本时代》读书笔记

《技术垄断:文化向技术投降》Technopoly:The surrender of culture to Technology

(美)尼尔·波斯曼著,美国1992年版,何道宽译,中信出版社2019年版

 《数据资本时代》Reinventing Capitalism in the Age of Big Data

(奥)维克托·迈尔-舍恩伯格,(德)托马斯·拉姆什著,美国2017年版,李晓霞 周涛译,中信出版集团2018年版

 

读《技术垄断》和《数据资本时代》两本书,可以帮助思考如何应对技术进步给人类社会带来的复杂影响。

一、《技术垄断》

尼尔·波兹曼(1931-2003)是著名的媒体文化研究者和批评家,生前一直在纽约大学任教,他写了媒介批评三部曲《娱乐至死》《童年的消逝》和《技术垄断》。虽然《技术垄断》出版于1992年,近30年前了,但没有过时之感。技术无孔不入影响我们的生产生活、思维方式,作者说的技术垄断的问题,更加严重,作者说的应对思路,仍有价值。正如作者所说,技术既给我们馈赠,又让我们付出沉重的代价”。在欢呼技术进步的益处的同时,也需要警惕它带来的问题,比如信息过剩、个人信息被泄漏和滥用。

1.“技术垄断”的含义

书里的技术垄断,不是哪家企业形成的技术垄断,而是更广泛意义上的。

作者说的“技术垄断”是什么意思呢?

作者将人类文化分为三个阶段——工具使用文化、技术统治文化和技术垄断文化

17世纪之前的世界是工具使用文化“工具在文化中整合的方式使它们不至于和文化中的世界观产生矛盾”(也就是技术只是工具,影响还相对较小)。弗朗西斯·培根(1561-1626)是从思想上开启了技术统治时代的第一人。英国进入技术统治时代是在18世纪后半期,以1765年詹姆斯·瓦特发明蒸汽机和1776年亚当·斯密发表《国富论》为标志。这个时代释放的实用能量和工艺技能永远改变了西方世界的物质环境和心理环境。以1911年泰勒的《科学管理原理》为标志进入技术垄断时代,技术重新界定宗教、艺术、家庭、政治、历史、真理、隐私、智能的意义。随之产生的理念是,任何技术都能够代替我们思考问题。

我们生活在一个技术垄断的时代。

作者将信息革命分为五个阶段,第一个阶段是印刷技术,第二个阶段是电报技术,消除了信息运动的空间障碍。第三个阶段是摄影技术,启动了图像革命。第四个阶段是广播和电视。第五个阶段是计算机技术。我想现在应该是第六个阶段,智能手机、移动互联技术。

2.技术垄断带来的问题

作者认为,“技术既是朋友,也是敌人。每一种技术都既是包袱又是恩赐,不是非此即彼的结果,而是利弊同在的产物。既给我们馈赠,又让我们付出沉重的代价。失控的技术增长毁灭人类至关重要的源头,它造就的文化将是没有道德根基的文化,它将瓦解人的精神活动和社会关系,于是人生价值将不复存在。

技术闯进一种文化时,谁是最大赢家,谁又是最大输家?这个问题并非一目了然,至少在初始阶段并不是很清楚的。这是因为技术引起的变革即使并非绝对神秘,也至少是难以细察的,甚至可以说是难以预料的。最难以预料的后果可以说是技术引起的意识形态变革”“技术变革的另一条原理:新技术和旧技术的竞争,是为争夺时间、注意力、金钱和威望而竞争,主要是为自己的世界观夺取主导地位而进行斗争。”“技术变革不是数量上增减损益的变革,而是整体的生态变革。重要的变化会牵一发而动全身”比如天文望远镜的出现,打破了地心说,成为颠覆宗教信仰的有力推手,这是望远镜的发明者完全无法料到的,还有蒸汽机、纺织机、铁路、计算机,等等。

“技术统治文化解决了信息稀缺的问题,信息稀缺的不利因素是显而易见的。但是,对信息泛滥的危险,它却不给人警示,因为信息泛滥的弊端并不是那么明显。信息泛滥的长远结果就是信息混乱,由此产生的文化仿佛是打乱了顺序的一副牌”“抵御信息过剩的防御机制崩溃以后,社会遭遇的后果就是技术垄断。”

现在互联网世界和真实世界中人们思想认识的割裂对立,经济地位的差异是重要的根源,但信息泛滥、信息混乱、信息茧房,也起到推波助澜的作用。

避免信息过剩的机制,作者举了法庭的例子。“有关举证的规则,有关参与审判的行为准则,几乎全是为了限制信息的准入量。这样的控制规则来自于一个司法理论:它界定什么信息有相关意义,尤其界定什么信息没有相关意义。这可以用来说明为何美国人过度使用法庭来寻求连贯性和稳定性。当其他制度不再能够用来控制无节制的信息量时,法庭就成为真相的终极仲裁机制

信息泛滥冲毁了学校、家族、政党、宗教和国家依靠的理论基础。所以,美国的技术垄断不得不过度依赖技术方法来控制信息流

“有三种手段值得特别注意。一是官僚主义bureaucracy)官僚主义原则上只不过是一系列技术工作的协调机制而已,意在减少需要加工的信息量。贝尼格指出,标准化形式的发明就是官僚主义的主要构件,它容许‘摧毁’情景中的一切细枝末节。它需要我们检查方格、填充空格,只允许数量有限的正式、客观、非个性化的信息;在某些情况下,解决问题就需要这样的信息。正如马克斯·韦伯所云,官僚主义试图使信息流理性化,淘汰使注意力分散的信息以便最大限度地发挥信息的效能官僚主义把一切无助于效率的信息和观念略去不计官僚主义从旨在服务社会制度的一套技术手法转变为自成一体的元制度,并在很大程度上为自己服务。官僚主义是19世纪中叶和后期的产物。催生官僚主义的条件有:工业快速增长,运输和通讯条件改善,政府扩张进入越来越宽广的公共领域和商务领域,政府机构的集中化不断增长。在此基础上,20世纪又出现了信息爆炸和所谓‘官僚主义效应’:管理信息的技艺更加必需、更加宽泛、更加复杂了,需要管理这些技艺的人和机构随之增加,官僚主义的技术手法产生的信息也随之增加。这就产生了一个需要:用官僚主义来管理和协调官僚主义。另一个需要也随之产生:管理前一类官僚主义的机构和手法也要随之增加。再次借用卡尔·克劳斯对心理分析的评论我们就可以说,官僚主义最后变成了它要治疗的疾病。在演变的过程中,官僚主义不再是社会制度的仆人,而是其主人。官僚主义不解决问题,而是造成问题。更重要的是,它界定我们的问题。从官僚主义的观点看,它制造的问题总是效率问题。正如C.S.刘易斯所云,这使官僚主义极其危险,原因是这样的:官僚主义起初的意图是加工技术信息,如今却常常被用来处理道德、社会和政治问题。19世纪官僚主义关注的主要是提高运输、工业和商品流通的效率。技术垄断时代的官僚主义挣脱了这样的限制,它声称拥有凌驾于一切社会事务的权威。”对官僚主义的分析很有意思,官僚主义的根源在此,无法消除,的确容易出现以官僚主义反官僚主义。

二是专业技能。技术垄断时代的专家有两个不同于过去时代的特征。首先,技术垄断时代的专家对与自己专业领域无关的东西,往往是所知甚少。其次,像官僚主义一样,技术垄断文化的专家不仅号称能够驾驭技术事务,而且号称能够驾驭社会、心理和道德事务。这些专家的特点由三个因素催生。第一,官僚主义盛行,结果就产生了世界上首批完全机械论的专家,无知的专家受到信赖并获得威望。第二,传统社会制度削弱,普通人对传统失去信心。第三,信息洪流汹涌而至,谁也不能掌握人类全部知识之万一。专家的角色就是专注于一个知识领域,筛选现有的知识,剔除与问题无关的知识,并利用剩下的知识来解决问题。这个程序运转良好的情景是:只需要一个技术性解答的情景,以及和人的用意没有冲突的情景;例子有宇航火箭的发射或下水道的修建。在另一些情况下,这个程序的效果就稍次:在技术需要和人的用意可能冲突的情况下,效果是比较逊色的,医学和建筑学领域就有这样的情况。当技术手段不能解决问题时,当效率无关紧要时,如果强行使用这样的程序,那就是一场灾难,教育、法律、家庭生活和个人不太适应的问题就是这样的情况。在幼儿养育、做爱和交友方面是没有专家的。这一切是技术垄断论者的臆想,之所以看似可能有这样的专家,那是因为他们借用了技术机器;如果没有这样的机器,这些专家就会被完全解除武装,暴露出入侵者和无知者的本来面目。

三是技术性机制。“我脑海中浮现的不是电脑之类的‘硬’技术;无论如何,我们都必须把电脑分离出来,单独进行论述,因为它体现着一切技术所象征的东西。我心中想到的是‘软’技术,比如智商测试、学习能力测试(SAT)标准化形式、分类法、民意测验。在化简信息的类型和数量方面,它们的作用常常不被人注意,因此它们在界定传统中的作用也常常被人忽视。比如,没有一种测试是能够测量人的智能的。智能是一个普通的术语,用来指称人在多种新语境下解决实际生活问题的能力。每个人的能力都有很大的差别,从工作总是有效的能力到总是低效的能力的差别,具体的差别因需要解决的问题而变化。然而如果我们相信,某种测试能够准确揭示一个人的智能,其结果就是,这个分值被当成了这个人的智能,并且被用于一切制度性目的。

不可否认,术语的技术化和问题的技术化是用于信息控制的一种严肃的形式。制度机构可以在分值和统计数字的基础上进行决策,有的时候,合理的替代手段是不存在的。在做这样的检测时,我们要抱深刻的怀疑态度,也就是要承认,这是为了操作上的方便,否则这样的检测就是骗人的错觉。在技术垄断文化里,我们赋予专家过分的威望,认可了这样的错觉,因为他们是用先进的技术性手段武装起来的。萧伯纳说,一切高技能的专业都是针对门外汉的密谋。我还要再向前迈一步:在技术垄断文化里,一切专家都被赋予了神父样的魅力。我们的神父专家被称为精神治疗专家、心理分析师、心理学家、社会学家、统计学家。他们服务的神灵不讲述公义、行善、悲悯或仁慈。他们的神灵讲述的是效率、精密和客观。”萧伯纳这句话我没找到原文,搜到了芒格说:萧伯纳笔下有个人物曾经这么解释专业的缺陷:“归根到底,每个职业都是蒙骗外行人的勾当”应该是萧伯纳借其所写戏剧角色的话表达了自己的讽刺。

“欧文·豪写道:‘我们处在这样一个时代:占主导地位的一切世界体系正在瓦解,这些昔日支撑(同时又曲解)西方精神生活的体系,从神学到意识形态的体系,都在瓦解之中。这就导致怀疑主义的情绪,引起判断事物的不可知论,有时甚至产生厌世的虚无主义;在这样的情况下,即使最传统的人也开始怀疑价值的重要意义,并怀疑有重要意义的价值。’

技术垄断乘虚而入,其重点是无极限的增长、无责任的权利和无代价的技术。技术垄断的故事没有一个道德核心。它强调效率、利益和经济进步。它凭借技术进步创造的方便设施许诺一个地上天堂。它将一切表示稳定和秩序的传统的叙事和符号弃之不顾,用另一个故事取而代之;这个故事是能力、专业技巧和消费狂欢的故事。故事的目的是努力为得势的技术垄断论培养技术官僚。它对布卢姆的回答是:西方文明的故事没有现实意义。与此同时,它回答政治左派说:我们的确有一种共同的文化,其名字就是技术垄断其关键符号就是计算机,与计算机无关的一切都在排除之列,一切亵渎计算机的东西也必须坚决杜绝。

电脑使普通人的隐私更容易被强大的机构盗取。他们更容易被人追踪搜寻、被人控制,更容易受到更多的审查,他们对有关自己的决策日益感到困惑不解;他们常常沦为被人操纵的数字客体”。“古老的箴言:在手握榔头者的眼里,一切都仿佛是钉子。不必太死守字面的意思,我们就可以引申这个自明之理:在手握铅笔者的眼里,一切都像是写下的清单;在拍照人的眼里,一切都像是图像;对使用电脑的人来说,一切都像是数据;对手握成绩单的人而言,一切都像是数字。

3.如何抵御技术垄断的危险

作者写道,“美国有三场试验特别重要。第一场试验发生在18世纪末,时人提出的问题是:如果一个国家允许最大限度的政治自由和宗教自由,它还能够维持相同的认同感和宗旨吗?第二场伟大的试验发生在19世纪中叶,那时的问题是:如果一个国家允许世界各地的移民进入,它还能够保持整合一体和全国一家的感觉吗?目前正在进行的第三场试验是技术垄断的试验,现在的问题是:如果一个国家完全屈从于技术思想世界(technological thought-world)至高无上的地位,它还能够保存自己的历史、原创精神和人文情怀吗?

显然,我认为对第三个问题的回答不能够像对前两个问题的回答那样令人满意。但如果意识到技术垄断的危险并奋起抵抗,那就有理由希望,美国还能够克服美国人王中王似的傲慢和拥抱一切技术的盲目,从而进入履险如夷而安然无恙的境界。

抵抗技术垄断的斗士知道,绝不能够把技术当作自然秩序的一部分来接受;每一种技术都是具体的政治经济环境的产物,从智商测验、汽车、电视到计算机都是环境的产物;每一种技术都带有独特的纲要、议程和理论,它未必有助于提高生活质量,因此每一种技术都需要我们去细察、批评和控制

教育不仅有助于形成抵抗斗士的观念,而且有助于年青人形成表达抵抗斗士的方式。所以本书准备用教育研究来结尾。

作者建议把人类的进步作为构建教学计划的框架,最大的好处是,人类进步的主题赋予教育一个非技术、非商业的定义,这个定义来自光荣的人文主义传统,反映了学术生活的宗旨,这个观念能对抗技术专家的偏向。我的观点是:所谓有教养就是懂得知识的源头和发展,理解知识的体系;就是熟悉最优秀的思想和言论,熟悉这些优秀遗产赖以产生的思想机制和创造机制。换句话说,这样的教育强调历史知识、科学的思维方式、训练有素的语言技能、广博的人文和宗教知识,强调人类事业的一以贯之。对于技术垄断那种反历史的、信息饱和的、热爱技术性质的教育来说,这种教育无疑是极好的矫治剂。

在几个方面,历史是教育的核心。正如西塞罗所言:如果你对你出生之前的事情一无所知,这就意味着,你永远是幼稚的人。我建议,每一门课程都要当历史教。这样,儿童在初小时就知道,知识不是固化的物体,而是人类发展的某一阶段。

总而言之,作为第一步,我建议的课程设置是这样的:所有的课程都作为人类发展的一个历史阶段来传授;科学、历史、语言、技术和宗教的理论都要讲;把重点放在艺术表现的古典形式上。这样的课程设置“回到基本功”,但并不完全是技术专家所谓的基本功。毫无疑问,这种教学计划和技术垄断论的精神是截然对立的。我并不抱幻想,这样的教育计划能够阻挡技术思想世界的凶猛势头。但或许这个计划有助于开启和维持一种认真的会话,使我们能够和技术思想世界拉开距离,并批评它,修正它。这也是本书的希望。

除了教育之外,法律和政策可以对技术垄断做出回应。在环境保护运动里,在思考对计算机技术的法律限制时,在回应泛滥的测试,在恢复社群一体的感觉时,法律和政策都可以发挥这样的功能。

拉开距离进行反思和批评非常有必要,这样才能提出和采取有效的举措来应对技术产生的问题。

二、《数据资本时代》

本书的第一作者维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶2012年出版的《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》成为畅销书,他被誉为“大数据之父”“大数据时代的预言家”。2018年,他和托马斯·拉姆什合写了《数据资本时代》。

1.“金融资本主义被数据资本主义取代”?

这本书的核心观点是金融资本主义被数据资本主义取代”。“所谓金融资本主义,就是认为在经济中唯一重要的就是金融资本这样一个观念。当数据哪怕只是部分地承担了货币的角色时,金融资本就会失去其大部分意义。”“金融资本的作用,至少在一定程度上,取决于它在经济中的信息功能。但是,随着货币的角色开始被数据取代,资本将不再像现在这样,代表强大的信任与信心。这也就瓦解了人们资本即权力的信念,而这一信念正是金融资本主义概念的基础。海量数据使我们有能力将市场与金融资本分开,在进一步发展市场的同时,降低资本的作用。我们很快就将见证银行与金融业的重组,以及随之而来的货币作用的进一步衰落。我们的经济即将从金融资本主义转向数据资本主义。”“数据是一种新型润滑,它将给市场带来超级能量,给公司带来巨大压力,使金融资本的作用大大削弱。赢家是市场,而并非资本。

作者的论证是:过去因为海量信息传播的困难,所以人类采用了一个变通方法:将所有信息压缩成一个单一的评价指标“价格”来传达。价格解决了信息过量的问题,但是信息的浓缩意味着市场参与者并不总是能够全面地分享他们的个人偏好,丢失的信息可能让我们做出了糟糕的选择。现在处理大量信息的能力有了惊人的提高,可以把海量数据与机器学习以及前沿匹配算法结合起来,创建一个能够识别最佳交易伙伴的自适应系统。数据是市场车轮的新型润滑剂,可以帮助市场参与者找到更好的匹配选项。三大关键科技——数据本体和标注、个人偏好匹配算法、机器学习系统,起到了至关重要的作用。更好的匹配不仅有利于市场参与者,而且有利于整个市场。当不同的企业在为争夺潜在客户竞争时,更好的算法可以转化为企业的竞争优势市场越是远离价格关注,接近海量数据市场,它在更好的匹配算法方面的竞争就会越激烈。因此,匹配服务将会成为区别市场的关键因素。然而,随着大多数市场开始采用更智能的匹配技术,匹配算法所带来的竞争优势可能会减少。到那时,匹配将变成一种基本服务,一种市场本应提供的基本功能。如果有中介机构成为提供匹配服务的信息中心,市场匹配的价值创造者就从市场的提供者变成最优匹配的供应商。这样,大部分价值(当然也是大部分利润)被中介机构获得。很多商家可能会发现,他们不仅是在相互竞争,而且要与一群专注于匹配服务的颠覆者竞争。

我认为,这些论证有很多有道理之处,比如匹配算法,从先发者的优势到大家都采用,也正如其他技术一样扩散渗透。数据和算法当然极其重要,但说数据资本主义会取代金融资本主义,有点以新颖观点来吸引眼球之嫌。基于数据的匹配是能有效撮合交易、创造新的效用,在客户关注独特的使用价值时,价格的重要性会有所下降。但价格在市场经济运转中的核心地位并不会下降。数据是辅助,多数时候能帮助形成更有效的价格。但数据和算法也可能形成垄断、控制、歧视(大数据杀熟,还有研究表明越贵的手机搜索一些产品和服务价格更贵)、误导(信息茧房),也可能会扭曲价格。而且说“货币作用进一步衰落”,这就更不符合实际了,现代社会高度货币化、日益金融化,依赖、甚至过于依赖货币来获得增长和维持运转。

2.金融科技

书里写了一些金融科技对金融业的影响。有的有些道理,有的有点片面和偏激,这也是写科技的作者的通病,未必真正理解金融。作者写金融科技的思路和全书的思路一以贯之。

金融科技公司把关注焦点从货币转移到海量数据这种做法彻底动摇了人们对金钱和银行业力量所持有的信心。与此同时,许多金融科技公司也在利用市场,来完成一些原本属于传统大银行的任务。这也进一步凸显了本书所强调的,整体经济从公司模式向市场模式转变。

“尽管从理论上讲,银行应该非常乐于使用大量数据,因为它们已经收集了几十年各种各样的金融数据,管理运行着包含详细客户信息的大型数据存储设备,但它们对自己拥有的数据没有做更多的利用。在这样的情况下,我们可以说银行是数据上的富人,却是见解上的穷人

这可能是早期习惯的余音,过去数据分析既困难又昂贵。而且银行都是很传统的,它们的观念通常都是保守的而不是冒险的,银行的员工也体现了这种风气。也许,这也强烈地反映了顾客的个人选择:人们不那么信任银行,因此不同意银行利用其收集的海量个人数据来创造新的产品或服务这也可能是结构性问题:如果一家公司一直致力于通过资金来润滑经济,那么它将很难考虑那些超越其成功的因素,即资金以外的东西。就像全心全意地专注于资金的做法,使银行和相关金融中介机构变成了金融资本主义的核心一样,这种全心全意也限制了人们的想象力,阻止了人们拥抱海量数据的未来。”“我们认为,随着金融资本主义被数据资本主义取代,整个金融服务业可能都会受此影响。风险投资家艾伯特·威格的公司已经投资了从Kickstarter到SigFig等很多金融领域的成功初创企业。他将大数据时代传统银行的命运比作在暴风雨中航行的船:‘一艘西班牙大帆船,满载着掠夺来的黄金,在风暴中即将沉没。’银行虽然拥有所有资金,但是由于缺少对信息的基本见解,它们无法避开恶劣天气。”这是比较普遍的对银行业的悲观看法。银行在利用数据上,过去是比较局限,但在互联网公司率先使用更多的数据之后,其实银行也在跟进,也在改变,银行在加速数字化和使用大数据支撑从营销、风控到各种管理决策。数据也有其局限性,也不是就能解决一切问题。

“银行为金融科技公司提供资金,让它们有机会利用数据技术提供金融服务,而很多金融科技公司的目标却是将传统银行推下神坛。这听起来虽然不合理,但实际上不无道理。银行打的算盘是:如果被挤垮了,我至少应该在抢走我生意的对手那里占据一席之地。”这可能是全球普遍性的现象。银行和金融科技公司的竞合,银行不得不和金融科技公司合作的“囚徒困境”。

作者还写了其他国家和中国的P2P。“P2P贷款真正实现起飞,却是在中国。数千个平台已经开放,最成功的一个陆金所,已经超过了Zopa公司的总融资量。据估计,2016年中国的P2P贷款市场总额已超过1000亿美元。”前几年国外出的书大都这样看好P2P,看不清P2P的局限性。

3.垄断的问题

作者注意到数据资本时代可能造成头部企业集中度过高的问题,旗帜鲜明反对数据垄断,希望政府介入,并提出了累进式数据共享授权和以数据缴税的政策建议。

规模效应降低成本,网络效应扩大效用,反馈效应改进产品。每一项都给市场参与者带来了显著的好处:他们可以降低生产成本,提升服务价值,提供一种似乎可以不断自我完善的商品。这三种效应共同作用,给市场上现有产品和服务带来了巨大进步。然而不幸的是,这三种效应也带来了市场集中——它是市场效率的致命毒药。”

市场竞争是社会健康和繁荣的关键与基础。这与高科技领域的企业家和投资人彼得·蒂尔等的观点形成鲜明对比。蒂尔在发表于《华尔街日报》上的文章中写道:‘竞争只属于失败者’,‘你如果想创造和获取持久价值,就寻求建立垄断吧’。从一个充满激情的垄断主义者的角度来看,蒂尔的说法不无道理。但是,从评估海量数据市场的基本经济原理及其所带来的结果的角度来讲,蒂尔是完全错误的。蒂尔的成功秘籍可能会为少数公司带来天文数字般的利润,但是,创新放缓与效率低下,将会给消费者、工人和投资者带来惨重的损失。这种做法可能与特朗普政府的政治言论、保护主义、支持企业且削弱市场的愿望一致,但是它从根本上误判了大数据时代的意义:第一,大数据时代摆脱了金钱和资本的束缚;第二,大数据时代通过数据的丰富性来提升现实的丰富性;第三,大数据时代更加欢迎市场而不是公司;第四,大数据时代提供了提升人类合作能力的特殊机会。

我看过彼得·蒂尔《从零到一》,他推崇垄断是从企业获利的角度,这和社会利益并不完全一致。企业总是想要谋求垄断地位,才有超额利润,有超额利润可能有利于更多的研发投入,也可能遏制颠覆性创新,以及在社会分配上带来不利的影响。国家要反垄断。

作者讲的这个大数据时代的四条意义,第一条,也是作者一直在论证的,我觉得做不到,大数据时代“赢家通吃”可能更严重。第二条,是要努力追求的理想。第三条,作者也进行了专门的论述。作者提出帮助人类进行大规模合作有两种重要机制,市场和公司。“公司与市场之间的矛盾由来已久,将市场引入公司的想法也不是第一次出现。这种引入虽然存在很多不同的形式,但是将所有形式联系到一起的,正是下放管理决策权,形成更加分散的、更像市场的决策机制。”“随着市场不断获得新的竞争动力,公司将会发现自己需要迎头赶上。在未来的公司里,我们将看到更多的市场DNA、更多的分散决策、更多的内部竞争。”很多企业也做了内部市场化的尝试,但我觉得也不能说“大数据时代更加欢迎市场而不是公司”,和实物资产相比,数据资产的边际收益更大、边际成本更低,大公司的力量其实更为强大了,更“赢者通吃”。第四条,大数据时代是给了机会,但也有挑战,可能产生负面作用。

“政府机构将负责执行本章所概述的、用于提高效率的监管框架要素。至于是否需要现有机构扩大其管辖范围,或者设立新的机构,这取决于各个国家的具体情况,而且与机构的执行力相比,这些问题都没那么重要。无论哪个机构来承担这些责任,并在海量数据市场上执行这些规则,它都不仅需要有组织能力、人员配备、必要的调查和执行权威,而且需要有适当的专业知识。做到这些既不容易,又不便宜。人才是稀缺的。从华尔街到硅谷的各类公司和初创企业,都为人才提供了丰厚的薪水和绝佳的工作环境,监管机构也要与它们争夺人才。除此之外,监管机构别无选择。如果不想冒险让市场失控,监管机构就需要那些具备数据分析专业知识的专业人才,即‘quants’(金融工程师)。我们丝毫没有拥护官僚主义的意思,但是如果没有官方机构的介入,海量数据市场就很容易受到决策权和控制权过于集中的威胁”政府对大数据的监管和行业监管都面临这个难点,要么企业争夺人才,否则怎么能管理强大的企业呢。

4.对技术发展的思考

书的第9章“工作权益与分配正义”和第10章“人类的选择”颇有深度地思考了技术这样快速发展、替代很多人类能做的工作之后,人类的发展问题。

“帮助人们找到好工作并保住好工作,将会继续担负社会的核心作用,即使机器会承担越来越多的责任。市场的任务是提高效率,在数据足够丰富的情况下,更好的匹配将会大大提高效率(和可持续性)。与此相反,我们作为人类的任务不是要实现最高效率,而是要做真正的人,这包括思维的创造性和对新事物的探索精神,以及相互交流,建立有意义的社会关系等多个方面。

“在做出决策时,我们的目标到底是什么——是得到正确的答案,还是得到让我们快乐的答案(毕竟,最终必须对结果负责任的人是我们自己,而不是机器学习系统)?到目前为止,我们很少面临这样的选择,但是未来,这样的选择会变成家常便饭。良好、扎实的选择能力是我们必须培养和保持的一个核心能力

这种对该选择什么做出选择的能力,从本质上来说是为人类赋予权力的。它为我们保留了为宇宙的未来做出贡献的机会,并且可能确保我们在进化的道路上占据一个永恒的位置。但它也是一项新挑战,因为随之而来的是责任。选择意味着挑出一个选项,放弃其他选项,人类绝不能选择所有选项。海量数据市场是一个令人惊喜的选择工具,它将帮助我们做出更好的选择。但是,它不会从根本上免除我们需要做出选择的责任。

以安全、简单、连贯或者利润最大化的名义放弃个人选择的自由,对于人类而言,将会是一个可怕的损失——远远超过它所造成的经济效率低下的问题。它将侵蚀并抛弃每一个自由社会的核心原则。这就是为什么我们需要警惕那些将个人选择视为危险品的宣传,要倡导对集权的谨慎态度。这也是为什么我们需要警惕数据驱动的反馈效应,就像我们需要抵制那种对一个强大的独裁政府的强烈渴望一样。

我们确信市场会继续存在。人类的未来不是集中权力,也不是消费和富有,而是相互合作,把我们无法重新利用的资源时间,花在最有意义的地方。但是,一个全面的、可持续的选择自由,不仅需要从货币向数据的转变,而且需要我们在第4章中详细阐述过的技术进步。

选择的自由,需要建立在一个由人类协调的、权力分散的社会机制上,这个机制就是市场。离开市场的分散性,数据的权威就会消失。这就是为什么我们把从资本向数据的转变,而不是人工智能的兴起或大数据的出现,称作市场的复兴。如果没有市场,数据和技术就不可能做到保护人类,帮助人类协调工作,更别提促进人类文明了。因此,在本书中,市场占据了中心地位。数据(和技术)仅仅起到促进市场复兴的作用。

将地球假设为平的,这是我们在几个世纪里一直采用的一种简化方法,因为它切实可行。直到我们有了进一步发展的需要,我们才把它换成了更复杂的概念——地球是一个球体,它不是一马平川的。但是复杂是人类前进的动力。当我们将基于货币的市场转向海量数据市场时,我们做的是同样的事情。

大数据这么发展下去,是不是就能实现计划经济了,有过一些讨论。这书的观点写得不错。

三、两书的对比和思考

读《技术垄断》和《数据资本时代》两本书,是因为想更多了解和思考这个科技的影响越来越深入的时代。两本书都讲了技术的发展历程,《技术垄断》回顾历史讲得更多,让读者看到技术是如何一步步发展,越来越垄断我们的世界的,其实,也就100多年的时间。而数据资本时代,其实是技术垄断更深的时代,一切都数据化了。

《技术垄断》对技术的负面作用阐述得更多一些,稍为悲观一些,《数据资本时代》则对技术(主要是大数据技术)的积极意义阐述得更多一些,更偏乐观一些。两本书都既讲了技术的好处也讲了问题,提出了一些解决方案、政策建议,不是全然的乐观或悲观。

《技术垄断》里这段话说得非常对“技术既是朋友,也是敌人。每一种技术都既是包袱又是恩赐,不是非此即彼的结果,而是利弊同在的产物。既给我们馈赠,又让我们付出沉重的代价。

《数据资本时代》里写道“当谈到数据驱动市场更广泛的社会影响时,我们痛恨技术空想主义者的溢于言表的乐观,就如同我们会避开那些层出不穷的末日预言家的悲观一样我们不应该假装自己可以预测未来,而是应该做好塑造未来的准备,调整好各种杠杆和机制,在任何时间和任何地点,一旦有利因素出现,我们就努力激发它;一旦负面影响出现,我们就努力抑制它。有时,这需要我们给现有的政策工具包中增加新项目,比如以数据支付的数据税,或者聘用新人类劳动力的税收抵免。有时,我们需要的是不同视角,比如把工作的概念与薪酬的概念分开。”但负面影响出现,努力抑制它,可能是非常困难的,很难找到合适的度,比如对于互联网企业的垄断问题。

《数据资本时代》提的政策建议,累进式数据共享授权和以数据缴税,有一定道理。累进式数据共享授权是指,“一旦公司的市场份额达到起始阈值,比如10%,公司就要开始遵守这个规定。也就是说,公司就不得不与同一市场上的其他所有参与者共享其反馈数据的一部分,如果其他参与者提出类似要求。公司需要提供共享反馈数据的数量,将取决于该公司占有的市场份额。一家公司越接近统治地位,就越需要与竞争对手分享更多的数据。”“这就会让较小的竞争对手获利,帮助它们与大公司竞争。此外,实施累进杠杆原则就可以实现市场集中度越高,数据共享量也越大的目标。这是一套抗衡反馈效应的反馈机制:威胁市场竞争的数据集中度越高,就会有更强大的数据共享授权生效。”关键在于怎么设计,强制公司分享哪些数据,这确实难度很大。

以数据缴税是指“用数据而不是用货币来支付部分税款。汽车制造商可以匿名提供汽车上的传感器数据,这样政府就可以利用这些数据来识别道路交通中特别危险的地方,从而改善交通安全。同样,从农场和超市收集到的反馈数据,也可以用来改善食品安全。在线学习平台的反馈数据可以帮助公共教育部门改善决策,而用于交易匹配的决策辅助数据则可以用在早期预警系统中,从而政府可以对市场泡沫更好地进行预测。”我觉得这个不是税款,像上一个建议一样,是政府可以通过法规强制企业提交数据。但也存在政府是否能有效利用这些数据的问题。

《技术垄断》提的建议则更多集中在教育和思想方面,让人们“意识到技术垄断的危险并奋起抵抗”也有道理、是必须的。然后是“法律和政策可以对技术垄断做出回应”,但作者没有提具体的建议。

《数据资本时代》的最后一段话是,“只要我们愿意,人类的未来就是一个知识与见解的未来。这就意味着,我们将会抛弃很多曾经深信的简单化模式,张开双臂拥抱世界的多样性。要做到这一点,只有数据还不够。要打开新的视野,我们还需要敞开心扉。但是,我们的想法与反空想主义的预测正好相反。反空想主义的预测认为数据是冷酷的,技术是与人类对立的,而我们相信数据的丰富性会让我们的未来更加社会化、更加人性化”总体还是一个乐观的基调。数据的丰富性未必会让未来更好,一切仍取决于人类恰当的应对。



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