“认识你自己，认识你的世界”——关于知识、市场、历史、自由与信仰的思想札记

作者：赵晓

为什么要写这个系列

有些问题很奇怪。人类争论了一两百年，以为已经过去了。可是，换一件“衣服”，又回来了。

计算机刚出现的时候，就有人想：过去计划经济不灵，也许只是人脑算不过来。现在有了计算机，能不能把整个经济算出来？

互联网来了，数据越来越多，同样的问题又出现：如果我们能够实时知道每个人需要什么、每家工厂生产什么、每个仓库还有多少货，市场是不是就不那么必要了？

到了人工智能（Artificial Intelligence, AI）时代，这个问题自然又回来了，而且听上去比过去更有说服力：如果AI能够处理海量数据、预测需求、实时配置资源，计划经济（planned economy）会不会终于变得可行？甚至那个更古老的问题也会跟着回来：如果生产力和计算能力足够强，某种共产主义（communism）的理想，是不是终于有了技术条件？

先不急着回答。因为这些问题的深处，可能根本不只是计算能力，而是知识（knowledge）究竟是什么。如果一个社会所需要的知识，本来就不可能完整地集中到一个地方，那么把计算机变快一百万倍，解决的究竟是原来的问题，还是另一个问题？还有一些问题更加古老。历史到底有没有规律？如果有，我们能不能发现它？如果发现了，是不是就能知道人类下一步往哪里走？那些声称自己“站在历史正确一边”的人，究竟知道了什么？

可如果历史没有这样的规律，难道历史就只剩下一连串偶然事件？战争、帝国、革命、技术、文明的兴衰，都没有方向，也没有意义？再往下追，这些看似属于经济学、政治学和历史哲学的问题，慢慢汇聚到了同一个地方：人，究竟能知道什么？以及：那个正在“知道”的人，究竟是谁？

我们习惯研究市场、社会和历史，却很少追问：研究它们的这个人，是否真的能够站到它们之外？也许，认识世界之前，我们需要重新学习认识自己。所以在这个暑假，有了这个系列，算是给我的学生和读者的一份思想回馈。不急着给答案。我们从一些身边正在发生、甚至有点好玩的问题开始，一点一点往里走。

比如第一个：

01｜AI时代，计划经济是否变得可行？

假如有一台AI，知道全国每一家工厂今天生产了多少东西，每一家商店还剩多少库存，每一辆卡车正在什么地方；它了解几亿消费者过去十年的购买记录，能够实时捕捉需求变化，还拥有远远超过任何人类机构的计算能力——那么，为什么还需要市场？让AI算，不就行了吗？这个问题不能用一句“计划经济已经失败过”打发掉。因为AI确实改变了一些过去的技术条件。

假如经济运行面对的只是一个“巨大计算问题”——所有资源、需求、技术条件和人的偏好都已经摆在桌面上，只是变量太多，人的脑子算不过来——那么，计算能力突飞猛进当然非常重要。过去算一年，现在算一分钟；过去只能处理一百万个变量，现在可以同时处理十亿个。沿着这条路走下去，“超级AI能不能取代市场”当然是个值得认真讨论的问题。

但如果问题根本不只是计算呢？

1945年，弗里德里希·哈耶克（Friedrich A. Hayek）在《知识在社会中的运用》（The Use of Knowledge in Society）中提出了一个后来影响深远的问题。

经济学家很容易在纸上假定：资源有哪些，需求是什么，技术条件如何——这些都是“已知”的。剩下的问题，就是怎样配置才最有效率。可哈耶克追问了一步：对谁是已知的？这四个字，把问题改变了。因为现实社会中，并没有一个地方存放着一份叫作“全部经济知识”的总表。

街角卖了二十年水果的老板知道，今天突然热起来，西瓜应该多进一点；工厂主管听机器运转的声音，就觉得某个零件恐怕快出问题了；一个消费者突然决定今年不换车，原因也许只有他自己知道；一个工程师今天下午偶然想到的新办法，昨天甚至还不存在。这些知识散落在无数具体的人、具体的时间和具体的处境中。哈耶克所强调的，正是这种分散知识（dispersed knowledge）。

于是问题变了。

如果所有相关知识都已经存在于一个数据库里，那么AI面对的主要是：怎么算？可如果有些重要知识分散在千万人手中，有些难以完整表达，有些只有在交易、竞争和试错中才会显现，还有些知识此刻甚至尚未产生，那么问题首先变成：算什么？以及：拿什么来算？这两类问题看起来只差几个字，却可能隔着两种完全不同的社会观。

AI极大地提高了人类处理信息的能力，这一点没有必要否认。真正值得追问的是：提高处理知识的能力，是否等于解决了知识本身的分散、生成和发现问题？这才是AI时代重新讨论计划经济时，不能绕过去的地方。而且事情还会变得更有趣。因为市场中的知识，并不只是被动地躺在那里等我们收集。人一旦知道某件事，就会采取行动；而他的行动，又会改变别人面对的市场。也就是说，认识市场的人，自己就在市场里面。这听起来有点抽象，到底是怎么回事呢？

下一篇，我们不妨把问题缩小到一只股票。假如你确切知道它明天一定会涨——那你为什么不今天就买？

02｜如果你知道股票明天一定涨，为什么不今天买？

假如有人告诉你：有一只股票，现在100元。明天一定涨到120元。不是猜测，不是小道消息，也不是“我有个朋友在里面”。假定这个消息完全可靠，你真的知道。那么，你什么时候买？当然是今天。

可这就有意思了。如果不只是你知道，而是市场上的人都知道呢？大家不会老老实实等到明天，再以100元买入。有人今天就愿意出105元，有人愿意出110元。只要“明天值120元”这个信息足够可信，人们今天的买卖，就会把关于明天的知识带进今天的价格。于是出现了一件颇为奇妙的事：你一旦知道了市场的未来，你的“知道”本身就开始改变市场的现在。

这和我们通常理解的预测不太一样。天气预报说明天下雨，你可以带伞，但你的伞不会让云层改变方向。天文学家计算火星明天运行到哪里，火星也不会因为读了他的论文，临时决定换条轨道。可是市场不同。市场里有会阅读、会判断、会预期、也会根据预期采取行动的人。

所以，当你试图预测市场的时候，有一件事很容易被忘记：你不是市场之外的观察者。你自己就是市场的一部分。这也是理解经济学“有效市场假说”（Efficient Market Hypothesis, EMH）的一个好入口。“有效市场假说”有不同强度的版本，学界对它的适用范围也一直存在争论。它绝不是说“市场永远正确”，也不是说“任何价格都无法预测”。但它包含一个很有力量的直觉：如果一种关于未来价格的信息已经公开、可信，而且能够稳定地带来超额收益，那么市场参与者为什么不立即利用它？

问题恰恰出在“利用”二字。如果大家发现每逢星期三某类股票都会上涨，便可以星期二买入、星期三卖出，那么越来越多的人会在星期二提前买入。结果呢？星期三才出现的价格变化，很可能被提前到星期二。规律一旦被发现，就可能因为人们利用它而改变。

所以市场的难以预测，并不只是因为：“世界上的信息太多，而我的信息太少。”如果仅仅如此，那么解决办法似乎很简单：更多数据、更强算法、更大的计算机。这也是为什么人工智能（Artificial Intelligence, AI）如此令人兴奋。它确实能够发现人类难以察觉的模式，处理人脑无法同时处理的数据。

但还有一个更深的问题。AI发现一个市场规律之后，会发生什么？如果只有它发现，也许可以暂时利用。如果越来越多的交易者发现呢？他们会行动。而这些行动本身又成为新的市场事实，原来的规律也就可能减弱、消失，甚至反转。这不是说市场毫无规律，更不是说经济学无法进行预测。利率变化会影响投资，价格上升通常会改变供求，许多经济关系当然可以研究。

真正需要区分的是另一种更雄心勃勃的想法：只要掌握足够多的信息，就能像预测行星轨道那样，从市场之外预测市场本身。这里隐藏着一个关于“知识”的假设：仿佛市场在那里，而我们站在这里；只要观察得足够仔细，就能把它完整地看清。

可真实情况是：观察市场的人，也在买卖；预测市场的人，也在行动；而人的行动，本身就在创造下一刻的市场。你不是站在岸上研究河流。你正在水里。事情到了这里，就已经不只是经济学问题了。因为市场由人构成，历史同样由人的行动构成。

还记得“历史决定论”吧？如果一个人宣布：“我已经发现了历史发展的规律，我知道社会下一步必然走向哪里。”听见这个理论的人，会不会改变自己的行动？如果会，那么他的理论是不是也已经成为历史的一部分？这就把我们带到一个比股票更奇怪的问题：为什么我们可以预测火星，却不能用同样的方法预测人？

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03｜火星不会读你的论文，人会——这意味着什么？

假如一位天文学家发表论文说：“明天晚上8点17分，火星将运行到这个位置。”火星不会连夜把论文读完，然后想：“居然被你算出来了？那我改个方向。”可是，换一个场景。一位经济学家发表报告：“明天上午将发生银行挤兑。”会怎么样？

储户看到报告，可能今晚就开始转账；银行会紧急增加流动性；监管机构可能连夜采取措施。结果可能是挤兑提前发生，也可能因为各方及时行动，挤兑反而没有发生。

奇怪的事情出现了：预测本身，进入了被预测的事件。火星不会读你的论文。人会。这意味着什么？意味着当我们研究由人构成的世界时，不能轻易把自己想象成站在世界之外的观察者。

这里当然要小心。社会科学并非因此不能预测。人口变化、价格反应、交通流量、选举结果，都可以在一定条件下进行统计分析和概率预测。问题不在于“自然科学能预测，社会科学不能预测”这么简单。真正的区别在于：人能够理解关于自己的理论，并根据这种理解改变行动。这使社会预测具有一种特殊的反身性（reflexivity）。

有些预测会因为人们相信它而促成自己的实现，通常称为自我实现的预言（self-fulfilling prophecy）。比如大家都相信一家原本尚可维持的银行马上要倒闭，于是争相提款，反而可能真的造成危机。

也有些预测恰好相反。气象部门预警洪水，人们提前撤离，于是原本预测的大量伤亡没有发生。你不能因此说：“看，预测错了，所以预警毫无价值。”恰恰可能因为预测被相信，那个未来才没有出现。

在人类世界里，“知道未来会怎样”可能改变未来怎样发生。到了这里，卡尔·波普尔（Karl Popper）可以进场了。波普尔对所谓“历史主义（historicism）”或者说“历史决定论”的批判，当然不只是“人会读预测”这么一个论点。他真正反对的是一种更宏大的企图：认为社会科学能够发现历史发展的规律、节律或趋势，并据此预测人类历史未来的总体进程。

他的一个关键理由，比“预测会影响行为”还要深。人类历史显然会受到知识增长（growth of knowledge）的巨大影响。想想互联网、核技术、抗生素或者人工智能。如果这些知识没有出现，后来的历史就不会完全一样。

可是问题来了：我们今天能够预先知道明天才会产生的知识吗？如果1850年的某个人已经完整知道二十世纪物理学将发现什么，那么严格说，那些知识就不再是二十世纪才产生的知识——他在1850年已经知道了。

于是波普尔指出了一个很难绕开的限制：既然我们不能预先知道未来知识增长的内容，就不能据此科学地预言一个深受未来知识影响的人类历史总体进程。这与我们上一篇谈市场时碰到的问题开始连起来了。市场中，人根据知识采取行动，而行动改变市场。历史中，人获得新知识，知识改变行动，而行动成为新的历史。因此，历史不是一部已经放在桌面上的电影，只差一个足够聪明的人把后面的画面提前读取出来。

这也让一句我们经常听到的话变得值得警惕：“历史规律已经证明，社会必然走向……”先别急着问他说的方向对不对。先问一个更基本的问题：说这句话的人，凭什么拥有尚未产生的未来知识？

不过，走到这里又会冒出一个更大的问题。如果未来历史不能像行星轨道那样被科学地推算，是不是意味着历史根本没有方向？如果没有一种人能够掌握的“历史规律”，那么帝国兴亡、战争革命、科学发现、个人选择，是不是最终都只是偶然事件的堆积？不可预测，等于没有方向吗？这个问题我们暂时不回答。

因为在讨论整个历史以前，还有一个更基础的谜没有解决：人行动所依赖的那些知识，真的都能变成数据、公式和语言吗？一个老师一眼就知道学生“今天有点不对”；一个老木匠摸一下木料，就知道这一刀该怎么下。可你让他说清楚——他未必说得出来。

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