數(shù)字技術(shù)
全世界有數(shù)十億人隨身攜帶智能手機，是連接到全球網(wǎng)絡(luò)（互聯(lián)網(wǎng)）的強大計算機。我們經(jīng)常每天花很多時間在這些設(shè)備上，無論是玩游戲還是工作。然而，盡管數(shù)字技術(shù)越來越普遍，人們往往發(fā)現(xiàn)很難理解到底是何以使其如此強大。有些人甚至嘲笑數(shù)字技術(shù)，指著Twitter等服務(wù)，認為與疫苗的發(fā)明相比，它們是無足輕重的。
然而，越難以忽視數(shù)字技術(shù)的顛覆性。例如，當許多以前歷史悠久的企業(yè)正在掙扎，包括報紙和零售商，數(shù)字技術(shù)公司，如Facebook，蘋果，亞馬遜，Netflix和谷歌，現(xiàn)在是世界上最有價值的公司之一（"上市公司名單，"2020）。
數(shù)字技術(shù)原來擁有兩個獨特的特點，解釋了為什么它極大地擴展了人類的 "可能空間"，遠遠超過了以前的任何可能。這就是零邊際成本和計算的普遍性。
零邊際成本
一旦某條信息存在于互聯(lián)網(wǎng)上，就可以從網(wǎng)絡(luò)上的任何地方訪問它，而不需要額外的費用。隨著世界各地越來越多的人連接到互聯(lián)網(wǎng)，"網(wǎng)絡(luò)上的任何地方 "越來越意味著 "世界上的任何地方"。服務(wù)器已經(jīng)在運行，網(wǎng)絡(luò)連接和終端用戶設(shè)備也在運行。因此，為信息制作一個額外的數(shù)字拷貝并通過網(wǎng)絡(luò)傳遞，不需要任何成本。用經(jīng)濟學(xué)的語言來說，一份數(shù)字拷貝的 "邊際成本 "是零。這并不意味著人們不會試圖向你收取這些信息的費用--在許多情況下，他們會。但這是一個價格問題，而不是成本問題。
零邊際成本與之前模擬世界中的任何東西都完全不同，它使一些相當不可思議的事情成為可能。為了說明這一點，想象一下，你擁有一家披薩店。你為你的商店和設(shè)備支付租金，你為你的員工和你自己支付工資。這些都是所謂的'固定成本'，它們不會隨著你烤的披薩的數(shù)量而改變。另一方面，"可變成本 "則取決于你制作的披薩的數(shù)量。對于一個披薩店來說，這些成本將包括水、面粉、你使用的任何其他成分、你需要雇用的任何額外工人，以及你需要加熱烤箱的能源。如果你做更多的披薩，你的可變成本就會上升，而如果你做更少的披薩，你的可變成本就會下降。
那么，什么是邊際成本？好吧，假設(shè)你每天做100個披薩：邊際成本是多做一個披薩的額外成本。假設(shè)烤箱已經(jīng)很熱了，里面還有空間，而且你的員工也沒有被完全占用，那就是原料的成本，這可能相對較低。如果烤箱已經(jīng)冷卻了，那么額外的披薩的邊際成本將包括重新加熱烤箱所需的能源成本，而且可能相當高。
從商業(yè)角度來看，只要你能以高于邊際成本的價格出售，你就會想多做一個披薩。如果你已經(jīng)支付了之前的披薩的固定成本，那么額外披薩的每一分錢都是利潤。從社會角度來看，邊際成本也很重要。只要顧客愿意為披薩支付高于邊際成本的費用，每個人都有可能得到好處--你得到了對你的固定成本或利潤的額外貢獻，而你的顧客可以吃到他們想要的披薩（重要提示：我說 "有可能得到好處 "是有原因的，因為人們有時想要的東西實際上可能對他們沒有好處，例如患有肥胖癥的人想要吃一個披薩）。
現(xiàn)在讓我們考慮當邊際成本從高位下降時會發(fā)生什么。想象一下，你的關(guān)鍵原料是一種極其昂貴的松露，這意味著你每塊披薩的邊際成本是1000美元。你顯然不會賣出很多披薩，所以你可能會決定改用更便宜的原料，并將你的邊際成本降低到更多的顧客愿意支付高于你的邊際成本的程度，因此你的銷售額增加了。當你通過額外的工藝和產(chǎn)品改進進一步降低邊際成本時，你將開始銷售更多的披薩。
現(xiàn)在想象一下，通過一項神奇的新發(fā)明，你可以以接近零的邊際成本（比如每個額外的披薩1美分）制造更多美味的披薩，并將它們即時運送到世界上任何地方。這樣，你就能賣出大量的披薩。如果你對每個披薩只收兩分錢，那么你每多賣出一個披薩就能賺取一分錢的利潤。在如此低的邊際成本下，你可能會很快獲得全球披薩市場的壟斷地位（后面會有更多的介紹）。世界上任何一個饑餓的人，只要能負擔得起至少1分錢，都可能買你的披薩。從社會的角度來看，你的披薩的最佳價格將是1美分（你的邊際成本）：饑餓的人將得到食物，而你將支付你的邊際成本。但作為一個壟斷者，你不可能這么做。相反，你可能會從事各種旨在增加利潤的有問題的行為，如收取超過邊際成本的費用，試圖阻止競爭對手進入市場，甚至希望讓人們對披薩上癮，以便他們消費更多。
這正是我們目前在數(shù)字技術(shù)方面的情況。我們可以用信息 "喂養(yǎng)世界"：額外的YouTube視頻瀏覽、額外的維基百科訪問或Waze的額外交通報告都是零邊際成本。就像假設(shè)的零邊際成本披薩一樣，我們看到了數(shù)字壟斷的出現(xiàn)，以及由此帶來的所有問題（見第四部分 "信息自由 "的擬議補救措施）。
我們不習慣零邊際成本：我們現(xiàn)有的大部分經(jīng)濟學(xué)都依賴于邊際成本大于零的假設(shè)。你可以把零邊際成本看作是一個經(jīng)濟奇點，類似于數(shù)學(xué)中的除以0--當你接近它時，奇怪的事情開始發(fā)生。除了數(shù)字近乎壟斷，我們已經(jīng)觀察到收入和財富的冪律分布（見第三部分），其中微小的變化導(dǎo)致了巨大的不同結(jié)果。此外，在許多其他主要基于信息的行業(yè)，包括金融和教育，我們現(xiàn)在正迅速接近這個零邊際成本的奇點?？偠灾?，數(shù)字技術(shù)的第一個特點是零邊際成本，它極大地擴展了可能的空間。這可能導(dǎo)致數(shù)字壟斷，但也有可能讓全人類獲得世界的知識。
計算的普及性
零邊際成本只是數(shù)字技術(shù)的一個屬性，它極大地擴展了可能的空間；第二個屬性在某些方面甚至更令人驚訝。
計算機是通用機器。我在精確的意義上使用這個術(shù)語：只要有足夠的內(nèi)存和時間，宇宙中任何可以計算的東西原則上都可以由我們已經(jīng)擁有的那種機器計算出來。自從阿蘭-圖靈在上個世紀中葉對計算的開創(chuàng)性工作以來，我們就知道這一點。他發(fā)明了一臺抽象版的計算機，我們現(xiàn)在稱之為圖靈機，然后提出了一個證明，表明這個簡單的機器可以計算任何東西(Mullins, 2012; "Church-Turing thesis," 2020)。
我所說的 "計算"，是指任何接受信息輸入，執(zhí)行一系列處理步驟，并產(chǎn)生信息輸出的過程。無論好壞，這也是人腦所做的大部分工作：它通過神經(jīng)接收輸入，進行一些內(nèi)部處理并產(chǎn)生輸出。原則上，數(shù)字機器可以完成人腦所能完成的所有計算。這些大腦計算包括像識別某人的臉一樣簡單和日常的東西（輸入：圖像，輸出：名字）到像診斷疾病一樣復(fù)雜的東西（輸入：癥狀和測試結(jié)果，輸出：鑒別診斷）。
只有當量子效應(yīng)對大腦的運作很重要時，這種 "原則上 "的限制才會變得重要，這意味著需要量子現(xiàn)象的影響，如糾纏和狀態(tài)的疊加。這是一個爭論激烈的話題（Jedlicka，2017）。量子效應(yīng)并沒有改變原則上可以計算的東西，因為即使是圖靈機在理論上也可以模擬量子效應(yīng)--但這需要不切實際的漫長時間，可能是數(shù)百萬年才能做到（Timpson, 2004）。如果量子效應(yīng)在大腦中很重要，我們可能需要在量子計算方面取得進一步的進展來復(fù)制大腦的一些計算能力。然而，我相信量子效應(yīng)不太可能對人腦進行的大部分計算產(chǎn)生影響，也就是說，如果它們真的有影響的話。當然，我們也許有一天會發(fā)現(xiàn)一些關(guān)于物理現(xiàn)實的新東西，從而改變我們對什么是可計算的看法，但到目前為止這還沒有發(fā)生。
在很長一段時間里，普遍性這一屬性并不重要，因為與人類相比，計算機是相當愚蠢的。這讓計算機科學(xué)家們很沮喪，他們自圖靈以來就相信應(yīng)該有可能造出一臺智能機器，但幾十年來卻無法讓它發(fā)揮作用。即使是人類認為非常簡單的事情，如識別人臉，也讓計算機陷入了困境。然而現(xiàn)在，我們有了能夠識別人臉的計算機，而且它們在這方面的性能正在迅速提高。
這里的一個類比是人類對重于空氣的飛行的發(fā)現(xiàn)。我們很早就知道這一定是可能的--畢竟鳥類比空氣重，而且它們可以飛行--但直到1903年萊特兄弟制造出第一架成功的飛機，我們才知道如何做到這一點（"萊特兄弟"，2020）。一旦他們和其他幾個人想通了，進展就很快了--我們在55年內(nèi)從不知道如何飛行到乘坐噴氣式客機穿越大西洋：英國海外航空公司的第一次跨大西洋噴氣式客機飛行是在1958年（"英國海外航空公司"，2020年）。如果你在圖表上繪制這個，你會看到一個完美的非線性例子。我們并沒有在飛行方面逐漸變得更好--我們根本無法做到這一點，然后突然我們可以做得很好。
數(shù)字技術(shù)也是如此。一系列的突破使我們從基本上沒有機器智能，到現(xiàn)在機器在許多不同的任務(wù)上可以勝過人類，包括閱讀筆跡和識別人臉（Neuroscience News, 2018; Phillips et al., 2018）。機器在學(xué)習如何駕駛汽車方面的進展速度是改進的非線性的另一個好例子。國防高級研究計劃局（DARPA）在2004年舉行了第一次所謂的自動駕駛汽車的 "大挑戰(zhàn)"。當時，他們在莫哈韋沙漠挑選了一條150英里長的封閉賽道，沒有一輛車能走超過7英里（不到賽道的5％）就被卡住。到2012年，不到十年之后，谷歌的自動駕駛汽車已經(jīng)在公共道路上行駛了30多萬英里，而且還出現(xiàn)了交通事故（Urmson, 2012）。
有些人可能會反對說，閱讀筆跡、識別人臉或駕駛汽車并不是我們所說的 "智能"，但這只是指出我們對它沒有一個好的定義。畢竟，如果你有一只寵物狗能完成這些任務(wù)中的任何一項，更不用說這三項了，你會稱它為 "智能 "狗。
其他人指出，人類也有創(chuàng)造力，即使我們賦予它們某種形式的智能，這些機器也不會有創(chuàng)造力。然而，這相當于爭辯說，創(chuàng)造力是計算以外的東西。這個詞意味著 "無中生有 "和沒有輸入的輸出，但這并不是人類創(chuàng)造力的本質(zhì)。畢竟，音樂家在聽到大量的音樂之后創(chuàng)造出新的音樂，工程師在看到現(xiàn)有的機器之后創(chuàng)造出新的機器，等等。
現(xiàn)在有證據(jù)表明，至少某些類型的創(chuàng)造力可以簡單地通過計算來重新創(chuàng)造。2016年，谷歌在機器智能方面取得了突破性進展，他們的AlphaGo程序以四局一勝的成績擊敗了韓國圍棋大師李世石（Borowiec, 2017）。在這之前，對弈軟件的進展相對緩慢，最好的程序都無法擊敗強大的俱樂部選手，更不用說大師了。圍棋中可能的棋步數(shù)量非常多，遠遠超過國際象棋。這意味著在圍棋中不能使用從當前位置搜索可能的棋步和反手棋，這是國際象棋計算機歷來使用的方法，相反，需要猜測候選棋步。換句話說，下圍棋需要創(chuàng)造性。
AlphaGo程序所使用的方法是在人類之前下過的棋局上訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一旦網(wǎng)絡(luò)足夠好，它就會通過與自己對弈來進一步改進。這些技術(shù)和相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)取得了進展，這些技術(shù)通常被稱為 "生成對抗網(wǎng)絡(luò)"（GANs），用于音樂創(chuàng)作和設(shè)計創(chuàng)作。更令人驚訝的是，事實證明，機器不僅可以通過研究先前的人類游戲或設(shè)計，而且可以根據(jù)規(guī)則創(chuàng)造自己的游戲或設(shè)計，從而學(xué)習到創(chuàng)造性。
AlphaGo的兩個繼任者，AlphaGo Zero和AlphaZero，一開始都只知道規(guī)則，并從與自己對弈中學(xué)習（"AlphaZero"，2020）。這種方法將允許機器在人類之前進展有限或沒有進展的領(lǐng)域發(fā)揮創(chuàng)造性。
雖然大腦所做的大部分工作都是計算，包括許多我們認為是創(chuàng)造性的任務(wù)，但大腦的一個功能可能永遠不會被數(shù)字機器所利用：擁有 "質(zhì)"。這是一個來自哲學(xué)的術(shù)語，指的是我們的主觀體驗，比如說冷（或熱）的 "感覺"，觸摸一個物體的感覺，壓力或驚奇的感覺。例如，當數(shù)字恒溫器顯示室溫時，我們不會認為其內(nèi)部狀態(tài)與我們自己的主觀感覺有任何相似之處。在這個例子中，缺乏質(zhì)感是顯而易見的，但我們假設(shè)它延伸到更復(fù)雜的情況，比如一輛自動駕駛汽車在蜿蜒的高速公路上進行一系列的轉(zhuǎn)彎。我們希望人類司機能體驗到刺激或興奮的感覺，但汽車不會。機器中缺乏質(zhì)感這一點目前看來似乎是個題外話，但在知識時代，它將成為人類可能將注意力引向何處的一個重要組成部分。
零邊際成本下的普及性
盡管零邊際成本和普及性本身令人印象深刻，但它們結(jié)合在一起確實是神奇的。舉個例子，我們在開發(fā)一個計算機程序方面正在取得良好的進展，該程序?qū)⒛軌蛲ㄟ^一系列的步驟從病人的癥狀中診斷出疾病，包括訂購測試并解釋其結(jié)果（Parkin，2020）。盡管根據(jù)普及性原則，我們可能已經(jīng)預(yù)計到這一點會在某個時候發(fā)生，但我們正在取得切實的進展，如果不是更早，也應(yīng)該在幾十年內(nèi)完成。到那時，由于邊際成本為零，我們將能夠向世界上的任何人提供低成本的診斷。讓這句話慢慢沉淀下來：所有人類的免費醫(yī)療診斷將很快進入可能的空間。
以零邊際成本進行計算的普及性與我們以前的技術(shù)不同。能夠讓全人類獲得世界上所有的信息和知識在以前是不可能的，智能機器也是不可能的?，F(xiàn)在我們兩者都有了。這至少代表了人類 "可能空間 "的戲劇性和非線性增長，就像以前的農(nóng)業(yè)和工業(yè)一樣，而這些發(fā)展都迎來了一個完全不同的時代。如果我們首先建立一些基礎(chǔ)，我們將能夠更好地思考這對當前的過渡和下一個時代意味著什么。
