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肖风:疫情是人类社会数字化迁徙的助推剂

 4 years ago
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本文来源: 高山大学

*以下根据高山大学与GMIC在线联合举办的特别对话栏目「三缺一•科学观世界」中肖风的分享整理而成。

本文5955字丨6分钟阅读

整理&责编丨朱珍

大家都一致认为这次疫情会改变我们很多东西。确实,我们能看到疫情之后人们生活很多方面的变化。于我而言,我把疫情与人类社会的数字化关联在一起了。

现代火箭动力一般有三级,点燃、发射、运行,最后把火箭推向预定的轨道。疫情就可以看作是人类社会数字化迁移的三级火箭,把我们带入一个数字世界,开始进入预定的轨道,然后开启一场数字化之旅。

在这场疫情中,凡是数字化做得比较好的个人、生活、企业甚至国家,反应和行动都会更及时更迅速,也会更有效率。

比如中国的本地生活早就已经数字化了,所以我们才能像武汉那样封城,即使不允许大家下楼也没有关系,有快递小哥和外卖小哥帮你做这些事情。在数字化程度不够的国家,不可能做到武汉那样。

说到数字化迁徙,有一本极具标志性的书:1996年出版的《数字化生存》。我把这本书看成是人类社会数字化迁移吹响的第一次号角。在1996年之前,可能我们为数字化迁移做了很多准备,但是真正开始吹响这个号角是从1996年开始,1996年算是一个元年。

看过去30年全球市值最大的前10家公司的变化,就可以看得出来数字化已经给我们造成了非常非常大的变迁。到2019年,全球前十大市值的公司是互联网和软件公司,这就是一个巨大的变迁。

而这次疫情,可以说是三级火箭中的最后一级,它会把整个数字化进程推向预定的轨道。让我们在数字化生活里面开始正常的运转。

过去三四个月里,一个活生生的案例就发生在我们身边。那就是Zoom这家公司的变化。在2019年年底之前,Zoom只有1000万用户,1000万增加到2个亿花了三个月时间,增长20倍。过去两个星期,用户数又从2个亿变成3个亿。

这就是数字化的一个火箭,尤其是在人类社会的数字化迁移过程里面,它是让我们完成数字化迁移的最后一步标志性事件。

疫情期间发生的预示性事件

很多名人和研究机构都在讨论,疫情会重新定义什么事情?

比尔盖茨发布了一封信,这样一场流行病将会重新定义这个时代,他说的主要不是数字化迁移,但也讲到了这个内容。前几天拼多多创始人 黄峥 写了一封给股东的信,讲到虚拟世界和物理世界的边界正在模糊,一个新的世界正在走来。

高山大学的 梁信军 班长也在一场“高山夜话”中提到,不要浪费疫情的机会,危和机并存。

任何一个变化都有一个标志性的事件、预示性的事件或者启示性的事件,不断暗示我们这些人。

就我个人观察,在疫情期间有这么几件事情是非常带有预示性和启示性的。

◆第一个,中国政府在疫后重建的核心,提出了一个口号:“新基建”。

这场新基建对未来历史的意义堪比1993年罗斯福总统在美国大箫条之后,政府出手所做的美国交通基础设施和电信等等建设,也可以媲美上世纪90年代美国克林顿总统所倡导推动的“信息高速公路”建设政策。

中国的新基建基本上可以看作数字化基本信息的建设,比“信息高速公路”再上一层。5G、AI、区块链都将是帮助完成数字化基本信息建设的工具。

◆第二个,埃隆·马斯克宣布Starlink未来三个月会内测,6个月之内会公测,可能这个星空互联网会在部分地区运行。

Starlink可以帮助整个地球重建物理空间,未来大家都用同一个网络,这1.2万个卫星会把我们70亿人都搬迁到物理世界里面去,这是非常伟大的事情。

◆在疫情期间,最最重要的一个事件是石油价格的暴跌。当它跌到-40美元,这是金融市场发生的踩踏事件,但是这样一个极端事件是很有预示性的。它预示着什么呢?

它预示着经济动能、经济能源模式的一个正式化。工业文明,石油是我们工业文明的一个能源动力,驱动我们工业文明的一个进展。但在信息文明时期,数据取代石油成为新能源和新的动力。

这个驱动力什么时候转换,或者新能源什么时候登上舞台,逐渐成为主角呢?这次石油价格的极端性事件,虽然事件有偶发性,但是它对未来的启示是非常重要的,这是一个标志性的事件。

我有一个朋友王川,他从2014年开始分析,预测石油的价格会逐渐逐渐往下走。当然,他分析的主要依据是从电动汽车开始的。

大家知道,电动汽车,把一辆传统汽车3万多个零部件所组装的降到3-4千个零部件,在这之后,所有物理上的改造、制造变得不重要了,那什么变得重要了呢?在电动车时代,软件变得重要了。

特斯拉主要的价值就是他开发了一套很好的管理7000多块的电池软件系统,它像硅谷一样,用软件重新定义一切。

将来造车最核心的因素从原子结构变成了比特结构,如果10年之后,变成电动车之后,油价只能是往下跌。那么这个跌的过程,什么东西变得重要了呢?软件变得重要了,数据变得重要了。

所以他有一句话写得挺好的: 石器时代的结束并不是石头没有了,那么,石油时代的结束也并不是由于石油没有了。 数字时代的开始和信息时代的开始替换掉了这些东西,并不是由于它不存在。

数据化迁移的工具有哪些?

驱动经济的能源逐渐从化石能源变成数据,这样的变化在过去五年里得到了非常大的加强。数据之所以成为数字经济的一个能源,我觉得跟过去5年很多数字化迁移的工具逐渐地成熟有非常大的关系。主要数据化的工具有四个:

一是互联网和物联网。互联网和物联网解决了大规模、高效率、低成本收集数据的问题。

二是区块链。从过去10年发展到现在,也逐渐能够应用。那么区块链能解决什么呢?分布式数据库、分布式总账这样的记账方法,使得我们解决了大规模、高效率、低成本运用这些数据,数据必须可信,不可信,AI也没有办法。

三是云计算。能够大规模、高效率、低成本去处理这些数据。

四是AI。AI可以大规模、高效率、低成本去使用这些数据。在过去5年中,AI第三次进入了更高的一个阶级。这些数字化的工具使得数据由量变形成质变,形成了信息经济的一个新能源来源。

从能源角度,我把数据分成三类:

一类是个人的数据。在互联网上的行为数据以及作为一个生命体所具有的数据:基因、医疗等等;

二类数据是机构间的数据。政府、社区、商业组织;

三类数据是机器数据。IBM的互联网白皮书里的预测,到2025年全球超过1千亿台机器联网,分分秒秒都在联网,人类社会到2025年大概到100亿人,100亿人到1000亿台的数据。

数据将成为新的经济能源,但实际上我们现在用到什么程度呢?非常少。

机器数据这些保障没有被挖掘出来;

机构间的数据碍于法律、产权和商业秘密的保护,也没有很好地运用起来;

个人数据,除了互联网上的行为数据得到了很好的运用,其他的生命数据,基因的数据、个人医疗的隐私数据也并没有很好地被利用。

虽然数据并没有很好的应用,但是大幕已经拉开,已经引起了社会经济的巨大变化。

2019年市值最大的10家上市公司,互联网和软件占了7家,造成了很大的影响,出现了几家万亿美元的公司。

未来10年、20年,基于数据驱动的数字经济或者信息经济的到来,可能是一个非常波澜壮阔的历史进程。

数据能源的特点

数据能源与化石能源有非常大的不同。石油这种化石能源本身有物理结构,一箱汽油加在你的车里面,你用车消耗了,它就不会存在了。

但是数据不一样。数据有非常多特点是我们以前所没有遇到过的,也是在工业经济文明里面,我们所不能理解和接受的。

第一,数据的确权非常难。数据流动非常大,像水一样。你很难在网上或者系统里面说明是你的,或者你对它做产权上的确认和保护;

第二,数据往往不可能把所有权转移出来。你把你的基因数据交给某个科学家去使用,难道这个基因数据就不属于你了?就你发送一封电子邮件,对方收到了这封邮件,但是这封邮件还是存在。你很难把数据的所有权卖掉,即使电商数据的所有权也很难卖掉,完全不属于你是不可能的。

第三,数据作为一种生产要素,它的特点是越分享,价值越大。更多的人在使用这个数据,这个数据的价值才能够最大化。物理结构的东西比如说一瓶水,你喝完了,我就不能再喝了,无法分享出去,它一定是独占的。

第四,数据的边际成本趋近于零。数据的流动、传输、使用成本是趋近于零的。与股票市场、债权市场、外汇市场相比,从要素市场的角度来看,它们是完全不一样的。

数据市场交易的特殊性

从要素市场来看,要构建这样一个市场,它能交易的是数据使用权,不是所有权,你无法买断它。

而股票市场交易的是所有权,你拥有这个公司的股份,我把股份卖给你,我就不会成为这个公司的权益持有者;

债权市场,我们大部分交易的是收益权,我持有这些债权,我有权利获得这个公司给我的某些利息。

数字信息是什么呢?我们交易的是使用权,一个科学家需要征集1万个某种病的病例,我需要做一些研究,我只需要买使用数据的许可再来做研究。

所以数据的交易组织形式不可能是像股票交易所这样的,有一个中性化的市场组织者,它可能更多像外汇市场这样的。

外汇市场是没有集中的外汇市场交易所,全球24小时交易外汇,但是它是集中化的交易形式,数字交易市场也应该像外汇一样,但是是去中心化的全球24小时组织交易形式。

这个数据市场,它有以下几个特点。

(1)它是长尾市场,分散化的市场,你要从茫茫人海当中去找到所研究的案例。你要从所有权分散的机器当中,比如说一万台汽车,所有权不可能是一家人的,这些1万台汽车的行使当中找到数据,并且开发一个场景。

(2)由于你不可能把所有权转移,因此,它是一个多方许可的交易市场。我的基因数据可以给100个科学家应用。这些多科学家研究出来的东西对于人类整体的福利一定是增加的,对于我来说,我的福利也是增加的,因为有100个人愿意付钱给我,给我兑换一个价值。多方许可、多次许可是数据交易市场的特点。

(3)一定是自由市场的模式,点对点的交易,去中心化的交易。无法像股票交易集中在一个交易所里面去组织它。

(4)它是一个非标准化的交易。每个人需要数据的目的不一样,你买股票,大家买股票的目的都是同一个、同两个或者同三个,但是你买数据,需要数据的目的是不一样。即使同一个数据由不同的人使用,它目的也不一样。所以标准不一样,只能通过智能和约的方式才让数据去交易,它本身是一个跨境、跨界、跨主体地来从事的交易。

这个市场是一个崭新的市场,要借过往各种要素市场的经验完全不能够去关照到数据交易市场的建设。

区块链技术加速数据市场的到来

我从2014年开始对于区块链、分布式账本等等研究,区块链加上密码学和影视计算的东西,在这个基础上,可能会构成一个数据要素市场。

首先,区块链可以带来数据的可信,作为一个分布式账本,它不可删除、不可篡改、不可撤销的特点,可以一定程度上确保数据的可信度。

第二,区块链的链式结构作为可存证、可溯源、可审计以及每个区块链的时间戳(给数据定性)可以帮助我们给数据产权进行确权,保证这个东西是你的。

只有保证是你的,你才有资格拿去交易。现在的状况是,不管多大的互联网公司都不断地出现隐私泄露的问题,所以我们应该交给一个非中心化的隐私保护的机制来做隐私的保护。

第三,数据的交换。我们在隐私保护之后还需要数据的多方计算,否则这个数据不会由于保护就会发生价值,还要通过交换才能发生价值,这时候可验证计算、同态加密、安全计算等等东西,可以帮助我们很好地解决隐私计算的问题。

第四,最后涉及价值的交换。对于数据要素市场,我们很难用一个中心化的方式和中性化的组织形式来建,这需要一个成本合适、效率合适的工具。

价值交易之后,如何有效正确的进行价值分配?简单来说就是,我怎么知道一个科学家,能在收集到的一万个人的基因数据里,准确的将我的基因数据产生的价值分配给我?这时可变成货币,就可以来很好地帮助我们解决这个问题。

这些数据货币,由于它的可编程性,使得我们能够很好地高效、低成本地对于自由市场形势的数据要素市场中间的价格分配提供一个好的方法。

这是我对疫情之后人类社会数据化迁移的一些考虑,欢迎大家来到数据化的“平行宇宙”!谢谢大家!

问答环节

夏志宏:你讲的这些我很认可,将来肯定有用,但现在看似乎很超前,现在它的市场会怎么样?

肖风:区块链还在发展当中,包括密码学。刚才介绍的,有一些可以用,有一些还在研发当中。像安全多方计算,我们现在能够做一点点事情。

过去几年,以我们在区块链密码学的研究方面,我觉得可能不会有一个通用的解决方法,而是说你要有一个具体的应用场景,这个运用场景越具体,边界越清晰,包括安全多方计算这些事情,可能时间会更短。但是通用的东西出来还需要一些时间。

区块链技术也是一样,到今年年底,我们区块链技术TPS性能方面大概做到每秒三到四千米,其实大部分场景可以用了。区块链这样的技术更多是解决分布式的场景和去中心化的场景,类似于自由市场,能够更好更有效地组织一个点对点去中心化这样的机制,现在互联网能够很好解决的问题都不是区块链的用武之地。

如果在公平与效率之间,你越强调效率就应该用中心化,如果是公平更重要,效率不一样,那么区块链可以帮助到你。根据不同的场景来,有些已经可以用了,但是技术有些还处于一个发展当中。

夏志宏:你对于中国银行现在开始发人民币的数字货币怎么看呢?

肖风:因为中国央行发数字货币,现在在内测阶段,技术上的难度不大。央行发数字化货币与比特币不一样,一个是中心化的,一个是去中心化的。

央行发数字化的货币,它是国家授权。比特币这样的系统,没有国家的权威性,所以必须运用一套数学的办法来构建一个快速人人达成信任的机制,这是完全不一样的东西。

第二,现在发的合规的、得到法律认可的数字化货币有两个方法:一是央行(像人民银行)发的,另外一个像Facebook这样做的,Facebook挂钩美元,或者允许其他人挂钩欧元或者英镑,比如说有100%储备有抵押的货币出来。

Facebook与央行有所不同,Libra是一个分布式组织组织,它不一样的地方就是非中性化的发行机制。将来会产生市场竞争,谁赢谁负还不知道。将会有非常激烈的一场竞争。

文厨:你怎么定义科学?

肖风:我确实对于这方面没有太多的研究,我也没有仔细地想过什么叫科学。我不是像科学家那样来定义“科学”的,我会比较泛。

对于我来说,最重要的一点就是理性,不带偏见去看待一件事情,那么这就是科学。

我做了几十年的传统金融,但是像2013年、2014比特币这样一个现象之后,我要是不用科学的观点、科学的态度和科学的立场来做事情,我肯定会说,这是什么乌七八糟的事情。

因为它是另外一个轨道的东西。原来的体系是建立银行帐户里面,结果它说我们不需要账户,我们也不需要金融中介,那么科学就没有立足之地了。

它存在了就有它的合理性,我们不持立场地先去研究它,先去学习,这就是科学。这就是我作为一个金融从业者,对于科学的一点自己的看法。


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