“從傳統經(jīng)濟學(xué)角度來看，亞當斯密崇尚自由貿易，并十分重視專業化，而這(zhè)需要一個足夠大的競争市場。中國(guó)這(zhè)樣(yàng)的國(guó)家，進(jìn)行改革開(kāi)放與更多的國(guó)家進(jìn)行貿易溝通和交往便是很好(hǎo)的，因爲市場容量足夠大，可以讓各方發(fā)揮自己的長(cháng)處。”托馬斯·薩金特指出。

然而，大型市場也存在一些困難和挑戰。

首先是交通運輸方面(miàn)的成(chéng)本問題，這(zhè)需要更多的資源，能(néng)夠將(jiāng)商品自由運輸，其次是通訊和溝通的費用，相對(duì)昂貴。

此外，這(zhè)其中還(hái)存在著(zhe)信用風險。“總會(huì)有人想著(zhe)去盜竊别人的東西，讓彼此産生不信任。有時候做出的一些承諾，并沒(méi)有如期履行，這(zhè)樣(yàng)會(huì)造成(chéng)不誠信。加上驗證和執行的費用，讓貿易變得很困難。”托馬斯·薩金特說。

“如果能(néng)夠將(jiāng)這(zhè)些問題都(dōu)解決，就能(néng)夠創造更多的經(jīng)濟價值，所以我們要鼓勵和創造這(zhè)些新的技術，人工智能(néng)、區塊鏈就是非常好(hǎo)的技術，它能(néng)夠做很多關鍵性的任務。”

對(duì)于區塊鏈技術，他認爲，區塊鏈作爲一種(zhǒng)數據結構，可以通過(guò)一種(zhǒng)大家彼此信任的方式進(jìn)行記錄，每個人的交易都(dōu)能(néng)夠記錄下來，包括收入以及支出的賬款。

而人工智能(néng)與區塊鏈技術又存在著(zhe)明顯的不同。

“區塊鏈是确定性的，不是随機性的，它也是永久性，這(zhè)些記錄沒(méi)有辦法改變，同時它是記錄獨特密碼的算法，能(néng)夠記錄獨一無二的事(shì)實，它不會(huì)有任何的模糊性，是非常準确的。” 托馬斯·薩金特表示。

然而，人工智能(néng)則具備一定概率性、随機性的特點，能(néng)夠很好(hǎo)地猜測未知現實。

“人工智能(néng)和區塊鏈，兩(liǎng)個技術各有不同，又相互互補。随著(zhe)區塊鏈的進(jìn)一步發(fā)展，我們既可以高效分享，還(hái)可以有效保護隐私。”托馬斯·薩金特表示，在這(zhè)個領域中，新的成(chéng)果正不斷湧現。

在演講結束之後(hòu)，對(duì)于區塊鏈、人工智能(néng)等的發(fā)展趨勢，托馬斯·薩金特和中國(guó)平安首席科學(xué)家肖京還(hái)進(jìn)行了專場對(duì)話。

甘俊攝

人工智能(néng)和區塊鏈的未來

肖京：區塊鏈是基礎架構，具備高效、不可篡改的特點，人工智能(néng)則能(néng)提供一些可見的預測，可以幫助我們更好(hǎo)更高效的決策，完成(chéng)任務。這(zhè)兩(liǎng)種(zhǒng)技術互補。目前區塊鏈比AI更火，請問實際應用區塊鏈有哪些障礙和挑戰？

托馬斯·薩金特：講到區塊鏈，人們覺得這(zhè)是很驚天動地的想法。但如果開(kāi)一家大公司，其實也需要在公司不同的部門之間進(jìn)行分享。我們用計算機的時候，其實電腦程序内部也做了計算機本身的分享和驗證。如果你深挖下去，區塊鏈的想法沒(méi)有一開(kāi)始說的那麼(me)驚天動地，其實不同的公司或者國(guó)家本身也有這(zhè)樣(yàng)分享的機制。

現在我們面(miàn)臨的一個情形，是可以把事(shì)情做得更好(hǎo)、更有效率，交易更簡便，可是有很多的國(guó)家不願意做，這(zhè)是他們自己掌控的一個權力。事(shì)實上，有很多金融管理機構對(duì)這(zhè)個技術感興趣，我覺得中國(guó)央行的技術已經(jīng)做得很好(hǎo)，他們對(duì)區塊鏈也比我更加了解。

肖京：很多人擔憂區塊鏈技術的真實性、有效性和透明性問題，是因爲他們加入區塊鏈技術後(hòu)，不知道(dào)如何進(jìn)行有效驗證？

托馬斯·薩金特：這(zhè)個問題通常都(dōu)會(huì)發(fā)生。有了一個新的技術，有些人可能(néng)會(huì)在那裡(lǐ)看著(zhe)電腦，撓著(zhe)頭搞不清楚，但也會(huì)有人會(huì)覺得這(zhè)個技術真棒。我覺得區塊鏈技術有很多優點，但也有很多問題需要解決，所有新出來的技術都(dōu)是這(zhè)樣(yàng)。

肖京：如果比較一下區塊鏈和比特币的話，比特币并不是特别的有效，從金融服務的角度我們需要非常高的效率？

托馬斯·薩金特：是的，因爲人們正在想如何把它變得高效，在操作方面(miàn)是不是有一個更好(hǎo)的方法，區塊鏈給我們帶來很好(hǎo)的交易方式，可是我們可以把它變得更好(hǎo)。

肖京：中國(guó)央行正在開(kāi)發(fā)數字貨币支付，同時美國(guó)的Facebook等公司也在研發(fā)新的技術，這(zhè)也是一個非常強大的數字貨币模式。你覺得Facebook的Libra有沒(méi)有機會(huì)存留下來，因爲它最近還(hái)沒(méi)有通過(guò)聽證會(huì)。很多政府不允許數字貨币出現，特别是私營公司管控數字貨币，這(zhè)樣(yàng)的數字貨币有沒(méi)有突破口？

托馬斯·薩金特：中國(guó)可以好(hǎo)好(hǎo)研究一下。數字貨币是和信用體系息息相關的，比如存款或者買保險，還(hái)是會(huì)有自己的一些存款信息和其他的信用信息。美國(guó)的銀行，還(hái)有美國(guó)的金融機構都(dōu)在做這(zhè)個事(shì)情，政府機構也在研究這(zhè)個問題，我們能(néng)不能(néng)有相關的管理系統、管理流程體系和這(zhè)個技術匹配。

創新的應用場景

肖京：剛才講到一個應用——供應鏈金融，有沒(méi)有例子可以跟我們分享一下？

托馬斯·薩金特：很多的創新和創意都(dōu)來自于銀行界，來自于金融行業、金融機構。這(zhè)是一個很好(hǎo)的良性互動，從科學(xué)的角度、數據的角度，以及金融機構和普通人的角度，把他們聯系起(qǐ)來了，因爲整個系統創造出一個非常好(hǎo)的一種(zhǒng)技術。我們以前的技術覺得好(hǎo)像就像玩具一樣(yàng)，其實并不是，我們現在已經(jīng)廣泛使用了，有很多的經(jīng)濟學(xué)教授、金融機構、銀行業的從業者，他們都(dōu)擁抱了這(zhè)些新的技術。

肖京：神經(jīng)網絡是AI中的一個技術，在金融行業使用AI技術的時候，是不是有一些不同點？在美國(guó)非常多的在AI上面(miàn)的投資，不管是對(duì)沖基金、還(hái)是銀行。對(duì)于傳統的金融行業，商業銀行、保險行業使用AI技術的公司并沒(méi)有那麼(me)多，你覺得呢？

托馬斯·薩金特：我沒(méi)有一個很好(hǎo)的答案。簡單來說在一些老的行業，可能(néng)會(huì)有一些大銀行，已經(jīng)壟斷了整個行業，沒(méi)有那麼(me)強的競争性，也沒(méi)有那麼(me)很好(hǎo)的創新性。可是有一些新的加入者，他們會(huì)看到有新的機會(huì)點，願意承擔風險，使用新的技術。這(zhè)都(dōu)是在反複出現的情形，在美國(guó)也是這(zhè)樣(yàng)。

在1950年代的時候，美國(guó)人造的車是最好(hǎo)的，1980年代末最好(hǎo)的車不是在美國(guó)生産，大部分是在日本生産，它不會(huì)熄火，而且車價更加低。講到創新，講到行業結構，1980年代的日本造車企業更加有競争性，他們對(duì)美國(guó)的汽車行業造成(chéng)了很大的威脅，我在每一種(zhǒng)行業都(dōu)看到這(zhè)種(zhǒng)情形。

肖京：在很多的領域深度的學(xué)習都(dōu)有進(jìn)展，但在金融服務業，特别是傳統的經(jīng)濟預測，或者量化交易，這(zhè)些方面(miàn)他們還(hái)是使用早期的模型，比如用一些參數比較穩定的可解讀的模型，還(hái)沒(méi)有開(kāi)始使用深度學(xué)習的算法，您覺得這(zhè)是不是好(hǎo)的研究方向(xiàng)？

托馬斯·薩金特：這(zhè)是一個很好(hǎo)的想法。現在有人已經(jīng)開(kāi)始研究，包括一個朋友，他是深圳的一個教授，他正在建一個模型，這(zhè)個模型非常實用，它是交易模型，但是過(guò)程當中有一個非常複雜的算術算法，有很重要的一部分用了深度學(xué)習和模拟器，用得非常的巧妙。他是很聰明的一個中國(guó)數學(xué)家，已經(jīng)把深度學(xué)習用于模型建設，這(zhè)是一個非常好(hǎo)的前景。如果你有機會(huì)了解阿爾法狗打敗最強棋手，它是怎麼(me)做到的？這(zhè)其中就包括學(xué)習的方法，這(zhè)個模式編得非常巧妙。