内容来源：2022年11月22日，由机械工业出版社、南京大学商学院、领教工坊联合主办的“2022纪念彼得·德鲁克中国管理论坛”第二场《技术与管理》。
分享嘉宾：段永朝，杭师大阿里巴巴商学院特聘教授，信息社会50人论坛执行主席，苇草智酷创始合伙人。
注：笔记侠作为合作方，经主办方审阅授权发布。
见习笔记达人 | 琳茹
轮值主编 | 智勇 责编&值班编辑 | 青羊
第7107篇深度好文：6290 字 | 17 分钟阅读
商业思维
笔记君邀您阅读前，先思考：
  • 数字世界，汹涌而来。你有没有想过数字世界里的基本问题是什么？和算法有关系吗？我们要怎么解决？
  • 伴随数字世界而来的第四次工业革命，是什么样子？它能从哪些方面彻底改变人类的生活？
（本期音频由倒映有声AI主播播报）
今天，非常高兴参加2022纪念彼得·德鲁克中国管理论坛。
虽然彼得·德鲁克去世有十多年了，但在今天这个数字时代，我们也需要用彼得·德鲁克的思想，看待数字世界的底层问题。
彼得·德鲁克的思想精髓是什么？我认为是他对人的关注。在这个数字技术日新月异的时代，我们更需要把注意力，集中在数字世界和人的关系上。
一、这些年碰到的“黑科技”
科技一：AlphaGo
这些年，我们碰到很多“黑科技”，比如大家耳熟能详的AlphaGo（阿尔法围棋），2016年席卷整个围棋界，后来它又进化到了AlphaGo Zero。
但今天的AlphaGo，已经不下棋了，它进了生物领域，做生物的DNA折叠，叫AlphaFold。
科技二：GPT-3
两年前，一个叫OpenAI的人工智能公司，它给出了一个自然语言处理的算法，叫GPT-3。
它跟我们过去理解的算法都不一样，这个算法很惊人，参数量巨大，到了亿这个级别，有1750亿个参数。
这么多参数驱动一个强有力深度学习的算法，可想而知它将来在整个文本处理、图像处理、语音处理等方面，会有惊人的成就。
所以，有人预测在GPT-3这种大模型学习算法的推动下，将来写文章、写报道、写小说、写诗等，对机器人来讲都不在话下。
科技三：生物和量子计算领域
最近这些年，生物领域和量子计算领域也出现了惊人的进步。进一步的产业化、商业化，在可预见的未来，会给产业界带来非常重大的科技革命。
科技四：数字人
元宇宙的概念出来后，数字人的概念可以说是相当火热的一个落地场景。
不管是做主播，还是在新闻节目中报道，或者在综艺节目里扮演主持人，甚至在一些产业、一些企业的应用场景中，扮演一个智能客服，数字人也许会成为未来数字企业的标配。
二、对数字世界的深入思考
这些年的“黑科技”给我们传递了一个非常强烈的信息：未来已经来了，或者叫未来决定现在。
到底是谁的未来？是少数人的未来，还是绝大多数人的福音，它到底是怎么决定的？
这个问题的提出，是我受到德鲁克思想的启发。德鲁克认为技术是为人服务的，如果这里面没有了人，技术就可能变成一种异化的、奴役的力量。以人为本或者博雅艺术，是德鲁克思想的精髓。顺着思路，可以提出三个问题进一步思考。
这三个问题，其实我们在日常生活中或者现在的科技进步中，都已经感受到了。
问题一：人工智能的可解释
人工智能的可解释问题，是过去五年人工智能界自己意识到的重大问题。
人工智能产品，有很强悍的能力，很优异的表现，但它没有办法去解释。换句话说，它不能给出自己如何做以及为什么这么做的理由。
大家都知道人工智能的本领高强，但没有办法对这些人工智能的算法给出一些符合人类伦理原则，符合人类思维逻辑或者处事规则的合理解释，这是一个非常大的问题。
《深度学习理论原理》这本书，是三个年轻的科学家在过去两年的一个学习成果。可以看出，西方学者们都试图用“第一推动力”、“第一性原理”来解释深度学习，他们正在做这方面的努力，但人工智能的可解释问题，显然不是一蹴而就的，这是一个需要思考的问题。
问题二：如何理解“代码即法律，一切皆计算”
这个已经成了今天企业界、产业界和学术界共同热议的问题。
首先，这句话什么意思？
它的意思是说，将来可以把任何想象到的工作场景、生活场景、生产场景都转换成代码，甚至不只是生产环节，还包括质量监督、行为监测、行政执法，都纳入到代码算法的轨道上去。
第一句“代码即法律”，或者法律即代码、法律代码化，甚至法律代码化后可以获得对法律的重新诠释。所以第二句话叫“一切皆计算”。
这两句话有出处：第一个“代码即法律”，出自美国福特汉姆大学法学院的教授雷登伯格，他在20年前提出这种思想，说“代码即法律”，数字世界的人必须意识到这样一个现象已经出现，甚至必须意识到，这种未来就摆在面前。
“代码即法律”对我们的威胁，或者说影响在于，它突破了我们过去的认知。
过去我们认为，知识谱系一方面有自然的规律，另一方面掺杂了很多人对秩序的想象或者愿望。
如果把它代码化后，就会面临一个风险，这些代码可能掺杂了代码开发者、运营者或者是代码投资者的价值观。
在这个意义上，这种被凝结到代码中的伦理、规则、道德、法律、价值观将会强制的成为全体人遵存的行为规则，这是很大的问题。
第二个“一切皆计算”，出自图灵，计算机的创始人、计算机的鼻祖也是人工智能的鼻祖。丘奇是图灵的数学老师，另外一位多伊奇是一个物理学家，这三位放一起有了现在的“丘奇-图灵-多伊奇命题”。
学术界有一个“CTD原理”，或者叫“CTD命题”。命题，不是定理。换句话说，命题是未经证明的，你可以把它理解成一种猜想。
这个猜想内容是，所有人们可想象的现实计算过程，都可以用图灵机（当代计算机的逻辑原型）来实现。
这个命题给了很多工程师底气，为什么？因为命题如果被证实了，我们就可以把所有想象到的计算过程，都放在计算机里实现，并且认为这是合理的、合法的、正当的。
未来世界的建构逻辑，建立在近乎猜想的命题基础上，从此开始了它所向披靡的建设过程，掀起了一股又一股的建设热浪。
但大家有没有意识到，它仅仅只是一个猜想，仅仅表达了一种愿望，我们可以把所有的计算过程，放在图灵机里去实现。
但“可以”，代表“应当”吗？我们应当这么做吗？
这个问题，在今天我们享受着大量的数字成果的过程中被大大地忽略了，这是第二个需要思考的问题。
问题三：“黑灯工厂”的出现意味着什么
这些年，数字化带来了生产领域，制造领域的飞速变化，也传出了这样的声音。很多工厂为了大幅度降低成本，提高效率来适应这个飞速变化的时代，引进了大量的机器人、机械手臂、人工智能的算法装置、传感器等。
以至于，在过去的五年间，从欧洲、德国提出的工业4.0，到美国提出的数字孪生，以及中国提出的工业互联网，他们的底层逻辑都是：希望在未来能够建设一个虚实相间、虚实交融的数字世界。
在这个数字世界建设的过程中，势必会出现这样一个阶段——大量工厂变成“黑灯工厂”，即这些车间里，装配流水线上不再有工人，而是变成了一个个的机械手臂。
最近也有一些大集团成倍裁员的消息，他们的底气就来自“黑灯工厂”的出现。
“黑灯工厂”的出现意味着什么？一方面，它的劳动生产率会大幅度的提高，但另一方面，它会带来大规模的失业潮。
换句话说，机器再一次跟人争夺劳动岗位，机器再一次进入了过去属于人的领地。
一方面是技术进步的必然，但另一方面，人类对这个问题并没有完全准备好，我们并没有完全重新去思考劳动的含义，劳动对人意味着什么？
三、第四次工业革命的不同
1.速度与效率革命
我们在面对数字世界，所谓第四次工业革命到来的时候，需要思考一个深层次的问题，跟前三次工业革命做一个区分。
前三次工业革命，大家都认为从蒸汽机开始，到电力时代，到信息化、自动化时代，过去200年，人类经历了生产方式的巨大转型。
当传统的工业时代遭遇数字时代，进入第四次工业革命后，它已经发生了本质变化。
这个变化在哪里？
前三次只在速度和效率层面上提升，而第四次绝不仅仅停留在速度和效率层面。
我们知道，工业4.0或者工业互联网依然在速度和效率层面进一步提高了，可我们感觉到的速度和效率问题，已经不是第一位问题了。
那第一位问题到底是什么？是人的问题。
2.警惕经济学思想退化
前三次工业革命产生的经济学是传统经济学，所以最近也有一些学者认为在后工业时代、在数字工业时代，需要警惕经济学思想退化的问题。
美国一位经济史学家罗斯托，早年有一本著作，叫《经济增长理论史：从大卫·休谟至今》。
这本书里，他用很大的篇幅回顾了300年前，英国工业革命之后，经济学兴起的萌芽以及后来成为亚当·斯密经济学的一些主要思想基础，最后经过大卫·李嘉图到马克思，建立了现代的政治经济学的基本体系。
但罗斯托发现，在马克思后，西方经济学思想其实是一种退化的过程，退化有两个表征。
表征一，越来越数学化。
经济选择越来越跟数学挂钩，越来越讲究用数学计算来反映经济现实。这一点大家看的非常清楚。
表征二，经济学越来越收缩到一个专门的学问。
经济越来越强调增长和均衡，换句话说，马克思之后的经济学变成了宏观的、微观的“两分法”、关注市场、关注价格信号、关注交易、关注资源的匹配均衡以及关注福利、关注税收等等这些问题的专门学问。
在这里，人的问题被悄悄的掩盖起来。人的问题被掩盖后，特别在过去几十年来，伴随着信息技术和知识经济、数字经济的兴起，带来了很大的后遗症。
3.涓滴经济学
这个后遗症就是在80年代兴起的里根经济学、撒切尔经济学、自由市场主义经济学。
这种经济学的价值主张，通俗来说，叫涓滴经济学。下面这张图做了形象诠释。
只要你通过这种市场的自由交易，总可以实现财富的均衡分配。第一层，第二层，第三层总可以通过所谓财富的涓滴效应，达到财富公平，但这个过程在现实中是严重不符的。
现实中，财富的涓滴效应并没有发生。有人做过统计，100年前，在福特工厂中，如果一线工人的工资是100美元，那么CEO的工资大概是1000美元，十倍左右。
但在今天任何一个全球化的跨国公司、大集团中，恐怕一线工人的工资跟他的顶层CEO，董事会的董事长的工资差额，已经达到了几百倍之多。
这说明了财富的分配，已经严重扭曲到了令人瞠目结舌的地步。
如果仅仅把数字经济理解成一种速度的增长，一种增长模式的转变，或者一种效率的提升，这对数字世界关于人的价值实现是不符的。
4.普遍基本收入问题
为什么这些年来不管是欧洲还是北美，很多年轻学者们都在探讨普遍基本收入问题。
普遍基本收入这种理念，越来越成为数字世界里物质生产，或者物质消费，生活娱乐的重要支撑部分。
普遍基本收入说的是，通过绝对地给予一个人基本收入，以保障这个人的基本人权。换句话说，财富要在一定程度上满足人们的基本需要。数字经济已经面临了这样的挑战，它能不能满足所有人共享财富生产成果的普遍愿望？
5.从区块链看一瓶啤酒的新故事
先看传统的商业社会，啤酒是怎么消费的。
在传统的商业社会里，比方说啤酒十块钱，我们去店里拿手机扫码，这十块钱就到这个店家手里，你就可以把啤酒拿回去消费。
注意这十块钱的商业逻辑，一个月后，店家跟他的批发商结一次账，批发商三个月后，要跟生产厂结账。
你会发现，虽然你用的是手机支付，二维码数字支付，但支付逻辑，或底层商业逻辑并没有变化，跟100年前，200年前，300年前都是一样的，没有变化的是账期。
无论今天数字化发达到何种地步，我们看到的底层支付逻辑并没有发生根本性的变化，这就是问题所在。这说明了今天的数字世界，依然行走在传统工业经济思维的延长线上，这在未来一定是个问题。
我们想用真正的数字技术，改造数字世界的方方面面，还是要从底层开始突破。
所以我们要想象，区块链、元宇宙或者人工智能这些技术，真正用在数字世界的生产过程之后，能带来什么样的变化？
比方说，我们想象未来10年、20年以后，元宇宙、人工智能、区块链、数字货币已经非常成熟了，它们改造了生产过程、消费过程、交易过程。
这个啤酒还是十块钱，消费的过程没变，比如扫码支付，变化的是后面的过程。
这十块钱的啤酒消费后，钱并不是马上到小老板的手机里，而是分解成了很多块。比如它分解成了50个、100个小的支付项目：
瓶子盖两毛钱，它就到了这个瓶子盖的生产厂家手里；
啤酒瓶五毛钱，它就到了啤酒瓶的生产厂家手里；
这瓶啤酒上连接和分摊的电费是一分钱，它就会到电网公司那里；
这瓶啤酒上还有银行贷款利息的一笔钱，它会自动交给银行；
这瓶啤酒的诞生少不了生产线上装配工人的劳动，这笔钱也会自动进入劳动者的口袋里。
这意味着，一瓶啤酒在消费的刹那，这瓶啤酒上所凝结的物料、成本、劳动等所有碎片化的计量项目，都直接到达它该去的终点站，不需要经过所谓的资金逆向归集的过程。
这十块钱不需要在一个月后再给批发商，三个月后再给生产厂。
这个过程在过去实现不了，我们没有手段来做财富分配上的拆解。
但今天的数字技术，既然有这样的手段，就应该在第一时间拆解。不要等到资金不断逆向归集到老板口袋里，由老板再给员工发工资，再给生产厂家交付材料费用，再给银行交付贷款利息，通通不需要。
通过这个例子看到，数字世界一个非常重要、深刻的逻辑变化是从串联到并联。
什么是串联？
过去每个人的工资怎么发？工资是由这个月考核个人上个月的工作成果，按月发，或者是按工作量计件发工资。
可是发工资的过程，已经严重滞后于产品的生产和销售过程了。换句话说，分配个人劳动报酬，基本上跟生产、消费过程隔是绝和滞后的，这是过去我们缺乏合适的分配手段带来的。
今天有了数字技术后，这种串联的“先生产，后消费，再分配”的过程，就有可能转化成平行的并联过程——边生产，边消费，边分配。
换个角度设想，劳动者的收入也是碎片化，你每分钟都可以收到一个微小的支付量，手机“叮咚”响一下收了两毛钱，你的劳动成果随时随地被消费掉的刹那，就可以得到相应的报酬。
再举个例子，如果你是自由职业者，或者作家、新闻记者、摄影师等等。你的作品被人每欣赏一次都会给你付0.01元，每欣赏一次，每使用一次，都会为你付0.01元。
这叫微支付，这在过去是无法实现的。但今天在数字化手段面前，解决这个问题，在技术上不存在任何障碍。
数字世界，其实面临着更加深刻的变化，并不是我们过去想象中的那种单一的提高效率，加快速度。
四、小结：数字世界的3个基本问题
问题一：破除对技术的中立性
技术不再像过去那样中立了。我们有一个“菜刀理论”，意思是菜刀不杀人，人杀人，我们把问题归之于技术背后的人。
但今天的技术是智能化技术，智能化技术意味着它可以编程，可以代码化，可以写入价值观，写入伦理算法，然后变成算法伦理。所以技术丧失中立性。
这是现在数字世界面临的一个非常重大的挑战。
问题二：“效率和公平”的关系
传统的经济社会强调效率，认为公平只需要兼顾。有一句口号叫“效率优先，兼顾公平”。
过去我们也认为，共同富裕必须依赖物质的极大丰富，只有物质极大丰富后，稀缺不是问题后，才可能共同富裕。
这个认知在数字世界面前需要纠正。效率和公平问题是可以平行的、兼顾的，因为在技术上，已经有了同时解决效率和公平问题的手段。
问题三：人和机器的再分工
智能机器已经不仅仅是工具了。智能机器正在创造一个新的世界，将来在生产领域里，人可能要大幅度退出生产一线。
大量的生产岗位交给机器人，交给智能算法。无人工厂，无人农场，会是常态。
换句话说，人将会大幅度从劳动生产一线撤离。撤离后，人要做什么？做决策判断，做指导训练，做艺术创作。
整个数字世界的基本逻辑，由过去的创新逻辑变成了“边生产，边消费，边分配”的过程，这就是我总结的数字世界的三个基本问题。
数字世界还有一个底层挑战，就是需要我们想象“后天”。
我们不能凭借着工业时代的惯性向前冲，必须静下心来想想数字世界建成后的一个“后天”：我们需要面对什么画面？人和机器、人和世界、实体世界和数字世界之间结成了一种什么关系？
马克思的《共产党宣言》中有句话非常贴切，叫“一切坚固的东西，都烟消云散了。”
这句话是鼓励我们，要多去打破思想的束缚，多去超越工业时代传统经济学思想、管理学思想对人头脑的束缚，多去想象“后天”。
想象“后天”是一件非做不可的事。我们只有认真地去想象，才能知道我们今天、明天，应该为“后天”做哪些准备。
这些想象也要跟彼得·德鲁克的思想串联，彼得·德鲁克在工业资本主义的早期和成熟期，就非常敏锐地洞悉到了人的需要。他认为所有的经济发展和社会发展，最终目的都是为了人的发展。
今天的数字世界依然如此，我们需要把眼光更多地关注到人身上，才能理解在数字世界里，我们将会面临什么样的宏伟蓝图，以及什么样的艰巨挑战。
*文章为作者独立观点，不代表笔记侠立场。
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