2011年諾貝爾經濟學獎獲得者Thomas J。 Sargent：如何從供給與需求側促進發明創新

　　12月15日，2018上海金融論壇在上海舉行，會上，紐約大學經濟學教授、2011年諾貝爾經濟學獎獲得者Thomas J。 Sargent 對大數據和無數據的理論進行展開分析。

　　Thomas J。 Sargent表示，第一個問題人工智能、區塊鏈、物聯網、量子計算和基因工程等新技術的到來，將為經濟生產力、交易和執行交易的方式、商業周期和經濟增長帶來怎樣的影響？第二個問題，人工智能、機器學習、“理性預期”。人工智能、大數據和統計學盲從的進步，能否讓人們更加輕松的對經濟選擇做出更理性的判斷呢？還有這些技術將對企業內部和企業之間的組織方式產生哪些影響。同時，這些技術將對政府和私營部門的法規規則產生哪些影響。

　　對于這些問題，Thomas J。 Sargent的回答是他并不知道。他表示，在回答這些問題之前，他想先說創業，創業者到底做了什么，他們是做什么的。他們為此得到什么回報，為什么應該得到這些回報？這些問題凱恩斯和奈特都在思考。我來解釋一下為什么無法回答上述問題。

　　不過Thomas J。 Sargent認為，有的問題是可以預測的，比如基礎設施。我們社會可以使用怎樣的基礎設施來加速創新的過程，這里的基礎設施包括哪些呢？基礎設施是一個平臺，就是一種規則。政府、公司和其他的機構，和其他的決策者，通過這樣的基礎設施，通過這樣一個平臺，來推動日常或者說規范日常生活，這就是基礎設施。

　　Thomas J。 Sargent表示將從兩個方面講基礎設施，就像經濟學家一般講話一樣講供給側和需求側。在供給側思考一下這個問題，有什么樣的技術性的學科在過去曾經產生了創新。過去的這些學科在多大程度上揭示了什么樣的基礎設施能夠培養新的思路，實施新的思路，實施新的技術，推動新技術的制造者，這是供給側的問題。哪些學科在過去產生了創新，我們是不是可以進一步發展這些學科，這些學科包括科學、數學、物理學、生物學、工程學等等。

　　而在需求側可以問這樣的問題，哪些經濟活動可以促進發明和創新呢？Thomas J。 Sargent表示，一個就是貿易，包括國內的貿易和跨國的貿易。如果用一個詞來總結基礎設施或者說來強調基礎設施的話，這里面的關鍵詞就是連接。想法之間的連接，人與人之間的連接，貿易者、學者以及研究者之間的連接，比如說想法之間的連接。比如說大數據和人工智能，比如說阿爾法狗的發明，還有機器學習算法。我們說機器學習，但其實里面有很多人為的因素，沒有人的話是不可能真正產生機器學習的。機器學習究竟是怎么回事呢？它其實是很多領域想法的集合，包括數學、統計學、計算機科學、經濟學、博弈論、腦科學、認知科學，把所有的這些學科結合在一塊，找出這些學科之間的聯系互動，從而產生了機器學習的算法。

　　Thomas J。 Sargent稱，回到前面的主題大數據和無數據，凱恩斯和奈特關注的就是這兩點。比如說弗蘭克奈特就重點研究創業者究竟是做什么的，他把兩個概念區分開來了，一個是風險，一個叫做不確定性。什么是風險呢？風險它的這樣一種概率分布是一致的，比如說你可以做各種各樣的金融產品，金融投資，可以做保險，可以做精算，有已知的概率。但是奈特說有些事情我們沒有辦法得出概率分布的，概率分布是未知的，比如說前面龐加萊被問到的問題，未來會有怎樣的產品和需求，你不知道，你沒有任何產品的數據，也沒有成功和失敗的數據，存在太多不確定性，這就是不確定性它的概率分布是未知的。在關聯信息論里面，意外是什么呢？其實就是用新的概率分布來取代原有的概率分布，增加了新的信息，產生了意外，于是形成了新的概率分布，形成新的決策理論，可能這就是凱恩斯一直所追求的這樣一種決策理論，模糊性和穩健性。在沒有數據的情況下，做出判斷。你沒有數據，沒有辦法分析風險，這個時候要問的問題就是那你如何模擬這種不知道概率的情形呢？奈特的答案是學者不知道如何模擬，但是創業者恰恰擅長模擬這種未知的概率。

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