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區塊鏈到底該怎么玩?我們跟諾貝爾經濟學獎得主聊了聊

2019-12-06 區塊鏈資訊 來源:區塊鏈網絡

來源:21世紀經濟報道

編者注:原標題為《區塊鏈到底該怎么玩?中國經濟未來怎么走?我們跟諾貝爾經濟學獎得主聊了聊(萬字干貨)》。本文作了不改變作者原意的刪減。

 

導讀:12月5日,由中央廣播電視總臺粵港澳大灣區總部和南方財經全媒體集團主辦、21世紀經濟報道承辦的“創新與開放的中國資本市場——2019南方財經國際論壇”在廣州市保利洲際酒店隆重召開。來自監管層、全球主要證券交易所、海內外知名經濟學家、全球主流投資機構、大型企業界的代表群賢畢至,共同探討資本市場創新與開放的新挑戰、新機遇。

2011年諾貝爾經濟學獎獲得者托馬斯?薩金特教授就人工智能和大數據為主題發表了主旨演講,他指出,在人工智能、區塊鏈技術和數字貨幣等創新領域,中國都處于相對領先位置。隨后的對話環節,中國平安首席科學家肖京與他就相關議題進行了深度探討。

 

對話經濟學諾獎得主托馬斯·薩金特

“在人工智能和數字貨幣領域,對于中國來說,已經相對領先。”在本次論壇的“諾貝爾獎專場”上,2011年諾貝爾經濟學家得主、紐約大學經濟學教授托馬斯·薩金特發表演講時表示。

托馬斯·薩金特指出:

“從傳統經濟學角度來看,亞當斯密崇尚自由貿易,并十分重視專業化,而這需要一個足夠大的競爭市場。中國這樣的國家,進行改革開放與更多的國家進行貿易溝通和交往便是很好的,因為市場容量足夠大,可以讓各方發揮自己的長處。” 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的成本問題,這需要更多的資源,能夠將商品自由運輸,其次是通訊和溝通的費用,相對昂貴。

此外,這其中還存在著信用風險。

托馬斯·薩金特表示:

“總會有人想著去盜竊別人的東西,讓彼此產生不信任。有時候做出的一些承諾,并沒有如期履行,這樣會造成不誠信。加上驗證和執行的費用,讓貿易變得很困難。” “如果能夠將這些問題都解決,就能夠創造更多的經濟價值,所以我們要鼓勵和創造這些新的技術,人工智能、區塊鏈就是非常好的技術,它能夠做很多關鍵性的任務。” 2011年諾貝爾經濟學家得主、紐約大學經濟學教授托馬斯·薩金特

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對于區塊鏈技術,他認為,區塊鏈作為一種數據結構,可以通過一種大家彼此信任的方式進行記錄,每個人的交易都能夠記錄下來,包括收入以及支出的賬款。

而人工智能與區塊鏈技術又存在著明顯的不同。

托馬斯·薩金特表示:

“區塊鏈是確定性的,不是隨機性的,它也是永久性,這些記錄沒有辦法改變,同時它是記錄獨特密碼的算法,能夠記錄獨一無二的事實,它不會有任何的模糊性,是非常準確的。” 然而,人工智能則具備一定概率性、隨機性的特點,能夠很好地猜測未知現實。

托馬斯·薩金特表示,在這個領域中,新的成果正不斷涌現:

“人工智能和區塊鏈,兩個技術各有不同,又相互互補。隨著區塊鏈的進一步發展,我們既可以高效分享,還可以有效保護隱私。” 托馬斯·薩金特對話肖京:中國在人工智能和數字貨幣領域相對領先  

在演講結束之后,對于區塊鏈、人工智能等的發展趨勢,托馬斯·薩金特和中國平安首席科學家肖京還進行了專場對話。

專場對話現場 人工智能和區塊鏈的未來  

肖京:?區塊鏈是基礎架構,具備高效、不可篡改的特點,人工智能則能提供一些可見的預測,可以幫助我們更好更高效的決策,完成任務。這兩種技術互補。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,人們覺得這是很驚天動地的想法。但如果開一家大公司,其實也需要在公司不同的部門之間進行分享。我們用計算機的時候,其實電腦程序內部也做了計算機本身的分享和驗證。如果你深挖下去,區塊鏈的想法沒有一開始說的那么驚天動地,其實不同的公司或者國家本身也有這樣分享的機制。

現在我們面臨的一個情形,是可以把事情做得更好、更有效率,交易更簡便,可是有很多的國家不愿意做,這是他們自己掌控的一個權力。事實上,有很多金融管理機構對這個技術感興趣,我覺得中國央行的技術已經做得很好,他們對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,是因為他們加入區塊鏈技術后,不知道如何進行有效驗證?

托馬斯·薩金特:?這個問題通常都會發生。有了一個新的技術,有些人可能會在那里看著電腦,撓著頭搞不清楚,但也會有人會覺得這個技術真棒。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是這樣。

肖京:?如果比較一下區塊鏈和比特幣的話,比特幣并不是特別的有效,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,因為人們正在想如何把它變得高效,在操作方面是不是有一個更好的方法,區塊鏈給我們帶來很好的交易方式,可是我們可以把它變得更好。

肖京:?中國央行正在開發數字貨幣支付,同時美國的Facebook等公司也在研發新的技術,這也是一個非常強大的數字貨幣模式。你覺得Facebook的Libra有沒有機會存留下來,因為它最近還沒有通過聽證會。很多政府不允許數字貨幣出現,特別是私營公司管控數字貨幣,這樣的數字貨幣有沒有突破口?

托馬斯·薩金特:?中國可以好好研究一下。數字貨幣是和信用體系息息相關的,比如存款或者買保險,還是會有自己的一些存款信息和其他的信用信息。美國的銀行,還有美國的金融機構都在做這個事情,政府機構也在研究這個問題,我們能不能有相關的管理系統、管理流程體系和這個技術匹配。

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來自于銀行界,來自于金融行業、金融機構。這是一個很好的良性互動,從科學的角度、數據的角度,以及金融機構和普通人的角度,把他們聯系起來了,因為整個系統創造出一個非常好的一種技術。我們以前的技術覺得好像就像玩具一樣,其實并不是,我們現在已經廣泛使用了,有很多的經濟學教授、金融機構、銀行業的從業者,他們都擁抱了這些新的技術。

肖京:?神經網絡是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?在美國非常多的在AI上面的投資,不管是對沖基金、還是銀行。對于傳統的金融行業,商業銀行、保險行業使用AI技術的公司并沒有那么多,你覺得呢?

 

托馬斯·薩金特:?我沒有一個很好的答案。簡單來說在一些老的行業,可能會有一些大銀行,已經壟斷了整個行業,沒有那么強的競爭性,也沒有那么很好的創新性。可是有一些新的加入者,他們會看到有新的機會點,愿意承擔風險,使用新的技術。這都是在反復出現的情形,在美國也是這樣。

在1950年代的時候,美國人造的車是最好的,1980年代末最好的車不是在美國生產,大部分是在日本生產,它不會熄火,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爭性,他們對美國的汽車行業造成了很大的威脅,我在每一種行業都看到這種情形。

肖京:?在很多的領域深度的學習都有進展,但在金融服務業,特別是傳統的經濟預測,或者量化交易,這些方面他們還是使用早期的模型,比如用一些參數比較穩定的可解讀的模型,還沒有開始使用深度學習的算法,您覺得這是不是好的研究方向?

托馬斯·薩金特:?這是一個很好的想法。現在有人已經開始研究,包括一個朋友,他是深圳的一個教授,他正在建一個模型,這個模型非常實用,它是交易模型,但是過程當中有一個非常復雜的算術算法,有很重要的一部分用了深度學習和模擬器,用得非常的巧妙。他是很聰明的一個中國數學家,已經把深度學習用于模型建設,這是一個非常好的前景。如果你有機會了解阿爾法狗打敗最強棋手,它是怎么做到的?這其中就包括學習的方法,這個模式編得非常巧妙。

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編譯者/作者:區塊鏈資訊

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