容來源：2018年12月15日，在混沌大學主辦的獨家新經濟思維大課上，2014年諾貝爾經濟學獎獲得者，世界著名經濟學家Jean Tirole（讓·梯諾）進行了以“技術革命下的顛覆——商業模式與勞動力的未來”為主題的精彩分享。筆記俠作為合作方，經主辦方和講者審閱授權發布。今日筆記達人 | 馬沛沛封圖設計 & 責編 | 浮燈第 3222 篇深度好文：7635 字 | 12 分鐘閱讀

完整筆記?商業思維

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筆記君邀您，閱讀前先思考：

• 你的工作會消失嗎？
• 如何保護你的私人信息？
• 你是否被價格歧視？

一、勞動力的未來

勞動力的未來有兩個的問題值得一提。

1.獨立工作者會越來越多嗎？

傳統工作是一種領取固定薪水的工作。你在一個公司工作，你就會拿到一份工資。你可能會換公司，但總的來說，這是一項非常穩定的工作。

另一種工作，獨立工作者。

例如獨自創業，又或者優步司機等正在增加，這些工作目前只是工作的一小部分，但它所占的比例正在快速上升。

這會成為一般現象嗎？我們都將成為獨立工作者嗎？

支持這一變化的重要因素是：現在，個人可以擁有自己的聲譽。

過去，出租車司機沒有自己的聲譽，你選擇一家出租車公司，是因為出租車公司的聲譽。

現在，滴滴司機或優步司機擁有自己的聲譽，這意味著你可以成為自己的公司。

除此之外，你還可以擁有一個便宜的后臺，你可以輕松與客戶建立聯系。

反對這一變化的因素是：

① 有時需要大筆投資，而作為個人沒有足夠的錢投資，也不愿承擔風險。

② 有時候你必須向客戶提供擔保，但沒有足夠的錢提供擔保。

③ 如果你為多個雇主工作，從某種意義上說，你就擁有了多個客戶，這里就存在商業機密的問題。

④ 時間和精力的分配問題。

那么政府可以做些什么呢？

政府和經濟學的作用，不是做價值判斷，不是評判哪種組織工作的方式更好。

政府的工作是創造一個公平的競爭環境，以便出現最好的組織形式，或多種組織形式。

世界上有不同的人、不同的組織方式，而政府的唯一職責是確保有一個公平的競爭環境，這樣最好的組織形式就會出現，所有人都將受益。

優步司機應和出租車司機享有相同的權利和義務：酬勞，養老金，社會保障衛生服務等。

2.勞動力會走到盡頭嗎？

大家都很擔心這個問題，勞動力會發生什么變化？二十年后，還會有勞動力嗎？

有兩種極端觀點，一個極端的觀點是工作將消失。

一些偉大的人也犯過這個錯誤，比如凱恩斯和赫伯特·西蒙。

事實是，只要有技術進步，部分工作就會消失，但同時也創造了新的就業機會來運營和實施這些最新技術。

由于技術進步，商品和服務的價格下降，人們變得更加富有，他們也將對新服務有需求，這就創造了新的就業機會。

有時技術進步實際上是一個補充，而不是取代工作。

實際上，沒有工作者被取代，只是某些工作類型被取代了，同時也創造了其他就業機會，工作將會消失的觀點是錯誤的。

另一種觀點是：工作一直會有，不用擔心。

這個極端的觀點，也是錯誤的。

我們所知道的是，在短時間內，很多工作會被取代，那就是一些工作將會消失。

比如，有了自動駕駛汽車和自動駕駛卡車，出租車司機和卡車司機將會失業，在五年、十年或十五年后，這很容易預測。但除此之外，我們知道的很少。

以機器人為例，最近一篇兩位經濟學家阿西莫格魯和雷斯特雷波的論文試圖解釋，什么時候工作會被機器人取代，什么時候人類被機器人取代。

在他們看來，這是人口統計學問題。人口統計學解釋了在哪些國家，工作會被機器人取代。

論文提到：美國機器人很少，日本、德國，韓國的機器人更多。這不是因為美國的技術發展程度較低，而與美國人口統計學特點有關。

機器人取代的是身體上的繁重工作，所以他們傾向于取代中年工人，而不是年長的工人。

實際上，當你缺少中年工人時，你會引進機器人，在地方層面和國家層面來說都是如此。

日本、韓國和德國都是老齡化社會，而美國有很多年輕的工人，所以美國尚未用機器人取代工人，而德國、韓國和日本則被迫用機器人取代工人。

所以從某種意義上說，這取決于勞動力市場的供應。

實際上這非常重要，我們不知道哪些工作被取代的風險比較大，我們看到很多數字：40%、80%、20%，這很模糊。

標準的機械式工作將會被取代，因為這樣的工作更容易被自動化接管。機械式工作并不意味著沒有技術含量。

實際上，某些醫學領域，人工智能能做的和人類一樣好，如視網膜檢查，眼科或皮膚癌。

其實這些醫生技能非常高，他們在大學里有12年的學習經歷，但他們可能很快被機器取代。

律師也一樣，不過頂級律師不會被取代，頂級的人也不會被取代，因為這些人是要發明創造的人，但是技能水平較低的人將會被迅速取代。

人類或許可以做不同類型的工作，例如，檢查軟件是否遭受黑客攻擊，檢查故障等；比如有些軟件會根據診斷推薦藥物，那如果該軟件被黑客入侵，是非常糟糕的，所以可能需要一個有常識的人，指出軟件的問題。

這些工作需要對不可預見的突發事件、不尋常的情況、從未遇到的情況等作出應變。這些工作需要人類的直覺、常識或同情。

體驗到對他人的同情是人類的一個特性，而讓機器體驗這種情感則會很難。

然而，這種區別正在通過機器的學習而消失，機器可以在沒有教導的情況下自學，通過深度學習可以觀察人類，模仿人類做的事情。

機器會分析，在什么情況下，該怎么表達出同情，實際上，或許機器可以像人一樣行事，但是，我只想說，在這個階段，人工智能仍然有限。

所以，回到這個問題：勞動力會終結嗎？

不要陷入到那些極端論點里——我們將不再有工作，或我們總會有工作的。

真正的問題是：工作總會有的，但新型工作對工作者有吸引力嗎，尤其是收入方面。

在很多國家，中產階級正在消失。

受過良好教育的人，生活得非常好；而技術水平較低的人，他們的生活水平停滯了三四十年，這引起了很多不滿。

所以第一個問題是，新工作會有吸引力嗎？如果只是一些臨時，薪酬很少的工作，就不會很有吸引力。

第二個問題是調整成本，全球化技術使國家更富裕。然而，這對不同的人產生了不同的影響。

如果你是美國中西部生產地帶的工作者，你會因為中國進口而失去工作。

你可能會說：“沒關系，因為這同時也創造了就業機會。”

這沒錯，但這些就業機會也許不在中西部，而是在加利福尼亞或紐約。

那里的工作可能和中西部人的工作不同，所以就有了調整成本。

全球化和技術進步產生了贏家和輸家；餅變大了，從全球來說是好事，但也有輸家。我們必須考慮如何處理那些輸家。

這就是不平等爭論的問題，兩極分化一直存在。

3.機器人征稅問題

比爾?蓋茨曾提議對機器人征稅，他的論點是：提供一個公平競爭的環境。

如果一個人類工作者在工廠里，一年賺五萬美元，他的收入是征稅的；那么如果引進機器人做同樣的工作，也應該對機器人征稅。

不只比爾?蓋茨一人提議，他的建議實際上是在延遲技術的快速突變，以使我們的社會有時間適應。

首先，從理論的角度來看，這個建議不錯，但我們不知道這是件好事還是壞事。

其次，如果你遵守世界貿易協定，對自己國家的機器人征稅，這些機器人并不只是提供服務，它們同時也在生產產品。

如果你拖延技術進步，這可能是壞事，畢竟機器人降低了商品和服務的價格。

最后，你必須問自己，如果向機器人征稅，那么什么是機器人？

機器人有明確的定義，但我們關心的是機器人嗎？還是只是關心自動化機器，亦或是可以減少工作需求的所有機器？

例如，你用氟化物刷牙可以保護你的牙齒，這是好事，只不過這會減少對牙醫的需求，所以你可能會說，為了保護牙醫專業而禁止氟化物？

技術使整個社會更富裕，更健康，但人類已經受到技術進步的困擾了，我們必須保護工作者，而不是保護工作。

如果工作者被解雇了，我們要確保他接受再培訓，或者獲得失業救濟金。你必須使所得稅更先進，必須創造競爭，支持反壟斷執法等。

二、數據隱私和數據所有權

1.數據應用

數據被用于不同的事情，最簡單的應用是預測。

比如Netflix會建議你觀看這部電視劇或這部電影，而不是另外一部。

他們使用大數據，知道你的消費記錄，知道和你有相似品味的人選擇觀看什么，然后據此向你提出建議。

搜索引擎也是如此，谷歌和Facebook在廣告上賺了很多錢的原因之一，是他們非常擅長預測人們可能消費哪種商品。

大數據被用于政治廣告宣傳，敘述，同時也被用來預測整體趨勢。

到目前為止，數據主要用于推出相關性，但我們要警惕相關不等于因果。

比如你看到酒店價格和酒店入住有著積極的關聯性，你可能錯誤地推斷，提高價格，也會提高入住率。

這是錯的，如果價格更高，入住率會更低。

但在數據上，這兩者是相關的，因為當時有一個入住高峰，但這并不意味著價格提高，入住率就提高。你必須考慮因果關系，而不僅僅是相關性。

2.GDPR（管理者平臺隱私規則）

今年歐洲有一項新的規定，叫做GDPR（管理者平臺隱私規則），GDPR規定了以下幾點：

① 當你訪問一個網站時，你必須同意網站使用你的數據。

② 知情權，你有權知道你的數據究竟做了什么。

③ 被遺忘權和糾正錯誤數據的權利。

如果你發現誰散布關于你的錯誤信息，你有權利從網上刪除它。這個想法是為了確保人們有權知道信用卡數據被盜，或者哪里出了問題。

被遺忘權基于舊的法律學說，如果你犯了不端行為，你需要支付罰款，進監獄等，但這之后，你就可以重新開始。

這是一個非常古老的法律原則，你有權以全新的自己重新開始。

所以，一旦你已經為你的不良行為付出了代價，你就希望自己的行為被遺忘。

為什么？這是一種激勵機制，如果你沒有被忘記，那么你可能別無選擇，只能繼續犯罪。

如果你找不到工作，無法建立社交關系，你身邊的人會排斥你，你別無選擇，只能犯罪。

如果你已經支付了罰款，那么你應該有一個全新的開始。

但當有了網絡，這就變得不可能了。

因為有了網絡，信息永遠無處不在，所以被遺忘的權利——這項法律中非常非常重要的原則——實際上無法實施，這些信息會永遠保留在網站上。

3.數據所有權

GDPR（管理者平臺隱私規則）規定數據原則上屬于用戶，而現實情況截然相反。實際情況是，世界各地都有數據服務。

你可以在谷歌搜索，在YouTube上觀看視頻，但是你要向谷歌提供你的數據。

谷歌會將這些數據用于很多方面，醫療保健以及其他事情等；同時谷歌也在利用數據，從定向廣告中獲取高額利潤。

如果產品（服務）是免費的，那么你就是產品。你現在是通過數據付款，而不是通過錢付款。作為交換，你得到了那些免費服務。

根據歐洲法律的GDPR（管理者平臺隱私規則）的規定，實際上你應該擁有這些數據。

讓平臺擁有數據，可能不是最佳的，那么免費服務的替代方案是什么呢？

① 純內容定價。

比如，你去看醫生，你的醫生說，你得了這種疾病，半小時后，你收到一個針對這種疾病的藥物廣告。

有人對定向廣告不滿，但總的來說，也還算不錯，因為你更喜歡收到符合你口味的廣告，而不是隨機廣告，那就純粹是垃圾信息了。所以純內容定價是可行的。

② 微支付。

平臺將繼續收集數據，但是會有小數額的、極小數額的酬勞。

平臺為了獲取數據，并不提供用戶免費的服務，而是給用戶小額的金錢回報。

這個方案的問題是套利。如果人們因訪問某個網站而獲得報酬，就可能會出現機器人欺騙。當然，機器人的數據，廣告商是不感興趣的。

③ 數據信任。

數據信任指我們將擁有我們的數據，大家都可以使用它，數據可能最終會成為公共物品，可供所有人使用。

在這種情況下，數據需要是匿名的，可是一旦開始把不同的數據混合在一起，即使信息是匿名的，我們也很容易知道這個人是誰，隱私將不復存在。

我們都很擔心，但是實際行為則不同。

訪問網站時，會彈出信息，說：“您是否同意我們的數據政策？接受或不接受。”

如果不接受，就無法訪問這個網站，只能接受。

接受很糟糕嗎？提供數據有很多好的方面，會得到更好的服務。

如果提供自己汽車的位置和速度，軟件在得到有關汽車的數據之后，就能更好的預測交通情況，就可以享受更好的交通。

當然，消費者自己有時候想要魚和熊掌兼得，所以他們想要免費服務，而不收集數據。

4.數據傳播的問題

定價政策即平臺上價格歧視會越來越多，它會以某種方式降低你的消費者盈余。

平臺非常擅長預測我們的購買意愿，設定價格歧視，根據我們的位置、消費模式、搜索模式及我們使用哪種設備等提取我們購買意愿的信息，那么你從中得到的盈余將會很少。

數據的主要問題可能與傳播政策有關，所以我們可能會擔心我們的數據以不知道的方式與很多人分享。

Facebook丑聞，用戶都不知情，但即使你知道，簽署了同意書，你仍然可能不知情。

你不知道平臺的合作伙伴，也不知道他們的數據政策是什么。

即使你不提供個人信息，無論如何平臺都可能獲得這些信息，這也是令人擔憂的事情。

即使你想保護自己的隱私，你也可能無法保持自己的隱私。

即使你永遠不上網，有關你的信息將由你的朋友、家人給出，在微信上、電子郵件中等。

他們會分享你的生日、你的疾病、你的口味，分享所有的一切，這是一種擔憂。

為什么擔心隱私？這取決于數據的類型。

有一些有分歧性問題，比如宗教、政治、性取向等，人們看法不同，一旦被分享，可能會受到同事、雇主的剝削，也可能會導致歧視。

5.監管問題

我們訪問網站時，總是點擊“接受”，僅僅因為我們沒有時間，或者沒有足夠的信息做出判斷。

食品安全也一樣，我們當然可以自己檢查今晚要去的餐廳的食材供應鏈，想象一下這樣的生活，如果你必須自己檢查所有的一切的話，那是不可能的。

慶幸我們無需如此，因為我們有食品安全監管機構。同理，我們需要一個數據監管機構。

我們不能花一輩子時間來評估我要訪問的網站的政策，以及這些網站將數據傳達給的另外的一些平臺。

我們需要幫助，我們需要一個標準化的默認隱私政策菜單，這樣就能理解網站隱私政策的含義。

這些政策將在網站首先顯示出來，平臺也有提供其他政策的自由。但至少，我們知道會有一些默認的政策。

誰來設計默認政策呢？

這是一件復雜的事情，而我們又沒有計劃,GDPR（管理者平臺隱私規則）是不夠的。

我們需要更進一步明白我們在點擊接受時，是在做什么，會導致什么后果。這是非常重要的事情。

三、其他社會問題

1.不平等問題

不平等問題不只是收入和財富不平等，健康不平等也很重要。

實際上，富人實際上活得比窮人更久，這種情況一直存在，但差異增加了很多。

其中一部分原因是行為習慣——富人喜歡慢跑，少吃，更少吸煙等等，另一部分原因是富人擁有更多信息和醫院。

教育是另一個例子。

在很多國家，富裕的孩子們可以受到良好的培訓，原則上，窮人也可以。

但是隨著信息增多，窮人更難在教育的道路上做出正確的選擇。

即使是在那些教育免費的國家，教育方面也存在很多不平等的問題，比如法國。

部分原因是因為父母不具備教育方面的知識。

當父母很貧窮時，他們不知道什么是正確的發展方向，什么是好的高中，也不知道良好教育有什么益處。

我們該怎么做？分配數字財富嗎？就像在阿拉斯加或沙特阿拉伯分配石油財富那樣？

這樣有兩個限制。

第一：尊嚴。大多數人想要為社會做出貢獻，他們不想要福利，他們不想要支票，他們想為社會做出貢獻。

第二：國際流動。現在每個國家的精英人士都是流動的，他們說英語，認為自己是世界公民。

這是件好事，但也存在問題，因為激烈的競爭，想要把財富重新分配給窮人的國家可能會失去最好的人才。這些人才會出國定居。

以前并非如此，因為以前精英人士全球化程度較低。現在，精英們傾向于全球化，這將是一個問題。

2.稅收問題

稅收也有很多問題，數字經濟的好處之一是觀察交易會更容易。因為一切交易都可以用電子方式完成，稅務機關可以訪問這筆收入。

當然有很多細節需要處理。

① 工作的不同處理方式。

如果你想粉刷房子，你可以雇人做粉刷工人。那么被雇傭的人要繳納社會保障稅，所得稅和很多其他稅。

那如果被雇傭的人是你的朋友，你說：“要不你幫我粉刷房子吧，我會給你幾瓶好葡萄酒作為交換。”這樣他就不用繳稅。

實際上這就是為什么想促進共享經濟的人試圖說這是分享，這不是一份工作。

因為如果這是一份工作，就必須繳納社保稅、所得稅。

如果原則上只是共享，則沒有稅收，也沒有社保費。

這將是我們必須面對的挑戰之一，也就是越來越難定義什么是工作。

② 國際稅收

歐洲內部對科技巨頭的稅收有一個大沖突：

谷歌和Facebook、亞馬遜等公司在歐洲交的稅很少。

他們利用了稅收漏洞。

原則上，不同的公司必須支付相同的稅率，但事實卻不是這樣。

美國的一些大公司，使用一些法律手段，通過愛爾蘭做中轉站，將錢匯到百慕大，等待美國的下一次稅收特赦。

他們想要支付減少后的稅，他們在歐洲支付的公司稅很少，這不公平。

3.政治和政府方面

最初我們認為數字經濟會改善政治，理由是每個人都可以訪問大量內容，這將是一個去中心化的過程。

幾年后我們發現，政治家和政黨都非常依賴社交媒體。

社交媒體上有很多假新聞，這是一個大問題。

在民主國家，你會看到很多假新聞在流傳，很少有人調查真正出現了什么問題。人們也更容易找到他們想聽到的新聞。

在我的一本書《共同利益的經濟學》，我談了很多關于人們更愿意相信他們想要相信的觀點，然后我們尋找能證實我們偏見的新聞。

而現在有了網絡，找到這樣的新聞要容易得多，你總會找到那些證明你觀點的新聞。

對政府而言，擁有更多關于公民的信息原則上可以更好地規范社會。

這可能是一件好事。例如，消除腐敗，消除不文明；但這也可能是件壞事，因為他們濫用人民意志的風險很大。因此，政治也面臨巨大挑戰。

四、總結

數字經濟將無處不在，這將帶來巨大的機會。

我們必須保持樂觀，但也必須意識到，社會發生了巨大的變化，如果我們濫用這些技術，將會非常糟糕，將引發治理問題。

當然，中國在過去40年里表現出色，改善了中國居民的生活水平。

中國擁有人力資本，迎接各種挑戰，但是像所有國家一樣，中國也必須解決管理問題。這就是我想在商業模式之外，討論社會問題的真正原因。

*文章為講者獨立觀點，不代表筆記俠立場。

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