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原创首发 | 共享会计师
作者 | 伟斯基
PREFACE
前言
preface
（图片源于摄图网）
从1901年起，往后的一百多年时间里，诺贝尔奖筑造起一座关乎人类未来的神殿。可以说，浏览历年的诺贝尔奖得主的概况，便可大致了解科学文明在这个时期的发展历史；
也正是人类那股不服从标准答案的突破精神，帮助这个古老的奖项焕发新的生机，替诺贝尔找出“为全人类最大利益做出贡献”的那个人。
今年的诺贝尔颁奖亮点颇多：物理学和化学奖颁给AI，和平奖给了日本、经济学奖揭露《国家为什么会失败》（Why Nations Fail），而文学奖却依旧让中国作家残雪 “陪跑”……每个奖项拎出来都具备极高的话题性，世界各国媒体纷纷聚焦，民众翘首以盼。
但在近年来，诺奖在中国舆论场却掀不起太大的风波，国内媒体的反应相对平淡，民众的讨论热度也大不如前，甚至热度还不及娱乐圈的某某奖提名。
有人会说，“诺贝尔奖是按西方标准颁发的，具有政治倾向性。”但这个解释明显站不住脚：想获取诺贝尔奖需要有科学理论，（如爱因斯坦的相对论）；
其次得有实际证明去验证该理论是否正确，（相对论未得奖，因为当时科技水平无法证实）。这样也只是获得提名的资格，还需与其他参赛选手一同竞争……
由于历史原因，中国科学家把大部分精力放在应用科学方面，却几乎没有什么重大的科学理论，连提名的资格都没有。
当然，这与当下浮躁的科研氛围有关，大家想的是如何能够获得最大的经济效益，缺少“板凳要坐十年冷”的精神。而科学理论在短期内看不到经济效益，且是与世界共享的，自然不会成为中国科学家的首选。
冥冥中，本届诺贝尔经济学奖给了中国一则“隐喻”：国家制度与经济发展、兴衰发达等因素交织在一起，唯有更加健全的制度与良好的治理，才能让社会向着更加公平且可持续的方向迈进。
01.
国家为什么会失败？
本届诺奖对中国有何启示？
10月14日，2024年的诺贝尔经济学奖颁发给达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）、西蒙·约翰逊（Simon Johnson）和詹姆斯·罗宾逊（James Robinson）三位经济学家，以表彰他们对“社会体制如何形成并影响经济繁荣”的突破性研究，即揭示了全球贫富差距背后的核心原因不是人文地理、也不是资源禀赋，而是社会制度的差异。
为此，他们将经济与政治制度分为两大类：包容性和攫取性，由此形成了一个四象限的框架：
包容型经济制度：为大众提供广泛的经济机会，允许个人通过努力和创新获得经济回报，是促进长期经济增长的关键。
攫取型经济制度：为服务少数统治精英的利益，通过剥夺和压制来实现对资源的垄断，普通民众的经济机会与创新被严重限制。
包容性政治制度：权力的分散与平衡，通过广泛的参与机制，社会各阶层都能在政策制定中发挥作用。
攫取型政治制度：是少数统治者或精英阶级的游戏，他们通过垄断权力、操控国家经济资源，并通过抑制竞争来巩固自身利益。
事实上，攫取型制度在短期内确实能带来快速的经济增长，尤其在“国家资源实现工业化”、“国家资本完成原始积累”的初期阶段。
如前苏联的“五年计划”：短时间内将大量资源从农业转向工业；如英格兰的“殖民掠夺”，用军事力量逼迫劳动密集型地区的人从事采矿业或种植业——往往只有强权，才能压迫劳工在薪酬低廉的情况下进行艰苦劳动，并把他们的回报控制在“温饱生命线”。
然而，这种攫取型增长是不可持续的；一旦耗尽了集中资源的潜力，经济就会陷入停滞。
因为它利好统治者，从而压制了创新，甚至由于经济权利集中导致贫富差距加剧。而包容型制度更利好人民，允许每个人充分发挥自己的个性与才华，并提供选择、试错、改进的自由空间从而诞生出更多“创新型破坏”：
这种创新往往会打破旧的制度和利益格局。新技术、新商业模式的出现会冲击现有的行业和利益集团。
虽然这种“破坏”会损害短期利益，但从长远角度看，这种“破坏”恰恰是经济增长的根本动力。
美国硅谷就是一个典型例子，它具备一种高度包容的制度环境，让许多新技术企业不断打破旧有的技术和行业格局，成为推动经济增长的重要力量。
创新意味着变革，而变革往往会带来权力重组，如果一个国家的政治制度和经济制度都是汲取性的，那么利益集团会竭力阻止任何可能威胁他们地位的创新。
因此，对于一个国家而言，国家进步和创新的根基在于包容的制度：政治权力和经济资源不应该让少数精英垄断，而是能为广泛的社会群体所共享；通过包容性制度保护创新者不被既有利益集团所阻碍，让社会具备更高的创新积极性。
正如书中说到的：“现代世界的人们必须认识到，创新创造才是通往新世界大门的钥匙。人们必须玩创造增量财富正和博弈的游戏，促进文明的螺旋上升，而不是玩没有增量财富创造的零和游戏甚至让财富毁灭的负和游戏，陷入无脑死亡循环的泥潭。”
02.
不是AI“高攀”诺奖，
而是科学需要AI
在现代科学研究的早期阶段，人类用望远镜仰望星空，通过了解天体系统的运行规律，构建出“万有引力”、“开普勒定律”等经典力学体系，以及支撑该体系的现代数学、物理模型。
如今随着人工智能的兴起，科学界正突破传统的工具、实验、理论及计算研究范式，成为推动科学发现和科技创新的新力量。
此时，AI就是上世纪的“望远镜”，并开创出新的学科——AI for Science （科学智能），通过人工智能来模拟、预测和优化自然界的现象和规律，培育出更多创新果实。
10月8日，美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿，通过“利用人工神经网络进行机器学习方面的基础性发现和发明”而获得了本年度诺贝尔物理学奖。
这也让获奖者辛顿坦言：“完全没想到！” 毕竟在大多数人心目中，这个奖项是关于探索时间和空间的本质，原子和电子的奥秘。
两位科学家把人类神经系统座位物理学的研究对象，并首次为脑神经构造了网络结构模型；
简而言之，就是让机器能在物理学框架下理解大脑工作原理，像人一样“联想”、甚至“识别图像中的特定元素”。这项技术构成了“机器学习”的基本思想，推动物理研究往更长远的方向地发展：
在物理学研究中，科学家们需要处理各种各样的粒子对撞数据，借助AI机器学习能更快更准确地找到目标粒子；
在天文学研究中，天文学家利用人工神经网络过滤干扰信号，获得关于黑洞的探测数据；
在医学成像领域，比如在进行核磁共振检测时，有些人可能难以长时间保持静止状态，在检测数据中会出现很多的干扰信号，我们可以利用人工神经网络过滤掉这些干扰信号，得到清晰的图像；
在材料学研究中，研究者可以将所需的性能输入人工神经网络，让它去寻找具有这些性能的材料……
如今，“机器学习”成为AI的代名词，我们熟悉的AlphaGo、ChatGPT、Sora都是基于人工神经网络理论开发的。AI正打破人类与机器人的边界感，以更多元的形式融入到我们的生活。从供给侧看，AI与各行各业的融合可以带来更大的应用潜力，为当下低迷的经济环境找到新的增长点。
END
此外，2024诺贝尔和平奖发给了日本原子弹爆炸幸存者组织（Nihon Hidankyo）。在这个大国竞争和地缘政治博弈加剧的“动荡变革期”，诺奖在以这种方式维护“核禁忌”——这是现代人类和平的先决条件，因为它摧毁的不仅是一个国家，更可能是我们的文明。
相较于以往深奥的研究成果，本届诺奖显得更加“接地气”，用物理学奖透露未来科技的发展方向，用经济学奖证明“包容的制度能帮助国家实现跨越式发展”，再用和平奖提醒世界大战带来的严重后果。一个国家、一个民族要想进步，更需要正视和肯定别人的成功。
面对这个纷繁复杂的世界，我们所需要的不仅是一个更包容的制度、更创新的范围；更重要的，是思想的“解缚”。
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