洪明洲教授部落格

ChatGPT 

這是今年我在文化大學管理實務數位碩士專班【產業分析與創新創業】課程中指定同學參閱的播客(Procast)訪談的內容。訪問對象是許成鋼教授，主題是【從 ChatGPT 看中美人工智慧競爭】。許教授與我年紀相仿，他主修經濟，也與我的專長【產業分析】相似。我們人生都歷經一波波【產業創新與創業】，因而能對ChatGPT 這類新科技、新產業的勃興，提出較長時間軸的觀察。ChatGPT的風行，正好給我們發抒對人工智慧產業的一些看法。

這段訪談內容很契合我在【產業分析與創新創業】課程若干講授的專題，指定同學參閱，掌握內容思想，更容易進入我講授的課程材料。感謝袁莉小姐主持的【不明白播客】，除了廣播外，還有完整的文字稿，以下將文字稿轉貼到我的部落格，供學生參閱。由於我喜歡精簡準確的表達，若有時間我會將訪談內容再加修改、精煉(用粗黑體字再加底線標示)，同時配上收集的圖表，以利同學參閱。

許成鋼教授，1950年出生，倫敦經濟學院、長江商學院的經濟學教授。1991年獲得哈佛大學經濟學博士學位，2016年獲得首屆中國經濟學獎  ，曾在哈佛大學和中國社科院任職，曾任世界銀行和IMF的顧問，美國科斯研究所（RCI）理事、歐洲經濟政策研究中心（CEPR）研究員、香港大學經濟學講座教授。

【中國經濟專題】

許成鋼(訪談)：從 ChatGPT 看中美人工智慧競爭

採訪時間：2023年2月9日。採訪者：袁莉小姐

前言：

僅僅兩個多月前，OpenAI公佈了ChatGPT，這個人工智慧驅動的聊天機器人很快成為輿論的焦點，在兩個月之內用戶達到一億。網路上充斥著各種關於ChatGPT會如何引發下一場科技革命，顛覆商業、教育和就業。我看到一篇微信公眾號文章，題目竟然是《坐著工作的職業全都會被人工智慧消滅》。 

與此同時，中美之間的科技冷戰繼續加劇。用《人民日報》2月2日署名“鐘聲”的評論文章說：“美方不僅政治打壓中國高科技企業，還濫用出口管制，脅迫、誘拉一些國家組建遏制中國的小圈子。”

中國引發美國和世界的警惕是從官方媒體大肆宣揚“中國製造2025”開始的。這個2015年公佈的行動綱領，旨在自動化、晶片和自動駕駛汽車等工業領域確立中國的競爭力。​​

中國政府這個雄心勃勃的計畫和互聯網企業開發的大量AI應用引發了所謂中美科技之爭。但中美在科技創新上真是旗鼓相當的對手嗎？為什麼中國以舉國之力還是在晶片這些行業被美國卡脖子？ChatGPT這樣的應用為什麼沒有首先出現在中國？中國在新能源、電動汽車和電池技術這些方面的領先是否證明中國的制度也有其優越性？ 

今天我們再次請到斯坦福大學中國經濟與制度研究中心高級研究員許成鋼教授。許教授是經濟學家，但他對科技和AI也非常有研究。他​​1982年從清華大學機械工程系研究生畢業時，是該系第一個研究電腦輔助設計的畢業生。他對科學技術和創新的興趣也許和他父親，科學史專家、中國翻譯研究愛因斯坦第一人許良英先生的影響有一定關係。在八十年代出版的《科學技術簡史》中，許教授撰寫了《電腦與社會》章節，分析蘇聯和中國在電腦技術方面落後美國和日本的制度原因​​。從2018年起，他和團隊建立並持續更新中國人工智慧指數​​，把中國人工智慧專利被引用次數和人工智慧初創企業的融資規模和專利數量進行了國際對比。

訪談內容：

許成鋼照片取自天下雜誌662期

袁莉：許教授您好，您有沒有試用一下ChatGPT，您覺得這是一個什麼樣的產品，算得上顛覆性的創新嗎？

 許成鋼：

算是顛覆性的產品，我用它做過不同的事。一開始只是好奇去瞭解，瞭解之後，發現可以用，就在實際工作中用了。在實際工作使用，主要有兩個方面，一是翻譯，一是檢查語法。這是它實際的兩個長處。

翻譯方面，ChatGPT比起其他翻譯軟體有很大長處，翻譯整體準確，文字非常好，還可以檢查語法有沒有錯誤；它還會提供建議句子，告訴你，這個句子語法沒有錯，但不容易懂，有一個更容易懂的句子，這樣寫更好。多數情況下，它建議的句子相當確切，能夠把你原來要表達的東西，用相當確切的方式，換一個方式表達，一看更容易懂。

但是，很多人拿它當搜尋引擎，會出很多錯誤、很多笑話。它不是搜尋引擎。所以當錯誤地把它用作搜尋引擎的時候，它出錯的概率是相當高的。

 袁莉：那在您看來，它是一個什麼樣的工具呢？

 許成鋼：

ChatGPT還是一個非常初步的產品，至今也還是試驗性的，剛剛開始收費。實際上，它是要通過大規模的和用戶的交互來不斷改進的。基本上，它是一個輔助工具：語言的輔助工具。由於它背後是一個強大的人工智慧模型：GPT3.5，至今世界上最強大的AI模型，精確講，它是GPT 3.5引擎造出來的工具。我視它為引擎的介面。ChatGPT背後是一個運算力強大的引擎，這個引擎不光是能做這一件事，這是通用的人工智慧模型。所以有了這個東西做介面之後呢，還有各種各樣的複雜的事可以做。這個搜尋引擎在GPT 3.5的基礎上也是可以做的，只不過它現在沒有，所以它目前不是。但是它除了搜索以外，它也可以做計算，可以做其他的一系列的事。 

ChatGPT是以一個人的方式做成一個介面。以往電腦和人之間的介面是很困難的：第一個重大突破是蘋果，蘋果導入滑鼠——更早以前的介面是打字，（把命令）打進去，這就很困難——有了滑鼠以後，人和電腦之間的介面就變成了圖像。當你面對一個螢幕，在圖像(點選)，電腦與人就有自然的互動。

ChatGPT 3.5是重大突破，尤其在人和電腦、人和人工智慧功能之間的突破，讓人更容易與電腦交談、下達指令，要求電腦做出各種複雜的事。現在人們來聊天，人們以為它就是聊天（機器）。其實聊天，只不過是個試驗，就是來試一試這個東西能不能工作。以前也有聊天的機器啊，比如微軟的小冰等等，那些都是專門的聊天機器，應用範圍很窄很窄的一些試驗。而這個和它們最大的不同，是它是通用的。

袁莉：百度也說它很快就會推出自己的人工智慧聊天機器人產品。但是ChatGPT是首先在美國發佈，並且在兩個月之內用戶達到了一億。能否說明中美在人工智慧的應用競爭中，美國贏了這一回合呢？

 許成鋼：美國領先中國非常明顯，不光在這個範圍，基本上美國在所有範圍都保持領先，中國只在很特殊的一兩個領域稍有領先，但差距不大，比如圖像識別方面，美中沒有很清楚的差距，主要原因是，中國的圖像識別和員警(治安)系統綁在一起。員警系統投資量特別大、應用量特別大。任何技術要發展是離不開大量的應用和大量的投資。由於它是全國的員警系統、保安系統通通都用這個東西，人工智慧在全世界第一個最大規模的應用就是中國的員警系統的監視。這就使得中國在圖像識別方面是比較強的。除了這個以外，任何領域，中國都比美國落後。

 袁莉：您怎麼看百度也要推出的這個聊天工具？審查制度下的AI聊天工具能和ChatGPT競爭嗎？還是說，智慧審查將會是它的一個特色？

 許成鋼：中國在這個方面和美國競爭，有至少兩個方面的問題。第一是技術本身，因為百度還沒有出來，我們無法預先預測，但是可以猜測，百度幾乎沒有太大可能在技術上達到這個水準。什麼原因呢？因為前面提到，ChatGPT的引擎是GPT3.5，這個引擎百度沒有，那就造不出這個東西。

 袁莉：但是可以是類似的東西呢？

 許成鋼：

不是GPT3.5本身，而是具備達一水準的引擎，如果它有，人們會知道，如果它沒有，人們也會知道，因為能造出什麼樣的引擎，是產業大事，資訊必然公開。百度有水準較低的引擎，比如說GPT2.0，這是公開的，全世界都能拿到。GPT3.0就沒有完全公開，只發佈了一部分。ChatGPT就是使用GPT3.5引擎。

人工智慧的應用也不單純是引擎問題，如何使用這個引擎需要很多技巧。雖然在電腦科學、電腦工程上，看不到技巧這類論文，但是這些know-how、技巧、技能，只有幹的人才知道，不幹的人是不知道的。所以你怎麼弄的，你怎麼調的參數，（百度是不知道的）。所以我的猜測是，百度不太可能能達到這個水準。

 另一方面，如果(人工智慧的應用)在中國必須經過審查，中國就輸了。哪怕(中國政府)不對模型做篩選(審查)，但資料必須經過篩選(審查)。資料是否篩選過，模型出來的結果就不對了。我出於好奇，做一些試驗，提一些問題，如果用簡體字，獲得的回答都來自小粉紅的答案。GPT3.5是美國的模型，模型是中性的，沒有任何傾向，但是它在簡體字網路看到的文獻，幾乎通通都是經過篩選的，大部分文獻都是小粉紅，於是它學來的整套的語言、整套的表達方式，以至於你看著它像是有立場，其實它是個機器人，它沒有立場，但它表現得像有立場一樣，它就是黨的機器，不是AI。為什麼使用簡體字就變成共產黨立場，用繁體字就變成反共，因為機器學習的資料也構成人工智慧，因此百度的人工智慧，將是共產黨的機器，不是普世機器。 

袁莉：是的，但另一方面，我也想問您一下就是中國的很多互聯網產品也都是面臨著言論審查的，比如說微信、抖音、小紅書、豆瓣。但是如果僅從產品的角度來看，這些社交軟體的本身仍然是非常優秀的，不遜於西方那些對標產品。這種dynamics是不是也會轉移到AI聊天機器人上面？比如百度的AI聊天機器人（是否）可以擺脫言論審查的束縛，而把這個產品本身做好？（或者）中國的AI聊天機器人，會不會也像很多的互聯網產品一樣，只會是中國的？因為有牆，所以只會在中國使用、在中國流行？

 許成鋼：

中國對於言論自由的限制，造成這種結果。比如Google搜索在國內不能用，所以國內只能使用百度搜索。對比兩者，你會發現天壤之別。這就是為什麼做科學的、做工程的、做研究的人，基本上不使用百度搜索，必須使用Google。百度與Google搜索天壤之別。

抖音不像百度抄襲模仿Google，它是中國人創造的，中國有許多人才，遍及工程、技術、商業、..各領域。如果有個自由環境，憑著這麼多人才，可以在更多領域發展出來最先進的東西。過去在較開放的環境，大量的基本技術來自美國和其他發達國家，中國發展更多自己的應用。以ChatGPT為例，中國在基礎科學上，並沒有基本電腦工程上的突破。在電腦那一行裡，人們認為ChatGPT沒什麼、學理很一般，但是它作為一個產品與應用，就是個大突破。這個突破是建立在人們已經積累的大量、雄厚的技術基礎上，你將它的應用表達出來，讓普通人接近。抖音就是這樣，只是抖音對應的技術基礎沒有ChatGPT這這麼大，它往下能發展的，和ChatGPT不能比。ChatGPT往下能發展的幾乎無限，它現在才起步，還在試驗。

總而言之，任何重要的技術的產品發展，都離不開制度、離不開整個環境。當制度和整個環境有限制的時候，我們可以猜測，像抖音這樣在世界上領先製造出來並且全世界都在用的產品，以後很難再出現。它在過去出現，是因為過去的開放的環境。開放的環境一旦沒有了，這個東西就很難出現了。

袁莉：在我們進一步討論中美人工智慧競爭之前，您能不能介紹一下您和團隊建立的這個叫中國人工智慧指數，這個指數主要是衡量什麼的？你們的資料是來自哪裡呢？

 許成鋼：

這個指數是2018年開始做的，一兩個月前剛發佈第三個版本。這個指數試圖提出一系列的指標，用一系列的指標來幫助我們知道中國的人工智慧是什麼狀態，在國際對比的條件下，它跟世界上其他的領先的國家之間的差距是什麼。這是我們主要的目的。 

這一系列的指標，早期和斯坦福的人工智慧指數指標體系相似。斯坦福是作為科學和研究的領域，中國人工智慧指數更偏商業上的潛力：判斷誰會在商業上領先。這怎麼判斷呢？當這個東西是全新的，最大的突破還沒有產生，大的公司還沒有推出，怎麼去判斷呢？

 我的理論是：任何一個前沿的領域（東西還沒有製造出來，大家都在摸索），誰最有希望？基本上是兩個方面的因素，一是重要的專利在誰手裡。重要專利，就意味著不僅僅是講專利數字（多少），更重要的是那個專利本身真的重要。一個重要的專利可以超過一萬個不重要的專利，只看專利數量是錯誤，一定是要找出最重要的專利在誰手裡。最重要的專利是一個相當難判斷的指標，相對簡單的指標是專利的引用數。專利跟發表論文一樣，被引用得多，就證明這個東西的重要。

另外一個方面，就是經濟制度本身了。在摸索時期，摸索可以想像成下賭注：下10個賭注，還是下200個賭注。如果賭注很少，無論你事先猜得有多準，都不如多下賭注，下200個賭注出現一個成功，你就贏了。這個東西怎麼衡量？我衡量的方式是：用創投公司的天使投資和種子投資這兩類總數，兩者是一個很好的指標。我們用這個指標，再把專利的情況合在一起，就能看得很清楚。從這個角度看，中國實際上只落後於美國，如果度量方式再嚴格些，還會落後於英國、以色列。商業和應用上，中國並不列名世界第二。很多人認為，中國理所當然是世界第二，事實不是如此。這個領域正在突飛猛進大發展，中國未必排在第二。

ChatGTP的這個重大突破出現後，可以預料，它很快成為一個介面，這個介面會影響到整個人工智慧的爆炸性突破，中國很難跟上。此外，ChatGTP現在面對大眾，在媒體引起的影響特別大。另外一個非常非常重要，已經走了很遠的人工智慧，就是DeepMind，做過大量的科學研究。只有在下棋，中國能跟它對比，所有DeepMind做的科學研究上的重大突破，中國一個也沒有。這是非常重要的一個指標。這就是為什麼當人們單純看人工智慧發表的論文，中國在數量上世界第一，然後當你看引用量的時候，中國不在世界第一。總體引用量，中國可以是世界第一；但你看高引用量的高品質論文，中國落到世界第二；如果再看像DeepMind的純科學研究的人工智慧應用，中國一個也沒有突破？

問題核心在：科學研究機構是怎麼組織的，科學研究人員是怎麼工作的，他們之間是怎麼合作，又怎麼不能合作，以及你有多少原始想法？創新需要大量的原始想法，而不是只在既有框架下，邏輯推前一步，人力超前一步，以大量投入人力和資源來搶佔老二。真正最重要的是需要很聰明的人、很聰明的想法，很難用這些指標度量的，意味著研究機構要用什麼東西去掛鉤、來激勵，是不好用的。這些人，有自由的想像能力，彼此能自由結合，相互合作，最後才能有結果。還有你有很多很多的人和機構互相競爭，形成了競爭關係；而不是某個機構組織起來，合成了一個研究機構。任何的合成起來的機構，都很難工作。創新工作一定是自由的人自由結合的結果。

 袁莉：這和我們很多人自移動互聯網以來，對中國的科技業的發展認知還是有一些不一樣的。我自己從2015年到2018年，在《華爾街日報》寫中國科技行業的專欄，那時候差不多可以說是中國科技行業的鼎盛時代。有一段時間，騰訊、阿裡巴巴的市值還一度比肩Facebook和穀歌，中國的初創企業只要沾上AI、自動駕駛、半導體這些字眼，就很容易能夠融到資。中國的獨角獸，也就是估值超過10億美元的初創企業的數量一度也和美國不相上下，甚至好像有一段時間還超過去了。中國的企業和政府，當時都非常雄心勃勃，認為AI主要是靠資料，而資料的豐富性，沒有一個地方能和中國相比。那幾年特別時髦的一個口號是“資料是二十一世紀的石油”，我也寫了不少這方面的文章。所以挺有意思的，您剛才說的這些，可能是能說明雖然中國有那麼多大量的做AI的startup（創業公司），有那麼豐富的資料，但是ChatGPT這樣的產品還是沒有首先出現在中國。

 許成鋼：

人工智慧領域有三個決定性因素。(1)演算法，(2)計算能力，(3)資料。演算法是公開的，任何最新演算法在美國發表後，中國科學家們立即自動獲得。事實上，在美國的電腦行業和人工智慧產業裡，多數優秀科學家都是中國人，他們兩邊跑，在美國頂尖的大學和研究機構工作，同時還會回來，有人乾脆辭職回國。所以，中國當然掌握最先進的演算法。

計算力方面，它無非就是晶片，用進口就能解決，花錢而已。雖然中國無法自產晶片，只要沒有被制裁，計算力都可以搭配上演算法，中國不會脫軌，中國確有好幾年，超級電腦計算力在世界上都排到最前面。最後就是資料，中國的資料是全世界最多。如果這個條件也具備，中國在人工智慧的發展應該是世界最強的。

中國在這三方面都有實務上的缺陷，第一，演算法。演算法雖然是公開的，但是當它進入實際應用時，就各家本事，沒人會公開。你有多少能力解決問題，直接跟演算法綁在一起，演算法如何套用在某些領域，採用DeepMind做事，中國可能連門都沒有跨入。這就為什麼我在。例如採用演算法分析DNA，並不是只有指揮機械執行人工智慧演算法，搞DNA分析的人要和搞AI的人，一起合作操作演算法，這些演算法沒人會公開。同樣的，電腦科學的演算法是公開的，做成ChatGPT，它是不公開的，絕對保密。ChatGPT3.0只公開一個簡化版本，它的完整版本，微軟已經（通過）排他性取得。現在ChatGPT4.0馬上會出來，都是不公開的。所以演算法的公開，是在基礎研究階段，一旦過了基礎研究，進入應用階段，東西都不會公開的。一旦演算法達到不公開的關鍵階段，中美在人工智慧的差距會迅速拉開。

第二，計算力。在半導體發展被美國卡脖子後，中國的計算力就出現大問題。當計算力出大問題的時候，這個事兒就更不用談了。

第三，資料。中國是不是資料最多最好的國家？不是。因為資料有非常多、非常大的限制，如果體制上嚴格限制言論自由，資料就是扭曲的，嚴重扭曲的資料造出來的人工智慧，都是扭曲的工作。中國版本的ChatGPT是嚴重扭曲的ChatGPT，是小粉紅的ChatGPT。

 袁莉：那我們下面來說一下，現在AI技術發展到最近，大家又對AI非常非常地熱衷，（這個話題）非常的火，是因為現在又出現了一個競爭，是吧？不光是公司與公司之間的競爭，還有國與國之間的競爭。剛才您提到了一些，但是您能不能再跟我們稍微地捋一下，就是現在中國發展AI技術所面臨的大環境，和10年前中國發展移動互聯網的時候，面對的國際和國內大環境，有什麼差別？這些差別會對中國未來的發展有什麼影響？

 許成鋼：

中國發展AI技術面臨兩大挑戰，全是中國的制度限制了自己。第一是國際環境，過去中國與國際完全接軌，才帶來快速發展，互聯網、電子商務方面，完全不能離開國際環境。如果隔離了國際環境，電商、互聯網方面中國不可能這麼強。就像你剛才引用的那個數字，就是一度在許多方面都是國際領先的。我自己曾經在羅漢堂——阿里和螞蟻金服的羅漢堂，和他們工作過，親身體驗。當時的阿里和螞蟻金服在許多方面都是國際頂尖。由於親身體驗，熟悉內部人事，知道他們的工作、哪裡來，知道阿里和螞蟻金服跟國際大環境完全不可分，沒有這個國際大環境，就沒有人才，技術是靠人才帶來的。企業必須有發達國家的朋友，不能把發達國家視為敵人。

第二是私營企業，中國最發達的企業，沒有例外的全部都是私營企業，只有私營企業才能從事創新創業。從2018年以來，中國不斷打擊民營企業，2019年直接去打擊中國本土或國際上最領先的企業。私營企業被打擊後就是一落千丈。中國電商曾經是世界上最強的，現在把它們的市值全部加起來，不如美國一家電商公司的市值。市值一落千丈不是它們不行，而是國家制度在打擊它們，打擊整個商業，甚至是用國家力量在打擊整個技術發展，將技術根底全部釜底抽薪。

有人說，用舉國之力來發展(技術)不是更強嗎？那好，看看實際上舉國之力的成果，有沒有做成功的？半導體方面顯然就沒有做成功。

人工智慧方面呢?有一個例子，叫做北京智源人工智慧研究院BAAI。早在2021年，BAAI向全世界宣佈製造世界最強的AI Model，它拿物件和GPT的3.0去競爭，說它是世界最棒的，但直接對比的物件是Google AI模型。通常AI模型的參數越多，模型越複雜，能力就越強。Google是16,000億的參數。智源的模型叫做悟道。（官方）說悟道有17,000億個參數，用中國最大的超級電腦作運算，（官方）說它是世界第一，可以聊天，什麼問題都能靠它解決，是超級的、通用的。但從2021年宣佈至今，沒有人用它，沒有見到有任何影響，兩年就過去了，什麼都沒看到，這就是問題。

北京智源研究院BAAI就是舉國之力，我親自作一個ChatGPT測試，問ChatGPT，認識不認識悟道模型，它說熟悉悟道模型。我說你與悟道模型誰強。它說，我是open AI製造的，我們倆是同一類，同是世界上最大的AI模型。我問誰強？它說這沒法比，它列了四個方面（的異同），都很確切，它拒絕直接對比，各做各的，不比。

我問，你知道不知道智源公司？它回答：熟悉BAAI。我問：BAAI 和Open AI怎麼對比?它回答，兩家都是專門做人工智慧的公司，但兩家公司不一樣。它說，Open Ai是私營公司，智源是舉國之力的公司。

 袁莉：它這麼回答呀？哈哈。

 許成鋼：(以下內容涉及模型建構，許教授的原始語句不易讓人瞭解，我幾乎使用我的概念予以改寫)

是我翻譯的。它說悟道出自國營企業，國家力量養育。自已出自私營企業(Open AI)，必須集中力量做應用，公司要出產品，我就是它的產品，我們什麼都弄，產品非常寬，志氣非常大，下面就不說了。

所有創新最後都要看結果，不是看你聲稱模型多大，BAAI 的悟道模型宣稱有17,000億個參數，但是至今看不到任何應用，沒人來使用。ChatGPT有1700億個參數，參數是悟道的1/10。這個數字是什麼意思?白話講，Open AI的ChatGPT是真參數，但是有些模型的參數不都是真參數。

我用白話說明真參數的意思，Google名義上有16,000億個參數，但實際上它大部分參數是固定常數，不是靠AI調出來的。猜測悟道模型很多參數不是AI調出來的，ChatGPT的參數卻都是AI調出來的，我稱它是真參數，所以兩種模型不能拿來對比。模型的參數如果不是用AI公式去推估計算，而把它固定下來，模型等級就沒有那麼高。使用真參數發展人工智慧模型需要有不同的組織結構、不同的人才，用很聰明的方法做事，不是只花錢，把規模做大而已。

 袁莉：那我剛才去搜了一下。北京智源人工智慧研究院，它的核心團隊和學術顧問委員會都是好像在業界還是挺有名的一些人。可是……我也不知道，總之就是確實是舉國之力。

 許成鋼：

這就說明問題。比如Open AI的團隊，ChatGPT流行之前，都不是明星人物，都是年輕人。蘋果出名之前，Steve Jobs根本不出名，卻做出一件一件創新產品。谷歌創始人也很年輕，創業階段都沒沒無聞。Facebook情況也一樣，創辦人是年輕無名小卒。但，年輕無名小卒才敢於冒險、創新，年紀大的人只想維持現狀，不想再冒險、創新。

 袁莉：那我們就正好就接下來可以討論一下這個舉國體制啊。就是習近平他是說：“要加快科技自立、自強步伐，解決外國卡脖子問題。首先是健全新型舉國體制，強化國家戰略、科技力量，優化配置創新資源。”這個我還寫過一篇專欄，去年。我挺好奇，就是用舉國體制來發展科技，是否有過這個成功的案例呢？

 許成鋼：

這看什麼領域。在一個有固定目標的領域，抄襲、模仿很容易，大量調集資源去抄襲、模仿的舉國體制，很容易成為贏家，尤其目標不是快速移動，舉國體制很容易調集資源去追趕，很快可以追上。但是，如果在創新前沿上，沒有固定目標，需要不斷摸索、探索，舉國體制就不管用了。

不可能的原因非常簡單。第一，任何要探索的東西，在沒有結果出來之前，沒有人知道，也沒有人能知道誰能探索出來、能探索出什麼東西。以人工智慧為例。很長時間裡，很多人認為，自動駕駛是人工智慧下一個實際應用的突破。現在這個目標破滅了，因為創業家太輕忽自動駕駛商業化的難度，在擠滿人的路上自動駕駛車子 ，絕不同於自動駕駛飛機那樣簡單，它的難度近期很難突破。所以，過去有些公司砸錢去開發自動駕駛，只積累一點知識而已，這些公司開始從這個領域撤退，造成矽谷大規模裁員。早先大家拼命在這領域競爭，現在承認失敗了，事先沒人知道它會失敗。如果用舉國之力去搞自動駕駛，等於進了一個死胡同，資源全砸在裡頭，舉國之力全部都浪費了。

即便在資本主義世界，了不起的創新多數出自新創公司，而不出自大公司。比如ChatGPT重要的開發人員是從Google出來的，為什麼他們不留在Google呢？當年蘋果推出圖像介面的電腦，也是新創公司，但這技術是從Xerox（施樂）公司學萊的。當年Xerox公司的技術人員開發出這個東西，很了不起，但是他們的老闆不認同這個東西的價值，所以將這技術壓倉庫裡，沒有商業化。直到Steve Jobs把它給弄（成功）了。

所以，Xerox公司埋沒圖像介面技術的設計人員，由於大公司的主管看不上部屬設計出來的技術，人才就被埋沒，產品也不會開發出來，機會反而留給Steve Jobs。

另外一個例子就是半導體。半導體，這個大家都知道Intel公司。Intel公司的這群人真正的技術上的重大突破，獲得諾貝爾獎的，是在AT&T的貝爾實驗室，不是Intel公司。但是為什麼在AT&T的貝爾實驗室可以獲得諾貝爾獎，不能造出半導體來呢？因為AT&T作為一個大公司，它有它的這個主張，它有它的做法。他沒有看得起這件工作，所以這些人就辭職跑到矽谷來造了一個Intel，才有了半導體的大發展。

所以，這是基本規律：一個完全未開發的領域，沒有人知道它的樣貌，連發明的人也不知道，他們所在的公司機構也不知道。創新最後能不能商業化，靠探索。只有在自由的社會，人們可以自由探索，且有探索機會，資本與技術都可以自由流動、不受黨的控制，創新才能發展。這個基本規律解釋了：為什麼歷史上每一次產業革命只在某個制度下才會發生，卻不發生在另一個制度上。這個制度也不是一般資本主義社會，而是英美的資本主義社會。只有英美的資本主義社會才有產業革命，其他的社會不容易發生。

 袁莉：那你能稍微說一下為什麼？就簡單說一下。

 許成鋼：

因為這個制度給人自由探索的機會，資源配置有最大程度的自由。英美式資本主義和社會的資源配置靠證券(資本)市場，證券市場支持風險投資，風險投資必須靠證券市場才能發展。

中國曾經有過很風光的風險投資熱潮，它們製造很多優秀的新創公司。這些風險投資背後，靠的是香港的證券市場和美國的證券市場，但不是中國的證券市場。當政府把大環境搞壞的時候，真正能起作用的風險投資就退出市場。政府把大環境搞壞，還在舉國之力，就會擠壓風險投資能夠運作的空間。沒有風險投資的參與，政府的舉國之力，等同舉大公司之力，不易有重大的發明創造，反而是障礙。

日本和德國是以銀行為中心的資本主義社會，首先社會是自由的，但在資源配置效率上比不過英美社會，不過各類資訊可以在它們的社會自由流動，它們具有緊跟英美發明創造東西的優勢，能創造出大量互補性產品，而這些互補性產品都是市場上不可缺少的，日本和德國組成另一個不同的創新世界，它們資源能力彼此互補，形成競爭力很強的國家。

所以不要很狂妄的以為自己靠舉國之力會變成老大。實際上你根本連老二也都談不上。就是日本跟德國的這種老二，你都跟他差距還很大的。就是不要很狂妄以為你要跟老大去對比了。就根本都是連這個事情都沒搞清楚，根本沒搞清楚這世界上怎麼回事，科學、技術、商業是怎麼發展的，是沒搞清楚。

 袁莉：那您怎麼看就說中國追求核心技術自主，這個有沒有可行性呢？就是有沒有一個國家實現了核心技術自主，美國算不算呢？

 許成鋼：

產業界核心技術一直都在變動，不存在一個固定的核心技術。比如說第一次產業革命，核心技術是蒸汽機。這個核心技術，英國人並沒有嚴格保密，所以英國人的核心技術很快就轉給德國人了。第二次產業革命，核心技術是電力和內燃機、化工。電力方面美國遙遙領先，它就是大家都知道的愛迪生事蹟。從科學和工程實際成就來看，愛迪生在科學上的貢獻不如他在工程上的貢獻。工程上最有貢獻的是特斯拉。特斯拉電動車就是用了他的名字。而特斯拉不是美國人，他來自歐洲。為什麼歐洲人移民到美國發揮他們的貢獻？因為美國的制度吸引這些歐洲人，更願意到這裡發揮才能，所以他們離開歐洲，跑到美國。所以很多（儘管）當時美國的科學研究是落後於歐洲的，但是為它的制度吸引移民到美國發揮所長，很多了不起的發明自然就在美國，讓美國啟動第二次產業革命，科技從此跑到前頭。

 第三次產業革命就是電腦這些，更是美國更強。那麼英國也是發明電腦的國家，世界上的第一台電腦，實際上是英國，是圖靈造的，當時是為了破譯密碼，只不過是因為保密，所以它這個東西沒傳開。然後這個公認的第一台電子電腦是美國造的，那麼就是二戰的末期。那麼所有的這些東西，第一台電子電腦製造的時候，很快就獲得了這個馮·諾依曼的重大的幫助。所以，這個最早的電腦結構也叫馮·諾依曼機器。而馮·諾依曼是匈牙利人，也不是美國人啊。為什麼匈牙利的猶太人跑到美國去呢？那不就是因為你歐洲迫害猶太人，就人家都要逃走了。這就是原本可以在其他的地方工作的人，那麼他就是要逃到那個地方去才能工作。

 所以，所有這些都告訴你，這個制度起的作用。還有就是第三次產業革命產生在美國，其實裡面最大最大的那個因素，是半導體。半導體，因為時間原因，我們今天就不展開半導體了。但是實際上這個半導體的產生本身就是兩個制度之間的競賽出來的結果。因為蘇聯也在攻半導體，美國也在攻半導體，歐洲國家也在攻，但是第一個是美國把它攻下來了。

攻下來的原因就是我前面講到的，就是雖然在物理上人們認為這個東西將來很可能成為一個新一代的電子器件，具體是哪一種半導體，用什麼技術，怎麼實現，沒有人知道。所以一切都是沒有人知道的東西。於是呢，你就變成了舉國之力的蘇聯，和分散的每一個（力量）自己自行其是的美國，兩個的對比。自行其是的美國就好幾十個，裡面大部分都失敗了，個別的就成功了。所以這個剛才我們提到AT&T的貝爾實驗室獲得諾貝爾獎，獲得諾貝爾獎的原因就是它最後弄成了。弄成了它是碰巧的。別人都在弄，很多很多學校都在搞，麻省理工學院也在弄， CalTech也在弄，很多地方都在弄，別人沒有弄成，他弄成了。他就得諾貝爾獎了。

那麼這個蘇聯也在弄，而蘇聯是舉國體制，政治局是要指導的，那麼你政治局調動資源、優化資源、舉國之力，你最後就搞不出來。那最後蘇聯連追都追不上。他不但是最早前沿弄不出來，最後別人弄出來以後，他去追他都追不上。為什麼追不上呢？因為這是移動目標。就不像原子彈，它是一個相對比較靜止的目標。因為它能炸就行了，沒有人不斷地去改進。這個半導體這個東西是移動的目標。人家移動的速度比你追得都快。所以蘇聯到後面的垮臺，直接是跟它這個東西相關。它舉國之力，它不是一個國，它是舉社會主義陣營之力，它是蘇聯加東德，加上捷克斯洛伐克，加匈牙利，加所有的他的力量，全部放在裡頭，想辦法獲得美國的機密，然後想辦法解剖他們的各種產品。那麼，他們的物理學家是遠超過中國的物理學家，他的物理學家裡，若干個是得諾貝爾獎的。然後集中他們的所有力量去搞。實際的情況就是它追上的速度慢于對方的發展速度。那麼，這就是它的實際情況。歷史上的例子告訴我們，舉國之力追不上自行其是的自由發展。

 袁莉：現在有人說美國也搞這個舉國體制，就比如說美國也給新能源汽車產業提供補貼。您怎麼看這種說法呢？

 許成鋼：

我認為從這個創新的角度講，這都是錯誤做法。如果它的目的只限制於環境保護，為了環境保護有意識的朝一個方面集結，那是另外一回事。這就是經濟學上是有討論的，就是說你存在很大的外部性的時候，有正的外部性的時候，那麼你採取某些措施來補償那個外部性，使這個行業變大，那麼是有好處的。但如果是從這個創新的角度講，創新使用政府干預的方式，都適得其反，創新，政府管不了。就是政府唯一可以做的事兒就是提供資源。然後這個資源，政府一定不能管。就是資源從政府出，但是一定不能由它分配。政府來分配就完了，這個創新就弄不了。

 袁莉：那我們說一下這個新能源這方面，因為中國經濟現在最大的亮點吧，可能要算這個新能源啊、電池技術和電動汽車了。我和國外的這些人一聊，他們也覺得中國在這些方面都非常厲害，就是技術方面還有製造方面都很厲害。這能否說明中國的舉國體制也有它的那個優越性呢？就是中國企業的這個創新性並不差？

 許成鋼：

這個實際上仍然是和過去存在的國際大環境在一起。因為這個所有的新能源和這個電池的這個技術，基本技術全都不來自中國自己，基本技術都是國際間的，都是發達國家發明的。那麼在這個國際大環境非常好的情況下，那麼是由有能力的國家裡邊的最好的公司，有這個能力發明，然後中國有能力把這個技術拿來用更低的成本大量製造，變成一種國際間的合作。那麼在這個背景下顯得中國非常強。但是你一旦把這個國際大環境破壞之後，技術來源我們就不知道了。當然，由於這個東西是和軍事無關，如果人們認為和國家安全無關，那麼這個技術沒有卡斷。那麼如果這個國際間的最先進技術仍然源源不斷到了中國，那麼中國呢，仍然還有它的能力。

就是所謂的，它這個舉國之力、大規模的資源配置，其實不是靠它摸索，其實它的優勢就在於那不是它摸索來的。如果靠它去摸索，這個辦法就是不行的。那麼由於不是靠他摸索，是別人摸索了，然後它來造，那它這個就優勢就顯出來了。但是問題就是當這個國際大環境變化了之後，如果人們認為這是關係到了國家安全，那麼這個技術不再這樣流動了，這問題馬上就來。

比如說吧，電池，實際上現在大規模製造的這個電池技術很快就要落後了。就是說，現在它有能力大規模製造現在的技術的電池，一旦這個電池技術已經落後被淘汰，那麼它這個大規模的製造，在國際間就已經沒有了市場了。那麼可能就最後就變成了中國的市場跟世界分開，然後世界上使用高效率的，中國使用低效率的。這個可能性是非常大的，哪怕就是在這個鋰電池的範圍內，現在特斯拉就已經宣佈了它的電池獲得重大突破。那麼，當它的電池獲得重大突破的時候，它會把這個電池製造的秘密跟中國分享嗎？它只要不分享，呵呵。

 那麼實際上，有好多個其他的因素，我們剛才在講這種自行其是的、自由的發明創造的這個制度。好多的其他的電池都在發展中，新的東西層出不窮，很快這個技術就會變。那麼關於這個問題，實際上我早在三四年前和陳清泰先生討論過。陳清泰先生是中國的汽車製造業非常重要的元老人物了，曾經負責過中國的體改委。我就談到這個問題，他說他一直很擔心，他跟我的這個想法是一樣的。他一直很擔心這個，一旦技術變化，現在的舉國體制怎麼辦？那麼實際上呢，就是關係到你的目標是一個固定目標，還是一個移動目標？然後是移動的目標的話，移動有多快？當這個移動目標移動速度非常快，當它出現這種顛覆性的基本變化的時候，那你國際關係搞壞了，你就沒有辦法。

袁莉：我再問您最後一個問題吧，就是因為我們這個是中國經濟的系列。中國現在的面臨的這種國際環境，就是中美科技上的脫鉤，還有美國對中國在科技上的，可以說是有很多禁運這樣的東西。再一個就是中國國內的這種對於民營企業最近幾年的這種變化，當然最近就是中央政府開始就是說要復興經濟，然後對這個民營企業百般示好。我想問一下就是這樣子下去，一個是說對中國的科技創新會有什麼樣的影響？再一個就說，這樣下去，對中國經濟未來的這個發展，宏觀上會有什麼樣的影響？

 許成鋼：

實際上呢，就是早在幾年前，就是國內不斷地從中央政府的角度在講，中國的經濟增長要靠提高效率，當時喜歡用的這個詞叫TFP，全要素生產率。

 袁莉：對對，我從來沒搞清楚是什麼意思。

 許成鋼：

其實它不應該用這個詞，這個詞用錯了。因為這個全要素生產率裡邊帶著制度、帶著管理方法，不光是科學技術，不光是工程技術。它這個根本概念搞錯了。但是他們想說的是這個技術。

首先從這個中國經濟是否可持續發展的角度說。其實中國整個的經濟距離發達還差很遠，就是中國的勞動生產率還非常低，而跟歐美相比，（是對方）1/8，1/6這個之間的關係。就是當它的勞動生產率如此之低的時候，實際上它為了經濟的持續發展，它最應該關心的不是前沿的技術，因為它離前沿遠的很嘛。你還是應該想辦法模仿歐洲的、日本的、韓國的、臺灣的，你去模仿他們，而不是想辦法創新，因為創新很難、很難。而且中國沒有那個制度。

這個是一個基本判斷上的基本錯誤。就是它誤認為，它是世界老二了，它誤認為它要變老大了。然後它誤認為它要在所有方面跟這個老大來對比。它不知道它的差距有多大。它不知道中國的窮人有多窮。就是你必須要先看到中國的窮人有多窮。如果我們把絕對貧困線使用通常國際上的標準，中國有五億人在絕對貧困線之下，用國際通用標準，而不是使用專門給貧困國家使用的標準。通用標準意思就是讓人稍微有一點尊嚴，你五億人生活得沒有尊嚴。你窮到這個程度，你需要的是非常非常基本的，像歐洲的技術，像臺灣的技術，像韓國、像日本的技術，你能像他們那樣，你就能把你的人均GDP的水準從現在的樣子抬高到美國的一半。現在是美國的1/4、1/3的水準。

那現在，我們可以看得很清楚，在這個18年、19年、20年這一段時間，猛攻中國的民營企業，尤其是中國民營企業的最先進的企業。這一番的猛攻之後，實際上你已經把中國民營企業搞技術創造，在技術創造、在這個創新上面大規模投資，已經釜底抽薪了。因為任何的創新都意味著很高的成本和很高的不確定性，是冒險的。就是本來就要冒險，然後你在政治上給人家來了這麼大的風險。而且這個風險是相當確定的，就是說這個打擊是很確定的。那你如此打擊之後，那麼誰還願意投這種長期的（領域）？

 其實還有另外一個領域，今天沒有談的，就是製藥業。中國的製藥業是非常非常奇特的一個行業，因為全世界的製藥業，只要它叫做製藥業，製藥業的研究與開發的投資占它的那個銷售額的那個比例啊，都是什麼1/3啊，什麼1/4啊，就是非常大的比例。而中國的所有的製藥廠，它的研發占它的銷售比例都很小很小。所以什麼意思呢？中國沒有能力製藥的。這就是為什麼這次新冠實際上是暴露了一個重大問題，就是中國製造不出來好的疫苗。中國的製藥業是很差很差的。就是好的疫苗造不出來，因為長期的、沒有足夠的研發的投入。那麼我們剛才講了，你本來就很弱呢，你現在又這一通的打擊，使得人們不敢在研發上面投入。那你最後只剩下舉國之力，所以這個舉國之力弄不了的。

 袁莉：但是這樣長遠的來說，對中國經濟是一個什麼樣的影響呢？

 許成鋼：

長遠的說，實際上蘇聯就是一個好的例子。就是中國現在的水準比當年的蘇聯還差得遠了。當年的蘇聯是已經超過了美國的人均GDP1/3的水準，略略超過。中國現在比那個時期，還有顯然差距，還沒追到就已經增長速度下來。蘇聯是追到了1/3了，就追不了了。就說為什麼蘇聯會垮臺呢？就是因為它再追也追不上去，就想辦法改革。改來改去，最後他們的改革派們得出了一個結論，說改的只能是這個制度，在這個制度下，沒有改革可以做了。人們都有這個結論，就不是光蘇聯，整個的蘇聯的、東歐的國家全部改革的人都出來了這個結論。所以，中國要看的例子就是蘇聯，所以中國現在的增長速度大幅度的降下來，實際上就是不會再上來了。它會有短的時間的小的波動，但是整體上它只能是越來越低了。原因就是因為它這個制度阻礙它的發展。

 袁莉：真的是，不是太乐观。接下来就是我们请每一位嘉宾推荐三本书或者是影视作品，您有没有什么推荐？