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主题:【原创】官三代和中国 -- 脑袋
家园博客 中国是团成功的迷雾,山里看不清,山外的也看不清

为什么中国就成功了,还成功到这种川宝吓唬选民你们选拜登就等着学中文准备投降吧。美国人搞不懂,中国人也搞不懂。观网Kris连线米尔斯海默的时候,这种一流美国的学者的傲慢仍然表露无疑。在中国内部,即使川建国这么努力,接轨,精美仍然是相当数量人,尤其是现在中高层骨干(60左右人)人口的思想钢印。捕杀竹鼠雷厉风行,而进

口海产品已经多次证明了新冠传染的危险性,但确不敢对进口食品提高限制标准。

然而中国怎么成功的那?未来会不会更成功?这现在完全是团迷雾,宏观理论上鲜有有效理论模型。基建狂魔,中国的工程能力现在大家公认,但支撑起高效率建设的奥秘是什么?按照科斯交易成本理论,企业规模扩大规模才能降低交易成本。但中国的各个局,各个建筑公司,剥开现代企业的外衣,内核实际是以包工头,同乡关系等为基础建构的用工体系。而且很多工程机械,包括渣土车,挖掘机等等,都是由很多零散个体各种产权所有者分散拥有。从理论上讲,完全按照现代企业制度的建筑企业或者按照苏式计划体制组织的各个局,哪怕成本高些,效率和能力应该更高。但实际结果就是,这套看似混乱,最终每一个小的工程标段都是由某个包工头的同乡工人,各种机械设备由形形色色所有者操作者临时拼合合作,反而拥有惊人的效率和专业性。人的劳动价值和专业技能实际被高效的货币化,被极高效率的分配。中国几千万农民工,一年把数亿吨钢铁,20多亿吨水泥,转化成了各种基础设施和高楼大厦。全球一半的钢铁,60%的水泥,每年变成了中国土地上的各种财富的基础。每年还至少有几百万中国农民工,基本还是按照这种人员组织方式,在全球进行各种建设。利比亚内战,3万多中国人撤侨,大部分也都是农民工。而利比亚才是一个600万人口的国家。卡扎菲的福利房,都是要靠中国工人甚至设备来建设。

但我们很难解释这种以包工头同乡为基础的组织模式到底先进在哪里。在我们今天说阿里的成功的时候,实际也离不开三通一达。而这几家快递,都出自桐庐一个县城。DHL之类,在高中生创办的顺丰,和这些甚至是彼此同学的泥腿子创办的快递公司面前根本在中国市场占不了多少份额。理论上,几百年前就解决科尼斯堡七桥问题的需要严密科学才能成功的快递运输业,在中国为什么反而是一群泥腿子做到了世界最强大高效的快递物理业那?三通一达在一开始是和邮政打游击的,而邮政的服务口碑,大家都知道。无论是苏联体系出身的邮政,还是市场化精锐的DHL, UPS等等,在中国都被泥腿子的三通一达,和顺丰,京东击溃。

而这些的根源,我们实际可以简单粗暴的认为来自联产承包制度。在苏式公有制古代王田制和传统中国小农和西方私有农场之间搞了个中间件。这都是摸着石头摸出来的四不像。中建X局,中铁X局,真正的底层的运行机制,并不是企业雇佣员工,购买设备,降低交易成本,而是和包工头,同乡为基础的用工,甚至不同地方各种人车设备灵活雇佣。真正按现代企业制度运行的设计,监查一类,只是真正干活人的极少一部分。

实际,如果有学者认真调研,反复琢磨,应该也能建立起模型。把为什么这种四不像有如此高的效率和为什么邮政和DHL都打不过泥腿子的快递解释出来。只是无论是学者还是西西河里的大牛,彭胖子把一切归因于中国盗窃,河里一批人把今天一切都认为是错误,恢复邮政的垄断服务是他们的理想,好像只有邮政提供快递服务的时代,是个美好的田园诗时代一样。因为这样,就不会有顺丰,三通一达的富豪老板,社会就公平了,进步了。

至于未来,实际我们应该看到知识生产知识的时代,就在高速走进。蒸汽机,内燃机,电动机,让人类可以用机器生产机器,把人类的体力改造世界的能力大幅度提升。而现在,以AI和大数据为代表,人类所有知识开始整合,被各种算法进行自学习,自演进,自发展已经是现实。alpha go在极短时间就学会了人类几百年的围棋各种定式等积累,并通过自博弈迅速的击败了最优秀的人类选手。而这种能力,实际在像材料科学研究,很多具体技术应用中也是类似的。在掌握基础物理化学数学等等各种知识后,在一个领域根据人类给出的需求进行自学习,自研究,甚至自动化试验,这将是真正知识生产知识的开始。科学基础的突破可能比较难,但技术应用的突破和效率会指数型爆发是可以预期的。与机器突破人类体力限制一样,基于巨大算力和超大知识库的AI将突破人类脑力限制,实现知识生产新知识。

而实现这一条,更强的算力,更大的存储,更好的算法是必须的。但更重要的,是人类所有知识,尤其是理工类科学基础知识和技术应用知识的全面整理和信息化。而这个时候,汉语的优势在AI中就会爆发。天文数量的总知识库汉语会小几倍,查询算法匹配速度可能会快几十倍。这些还都不构成真正差别。二维化汉语使得汉语在科学技术类文献里可以高效准确识别才是真正的根本。AI学习中准确判断mouse是鼠标还是小白鼠在一篇讲述如何用鼠标操作小白鼠新冠肺炎感染实验中CT截图的英文论文中,就可能是个极难的任务。这对算法的要求类似于能准确翻译人类的语言。而同样内容汉语论文,则几乎不浪费算力就可以解析。

而这种基础人类知识大库,一种语言取得优势后,会远比现在英语在人的应用中的优势大的多。一旦积累超过一个阙值,知识生产知识的速度和效率会开始指数狂飙。然后迅速反作用于机器生产机器的生产过程。这一点上,汉语知识库和汉语AI学习,推理,知识生产算法会有天然优势。在一次AI学习调用可能跨越多个学科,瞬间查阅万亿TB的人类理工类知识积累的时候,这种效率优势也会不断的指数放大。川宝说美国人都得说汉语,人家是认真的。否则,AI知识生产知识的时代,在技术层面美国会遭遇根本性落后。

所以,如果想清楚这层,美国现在拼死和中国全面决战,反而可能是理性选择。但是,我们要相信人性,人不到山穷水尽,不会改变自己。否定自己,太难了。

通宝推:红军迷,拿不准,kekepei,脑袋,达雅,秦波仁者,曾自洲,
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