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日本內閣審議通過2026年度預算——確保 “科學復興” 費用,文科省獲撥5.8809兆日元創歷史最大增幅
日本政府內閣會議審議通過了總額為122.3092兆日元的2026年度預算案。文部科學省的2026年度預算案為5.8809兆日元,較前一年增加了3715億日元,增長率6.7%,創歷史新高。為了重振日本在基礎研究和學術研究方面的往日雄風,涉及第七期科學技術與創新基本計畫核心的 “科學復興” 預算達到了2.35兆日元,較上一年度增加290億日元;再加上4774億日元的補充預算,可以說在預算規模做到了與啟動第七期科技計畫相匹配。日本內閣府預算案中,“科學研究費補助金” 預算為2479億日元,較前一年增加101億日元。科研費在學術研究中的重要性不言而喻,但在第6期基本計畫實施的5年間,雖然有補充預算,但僅比初始預算增加了2億日元。此次的預算增額超過100億日元,還是15年來的首次。預算案更加重視能夠帶來研究突破的創意,著眼於推動既有學術體系的變革。在 “挑戰性研究(萌芽)” 項目中,設立了鼓勵青年研究人員積極挑戰的青年支援強化專項(65億日元);同時,為加強研究的國際合作計入了7億日元預算,為了提高在“基礎研究B”中獲得高度國際評價課題的採納率,撥款28億日元。此外,通過300億日元的補充預算,將學術變革領域研究B和基礎研究S的費用基金化,進一步充實對國際先導研究等項目的支援,從而強化研究的國際性與挑戰性。國立大學的營運費交付金預算達1.0971兆日元,較前一年增加188億日元,創歷史最大增幅。補充預算也規劃了421億日元,在物價和人工費持續上漲的背景下,支援各大學確保優秀人才和實施教育研究活動所需的經常性經費。此外,廢除了“使命實現加速化係數”(約100億日元),該係數原為每年自動按一定比例從各大學財源中扣除相關經費,用於教育科研組織建設的費用。此外,預算案還撥款193億日元,用於推進以 “AI for Science” 推動科學研究創新;並結合1143億日元的補充預算,著力開展發揮日本優勢的跨領域、跨組織 “AI for Science” 先導性落地應用。針對以國立研究開發法人理化學研究所(RIKEN)為核心推進的面向科學研究的 AI 基礎模型(TRIP-AGIS)的開發與共享,預算案撥款25億日元(另有28億日元補充預算)。通過與在特定科學領域具有優勢的其他研究機構開展合作,利用基礎模型對科學研究資料進行追加訓練等方式,開發麵向特定領域的科學研究 AI 基礎模型(科學基礎模型),以及連接科學基礎模型與研究人員的 AI 智能體;同時,建設適用於科學基礎模型開發與運行的最優網路環境。此外,還將與美國的AI for Science 核心機構——國家實驗室開展深度合作,力爭在全球率先開發科學基礎模型。通過向產業界和學術界廣泛開放其應用,推動多領域科學研究的創新發展。在不同領域的AI for Science方面,為材料研發領域關改革撥款49億日元(補充預算1億日元),為生命科學領域的研發撥款97億日元(補充預算44億日元)。為了建成彙集最尖端研究裝置、高端且高效率研究環境的基地,引領符合AI時代的研究系統變革,預算案為大規模整合研究系統建設先導項目撥款2億日元(另外新增補充預算42億日元)。此外,為了刷新日本的基礎性研究,建成能夠讓全國的年輕人及其他研究學者享有挑戰機遇的研究環境,在補充預算中撥款530億日元用於推進尖端研究裝置和儀器的整備、共用及高度化的“尖端研究基礎刷新事業(EPOCH)”。預算案撥款8億日元(另有補充預算47億日元)用於建設能確保生成式AI模型的透明性和可靠性的研發基地。為確保生成式AI模型的透明性和可靠性,將在日本國立資訊學研究所推進建構有關研發所用的基礎模型,進行有關透明性、可靠性及社會融洽性以及模型高端化等的研發。此外,在基於人工智慧、量子技術、材料、健康與醫療等國家戰略的研究開發方面,也進行了相應的預算撥款:為支撐顛覆性創新,強化人工智慧研究開發能力,撥款155億日元(補充預算75億日元);為“光・量子飛躍旗艦計畫(Q-LEAP)”撥款45億日元(補充預算9億日元);為推動材料創新,強化材料創新能力,撥款181億日元(補充預算45億日元);為實現下一代醫療的生物銀行活用計畫,撥款41億日元(新設項目,補充預算43億日元)等。 (客觀日本)
思想史|經濟學家的優勢地位來源於什麼?
原標題:The Superiority of Economists作者:Marion Fourcade, Etienne Ollion, and Yann Algan來源:Journal of Economic Perspectives—Volume 29, Number 1—Winter 2015—Pages 89-114譯者:Wittt社會科學領域存在著一種隱性的等級秩序,而經濟學似乎佔據著主導地位。首先,經濟學家們自視處於學科層級的頂端或近頂端位置。21世紀初的一項調查顯示(科蘭德,2005),頂尖項目中77%的經濟學研究生認同 “經濟學是社會科學中最具科學性的學科” 這一說法。大約15年前,理查德·佛里曼(1999,第141頁)在本刊中推測了這種信念的起源。他的評價直言不諱:“社會學家和政治科學家的分析工具不夠強大,知識儲備也不如我們——至少我們是這麼認為的。從研究生入學考試(GRE)成績和其他標準來看,我們領域吸引的學生比他們更優秀,而且我們的課程對數學能力的要求也更高。”乍看之下,學術勞動力市場似乎印證了經濟學家對自身更高地位的判斷。得益於瑞典銀行向諾貝爾基金會提供的捐贈,他們是唯一擁有“諾貝爾” 獎項的社會科學家群體。根據美國勞工統計局的資料,經濟學家在美國文理學部的薪酬水平名列前茅。事實上,正如佛里曼所寫的那樣,他們 “收入更高,職業前景也更好”,甚至超過了物理學家和數學家;只有電腦科學家和工程師的薪資水平更勝一籌。與理論科學和人文學科的許多學者不同,許多知名經濟學家有機會通過諮詢費、私人投資與合作以及擔任企業董事會成員等方式獲取額外收入。例如,韋爾(即將出版)提供的相關證據表明,金融和產業組織領域的經濟學學者,其40%的收入來自諮詢活動——要麼是為企業(金融領域)提供諮詢,要麼是為政府(產業組織領域)提供服務。2010年,紀錄片《監守自盜》揭露了該領域一些最傑出學者與華爾街金融圈之間利潤豐厚且可能存在縱容關係的內幕。經濟學家(尤其是頂尖大學的經濟學家)優越的經濟地位,再加上該學科對量化推理能力的重視(這種能力被廣泛視為更高智力水平的標誌),無疑是他們常常對其他形式不夠規範的社會科學抱有輕視態度的原因所在。但社會科學各學科之間關係疏遠還有其他原因。首先,各學科的社會構成存在差異。個體對不同學科的選擇在很大程度上受到社會屬性的影響。例如,與物理學、哲學類似,但與社會學形成鮮明對比的是,經濟學是一個男性佔絕對主導地位的領域(見圖1)。因此,跨學科關係不可避免地受到更廣泛的性別差異、階層分化和不平等模式的影響。儘管我們缺乏關於美國社會科學家社會出身的可靠比較資料(但可參見布林迪厄1984年和勒巴倫2000年關於法國的研究),但我們可以推測,不同學科當前物質條件的差異,也導致了學者們在生活方式、世界觀方面的顯著不同,以及學科間關係的緊張。其次,二戰以來,社會科學領域經歷了快速的人員增長,這導致了學科內部的分化和高度專業化(阿博特,2001;弗蘭克、加布勒,2006)。這一過程掩蓋了它們共同的起源——19世紀,歷史學和道德哲學催生了政治經濟學(關於美國的相關討論,參見哈斯克爾,1977;羅斯,1991),而20世紀初,美國社會學在一定程度上脫胎於經濟學(揚,2009)。在本文中,我們將從四個具體維度探討經濟學與其他社會科學之間不斷變化的關係。首先,我們將闡述經濟學在美國社會科學網路中的相對封閉性及其主導地位。儘管所有學科在某種程度上都存在封閉性——這是學術分工日益細化的典型結果(雅各布斯,2013)——但這一特徵在經濟學中表現得尤為突出。其次,我們將分析經濟學學科內部顯著的等級制度,尤其是與其他社會科學相比而言。該領域最具影響力的學者所擁有的權威,既促進了學術上的凝聚力,也推動了對學科內部事務的積極管理,這在其他學科中鮮有匹敵。第三,我們將考察二戰後經濟學領域附屬機構網路的變化,重點分析高等教育領域的變革(最顯著的是商學院的興起)和經濟領域的變革如何推動經濟學向商業主題(尤其是金融領域)轉向。最後,我們將對經濟學家的物質狀況、世界觀和社會影響力進行一些探討,這些方面也使他們區別於其他學術同行。綜合來看,這些特徵有助於解釋經濟學家的學術自信,進而解釋他們在公共政策事務中直言不諱的主張。當我們提及“經濟學家的優勢地位” 時,這一雙關語既具有描述性目的,也具有解釋性目的。經濟學在學術學科中佔據著獨特的位置。其特點包括:與形式化方法的使用相關聯的深遠科學主張;自上而下對學科的嚴格管理;市場(尤其是有權有勢的富裕群體)對其服務的高度需求;以及豐厚的薪酬回報。這種社會優勢地位也滋生了經濟學家的自信,使該學科能夠長期保持相對的認識論封閉性,並催生了一種自然的特權感。儘管經濟學向傳統上不屬於其研究範疇的社會科學領域進行的 “帝國主義式” 擴張,引發了一些與非經濟學學術成果的互動,但這種交流模式仍然存在嚴重的不對稱性,進而招致了不滿和敵意。同時,經濟學家的獨特地位賦予了他們改變世界的非凡力量,但當事情出錯時,他們也更容易面臨利益衝突、批評和嘲諷。封閉性二戰後,社會科學各學科的學術發展軌跡出現了顯著分歧。經濟學早已脫離其歐洲大陸的起源階段,不再注重歷史研究,轉而效仿自然科學中的典範學科(如物理學)(米羅夫斯基,1989)。與更具文學性的前輩不同,現代經濟學家將其學術地位和自主性歸功於對精確設定且簡潔的模型和測量方法的依賴。他們認為,該領域較高的學術入門技術門檻,以及學者們通過方程或明確的因果關係來捕捉複雜社會過程的努力,都是該學科秉持卓越科學理念的證據,這也證明了它與那些更注重論述的社會科學保持距離、缺乏互動是合理的。一個典型的例子是,拉澤爾(2000,第99-100頁)寫道:“經濟學的崛起源於這樣一個事實:我們的學科擁有一種嚴謹的語言,能夠將複雜的概念用相對簡單、抽象的術語表達出來。這種語言使經濟學家能夠剝離複雜性。複雜性可能會增加描述的豐富性,但也會阻礙分析者看到本質。” 一位著名教授在批判性地描述其學科狹隘的認識論要求時,也表達了類似的觀點(富卡德,2009,第91頁訪談):“你只能遵循特定的規則。如果你不遵守這些規則,你就不是一名經濟學家。這意味著你應該從嚴格的最大化理論中推導人們的行為方式……與公理化方法相反的是通過舉例論證。你不被允許這樣做……人們會說這是‘軼事證據’。一旦被貼上‘軼事證據’的標籤,你就完了……現在人們會說:‘這沒有被識別出來。’天啊,要是你的因果關係沒有被識別出來,那就全完了。”在二戰後的大部分時間裡,展現數學和統計能力,並將論點簡化為一套正式且簡潔的方程,確實是經濟學領域確立科學純粹性的主要途徑。隨著20世紀90年代和21世紀初的實證革命,這一功能轉向了一種注重因果關係的務實方法,側重於研究設計和推斷,並且常常推崇隨機對照試驗的優勢(例如,安格里斯特、皮施克,2010)。儘管這一轉變也受到了一些批評(例如,參見本刊中勒默2010年和西姆斯2010年的文章),但它與20世紀70年代和80年代如今已遭貶低的過度理論化傾向相比,是一個顯著的轉變。然而,嚮應用微觀經濟學的轉向雖然真實存在,卻並未顯著拓寬跨學科聯絡網路。誠然,經濟學家開始關注一些傳統上與社會學、政治學和心理學相關的主題——從政治制度到家庭結構、社區效應、同伴效應,或者(最近)社會流動性。但跨學科引用模式仍然證明了該領域的相對封閉性。當然,美國社會科學(歐洲大陸的社會科學往往更具包容性)最顯著的特徵之一是,其所有組成學科在很大程度上都是相互孤立地開展研究的:經濟學、社會學、政治學和心理學的學科內引用比例都很高。即便如此,經濟學仍然表現得尤為突出——1997年,其學科內引用比例高達81%,而社會學為52%,人類學為53%,政治學為59%(雅各布斯,2013,第82頁,資料來源於美國國家科學基金會《2000 年科學與工程指標》線上附錄6-54,基於每個領域被引用最多的期刊樣本)。經濟學的封閉性有幾個原因,其中最重要的是各社會科學學科不同的認識論文化以及它們之間的權力不平等。首先,經濟學家分析風格所附帶的行動理論,與許多人文科學的基本前提幾乎不相容——人文科學認為社會過程塑造個人偏好(而非相反)。相比之下,在經濟學中,“偏好無可爭議”(斯蒂格勒、貝克爾,1977):偏好 “通常被假定為固定不變的”(巴倫、漢南,1994,第1116頁)。其次,許多解釋性社會科學家所依賴的定性方法,往往與經濟學家的形式化追求、他們對因果關係的看法,以及他們優先考慮方法和理論精確性而非現實精準性的傾向不一致。第三,即使在研究領域存在重疊的情況下,學科之間顯性或隱性的等級秩序也常常阻礙著理想的學術互動形式。詳細考察跨學科引用結構會發現不同學科之間存在顯著差異。彼得斯和鮑姆加特納(2002)對1995-1997年的學術期刊進行調查後發現,經濟學與其他社會科學之間的引用流動存在明顯的不對稱性。我們對2000-2009年經濟學、社會學和政治學頂尖期刊的引用情況進行的分析也證實了這一模式。如表1所示,《美國政治科學評論》對排名前25位的經濟學期刊的引用次數,是《美國經濟評論》對排名前25位的政治學期刊引用次數的五倍多。而《美國社會學評論》的情況則更為懸殊:社會學家的引文中只有2.3%指向經濟學同行(可以說,其中許多是批判性的),而經濟學家的引文中只有0.3%指向社會學家(同樣僅考慮每個學科排名前25位的期刊)。當然,由於社會學和政治學的引用網路總體上更為廣泛,而且書籍(我們未納入統計)在這些領域發揮著重要作用,因此引用資料可能存在低估。即便如此,這些不對稱模式仍然值得深思,尤其是因為差異如此巨大,而且其他證據來源也都指向同一方向。對那些有意與其他學科互動的社會學和經濟學重要學者的引用情況進行針對性比較,就很好地說明了這一點。法國社會學家皮埃爾·布林迪厄是當今美國社會學領域被引用次數最多的學者,但在21世紀00年代,他僅在《美國經濟評論》中被提及過一次(而在《美國社會學評論》中被提及60次),而加里·貝克爾在《美國社會學評論》中獲得了41次引用(在《美國經濟評論》中為106次)。同一時期,馬克斯·韋伯和馬克·格蘭諾維特各自在《美國經濟評論》中被提及4次,但社會學家在《美國社會學評論》中引用詹姆斯·赫克曼25次,引用奧利弗·威廉姆森13次。在社會學家、地理學家、歷史學家、政治科學家甚至心理學家看來,經濟學家常常就像在他們的領域定居的殖民者——一些經濟學家自豪地宣稱 “經濟學帝國主義”(拉澤爾,2000),進一步強化了這一印象。受潛在豐碩成果的吸引,經濟學家迅速開拓新的研究領域。他們抵達後可能會尋求指導,甚至與 “當地人” 合作(如今他們常常共享相同的資料)。但他們不太可能從 “當地人” 那裡學到太多東西,因為他們往往更傾向於運用自己的研究方法。在某些情況下,他們的目的僅僅是為了糾正其他學科的錯誤(尼克-哈、范霍恩,2012)。特別是在芝加哥價格理論的影響下,主流經濟範式以理性選擇理論為旗幟,成功征服了政治學、法學、會計學的一部分領域,以及(曾一度征服了)社會學的部分領域——這在一定程度上解釋了上述引用模式的方向性。民意調查進一步證實了這一分析。表2顯示,與其他社會科學家乃至商學院的同行相比,經濟學家總體上對跨學科研究的重視程度更低。在被調查群體中,只有經濟學家中的大多數(相當大比例)不同意或強烈不同意 “總體而言,跨學科知識比單一學科獲得的知識更有價值” 這一觀點。這一結果與以下觀點一致:由於經濟學家對自己學科的優越性有著獨特的自信,他們不太可能覺得有必要依賴其他學科,甚至不太可能承認其他學科的存在。正如社會學家所深知的那樣,這種動態是不平等關係的典型特徵:在一個領域中處於核心地位的人往往不會注意到邊緣群體,也在很大程度上沒有意識到支撐其自身主導地位的原則(布林迪厄,1984)。相反,他們傾向於將權力和不平等合理化,認為這是 “應得的” 功績,是努力或天賦的正當回報。一個很好的例子是,他們會引用經濟學研究生更高的平均GRE成績,或者經濟學期刊更高的影響因子。然而,社會學家可能會指出,不同學科之間的這些差異在很大程度上是由階級、性別和種族等社會因素造成的。與此同時,邊緣群體則會不由自主地關注主導群體,無論是積極的還是消極的關注。學科內部的等級制度經濟學學科內部的學術結構常常被用來解釋這些不對稱關係:由於經濟學家成功地維持了比其他社會科學領域更統一的學科核心,其他領域更容易引用經濟學的成果(即使只是為了提出反駁論點),而經濟學引用其他領域成果的情況則較少。換句話說,一個統一學科的論點從外部更容易識別,而一個存在分歧的學科的論點則更不確定。表1顯示,與政治學和社會學頂尖期刊相比,《美國經濟評論》的引用不僅跨學科性更低,而且更集中。這表明,與其他領域相比,經濟學更傾向於向內看,更傾向於關注其內部等級制度的頂端。這種模式可以從兩個方面來解釋:一是經濟學領域的共識比社會學或政治學領域更多;二是經濟學領域的控制力更強。當然,這兩種解釋並非相互排斥:可能因為控制力更強,所以共識更多(例如,如果控制頂尖期刊的人推廣了關於優質研究構成的一致觀點);相反,也可能因為共識更多,所以控制力更有效、更易執行。大量證據表明,儘管經濟學家內部存在深刻的政治分歧,但與其他社會科學家相比,他們更有可能在一個高度整合且統一的框架內思考問題。例如,經濟學家在構成博士階段訓練核心的原則和工具方面達成了廣泛共識。他們對教科書的依賴也遠高於其他社會科學,包括研究生階段——而且研究生教科書往往由頂尖院系的教師編寫。1990年的一項調查發現,不同經濟學博士項目的研究生教育 “驚人地相似”(漢森,1991,第1085頁)。在拉蒙特(2009)研究的跨學科獎學金評審小組中,與其他學科的評審員相比,經濟學家內部的評價標準更統一,對自己在其他領域研究卓越性的判斷更有信心,而且更有可能作為一個群體團結在一起。只有歷史學家在對優秀歷史研究方法的判斷上,其一致性和凝聚力與經濟學家相似,但即便如此,歷史學家在政治立場上的內部分歧更大,在評判其他學科時也更願意考慮多種標準。在人文學科和其他社會科學領域,對研究提案學術價值的判斷分歧更大,共識更少,這使得在學科內部和外部識別重要成果變得更加困難。在控制力方面,經濟學家對其領域的管理非常嚴格。長期以來,學者們一直注意到,頂尖經濟學系對該學科的內部勞動力市場有著顯著的影響力(科爾,1983;惠特利,1984)。韓申甲(2003)對七個學科(即他們所說的 “學術部落制度”)的招聘過程進行了比較,提供了最有說服力的實證研究:其中兩個來自人文學科(歷史學和英語語言文學);四個來自社會科學(經濟學、政治學、心理學和社會學);還有一個是數學。利用《學術界》雜誌年度彙編的《就業動態:誰在何處獲得職位》(1993-2000),韓申甲不出所料地發現,所有學科都遵循 “聲望原則”:招聘在很大程度上取決於美國國家研究委員會和《美國新聞與世界報導》等來源所評估的院系聲望。院系之間的學生流動提供了明確的證據:大學只從排名相當或更高的機構招聘人才。因此,學術界類似於克勞德·列維-斯特勞斯([1949] 1969)曾經描述的親屬製度,在這種制度中,某些聯盟(學生與院系之間)是受青睞的,而另一些則因屬於禁忌而根本不可能存在。然而,這種聲望與職位安置之間的相關性在經濟學領域最為強烈。在經濟學領域,不同群體之間的界限比其他任何學科都更為明確。處於等級頂端的經濟學系之間的學生交流比例高於其他領域,包括數學。由此可以得出三個結論:首先,經濟學領域的等級制度定義得更為清晰;其次,經濟學領域的橫向整合程度更高,在招聘過程中有著強烈的互惠和凝聚力規範;第三,這些規範維持了院系間聲望等級的長期穩定性。相比之下,心理學和社會學是最分散、凝聚力最弱的領域,其聲望排名也最不穩定。求職過程每年的初級學術就業市場不僅結果不同,其運作方式也證實了社會科學各學科之間的這些差異。在經濟學領域,求職過程組織得非常有序,大多數院系會集體決定申請職位的本校學生的排名順序。這種在許多學術領域並不常見的程序,只有在經濟學家對質量標準達成強烈內部共識的情況下才有可能實現,而且該領域認為,這樣的招聘和安置過程可以更高效,同時不會改變結果。一旦院系確定了本校學生的排名,就會委託市場中介(“就業安置官員”)負責促成匹配,積極地向另一端的潛在僱主 “推銷”(可以說)這些候選人。最後,一個程式化的評估過程會逐步篩選出經過審查的候選人,首先是在1月初舉行的美國社會科學聯合會年會上進行面試。對於渴望獲得博士學位的畢業生來說,美國社會科學聯合會會議的真正重頭戲發生在酒店套房裡——招聘方(包括其他學術院系、政府機構、國際組織和私營企業)會在那裡連續幾天對求職者進行面試。與此同時,在公共會議室裡,資歷更深的學者會向同行展示他們的研究論文。社會學的初級就業市場與這種精心策劃的學生流動過程形成了鮮明對比。對於社會學的求職者和教師來說,集體管理學生與職位匹配過程的想法在實踐中既不可行,在原則上也令人反感。誠然,社會網路在其中發揮著作用,非正式接觸有時會先於實地“飛訪”(即邀請候選人到學校進行試講和面談),但它們很少像經濟學領域那樣採取全體委員會正式面試的形式。社會學系之間的等級制度也更加不確定。雖然確實存在垂直結構——社會學家也有 “市場明星”,並密切關注普遍引用的院系排名——但很難明確社會學等級秩序的支撐原則。由於缺乏生成公認等級制度的共識標準,或許也因為對同事的判斷缺乏信任,社會學家必須保持招聘過程的開放性,以便從底層逐步建立包容性的共識。而在經濟學領域,從一開始就存在更強的共識;關於候選人的 “資訊” 被認為是一致的,因此本質上是可靠的。結果就是,可能的選擇範圍被定義得更狹窄,而且確定得更早。發表過程經濟學的出版市場也比其他社會科學領域更為集中,這意味著在經濟學領域,頂尖期刊上發表的論文更多來自頂尖院系,這一比例高於社會學領域。無論是從作者所在的院系還是從作者獲得博士學位的院系來看,情況都是如此。例如,根據我們的計算,排名前五的社會學系佔《美國社會學雜誌》所有作者的22.3%,而排名前五的經濟學系佔《政治經濟學雜誌》所有作者的28.7%,佔《經濟學季刊》所有作者的37.5%。當我們關注作者獲得博士學位的機構時,這種差異更為顯著:排名前五的社會學系在《美國社會學雜誌》中佔比35.4%,而在《政治經濟學雜誌》中佔比45.4%,在《經濟學季刊》中更是高達57.6%。經濟學家可能傾向於將這種集中化視為證據,認為經濟學領域的學術實力在頂尖院系的集中程度高於社會學領域。其他人可能會強調其他用於評估的指標(書籍在某些學科中可能更重要),以及存在多種價值標準,這些標準在學術期刊的等級制度中只能得到不完善的反映。相比之下,經濟學家往往將制度化的等級制度視為某種潛在價值的新興真實指標,因此對其極為痴迷。例如,沒有任何其他社會科學領域能像經濟學那樣,產生如此大量關於排名(期刊、院系和個人排名)的資料和研究——更不用說經濟學研究在研究論文庫(一個國際研究檔案庫)中的集中化,以及一個關注經濟史的、雖處於邊緣但仍然重要的分支領域的持續存在。經濟學領域對等級制度的高度關注催生了對個人地位的激烈競爭,這可能解釋了該領域一些最令人不安的運作方式。一個值得注意的事實是,由特定大學編輯的幾本主要經濟學期刊,顯然更傾向於發表本校作者的論文,而《美國經濟評論》在版面分配上則更為均衡。庫佩(2004,第27頁)對20世紀50年代以來的 “本土偏好” 資料進行研究後發現,本校作者的過度代表性是一個長期存在的一致模式。例如,在1990-2000年間,總部位於哈佛大學的《經濟學季刊》“將13.4%的版面分配給了本校人員”,10.7%分配給了鄰近的麻省理工學院(而排名緊隨其後的芝加哥大學僅獲得8.8%)。相反,總部位於芝加哥大學的《政治經濟學雜誌》將9.4%的版面分配給了與芝加哥大學有附屬關係的學者,這一比例相當於哈佛大學和麻省理工學院的總和(分別為4.5%和5.1%)。吳(2007)發現,這種偏好在2000-2003年間實際上有所加劇。我們(2003-2012年)的資料證實了馬薩諸塞州劍橋市(哈佛大學和麻省理工學院所在地)對《經濟學季刊》的主導地位,以及(在較小程度上)芝加哥大學對《政治經濟學雜誌》的主導地位。當我們關注作者獲得博士學位的院校時,劍橋市的優勢更為顯著。2003-2012年間,哈佛大學畢業生在《經濟學季刊》上發表論文的比例為20.5%,略高於麻省理工學院畢業生(16.4%),兩者都遠遠領先於排名第三的普林斯頓大學(7.4%)。在《政治經濟學雜誌》中,哈佛大學、麻省理工學院和芝加哥大學畢業生的佔比均在 10%-11%左右。誠然,經濟學期刊存在本土偏好的原因有很多,例如:如果期刊由本校編輯,那麼本校教師和研究生(或往屆研究生)的投稿量會更高;編輯更有可能鼓勵本校學者投稿,因為編輯的部分工作就是通過人際關係網路獲取優質論文(拉邦德、皮耶特,1994;梅多夫,2003);或者期刊的哲學風格導致投稿中的自我選擇偏好。但類似的過程在其他領域也存在,卻沒有產生如此顯著的效果。因此,即使該領域的社會結構可以解釋部分差異,但並不能完全解釋這些差異:這種結構本身就是我們所關注現象的核心——即芝加哥大學、哈佛大學和麻省理工學院這三所院系通過控制兩本基於大學的期刊,長期穩定地主導著該領域的其他院系。相比之下,在由大學院系編輯的主要社會學期刊——芝加哥大學主辦的《美國社會學雜誌》中,這種本土偏好幾乎不存在。這表明,頂尖經濟學期刊的本土偏好模式,以及頂尖院系排名的穩定性,不僅僅是地理和作者分佈的巧合,而是源於一種特定的社會組織和控制形式。學術協會最後,考察社會科學領域的專業協會可以發現,經濟學的組織更具凝聚力和等級性,而其姊妹學科則更具分歧性。對美國經濟協會(AEA)、美國社會學協會(ASA)和美國政治科學協會(APSA)章程的快速比較顯示,各學科之間的政治權力分配存在巨大差異。儘管美國經濟協會擁有18000名會員,但它是一個極簡主義的組織,總部位於田納西州納什維爾市。截至2014年,會費較低,為每年20-40美元。其章程篇幅較短,僅1770字,程序高度集中。該協會僅有六名當選官員,而且通常只有一名候選人競選會長候選人。如圖2所示,美國經濟協會的領導層絕大多數來自該學科的頂尖院系:即72%的美國經濟協會非任命理事來自排名前五的院系,而美國政治科學協會和美國社會學協會的這一比例分別僅為12%和20%。會長候選人和項目委員會負責組織年會項目,包括提前選定要舉辦的分會場,並從部分分會場中挑選論文納入《美國經濟評論》的 “論文與會議記錄” 專輯(年會後的五月刊)。這一程序確保了該組織領導層認為最重要的主題和作者能夠得到關注。這種方式與美國社會學協會和美國政治科學協會內部更分裂、更草根的性質形成了鮮明對比。儘管這些專業協會的會員人數少於美國經濟協會(美國政治科學協會約15000人,美國社會學協會約13000人),但它們的工作人員規模更大。其程序更為複雜,這從其章程的長度就可以看出:美國社會學協會的章程為4657字,美國政治科學協會的章程為5529字。美國經濟協會是一個統一的組織,而社會學家和政治科學家的社群生活則圍繞著 “分會” 或有組織的子領域展開,每個分會都有自己的程序、會費、獎項和年會項目。美國社會學協會通過在中央和分會層面舉行競爭性選舉來解決內部分歧的政治問題,而美國政治科學協會長期以來一直依靠主導群體之間的制度化討價還價來應對這一問題。在這兩種情況下,如圖2所示,這些協會的領導層主要來自非頂尖機構。由於學科核心不太明確且爭議較大,美國社會學協會和美國政治科學協會的會員對學科核心的認同感也較弱:普通會員與精英群體的聯絡不那麼緊密,而且這兩個協會的主要作用是實現全面的民主整合,這種開放性也體現在其會議項目的結構中。然而,美國社會學協會和美國政治科學協會的大多數領導層成員被排除在該學科的高聲望核心之外,也缺乏政治權力,這也解釋了這兩個組織為何迫切地尋求影響力,例如將總部設在華盛頓特區。為了支援這種更複雜的基礎設施和昂貴的辦公場所,這兩個組織的會費在社會科學領域中處於較高水平:美國社會學協會每年50-350美元;美國政治科學協會每年40-320美元——還不包括分會會費。金融學的興起儘管經濟學具有相對的封閉性和自主性,但經濟學家仍然會與其他學科互動。我們對五本頂尖經濟學期刊的分析顯示,19%-25%的引用指向學科外部,自二戰結束以來,這一模式相當穩定。但當經濟學進行跨學科互動時,它會轉向那些領域?經濟學的學科聯絡是否隨著時間的推移發生了變化?如果是這樣,這對該領域的發展意味著什麼?這一研究框架為我們提供了一個不同於以往許多文獻的經濟學近期歷史研究視角——以往的文獻往往側重於經濟學領域內部的趨勢,例如經濟學期刊發表模式的轉變(卡德、德拉維尼亞,2013)、經濟學內部各領域在數量上的興衰(凱利、布魯斯特爾,2011)和相對聲望的變化(埃利森,2010),或者數學使用和理論論文發表的下降趨勢(哈默梅什,2013)。相反,我們首先分析了經濟學與其他學科之間關係網路的演變。換句話說,我們假設一個學科引用誰的成果,在某種程度上反映了該學科的特質。我們發現,外部引用模式的變化確實能讓我們瞭解到該學科的內部狀況以及不同群體相對權力的變化。圖3展示了經濟學的跨學科引用情況,這是基於我們對五本二戰前創辦的頂尖經濟學期刊的廣泛研究得出的:《經濟學季刊》(Quarterly Journal of Economics,創辦於1899年)、《政治經濟學雜誌》(Journal of Political Economy,1899年)、《美國經濟評論》(American Economic Review,1911年)、《計量經濟學》(Econometrica,1933年)和《經濟研究評論》(Review of Economic Studies,1933年)。該圖所呈現的情況既有我們熟悉的部分,也有不太為人所知的部分。圖中的資料點顯示了經濟學期刊對金融學(F)、統計學(S)、商學(B)、政治學(P)、數學(M)、社會學(s)和法學(L)領域期刊的跨學科引用比例。由於每年的資料波動較大,我們將資料模式以平滑曲線的形式呈現。該圖顯示,二戰後經濟學與數學和統計學的互動急劇增加。這種互動在20世紀70年代中期達到頂峰,與此同時,經濟學與其他社會科學(如政治學和社會學)以及法學、商學(稍晚一些)等實踐領域的互動則降至最低點。儘管20世紀50年代基金會和政府努力以 “行為科學” 的名義推動跨學科項目,但在20世紀60-70年代,社會科學各學科之間的隔閡明顯加深。這一過程並非僅由經濟學推動:哈佛大學(社會關係系)和卡內基梅隆大學的跨學科實驗均以失敗告終,所有相關領域都退回到了各自獨特的抽象化和高深理論研究模式(斯坦梅茨,2005;艾薩克,2010)。圖3所示時期末期的跨學科生態則大不相同。頂尖經濟學期刊對數學的引用實際上已經消失,對統計學的引用也有所減少。其他社會科學領域有了適度的復甦,尤其是政治學(它在一定程度上轉向了理性選擇理論)。但圖3中近幾十年來最顯著的趨勢是,金融學作為經濟學 “跨學科” 引用的來源,其地位持續上升。在判斷向金融學轉向的程度時,需要注意的是,我們在圖3中對金融學在經濟學中作用上升的估計是非常保守的。我們列出的五本頂尖經濟學期刊中不包括任何金融學期刊。圖4分析了我們列出的五本頂尖經濟學期刊以及另外兩本期刊的引用情況:《金融學雜誌》(Journal of Finance,創辦於1946年),以及總部位於英國的《經濟雜誌》(Economic Journal,創辦於1891年)——這本期刊在20世紀的大部分時間裡都是經濟學家的核心綜合性期刊,在初期與《政治經濟學雜誌》和《經濟學季刊》地位相當。交叉引用總數中不包括自引。從圖表中可以看出,2010-2011年,在剔除自引後,《美國經濟評論》獲得了該組期刊交叉引用的33%。圖表顯示,頂尖期刊之間的競爭非常激烈——《經濟學季刊》迅速重回巔峰,《計量經濟學》和《政治經濟學雜誌》相對衰落——但從長期來看,還有兩個顯著的變化:英國期刊(《經濟研究評論》和《經濟雜誌》,尤其是《經濟雜誌》)的持續衰落(幾乎被人遺忘),以及《金融學雜誌》的崛起。我們的文獻計量網路資料(未顯示)表明,到21世紀00年代,《金融學雜誌》與美國核心期刊的整合程度最高,在《美國經濟評論》《經濟學季刊》和《政治經濟學雜誌》的所有交叉引用(剔除自引)中,有7%-11%指向《金融學雜誌》。換句話說,《金融學雜誌》在創辦之初可能不被視為經濟學期刊,但如今已成為經濟學學科矩陣中不可或缺的一部分。隨著金融經濟學成為該領域的主導方法(約萬諾維奇,2008),其他金融學期刊也紛紛效仿。金融學作為經濟學領域智力重鎮的制度性崛起,源於20世紀下半葉商學院教學基地的建立。在此期間,商學院(通過工商管理碩士學位培養合格的管理者)從以從業者為主、難以獲得學術合法性的項目,發展成為訓練有素的社會科學家的最大僱主,如今其教員規模和聲望已可與傳統學術院系相媲美。2004年的一項調查發現,美國排名前20的商學院中有549名經濟學博士任教,而美國排名前20的經濟學系中有637名經濟學博士(布勞,2006)。商學院吸收了越來越多的經濟學博士,這使其成為經濟科學領域中強大的參與者——1990年以來,多位基於商學院的學者獲得了諾貝爾經濟學獎(富卡德、庫拉納,2013),包括尤金·法瑪、奧利弗·威廉姆森、羅伯特·恩格爾、邁克爾·斯彭斯、羅伯特·默頓、邁倫·斯科爾斯、默頓·米勒、約翰·海薩尼和羅伯特·福格爾,這一事實證明了這種轉變。我們對20世紀50年代以來《美國經濟評論》發表論文的分析顯示,作者中擁有商學院附屬機構的比例迅速上升,而來自政府機構的作者比例則急劇下降。以商學院為主要附屬機構的作者比例從20世紀50年代的3.2%穩步上升到21世紀00年代的17.9%。相反,來自政府機構的學者貢獻已變得微不足道。隨著經濟學學術領域向商學院轉向(遠離政府),經濟學家面臨著一系列新的實踐、智力和政治糾葛:更高的薪酬、新的人脈和諮詢機會,以及往往不同的政治立場(傑爾韋、科格特、奈杜,2014)。20世紀80年代,該領域對政府行動的懷疑顯著增加,經濟學家可以說為公共政策中的放鬆管制運動,以及在教育、交通、醫療保健、環境等領域擴大價格和市場機制的使用提供了部分智力依據(布萊斯,2002)。金融經濟學家有力地論證了企業的目標是實現股東價值最大化,並為新一代企業掠奪者青睞的管理實踐——槓桿收購、併購以及通過股票期權向企業高管提供薪酬——提供了科學依據。津加萊斯(2013)在最近對 “經濟學家被商業利益俘獲的普遍性” 的控訴中發現,當論文作者中無人在商學院工作時,經濟學論文 “不太可能對高管薪酬水平持正面態度,而更有可能持負面態度”(第139頁)。獨特的生活方式與其他領域的學者和更廣泛的美國公眾相比,經濟學家有著獨特的觀點、信念和品味。關於這一主題的證據較為分散,需要從各種來源拼湊而來。很大一部分證據來自經濟學家自身:關於這一主題的本土文獻非常豐富。該領域充滿了焦慮的內省,這源於經濟學家們覺得自己擁有權力但不受歡迎,同時也源於大量實證證據表明他們與眾不同。在一些經典案例中,馬威爾和埃姆斯(1981)發現,威斯康星大學的經濟學一年級研究生在結構化的實驗室遊戲中,為公共產品做貢獻的可能性更低。在本刊中,弗蘭克、吉洛維奇和里根(1993)引用了一系列證據,表明學習經濟學會抑制合作精神。這種差異在不同的實驗室研究環境中是否持續存在,以及任何持續存在的差異的根本原因,仍然存在爭議。是學習經濟學使人們更能接受自己和他人的自利行為?還是該學科本身就吸引了更多利己主義者?弗雷和邁爾(2005)研究了蘇黎世大學學生對社會基金的自願捐款情況,發現那些後來選擇經濟學作為研究領域的學生,即使在開始學習經濟學之前,捐款的可能性也更低。無論根本原因是什麼,有越來越多的證據表明,經濟學家要麼更坦率地追求自身利益,要麼就是更自私(無論是天性使然還是訓練所致)。經濟學家在一些他們最珍視的觀點上可能處於少數派地位。薩皮恩扎和津加萊斯(2013)認為,美國經濟學家之間的共識越多,他們與普通美國人的距離就越遠。當然,總體而言,經濟學家傾向於使用基於市場的解決方案來解決社會問題(沃普爾斯,2009)。他們支援允許向器官捐贈者支付報酬,但公眾對此想法深惡痛絕。絕大多數經濟學家認為貿易保護主義對經濟有害,但當被問及 “購買美國貨” 是否對經濟有利時,普通美國人表示認同(薩皮恩扎、津加萊斯,2013,第638頁)。經濟學家認為,諸如碳稅或污染許可交易制度之類的市場機制,比汽車排放標準等監管措施更具成本效益,可以有效遏制氣候變化,但大多數公民對此持不同意見。經濟學家可能會為政府提供建議,但他們往往無法說服民眾。與大多數大學同行一樣,學術經濟學家的投票立場比美國公民更傾向於左翼。自從在這一背景下進行政治民意調查以來,情況一直如此:拉德和利普塞特(1976)進行了一項經典的早期調查。儘管總體而言,經濟學家中的自由意志主義者比例遠高於美國選民,但作為一個群體,經濟學家仍然聲稱更信任政府——不過存在一些重要的制度差異。根據格羅斯和西蒙斯對美國教授的調查(見格羅斯,2013),在大多數政治觀點上,經濟學家介於左翼的人文學科學者和其他社會科學家與右翼的商學院教授之間。例如,三分之二的社會學家認為企業利潤過高,但只有三分之一的經濟學家和幾乎沒有金融教授持此觀點。絕大多數社會學家(90%)支援 “政府應該做更多事情來幫助貧困美國人,即使這意味著背負更多債務” 這一主張,但只有不到一半的經濟學家和三分之一的金融學者同意這一觀點。與所有人一樣,經濟學家的世界觀在一定程度上是其特定社會糾葛的產物——即他們群體以及群體中每個個體的物質和象徵地位與軌跡。與其他學者相比,經濟學家的收入狀況更好。根據美國勞工統計局的資料,2012年,大學和專業學院的11000名經濟學教師的平均年薪為103000美元,收入最高的10% 群年薪為160000美元。相比之下,社會學家的平均年薪為76000美元,收入最高的10%人群年薪為118000美元。這些數字還不包括來自諮詢工作或其他活動的額外收入,而這些額外收入可能相當可觀(韋爾,即將出版)。此外,在過去二十年中,經濟學家的物質狀況有了顯著改善,尤其是該行業收入最高的成員,他們現在的收入略高於收入最高的工程師;相比之下,許多學術職業(主要是人文學科)和美國整體的實際工資中位數在同一時期幾乎沒有增長,如圖5所示(該圖還包括了社區學院的教師,以及大學和專業學院的教師)。群體社會流動性的提升和學科內部不平等的加劇,如何影響經濟學家對其他處境較差的學者和公民相對經濟狀況惡化的看法,這仍是一個懸而未決的問題。如果經濟學家的使命不是最大化普通人的福利,那麼他們與公眾之間日益擴大的社會距離可能無關緊要。但經濟學作為一個職業,與公共行政部門、企業和國際組織有著密切的聯絡;這些機構不僅為經濟學家提供資源和收集資料,還培養了一種“解決問題” 的文化——或者用社會學家的話說,一種干預世界的特定 “慣習”(布林迪厄、瓦康,1992)。經濟學家,尤其是現代經濟學家,想要解決問題,這既是他們理論自信的產物,也是其學科在社會中地位的產物(米切爾,1998)。例如,經濟模型經常援引神話般的 “仁慈社會規劃者” 形象,設想這個實體將如何使世界變得更富裕、更健康、更不易受衝擊。經濟學家已經開發出精確的理論框架,用於評估市場何時能產生效率、何時會出現市場失靈,並且他們擁有龐大的計量經濟學工具庫,可以分析實際政策提案的效果。在20世紀最後25年,他們還開始進行範圍狹窄的實地實驗,越來越多地將社會政策或發展援助的實施用於研究目的(例如,班納吉、杜弗洛,2013)。(順便提一下,經濟學家的實驗與社會學家的實驗大相逕庭,社會學家進行實驗往往是為了瞭解人們的生活方式。)最後,經濟學家對自己的最終判斷標準相當確定——他們更傾向於效率而非公平,從行為中推斷偏好,並圍繞有限的選擇範圍設計實驗。這些標準既認可了政策裁決和諮詢的導向,也體現了一種獨特的意願,甚至是渴望提供服務和進行干預。如果事情沒有按預期發展,那麼可能需要進行明智的調整,甚至是 “助推”(塞勒、桑斯坦,2008)。再次與社會學家進行比較很有啟發意義:社會學家可能也渴望成為“王子的謀士”,但他們在獲取影響力方面遠不如經濟學家成功。首先,經濟學和社會學對時間的取向不同。經濟學家通常不太關注歷史,“活在當下”,並 “從現在展望未來軌跡”,而社會學家則持相反的學術態度,將現在視為一系列過去過程的結果(阿博特,2005)。因此,社會學家往往發現自己既被有效地邊緣化,又迴避直接參與政策制定。他們的學術習慣以社會批判為核心,這正是因為他們已經處於外部:用社會學家皮埃爾·布林迪厄的話說,他們“將必要化為美德”。自我認知很好地反映了這些差異。在格羅斯和西蒙斯(2007)對美國教授的調查中,經濟學家主要將自己描述為 “知識分子” 和 “科學家”。社會學家最認同 “社會批評家” 和 “科學家” 這兩個稱謂,無意識地接受了自己的邊緣地位,但並未放棄科學的外衣。社會學家既渴望具有相關性,又對權力深感矛盾,這種結合產生了一套截然不同的傾向:社會學家進行批判性分析,有時會煽動和鼓動,但他們很少冒險提出解決方案和補救措施(他們沒有能力這樣做,即使有機會,也可能不願意這樣做)。有趣的是,政治科學家主要將自己視為 “知識分子”,但或許反映了他們更接近政治博弈,與社會學家或經濟學家相比,他們更有可能與 “科學家” 這一稱謂保持距離。經濟學家對自己干預世界的能力充滿信心,其結果是,與社會學或政治學不同,經濟學已成為一股強大的變革力量。經濟學家不僅僅是描繪外部現實,他們還通過傳播自己的建議和工具來塑造現實。用社會學的術語來說,他們“踐行” 現實(卡隆,1998)。經濟理論和技術的各個方面已融入現實經濟過程,並成為經濟行為者和普通公民在日常經濟互動中使用的工具的一部分。在某些情況下,經濟技術的實際應用可能實際上使人們的行為與經濟模型的描述保持一致。通過從內部改變經濟過程的性質,經濟學擁有了使經濟理論更接近真理的力量。例如,麥肯齊(2006)探討了學術金融理論如何催生了巨大的期貨、期權和其他金融衍生工具市場:市場參與者對布萊克-斯科爾斯-默頓公式的使用改變了經濟過程,從而提高了該模型與期權價格現實的契合度。在經濟學家的影響下,世界發生了重大變化。經濟推理、專業知識和技術滲透到資本主義活動、文化(包括媒體和暢銷書排行榜)和機構中,從醫院到法院再到大學(赫希曼、波普·伯曼,2014)。經濟學家幾乎在所有公共政策事務上提供專業知識,並在商業和政府領域穩步取得進展,常常擔任高層政治職位(蒙特西諾斯、馬爾科夫,2009)。財政部、中央銀行、政府機構、國際組織和主要諮詢公司集中了大量受過專業訓練的經濟學家,他們聲稱對 “經濟” 擁有指導權,同時將社會視為參與一個永無止境但最終有益的經濟重建過程。最後,經濟學職業的理性形式主義語言支撐著其普世主義的抱負。經濟潮流跨越國界傳播,吸引著人們和技術追隨其後。與社會學或政治學相比,經濟學在象徵意義和物質層面上都是一門全球化的學科(富卡德,2006)。因此,大多數經濟學家對自己的價值貢獻感到相當有信心。支撐這種信心的是其背後相當統一的學科框架、許多人認為反映了某種真正基本價值的更高薪酬,以及從報紙到國會委員會再到國際政策圈的整個制度結構——這些機構都在向他們尋求答案,尤其是在困難時期。事實上,最近的經濟和金融危機可以說使經濟學作為一個整體變得更加引人注目,其專業知識也更受追捧:20世紀80年代初的嚴重衰退和20世紀30年代的大蕭條也產生了同樣的效果。但由於經濟學是一股變革力量,而且其從業者往往掌權,經濟學家也更容易受到抨擊。2008年的金融和經濟風暴(經濟學界很少有人預料到,但部分可以追溯到他們中的一些人遊說推動的行動),導致許多經濟學家進行深刻的自我反省,反思自己的無知、學術上的盲目樂觀以及其專業主張的可靠性。2010年紀錄片《監守自盜》中的訪談令人不安,該領域的知名成員在訪談中堅決否認經濟學家存在利益衝突的可能性,隨後美國經濟協會推出了一套道德準則。諾貝爾獎得主保羅·克魯格曼(2009)在《紐約時報》的重要專欄中,以激烈且公開的方式揭露了宏觀經濟學的醜聞——這些醜聞通常隱藏在深奧的模型中。經濟學家也開始談論分配問題——這是另一門社會科學(社會學)的核心議題——這在二三十年前是難以想像的。誠然,不平等狀況的變化值得這種新的關注(皮凱蒂,2014)。但經濟學的學術風向可能也在發生轉變。結論:謙遜而稱職的人?凱恩斯([1931] 1962,第373頁)有一句名言:“如果經濟學家能讓人們認為他們是謙遜而稱職的人,與牙醫處於同一水平,那就太好了!” 大多數現代經濟學家都有強烈的務實傾向。他們信奉專家諮詢型民主的理想,認為自己的能力應該在政府和其他機構的高層非選舉職位中得到利用和展示。但民主社會對(非民主的)專業知識深表懷疑;而且與牙醫不同,經濟諮詢永遠不可能是謙遜的。事實是,在某些方面,經濟學畢竟是一門非常道德的科學,這與其哲學起源是一致的。與原子和分子不同,經濟學家試圖作用於其上的 “對象” 也有自己的世界觀。人類生活是複雜的,永遠無法被完全理解,也無法按計畫塑造:人們的行為往往出人意料;政治有其自身的要求;文化(經濟學家對此並不十分瞭解)會產生抵抗。因此,經濟學家在確立其專業主導地位方面的真正成功,也不可避免地將他們捲入了民主政治的紛爭之中,並使他們與經濟、政治和行政權力產生了危險的密切聯絡。在這種情況下,提出決定性的專業主張需要極大的自信。這種自信或許是經濟學職業最大的成就——但也是其最脆弱的特質,其致命弱點。 (ECONOMICS RULES)
哈佛科學家揭秘:睡夠了還是累?你缺的可能不是覺,而是這7種“休息”
記錄下一整晚的睡眠似乎是個小勝利,但這並不保證我們第二天就不會仍然覺得“拖著身子走”。如果醫生已確認我們總體健康狀況良好,那麼,為什麼我們明明休息了,卻仍然活力不足、精神不振?或許我們默認“睡眠”就是我們所需要的全部“休息”。但實際上,我們可能缺乏的是其他多種形式的休息——而它們同樣對我們保持最佳身心狀態至關重要。國際知名健康專家桑德拉·道爾頓-史密斯(Dr. Saundra Dalton-Smith)在其著作(Sacred Rest)中提出,休息可分為七種類型,每一種都針對不同的“休息缺口”。科學家雜誌AI繪圖 GPT5哈佛醫學院睡眠醫學部副教授埃裡克·周(Eric Zhou)也認同:很多人把睡眠和休息視為同義,但要真正恢復精力,我們需要拓寬這種認知框架。他說,如果你已經平均每晚獲得建議的7至9小時高品質睡眠,繼續增加睡眠時間未必能解決你所困擾的問題。“我們很多人談休息時,往往只停留在身體休息這個維度,”埃裡克·周(Eric Zhou)說。“睡眠是身體休息的一部分,具有非常重要的修復功能,但睡眠並不能彌補其他維度的缺口。”恢復活力在這裡,埃裡克·周(Eric Zhou)解釋了七種休息類型,並給出相應的實踐策略:1. 身體休息感到疲憊、動作笨拙,或特別健忘?你可能需要更多身體層面的休息。“最明顯的訊號是,你感覺身體的‘油箱’空了,”周說。當然,睡眠在恢復精力方面發揮重要作用——不僅是夜間睡眠,也包括白天小睡。躺下安靜休息也算。但出人意料的是,拉伸、瑜伽、散步等溫和運動也被視為一種“主動式”身體休息,反而能提升能量水平。“解決辦法在光譜的兩端,”他說,“讓身體更活動的事情,實際上也可能讓你在體能上更有勁。”2. 心理休息如果你思緒奔湧、難以專注,可能是心理疲勞。“也許你同一句話要讀三遍,或者在工作視訊會議上無法集中注意力,”周說。心理休息的意義在於,讓大腦從持續思考、解決問題或資訊攝取中安靜下來。獲取心理休息的方法包括:睡前把待辦事項寫下來,避免它們反覆佔據你的思緒;或進行冥想。(見“冥想小貼士”。)3. 精神休息如果你感到迷茫、與外界疏離,或變得憤世嫉俗,你可能需要一次精神層面的“重啟”。精神休息並不只等同於祈禱——也可以通過親近自然或參與社區活動(例如志願服務),與比自我更宏大的事物建立連接。“把注意力放在那些能讓你更充實、更有連接感、更完整的事物上,”他說。4. 感官休息如果你容易煩躁,或感覺自己被各種刺激“燒乾了”,這往往是感官過載的提示。要重設狀態,放下電子裝置、調暗燈光,在安靜或更接近自然的環境裡停一停。“比如我們在咖啡店排隊,幾乎本能地就會掏出手機看郵件或刷社交媒體。但要意識到持續感官刺激的代價,偶爾允許自己無聊一會兒,”周說。5. 創造性休息“靈感枯竭”(例如寫作卡殼)是創造性休息不足的一個訊號,但並不限於此:無論你從事什麼工作,只要你覺得卡住、缺乏啟發,都可能需要創造性休息。補充方式包括:欣賞藝術或其他形式的美,或嘗試新鮮事物。“作為研究人員,我可以去參加學術會議,認識新朋友、交流新想法,”周說。“創造力有很多種形式。”6. 情緒休息日常中他人的需求也會消耗我們——比如撫養年幼孩子;而重大壓力事件也會如此——例如照護身患重病的親人。無論那種情況,你可能都難以坦誠表達真實情緒,而這恰恰是情緒休息的核心。要恢復精力,可以嘗試寫日記,或向信任的朋友傾訴。同時也要接受一種可能:你也許需要等到壓力源過去,才能真正獲得緩解。“解決情緒挑戰的源頭,並不總像獲得其他類型的休息那樣容易,”周說。7. 社交休息這一類型強調:在消耗性的社交與滋養性的社交之間取得平衡。如果你開始害怕社交,或即使身處人群仍感到孤獨,你很可能會從社交休息中受益。“找機會對那些你習慣性答應的事情說不,”周說,“並設法把優先順序放在有意義的關係上,而不是淺層關係。”冥想小貼士冥想——一種通過安靜心念來提昇平靜與清明的練習——可以促進多種類型的休息,包括心理休息、創造性休息、感官休息與精神休息。以下是入門方法:選擇干擾較少的空間。在觸手可及處放好靠墊等舒適物品(也可以放蠟燭等)。坐直身體。坐姿往往能兼顧專注與放鬆。擺放雙手。可將手放在膝蓋上,掌心向上或向下;也可在胸前合十。專注呼吸。覺察自然的吸氣與呼氣節律,不必刻意改變,只需觀察。固定注意力。走神很正常,只要覺察到念頭飄走,輕輕承認它,再把注意力帶回呼吸或身體感受。從小開始。每次先練2到5分鐘,然後按自己的節奏逐步增加時長。 (科學家雜誌)
中科大研究團隊突破全固態電池瓶頸 成本暴降95%
中科大研究團隊突破全固態電池瓶頸 成本暴降95%中國科學技術大學馬騁教授團隊在全固態電池關鍵技術領域取得重要進展,相關成果已於1月8日發表在《自然?通訊》上。該團隊開發出的新型固態電解質,大幅降低了全固態電池對壓力的依賴,同時使成本暴降95%,有望推動全固態電池的實用化處理程序。全固態鋰電池被視為下一代電池技術的有力競爭者,其核心優勢在於有望同時實現遠超現有液態鋰離子電池的安全性和能量密度。然而,其產業化面臨一個關鍵障礙:固態電解質與固態電極之間的接觸問題。馬騁教授團隊開發了一種名為鋰鋯鋁氯氧的新型固態電解質材料,為這一瓶頸提供了突破性解決方案。而且,鋰鋯鋁氯氧的核心原材料是極為經濟的四氯化鋯,其成本不到主流硫化物固態電解質的5%,具有較好的商業化前景。從全球儲能技術競爭格局來看,全固態電池是重構新能源產業格局的關鍵技術制高點,各國企業均在加速佈局,馬騁團隊的研究成果,有望將全固態電池的商業化處理程序從原本預期的2030年提前至2027-2028年,幫助中國在這一核心技術領域佔據先機。低空經濟創新發展大會倒計時產業鏈面臨價值重估第二屆中國eVTOL創新發展大會將於2026年1月15日至16日在上海召開,主題為"創新領航,智啟eVTOL新商業時代",聚焦電動垂直起降飛行器(eVTOL)技術突破與商業化落地。國開證券認為,新修訂的《民用航空法》,將通用航空基礎設施網路作為公共基礎進行統籌建設,並推動建設低空飛行監管服務平台,有利於緩解當前中國物理與數字基礎設施滯後的瓶頸。此外,通過鼓勵應用拓展與新興市場培育,充分激發低空經濟多元市場主體的內生活力,從而為建構可持續的商業模式奠定基礎。隨著相關扶持政策的不斷細化以及應用場景的不斷延展,低空經濟產業鏈有望迎來價值重估。高密度觸覺電子皮膚推出 機器人走向類人化操作字節跳動Seed團隊近期發佈的GR-Dexter系統,實現了機器人領域突破,全球首個將VLA模型擴展至高自由度靈巧手的一體化框架,成功攻克維度災難、感知盲區、資料稀缺三大難題。56自由度雙臂系統(單手21自由度)控操,完成吸塵、分面包等長時序任務,面對未知物體與抽象指令仍穩定運行,為通用家務、醫療護理機器人落地奠定基礎。支撐這只靈巧手精準觸感的關鍵是“高密度觸覺電子皮膚”,其曲面全覆蓋、超高精度、寬量程適配等優勢適配需求。字節GR-Dexter的最新突破,標誌著機器人正從可執行走向類人化操作,邁出了關鍵一步。電子皮膚作為實現觸覺感知的核心零部件,旨在模仿人類皮膚的各項生理功能,已成為“機器感知世界的最後一公里”。隨著物聯網、可穿戴裝置以及人工智慧技術的發展,電子皮膚在智慧醫療、人機互動、虛擬現實、機器人等領域的應用日益廣泛。工信部等部門發佈的《關於推動未來產業創新發展的實施意見》中,明確提出要突破電子皮膚等核心技術。預計未來十年,全球電子皮膚市場將以17%以上的年複合增長率增長,到2030年市場規模將超過300億美元。 (首席投顧說)
成本直降95%!中國科大突破全固態電池產業難題
中國科學技術大學在全固態電池關鍵技術領域取得突破性進展,為推動這一兼具高安全性與高能量密度的儲能技術走向實用化邁出關鍵一步。該項研究由中國科學技術大學馬騁教授團隊完成,成果已於2024年1月8日發表於國際權威期刊《自然·通訊》。全固態鋰電池被公認為下一代電池技術的重要方向,其潛在優勢包括遠超當前液態鋰離子電池的安全性與能量密度。然而,該技術的產業化長期面臨一個核心瓶頸:固態電解質與電極之間接觸不良,必須在循環過程中持續施加數十至上百兆帕的高壓才能維持穩定接觸,這在實際應用中極難實現。針對這一難題,馬騁教授團隊成功研發出一種名為“鋰錆鋁氯氧”(化學式:1.4Li₂O-0.75ZrCl₄-0.25AlCl₃)的新型固態電解質材料。該材料在力學性能與綜合實用性方面表現突出。▲ 由鋰鋯鋁氯氧組成的軟包全固態電池的循環性能力學測試顯示,與傳統主流的硫化物固態電解質相比,鋰鋯鋁氯氧的楊氏模量不足其25%,硬度低於10%。這意味著該材料在較低壓力下即可發生顯著形變,從而更易與電極材料形成並保持緊密接觸。與此同時,該材料以粉末形態存在,既具備良好的變形能力,又不會像凝膠類材料那樣過度流動,因而能夠適配規模化生產中常用的輥壓等標準工藝。在電化學性能方面,該電解質的離子電導率超過2 mS/cm,明顯高於一般認為滿足實際應用所需的門檻值(約1 mS/cm)。基於上述特性,使用該電解質的全固態電池所需的外部壓力從原來難以實現的幾十至上百兆帕大幅降至僅需5兆帕。實驗中,團隊以該材料搭配鎳含量達92%的超高鎳三元正極,在5兆帕壓力下成功實現了數百次穩定充放電循環。成本方面,該材料不含稀缺昂貴元素,原料成本估算不及目前主流硫化物固態電解質的5%,降幅高達95%,展現出顯著的商業化潛力。該成果受到同行評審專家高度評價,認為其“將對全固態電池發展做出重要貢獻”,相關方法有望“把實驗室成果推向大規模應用”。素材來源:IT之家、網路公開資訊綜合整理等,如有侵權立即刪除,請聯絡我們第二屆硫化鋰與硫化物固態電池論壇隨著全球能源轉型加速,高安全、高能量密度的固態電池已成為下一代儲能技術的核心方向。作為最具潛力的技術路線,硫化物固態電池憑藉其接近液態電解質的離子電導率和寬電化學窗口,成為突破現有液態鋰電池能量密度瓶頸的關鍵路徑。新能源汽車、低空經濟動力、儲能等應用為固態電池提供了巨大的市場潛力。2025年11月,寶馬集團宣佈與三星SDI、Solid Power合作,共同推進硫化物全固態電池研發;2025年11月,賽科動力硫化物固態電池項目一期0.5GWh投產,成為西南地區首個航空動力電池專用生產基地;2025年11月,烏海市20萬千瓦/80萬千瓦時半固態電池儲能電站項目成功並網。硫化鋰作為硫化物固態電池的關鍵原材料,其低成本規模化製備取得顯著進展。2025年8月,恩捷股份百噸級高純硫化鋰中試線搭建完成,硫化物固態電解質10噸級產線投產並具備出貨能力;2025年9月,天齊鋰業年產50噸硫化鋰中試項目實質落地並動工,產線“未建先火”,多家下游企業已預定採購硫化鋰產品;2025年10月,寧德時代入股天華新能,進一步加強在固態電池材料領域的佈局;2025年11月,紫金礦業相繼與佛塑科技、廣新控股集團簽約,佈局高純硫化鋰產業。中國在硫化物固態電池領域已形成從基礎研究到工程應用的完整產業鏈。然而,高純度硫化鋰的降本增效、硫化物電解質與電極的介面相容性、電池循環壽命與安全性的平衡等挑戰,仍是產業化需要突破的關鍵瓶頸。由亞化諮詢主辦的第二屆硫化鋰與硫化物固態電池論壇將於2026年3月26-27日在無錫召開,匯聚領先科研機構與產業鏈龍頭企業,聚焦硫化物固態電池材料創新、工藝最佳化與產業化路徑,探討如何突破高純度硫化鋰合成、電解質空氣穩定性提升、負極適配、固固介面調控等關鍵技術瓶頸,推動硫化物固態電池的商業化處理程序。 (固態電池前沿)
向世界宣佈!由中國科學家首次證實87年前量子力學預言,意味著什麼?
2026年1月15日,國際頂級學術期刊《自然》發表了一項改寫物理學史的突破,中科院大學主導的聯合研究團隊,首次在實驗中直接觀測到中子與原子核碰撞中的米格達爾效應,這個發現不僅證實了蘇聯物理學家阿爾卡季·米格達爾1939年提出的量子力學預言,更撕開了暗物質探測的能量閾值瓶頸,為人類探索宇宙深層奧秘打開了新大門,米格達爾效應描述的是一個違背直覺的量子過程,當中性粒子比如中子撞擊原子核時,反衝的原子核會把部分能量傳遞給核外電子,讓電子脫離束縛成為米格達爾電子,這個過程能將微弱訊號轉化為可觀測的電訊號,為捕捉輕質量暗物質粒子提供了理論路徑,可自1939年預言提出後,中性粒子碰撞中的該效應始終未被直接證實,國際暗物質探測領域長期面臨理論假設缺乏實證支撐的質疑,中國科學家的突破在於攻克了兩大核心難題,一是自主研發微結構氣體探測器加像素讀出晶片組合裝置,靈敏度堪比拍攝單原子運動的照相機,二是利用緊湊型氘氘聚變反應加速器中子源,在八十一萬七千個候選事件中精準篩選出六個米格達爾事件,統計顯著性超五倍標準差,達到物理學發現的黃金標準,這一成果徹底終結了學界對該效應存在的爭議,暗物質佔宇宙總質能的27%,但其本質仍是未解之謎,當前主流探測手段依賴原子核反衝訊號,輕暗物質粒子碰撞釋放的能量遠低於現有探測器閾值,米格達爾效應的證實將探測靈敏度提升至原有水平的一百分之一,相當於在黑暗中點亮了一盞量子明燈,這一突破會直接推動歐洲核子研究中心雪球計畫等國際實驗升級,還為軸子等非弱相互作用大質量粒子類暗物質模型提供了新路徑,可能引發粒子物理學範式革命,此次成果的背後是中國基礎科研的長期積累,自主探測器技術突破了國外封鎖,緊湊型中子源裝置標誌中國可控核聚變相關技術邁入世界前列,更體現了大科學裝置加跨學科協作的創新模式優勢,從墨子號到九章再到這次突破,中國在量子科技領域建構了完整的理論實驗應用鏈條,實現了從跟跑到領跑的跨越,米格達爾效應的證實印證了量子力學對經典物理觀的顛覆性,其非區域性特性還與東方哲學天人合一的思辨產生共鳴,這一突破預示著人類認知的又一次躍遷,答案或許藏在下一組量子資料中,而中國科學家已手持鑰匙站在門前。 (科技直擊)
陳天橋再投資,押注中國首家→腦機介面公司格式塔
第一財經記者最新獲悉,天橋腦科學研究院創始人陳天橋近期投資了一家腦機介面公司格式塔。2026年1月1日,由前腦虎科技聯合創始人兼CEO彭雷和盛大集團、天橋腦科學研究院創始人陳天橋聯合發起的格式塔(成都)科技有限公司正式官宣成立,標誌著中國在腦機介面領域啟動了一條以超聲技術為技術堆疊的新路線。據介紹,格式塔為國內首家專注於超聲波腦機介面技術的創新企業,目標是成為探索下一代全腦訊號讀寫與分析的腦機介面平台,並加速腦機介面的商業化。第一財經記者瞭解到,彭雷於2025年年中離開腦虎科技。在他看來,人類要完全理解大腦,需要把大腦作為一個整體來研究,而非局部功能區的疊加,超聲波腦機介面是目前最有可能具備全腦讀寫能力的技術方向。“格式塔”之名來源於德國哲學與心理學概念 “Gestalt”,其核心理念就是“整體大於部分之和”。彭雷對第一財經記者表示:“所謂寫的能力,是指超聲波可以通過相控陣方式,無需開顱就能對特定腦區進行精準調控,這意味著可以非侵入的方式對大腦的腦區和環路進行多靶點的自由調控,實現對相關腦疾病的創新治療和新靶點的探索;而讀的能力則是,超聲波可以通過超快超聲成像,具備對不同腦區的微小血管血流訊號的高時空解析度的記錄能力,為全腦層面腦功能活動的記錄提供了創新的手段,這會對科學界神經科學的基礎研究和機制探索打開了全新的路徑。”臨床多數中樞神經系統相關病症(如慢性疼痛、抑鬱症、阿爾茨海默病、帕金森、中風康復、癲癇等)的病理機制並非侷限於單一腦區,而是涉及全腦多區域神經環路的協同。陳天橋表示:“人類對大腦的研究遠遠不夠,超聲波腦機介面的技術路線,能夠和電學腦機介面走出差異性的路徑,我們希望推動不同技術在各個維度上對大腦進行探索。”目前,超聲波腦機介面在慢性疼痛管理、中風後功能障礙、抑鬱症等適應症的臨床干預研究中已取得一定效果。有研究資料顯示,在慢性疼痛管理治療中,通過超聲調節前扣帶皮層(ACC)後,疼痛強度顯著降低,效果可持續約一周。同時,全球範圍內還有多家醫院和科研機構正在進行更多適應症的探索。彭雷表示,格式塔的產品計畫分多個代系推進,第一代是台架式裝置,第二代是可穿戴式裝置,具體應用場景仍聚焦“治病救人”。格式塔的首款核磁引導下的台架式產品將應用於慢性疼痛管理,相關註冊流程也將於今年啟動。 (第一財經)
姚順雨:騰訊在AI時代的護城河!還是易守難攻的好平台!
12月17日,騰訊聘請了前OpenAI研究員姚順雨擔任總辦首席AI科學家,直接向總裁劉熾平匯報。很多人擔心騰訊AI掉隊了,但姚順雨其實在消息公佈之前三個月就曾經談到騰訊的護城河:微信還是一個易守難攻的好平台。這或許也是他選擇加入騰訊的重要原因之一,他甚至還聊了如果他是微信一號位會怎麼做的話題。原文很長,談的面很廣,我挑選了與騰訊等巨頭相關的內容:1、談應用公司的護城河——資料飛輪李廣密:在你看來,應用公司的資料飛輪,對他們來說重要嗎?或者說,在什麼環境下才能形成?我感覺,Chatbot產生的是偏好資料,好像沒什麼資料飛輪;Code可能有思考過程的資料,這種思考過程的資料代表一類能力,可能是有用的;像Canvas也好,Artifacts也好,可能是有思考過程的資料,這類可能有機會形成很強的資料飛輪效應。姚順雨:大多數公司還沒有形成資料飛輪;他們依賴模型變好,利用模型變好的溢出能力。如果你要有資料飛輪,首先你要能自己去訓模型,並且能通過互動有很好的reward(獎勵),使你能把好的資料和不好的資料分開。【一涵註:這就是騰訊必須自己做AI而不是依賴DeepSeek的原因。】比較成功的是Midjourney,有非常清晰的reward——人更喜歡那張圖,這個reward和應用是對齊的,reward做得更好,公司就更成功,模型也更好——一切都對齊。有了這種情況,才能自己訓練模型,做資料飛輪。這個過程必須比較非主線。因為如果很主線,我也可以通過Pre-Training或RL提升能力,靠泛化或其他方式。總的來說,大部分公司目前還沒有形成飛輪。【一涵註:比如程式設計之類的主線任務,每個巨頭公司都會自己訓練好,不是創業公司能做的。】2、超級巨頭有動力繼續推動中心化張小珺:你對未來Agent生態的構想會是什麼樣?現在有點像,當年大家都在創業做App的時候,如果再往後推演幾年,這個世界會是什麼樣?姚順雨:很難說。但肯定會有很多不同的互動方式,創造出不同的系統。OpenAI這樣的公司,會想繼續推進一個中心化的助手系統,有更多環境、更強能力,做更多事情。也會有不同的生態系統,有不同的互動方式,會訓練完全不同的模型。甚至從Pre-Training開始,所需要的能力和很多東西都不同。【一涵註:比如OpenAI正在訓練一個商業專用的模型,在判斷出使用者提問商業資訊的時候,專門用來推送廣告,並顯著標識廣告資訊,來減少使用者對主模型的信任問題。】比如,另一種互動方式可能是,我想造一個朋友。這個朋友不需要數學、物理特別強,數學太強反而不自然。它記憶不一定特別好,會犯錯,有感情,也不是特別rational(理性)。但這也是有價值的——可能有人會做這種事。這類東西很難和ChatGPT比強弱,它們是不同應用,有不同價值。也可能出現一個由Agent組成的社會。為什麼這個世界上很多人有價值?不是因為他們的數學或編碼能力強,而是因為他們擁有別人沒有的資訊。中間商本質是擁有資訊差。擁有資訊差的人會想維護自己的權利和資源。這樣的人會發明出更Multi-Agent(多智能體)或更 Distributed Network(分佈式網路)。在交易世界裡,資訊很重要,每個人只擁有資訊的一小部分,這種情況會出現新的不同形態。可能是Multi-Agent,每個人有自己的Agent,Agent之間可以與百萬甚至更多人交換資訊,達成交易或某些目的。根本上,現在非常強的巨頭和重要節點,有動力繼續推動中心化。但在中心化之外的力量,也有動力做一些非中心化的事情。這個世界可能不會是單方壓倒另一方,雙方都會有自己的力量。而這個世界智能的邊界、研究的邊界,可能不是由一家機構定義,而是由不同Super App共同定義的。【一涵註:有些公司可以用去中心化的形式行中心化之實。比如拼多多創業早期提倡分佈式人工智慧,就是讓每個人擁有一個有自己隱私資訊的Agent,保護你的私有資料,但是同時也會和其它Agent溝通來提升購物前的信任感和推薦精準性,以及做工廠定製降低價格。然而,這些資料並不真是我們私有的,比如我們想把這些資料打包帶走到其他平台,例如淘寶或者抖音,那是不可能的,因此這些平台就構成了資料的壟斷和中心化。】3、做垂直產品還是通用產品?姚順雨:iPhone或iPad是非常通用的產品形態,但它一開始,都有一些Killer App支援它有momentum(增長動能)。包括ChatGPT,包括微信,很多偉大產品都這樣。你有一個足夠通用、簡單,或第一性的互動方式,它有很多想像空間。但你去維護它,或者設計路徑的時候,你能有各種各樣的應用,使它不停地增長。【一涵註:最典型的例子是微信和抖音,公眾號、朋友圈、小程序、視訊號都是微信這個通訊產品催生的,早已和WhatsApp等單純的通訊產品不同(馬斯克都說歐美沒有,他要copy一個)。而抖音商城、汽水音樂、紅果短劇等APP都是抖音這種短影片推薦的互動方式衍生出來的。因此微信和抖音本質上都是通用產品,是會產生競爭的平台型公司,而不是單純的社交軟體和視訊軟體。現在,ChatGPT也正在試圖把自己打造成通用產品,如加入了應用程式商店。可能產生通用產品的AI是對過去的網際網路平台都有威脅的。】4、如果姚順雨是科技巨頭的CEO,會怎麼看待AI?李廣密:順雨,如果你是一個全球超大網際網路或科技公司的CEO,今天這個公司還沒有自己的模型,沒有好的研究文化,甚至沒有好的AI戰略,你作為CEO會怎麼做?姚順雨:首先,我肯定會學習,我會想弄清楚這個事情到底是什麼。如果你作為CEO不懂這個事情,所有事情會變得很難。很多時候,一個公司的bottleneck(瓶頸)就在於,CEO 對這個事理解不夠。如果你不理解,去招一些很好的人、做一些事情,你很可能被他們忽悠。所以,首先要自己學習。【一涵註:這也是為什麼不少成功的AI公司都是自己培養人才來做好,而不是靠挖人。】然後要從創造新的價值來思考問題。畢竟你不是技術專家,而是一個CEO,你有一些場景、一些資源、一些優勢。從第一性原理看,一個新的技術產生了,你要思考的是,怎麼用這些新技術結合你現在的資源去創造新的價值。當然,你可以嘗試做一個和當前業務完全不一樣、但價值非常大的事情,比如ChatGPT,但對大多數公司來說,即使很有錢、很強,也不一定make sense(合理)。所以,第一是自己要學習技術;第二是要思考怎麼創造新的價值。5、如果姚順雨是巴菲特,會怎麼投資AI行業?李廣密:如果你成為了波克夏的CEO(巴菲特的投資公司),未來要拿出500億美金allocate(分配)到AGI行業,你會怎麼allocate這筆錢?——既能體現回報,也能體現對人類的貢獻。姚順雨:這是個很好的問題。取決於你有多少精力,或者有多少資源分配顆粒度。當然現在OpenAI、Anthropic,這些模型層公司,大機率會有更大價值。還有一類很有價值的,是能積累User Context(使用者上下文),或者能建構特殊Environment(環境)的公司。最終如果AI或AGI是一個系統,它需要有Intelligence(智能),需要有Environment,還需要有User Context,或者對使用者的理解。現在有很多User Data(使用者資料)或User Context 的公司,有點像發明車之前的煤炭、煤礦,或者像發明汽車之前的石油公司。從這個角度,微信或大平台,還是一個易守難攻的好平台,它積攢大量的Context。如果Intelligence是一個可以逐漸民主化、逐漸變得便宜、逐漸普及,擁有這樣的平台,擁有這樣的Environment,擁有這樣的Context,可能會是一個很強的壁壘。它可能還是一個很好的投資。【一涵註:所以上一代的巨型網際網路公司,例如已經有不錯的模型、也有大量使用者資料,還有晶片和雲端運算的阿里,以及在全球獲得大量使用者資料的拼多多和抖音,也都是非常值得關注的投資對象。而百度這樣的公司因為移動網際網路時代APP的普遍資料孤島化(李彥宏本人講的),失去了獲取大量使用者資料的機會,因此也沒有太大價值了。】6、如果姚順雨是微信的一號位,會怎麼做?張小珺:今天順雨當了很多公司的CEO,那我再問一個:如果你是微信的一號位,你會怎麼在微信裡做Agent?姚順雨:我可能會不急,先觀望觀望。我好像沒有理由要急。我會觀察,我會學習 AI,會觀察有沒有什麼新的互動方式很有意思。但我不會急著去做很多事——我有易守難攻的地方,為什麼要急著進攻?比較危險的是一個顛覆性的創新。真正的危險,不是說一個類似於微信的東西打敗了微信,而是一個很不一樣的東西打敗了微信。就像微信打敗了QQ。當時擔心的並不是一個類似QQ的東西打敗了QQ,而是一個很不一樣的產品去打敗這個東西。需要對顛覆性創新有所警惕。但如果是這些incremental(漸進式的)創新,這種小的創新,早做晚做可能區別沒有那麼大,也不用太擔心。李廣密:所有人都說微信卡位好,但今天微信還沒有很激進地投入,如果未來Multi-Agents 、Long-Term Memory這些問題解決了,但這個Agent系統不長在微信上,是比較恐怖的。原有網路不一定有價值。姚順雨:這取決於人類的網路會變成什麼樣?你會有更多Agent朋友,還是更多人類朋友?或者你有更多Agent職業上的互動,還是有更多人類職業上的互動?微信上你既有朋友,也有基於職業的互動——比如我要買個東西,我要諮詢律師,對吧?這取決於人類的網路會變成什麼樣。但總會有一個這樣的網路,基於這個網路,肯定會需要有基礎設施,需要有平台。【一涵註:今天的AI其實會對無論是職業的互動,還是情感的互動都可能有巨大影響。比如段永平在26日早上表示:“律師這個職業會受到AI的巨大挑戰!我現在有任何合同都是讓Gemini和ChatGPT看一眼,毛病建議他都可以馬上給出來,非常厲害。”連他這樣等級的企業家都用AI來看合同了,那麼普通人就更可以用了。而情感的互動上,AI算命、心理諮詢也已經很常見,很明顯可以觀察到周圍一些人在和AI比如豆包、DeepSeek交朋友。以上互動的變化大概也是騰訊需要下重注挖姚順雨做AI的重要原因。按照姚順雨的說法,微信有不急的底氣,但會不會出現一個很不一樣的東西打敗了微信,我還是要跟大家一起持續跟蹤觀察。】 (一涵筆記)