時間軸：
2:45 ChatGPT是什麼產品，算得上顛覆性創新嗎
7:43 ChatGPT的出現是否可以認為美國在中美科技競爭中先贏了一回合
13:06言論審查對人工智能應用的影響
16:37許成鋼對"中國人工智能指數"的介紹
23:01決定人工智能的三個決定性因素
29:12中國國內的營商環境對AI發展有何影響
38:12用舉國體制來發展科技是否有過成功的可能
50:58許成鋼如何看待美國也對新能源行業補貼
55:49科技創新對中國宏觀經濟的影響
文字版全文：
袁莉
僅僅兩個多月前，OpenAI公佈了ChatGPT，這個人工智能驅動的聊天機械人很快成為輿論的焦點，在兩個月之內用戶達到一億。網絡上充斥着各種關於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《坐着工作的職業全都會被人工智能消滅》。
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，就是："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劃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？
今天我們再次請到史丹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，是該系第一個研究計算機輔助設計的畢業生。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《計算機與社會》章節，分析蘇聯和中國在計算機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能指數，把中國人工智能專利被引用次數和人工智能初創企業的融資規模和專利數量進行了國際對比。
這是關於中國經濟的專題節目之一。這期節目的錄製時間是2月9日。
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
[00:02:47]
作為一個產品，能說它是顛覆性的。我已經試着用它做過不同的事情。一開始呢只是好奇去了解，那麼好奇了解了之後呢，發現是可以用的，所以我已經在實際工作中在用它了。那麼我在實際工作中使用它，主要是兩個方面，一個方面是翻譯，一個方面是檢查語法。這是它實際上的兩個長處。它在翻譯方面是有非常大的長處，比起其他的翻譯軟件，第一是翻譯整體上來說相當準確，最大的優點是文字非常好，還可以幫助你檢查語法上有沒有錯誤；另一方面，它會自動提供建議，一個句子，它會告訴你，雖然語法沒有錯，但這個句子不容易懂，它有一個更容易懂的句子，可能這樣寫更好，那麼它就給你一個句子。在大多數情況下，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，換一個方式表達出來，你一看就更容易懂。
但是呢，現在很多人，拿它當搜尋引擎用，就會出很多錯誤、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
[00:04:28]
那在您看來，它是一個什麼樣的工具呢？
許成鋼
[00:04:31]
它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，它是一個輔助性的工具，一個語言的輔助工具。而且由於它背後是一個極為強大的人工智能的模型，就是所謂的那個GPT3.5，這也是至今世界上最強大的AI模型，用他們行內的語言來說，它是GPT3.5引擎造出來的工具。但是我的看法是，它可以是那個引擎的一個接口。它的背後是一個力量非常大的一個引擎，然後這個引擎不光是能做這一件事，這是通用的人工智能模型。所以有了這個東西做接口之後呢，還有各種各樣的複雜的事可以做。這個搜尋引擎在GPT3.5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。
那麼它現在是以一個人的方式做成一個接口。以往計算機和人之間的接口是很困難的：最早第一個重大的突破是蘋果，就是蘋果用的這個鼠標——更早以前的接口是人要打字的方式，（把命令）打進去，這就很困難——有了鼠標以後呢，人和計算機之間的接口就變成了圖像，但是你必須要面對一個屏幕，要在圖像上去做的東西，計算機跟人不能有自然的交互。ChatGPT3.5現在是個重大突破，就是人和計算機之間、人和人工智能的其他功能之間突破了，以後就可以變成人可以用交互的方式要它做這兒做那兒，但實際上背後可以是各種各樣複雜的事兒。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
[00:07:24]
百度也說它很快就會推出自己的人工智能聊天機械人產品。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能的應用競爭中，美國贏了這一回合呢？
許成鋼
[00:07:47]
這個我覺得是很顯然的，就是美國領先中國是非常顯然的，而且不光是這個範圍，是基本上在所有範圍是保持了領先，只有極其個別的一兩個地方，兩邊可能差距不清楚，比如圖像識別。圖像識別方面，兩邊沒有清楚的差距，一個很重大的原因，是因為中國的圖像識別是和警察系統在一起的。警察系統投資量特別大、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。由於它是全國的警察系統、保安系統通通都用這個東西，人工智能在全世界第一個最大規模的應用就是中國的警察系統的監視。這就使得中國在圖像識別方面是比較強的。除了這個以外，在任何的方面，中國都是比美國落後的。
袁莉
[00:08:57]
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，智能審查將會是它的一個特色？
許成鋼
[00:09:11]
中國在這個方面和美國競爭，有至少兩個方面的問題。第一個方面，是技術本身，因為百度還沒有出來，我們無法預先預測，但是哈哈，我可以猜測，百度幾乎沒有太大可能在技術上達到這個水平。什麼原因呢？因為前面我們提到，ChatGPT的這個引擎啊，是GPT3.5，這個引擎百度沒有，那就造不出這個東西。
袁莉
[00:09:56]
但是可以是類似的東西呢？
許成鋼
[00:09:58]
不是說必須是GPT3.5本身，而是說達到這個水平的引擎，如果它有，人們就知道，因為能不能造出什麼樣的引擎，這個是很大的事兒，它要是造出來了，人們就知道；它沒有造出來，人們也知道。它沒有這個引擎，它有別的水平低一些的引擎，它應該是有，比如說GPT2.0是公開的，全世界都能拿到。那麼GPT3.0呢，就沒有完全公開，只發佈了一部分。我們現在知道的ChatGPT就是用的GPT3.5引擎。
這也不單純是有這個引擎，還有怎麼用這個引擎，還有很多技巧。雖然在計算機科學、計算機工程上，也許不值得發表論文，但是這些know-how、技巧、技能，是只有乾的人才知道，不乾的人是不知道的。所以你怎麼弄的，你怎麼調的參數，（百度是不知道的）。所以基本上我的猜測是，百度不太可能能達到這個水平。
另一方面，如果有很多審查，它會怎麼樣。實際上，你哪怕不對它的模型做篩選，它的數據本身已經篩選過了。你面對篩選過的數據，和面對沒有篩選過的數據，這個結果就已經不一樣了。我出於好奇，自己做過一些試驗，提一些問題，如果用簡體字，獲得的這個回答，就很有趣，基本上就是小粉紅。你這是美國的模型啊，美國的模型是中性的，它自己沒有任何傾向，但是它在簡體字網絡看到的文獻，幾乎通通都是經過篩選的呀，所以它大部分的文獻都是小粉紅，於是它學來的整套的語言、整套的表達方式，以至於你看着它像是有立場，其實它是個機械人，它沒有立場，但它表現得像有立場一樣，它就是一個小粉紅的做法。為什麼用簡體的時候就變成了共產黨立場，為什麼用繁體就變成了反共產黨立場，是因為所謂機器學習獲得的資料是什麼，它就按照它獲得的資料來回答。因此百度做的這個東西，它會自動按着共產黨的宣傳來回答。
袁莉
[00:13:04]
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着言論審查的，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，這些社交軟件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聊天機械人上面？比如百度的AI聊天機械人（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聊天機械人，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
[00:13:52]
第一重要的是中國對於言論自由的限制，本身會造成結果。比如谷歌搜索在國內就不能用，所以在國內只能使用百度搜索。如果任何人有機會對這兩者做過對比，你會看到它們之間的差距是天壤之別。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，不到不得已的時候，不使用百度搜索，基本上都是用谷歌。因為百度搜索，嚴格地說是不能用的。這個是天壤之別。
剛才講抖音，抖音是非常了不起的一個創造，不像百度是模仿谷歌的。中國其實人才多得很，無論是工程的、技術的、商業的，人才多得很。如果是個自由的環境呢？憑着這麼多的人才，到處都可以發展出來最先進的東西。尤其在過去是持續開放的環境，大量的基本技術來自美國和其他發達國家，然後（中國有自己的）應用。現在我們講ChatGPT，中國自己在基礎科學上，基本的計算機工程上沒有突破。其實在計算機那一行里，人們認為這沒什麼、這很一般，但是它作為一個產品、作為一個應用，那麼就是個大突破。這個突破，實際上是在人們已經積累了這麼大量的、雄厚的技術基礎上，你怎麼能表達出來，讓普通人能接近。抖音也是這樣的情況，只是抖音對應的技術基礎沒有ChatGPT這這麼大，所以往下能走多遠，和ChatGPT是不能比的。ChatGPT下面要走無限遠，現在才是剛剛開始，只是在試驗。
總而言之，任何重要的技術方面的產品的發展，它其實都離不開制度、離不開整個環境。當制度和整個的環境有限制的時候，我們基本上可以猜測，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帶來的。開放的環境一旦沒有了，這個東西就很難出現了。
袁莉
[00:16:38]
在我們進一步討論中美人工智能競爭之前，您能不能介紹一下您和團隊建立的這個叫中國人工智能指數，這個指數主要是衡量什麼的？你們的數據是來自哪裏呢？
許成鋼
[00:16:50]
這個指數，我們是從2018年開始做的工作，一兩個月前剛剛發佈的是第三個版本。這個指數的做法，是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能是個什麼狀態，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。
我們這一系列的指標，早期和斯坦福的人工智能指數指標體系是比較相似的。斯坦福是作為科學和研究的領域，我們和他們比，更偏商業上的潛力：在商業上判斷誰會領先。這怎麼判斷呢？當這個東西是全新的，當最大的突破還沒有產生的時候，大的公司還沒有的時候，怎麼去判斷呢？
我的理論是說呀，任何一個前沿的領域（東西還沒有造出來，大家都在摸索），誰最有希望？基本上是兩個方面的因素，一方面是，重要的專利在誰手裏。重要專利，就意味着不僅僅是講專利數字（的多少），更重要的是那個專利本身真的重要。因為一個重要的專利可以超過一萬個不重要的專利，簡單的看專利數字是錯誤，一定是要尋找最重要的專利在誰手裏。最重要的專利是一個相當難判斷的一個指標，相對簡單一點的指標之一，就是專利的引用數。專利就跟發表論文一樣，被引用得多的，就證明你這個東西重要。
另外一個方面，就是經濟制度本身了。在摸索的時候……摸索其實可以想像成下賭注，你是下10個賭注，還是下200個賭注。如果你的賭注很少，無論你事先覺得自己猜得有多准，你最後一定不如下賭注多的那個來得好，因為200個裏出現一個成功的概率總是更高。那麼這個東西怎麼衡量呢？我衡量的方式就是用風險投資裏邊的天使投資的和種子投資的這兩類的總數，就是一個很好的指標。所以我們用這個指標，再把專利的情況合在一起，就能看得很清楚。從這個角度看，中國實際上不僅僅是落後於美國，如果度量的方式不同，還會落後於英國、以色列。從商業和應用上講，中國並不在世界第二。很多人認為，中國理所當然是世界第二。這個不是理所當然。這個領域現在正在突飛猛進大發展，中國是不是第二根本不清楚。
ChatGTP的這個重大突破來了以後，我們可以預料，它很快可以成為了一個接口，這個接口會影響到整個人工智能的爆炸性的大突破，這個東西中國很難跟上。此外，ChatGTP現在是面對大眾，在媒體上引起的影響特別大。另外一個非常非常重要，已經走了很遠的人工智能，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。這實際上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能的發表的時候，中國的發表數字世界第一，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；但你要看高引用量的高質量論文，中國是落到世界第二；如果我們來看像DeepMind做的純科學研究上面的人工智能的應用，為什麼中國的突破一個也沒有？
這裏問題就來了，你的科學研究機構是怎麼組織的，科學研究人員是怎麼做工作的，他們之間是怎麼能合在一起和怎麼不能合在一起，以及你有多少原始的自己的想法？這些東西是需要大量的原始的想法，而不是簡單的在別人已經有的框架下，你在邏輯上又走了一步，你在人力上又走了一步，你又大量投入了人力和資源，顯得你是第二。但實際上，真正的最重要的工作，是需要很聰明的人、很聰明的想法，很難用這些指標度量的，意味着研究機構要用什麼東西去掛鈎、來激勵，是不好用的。這些人，他是自由的想像的人，自由的能結合不同的人群的人，最後才能出來結果。還有你是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。這個工作一定是自由的人自由結合的結果。
袁莉
[00:23:01]
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、阿里巴巴的市值還一度比肩Facebook和谷歌，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主要是靠數據，而數據的豐富性，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"數據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），有那麼豐富的數據，但是ChatGPT這樣的產品還是沒有首先出現在中國。
許成鋼
[00:24:22]
人工智能這個領域，有三個決定性的因素。第一個因素是算法，第二個因素是計算能力，第三個因素是數據。人們往往會認為，算法是公開的，所以任何最新的算法在美國產生之後，中國的科學家們也就自動獲得了。實際上比這個更重要的一點，在美國的計算機行業和人工智能行業里，大量的非常優秀的科學家是中國人，這些中國人是兩邊跑的，可以同時是在美國的頂尖的大學和研究機構工作，同時還會回來，有的人任何時間在美國辭職就回國了。所以呢，中國當然就掌握了最先進的算法。
然後計算力呢，由於中國過去跟國際間是互通的，在互通的情況下，雖然中國解決不了自己的半導體的問題，但是計算力無非到最後就是晶片，過去可以用大量進口的方式解決它的計算的問題，就是花錢就是了。所以人們會認為算法上沒有顯然差距，計算能力上也可以沒有顯然差距，而且的確中國有好幾年，超級計算機在世界上排行都排到最前面，那麼計算力沒有問題。然後下面就是數據，人們有一種這個觀點認為，中國的數據是全世界最多。這個觀念本身實際上是可以爭論的，就是當人們有這個觀念的時候，認為中國的數據世界最多。那好吧，如果前兩個都跟世界最強的是一樣的，那麼後一個是世界最多，那麼中國在人工智能上就應該是世界最強。
這三個方面呢，咱們可以分別看一下。第一，算法。算法這個東西，雖然抽象地說都是公開的，但是實際上，當它一旦進入到了實際應用的時候，它並不真的都是公開的。你有多少能力能解決問題，其實直接跟算法在一起，它只不過是在那個算法的基礎上，針對你要做的那一件事兒，有相當的研究工作。這就為什麼我在討論DeepMind做的那些工作，中國一個都沒有。這個本身說明，中國沒有算法，因為你要拿了這個算法去解決分析DNA的工作，並不是機械地拿人工智能算法就行了，你一定是做這個DNA分析工作的人和搞AI的人，合作來改那個算法，那個算法它是不公開的。那個基礎算法，作為計算機科學的算法是公開的，那麼現在的ChatGPT，它是不公開的，它絕對是保密的。ChatGPT3.0，只公開了一個簡化的版本，它的完整版本，微軟已經（通過）排他性的方式取得了。現在ChatGPT4.0馬上會出來，這都是不公開的。所以實際上算法那個所謂的公開，是在相當基礎研究的階段，一旦過了基礎研究，進入到應用的時候，大量的東西都並不是公開的。
其實中美之間在人工智能上會迅速拉開距離，其實拉開的首先是算法，並不是人們以為的算法都是公開的，算法真正到了最關鍵的時候就不公開。
第二，計算力。現在半導體卡脖子以後，計算力很快就會出大問題。當你的計算力出大問題的時候，這個事兒就更不用談了。
第三，數據。中國是不是數據最多最好的國家？不是。因為它有非常非常大的限制，制度上有言論自由上的嚴格限制的時候，它的數據就是扭曲的，你這個扭曲的數據，給社會帶來了巨大的問題。嚴重扭曲的數據造出來的人工智能，做的是扭曲的工作。我相信中國會生產，但是它生產出來的中國版本的ChatGPT，是非常嚴重扭曲的ChatGPT，是小粉紅式的ChatGPT。
袁莉
[00:29:12]
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
[00:29:54]
這裏邊實際上是兩個大的方面，就是中國這個自己的制度限制了自己。第一個大的方面是國際環境，就是這個過去中國的非常快速的發展，在互聯網技術上，在電商方面，是完全不能離開國際環境的。就是沒有這個國際環境，中國沒有可能在電商方面、在互聯網方面會變得這麼強。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。因為我自己也曾經在羅漢堂——阿里和這個螞蟻金服的羅漢堂，和他們工作過，所以有親身體驗。當時的阿里和螞蟻金服在許多方面都是國際頂尖的。而因為我有親身的體驗，直接熟悉裏面的人，知道他們是怎麼工作，知道他們是哪裏來的。就是它跟國際大環境是完全不可分的，沒有這個國際大環境，他們沒有那個人。他的人是靠國際大環境。這個技術是靠這些人帶過來，所以這個國際大環境，你必須要和發達國家是朋友，而不能和發達國家是敵人。就你和發達國家是敵人，大環境沒有，就是根本就不存在這個可能性。
那麼，第二點，所有最發達的中國這些企業，沒有例外的全部都是私營企業，只有私營企業才能做得出來。那麼，自從2018年以來，不斷打擊民營企業。尤其是在19年之後，就直接去打擊這個中國最領先的、國際上最領先的企業。所以你剛才引用的這些數字都是這個打擊的前夕。那麼打擊之後就是一落千丈。曾經中國的電商每一個都是世界上最強的。就是最強的幾個，每一個都是世界最強的。現在把它們全部都加起來合在一塊兒，不如美國一個公司這個市值高。那麼這個一落千丈的原因不是他們不行，而是你這個制度去打擊他們。你這個制度打擊他們的時候呢，實際上你不僅僅是打擊了他的商業，你直接就把你的國家可能發展這些技術的公司全部就釜底抽薪了。
那麼有人說了，用舉國之力來發展不比他們強嗎？那好，那我們實際上舉國之力是在做的。這個舉國之力一直在做，有沒有做成功呢？半導體方面顯然就是沒有做成功。
然後人工智能方面呢，有一個非常巨大的公司，叫做北京智源人工智能研究院，BAAI。這個BAAI是早在2021年，向全世界宣佈製造出了一個重大突破：世界上最強的AI Model，它的直接的競爭對象，它是和GPT的3.0去競爭，但是它說它是世界最棒的，它的這個直接對比的對象是Google的那個AI模型。通常說這個AI模型參數越多，這個模型越複雜，能力就越強。那麼，Google那個是16,000億的參數。智源的模型的名字叫做悟道。悟道模型呢，（官方）說它有17,000億個參數，是用中國最大的那個超級計算機幫它算的。所以（官方）說它就是世界第一。而且他上來就說我這個是可以聊天的，我這個什麼問題都能解決，是超級的、通用的。但是2021年宣佈至今，你沒有見到任何人用它啊，你沒有見到它有任何影響，就已經過去兩年了，你沒見到啊。那麼這就是個問題了。
然後這裏邊，因為我們剛才在講這個舉國之力嘛，這個機構就是舉國之力啊。這個我專門為了悟道模型和為了智源公司，我作了一個測試，我去測試了ChatGPT。
我問ChatGPT，你認識不認識悟道模型。它說我熟悉悟道模型。我說你把悟道模型跟你自個兒做個對比吧。它說，我作為這個open AI製造的，我們倆是一類的。它說，我們倆都是世界上最大的模型。然後呢，我說你們倆誰好呀？它說這個沒法比。它就列了四個方面（的異同），都是很確切的。然後它拒絕直接對比，說那不可比，各做各的。哈哈。
然後我說，你知道不知道智源這個公司呢？它說我熟悉BAAI。我說那你這個BAAI和Open AI兩個怎麼對比。Open Ai就是製造它的公司。它說，它們兩個都是專門做人工智能的公司，但這倆公司非常不一樣。它說，這個Open Ai是一個私營公司，智源是舉國之力的公司。哈哈哈。
袁莉：
[00:35:12]
它這麼回答呀？哈哈。
許成鋼
[00:35:14]
是我翻譯的。它說他們是國營的，國家的力量弄的。然後它說我們是私營的，所以我們集中力量搞應用，我們要出產品，我就是它的產品。然後它說，他們是什麼都弄，非常寬，非常大的志氣。下面它不說了。
因為你最後是看結果嘛，不是看你聲稱你的模型有多大。那麼再有一點，剛才我提到就是悟道模型，號稱有17,000億的參數，但是你至今你見不到任何應用，見不到誰來試一試它。而這個ChatGPT呢，它是1700億個參數，就是悟道的1/10，就是它參數的1/10。
但是呢，人們需要很小心，就是這個參數，這個數字是什麼意思。因為Open AI在宣佈它的ChatGPT的時候，它就把這個解釋出來了。它說我這個是真參數，但是有些模型，它那個參數不都是真參數。什麼意思呢？我這都是翻譯，我是把技術語言翻譯成白話了：它不是真參數，就是它名義上是有——比如說谷歌那個——名義上是有16,000億個參數，但實際上它大部分的參數是固定的常數，根本就不是靠AI調出來的。那麼我們可以猜測悟道的模型大概屬於這一類的。所以這就是為什麼它不能和這邊的模型真的來對抗。因為你最後那個模型並不真的都是用這個AI方式去算出來，把它定下來的。它是不同的組織結構、不同的人來做不同的事兒，就是你只是願意花錢，只是願意規模做得大，是一回事兒。你很聰明地做，是另外一回事兒。
袁莉
[00:37:12]
那我剛才去搜了一下。北京智源人工智能研究院，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
[00:37:30]
所以這本身其實就說明問題。你比如說Open AI，就是這次這個ChatGPT裏邊的突出的人物，就是說在這之前，人們是不太知道的，就不是最有名，而且年歲都比較輕的。That is the point。就像Steve Jobs，在蘋果出名之前，他是一個根本不出名的人，一件一件事都是這麼做出來的。谷歌的這些創始人，在谷歌沒有做起來以前，都是非常年輕的，都是不出名的。Facebook，在Facebook沒有出名以前，他們創始人都是沒名的。所以是沒名的人才能做得出來的。已經有了名的人，年長了。這種完全創新的工作，年長的人能做出來的概率很小了。
袁莉
[00:38:15]
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
[00:38:46]
這個能去看什麼領域。如果這個領域呢，是你有一個固定的目標，你是抄人家的，就是模仿的，去抄的和模仿的。那麼你由於那個目標很清楚，所以舉國體制的意思就是大量的調集資源去抄人的，而且如果那個目標不是快速移動的，那麼你用這個辦法可以相當快地追上了。但是如果你是在一個前沿上，如果你是要探索的，那這個辦法是不可能的。
不可能的原因其實非常簡單。第一，是因為任何要探索的東西，在你沒有出來結果之前，沒有任何人知道，誰能探索出來；也沒有任何人能知道，你探索出來的是什麼東西。你比如說用人工智能做個例子吧。非常長的很多年裏，很多很多的人都認為，人工智能下一個重大的實際應用的突破是自動駕駛。但現在基本上這個破滅了。就是基本上人工智能領域的人已經認識到了，這個是當時人們錯誤地認識了自動駕駛這個工作的性質是什麼。你自動駕駛飛機是一回事，那個簡單。自動駕駛車，在路上，在擠滿了人的路上，這個是絕對不是一個在近期里能突破的事兒。所以，過去所有這些公司的人砸進去的錢，就算積累了一點知識而已。這個領域現在已經過去了，就現在的這個矽谷大規模裁員，很多就裁的就是這。原來大家拼了命地在這個東西上競爭。現在就是（失敗了），你這個事先是不知道的。所以如果你用舉國之力去搞自動駕駛，你進了一個死胡同，你就全砸在裏頭。你這個舉國之力的錢就全都都浪費。
這也是為什麼你即便是在資本主義世界，了不起的創新絕大部分都不產生在大公司。就是了不起的重大的創新，基本上都是新公司。就是大公司是不出來的。你比如說現在這個ChatGPT的裏邊的重要的一些人物是從Google里出來的，但是為什麼不是Google呢？還有當年這個蘋果是個重大的突破——我說蘋果計算機啊——因為我們整個計算機使用圖像（註：指圖形用戶界面），它的技術哪兒來的？那個技術是從Xerox（施樂）公司里弄來的。是當年Xerox公司發明這個東西的時候，那兩個發明的人就認為這是了不起的發明，就希望能把這個東西做了。但是這個公司的老闆就認為這個東西沒價值，所以這個東西就一直壓倉庫里就沒有用了。直到Steve Jobs把它給弄（成功）了。
那麼這個呢，就是非常說明問題。就說那兩個發明這個東西的人，都變成了你只有去博物館才能知道，普通人都不知道（的人）。實際上真正蘋果計算機的突破，你要是講工程上的貢獻，是他們（完成的），不是Steve Jobs。但是由於他們在大公司里，大公司的人看不上他們的工作，所以他（這個東西）就死了。
那麼再一個例子就是半導體本身。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。
所以這是一個基本規律。這個基本規律就是，在一個完全不知道的領域，沒有人知道，就是發明的人也不知道，發明的人所在的機構的人也不知道，所以沒有人知道。那麼你最後能不能發展起來，是靠探索。那麼這個探索，你只有自由的社會，讓人自由地探索，給人自由探索的機會，包括錢是自由的，包括這些巨大的資本是自由的流動、不受黨的控制的，它才能發展。這也是為什麼歷史上每一次的產業革命都只產生在一個制度上，不產生在另外的制度上。這一個制度都不是一般的資本主義，是英美式的資本主義。只有英美的資本主義才有產業革命，其他的資本主義，產業革命都沒有。這是有原因的。所以每一次每一次都在重複同一件事。每一次的技術不一樣，但是每一次的機制都在重複。
袁莉
[00:43:31]
那你能稍微說一下為什麼？就簡單說一下。
許成鋼
[00:43:35]
就是因為你在這個制度下，它給了人自由去探索。而且資源的配置，是最大的程度自由的。英美式的資本主義和其他資本主義差別在哪兒呢？在於它的資源配置是靠的證券市場。然後呢，在證券市場的支持下產生出來的風險投資。這個風險投資是離不開證券市場的。
然後，中國曾經有過的那些了不起的成績，靠的就是風險投資。這些風險投資的背後，經常根本就不在中國的證券市場上。他們靠的是香港的證券市場和美國的證券市場。但是當你把大環境都搞壞了的時候，這個風險投資，真正能起作用的風險投資就退出了你的市場。然後你把大環境搞壞的時候，你還要舉國之力，那麼你就在進一步擠壓風險投資能夠運作的可能性。在沒有風險投資的情況下，實際上無論是政府舉國之力，還是大公司的舉大公司之力，實際上在重大發明創造上都是有基本障礙的。
像日本和德國他們的這個以銀行為中心的資本主義制度，那麼首先它這個社會是自由社會，它只是資源配置上，它是比不過英美的這個制度。所以，它很難在第一線上跟英美對比。但是由於它是個自由的社會，這個信息也是自由流動的，它可以利用它們的制度裏邊的優勢來緊跟着英美制度下發明創造的東西，它能緊跟上。這就是為什麼大量的輔助性的工作，而這個輔助性的工作後來都變成不可缺的，那麼這個性質的工作往往產生在日本跟德國。所以它們合在一起是一個世界。那麼這一個世界信息都是互通的，然後他們這個能力之間是互補的。
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
[00:45:57]
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
[00:46:09]
實際上這個核心技術一直都是在變的，並不存在一個固定的核心技術。比如說第一次產業革命的時候的核心技術就是蒸汽機。這個核心技術，英國人並沒有非常嚴格地保密，所以很快英國人的核心技術就轉給德國人了。然後你這個到了第二次產業革命的時候，這個核心技術就是電和內燃機、化工。這個電呢，就是非常顯然的，美國是遙遙領先。大家都知道的，愛迪生的這些（事跡）。而實際上，你如果真的是從科學和工程本身看，愛迪生在科學上是沒有貢獻的，工程上有一些貢獻。實際上工程上當時有非常重大貢獻的就是特斯拉。現在這個汽車叫特斯拉，就是用了他的名字。那特斯拉根本不是美國人，特斯拉是歐洲人。歐洲人為什麼有貢獻是在美國？就是為什麼這個巨大的貢獻在美國？因為美國的制度使得他這樣的人到了那邊，他才能發揮作用。所以他就離開了（歐洲）那邊，他就跑到美國來。所以很多很多了不起的重大的發明（是在美國），（儘管）當時美國的科學研究是落後於歐洲的，但是為什麼從第二次產業革命就已經跑到前頭了，就因為它的制度使得這些人到了那邊就容易工作。
第三次產業革命就是計算機這些，更是美國更強。那麼英國也是發明計算機的國家，世界上的第一台計算機，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計算機是美國造的，那麼就是二戰的末期。那麼所有的這些東西，第一台電子計算機製造的時候，很快就獲得了這個馮·諾依曼的重大的幫助。所以，這個最早的計算機結構也叫馮·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，其實裏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，裏面大部分都失敗了，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台，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，全部放在裏頭，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，他的物理學家里，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於對方的發展速度。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
[00:50:57]
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
[00:51:06]
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
[00:51:57]
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
[00:52:23]
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裏邊的最好的公司，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
[00:55:47]
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鈎，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
[00:56:34]
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
[00:56:52]
對對，我從來沒搞清楚是什麼意思。
許成鋼
[00:56:55]
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裏邊帶着制度、帶着管理方法，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、台灣的，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，像台灣的技術，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的水平從現在的樣子抬高到美國的一半。現在是美國的1/4、1/3的水平。
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着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
[01:00:47]
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
[01:00:51]
長遠的說，實際上蘇聯就是一個好的例子。就是中國現在的水平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的水平，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台呢？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
[01:01:57]
真的是，不是太樂觀。接下來就是我們請每一位嘉賓推薦三本書或者是影視作品，您有沒有什麼推薦？
許成鋼
[01:02:09]
那我回頭髮給你吧。我忘了。
袁莉
[01:02:14]
我昨天好容易記起來，提醒了你一下。行，沒事兒，那您回頭髮給我。那謝謝許教授，也謝謝大家收聽。我們下次再見。