刘学伟：《东方世界当代崛起之大数据探秘》附录十四（上）

　　近几年人工智能又出现了一个飞跃，就是大数据+机器学习，或者说依赖大数据的机器学习，而且是深度的学习。这个学习的深度可以比人类可能达到的深得太多。
　　先举个中国人绝对关注的围棋的例子。大家都知道2016年春天谷歌的AlphaGo战胜世界围棋冠军李世乭时所执行的深度学习与电商根据你过去买的货品向你推荐类似商品的学习完全不在一个量级上。因为围棋的变化极为繁复，牵扯到战略战术，大局观，局部作战和繁琐的细节收官。对手高智商，还无休止地与你做对。AlphaGo是在学习了数千万历史棋局，经过策略网络和价值网络再加蒙特卡洛搜索树多方协助，共同努力，才最终得到的超过人类九段棋手的战斗能力。
　　这种深度学习在某一具体的方面，已经取得足可媲美甚至超越人类的成就。而且它可以以人类无法比拟的速度继续进化升级。只要接近了人类的能力，就可以很快地超过人类。人类要负责的，只是为它搭建一个学习的框架，而且这个框架稍稍修改，就可以适应各种不同的课题。
　　相信大家也都知道，就在2016-2017的新年期间，改名Master（大师）的AlphaGo的升级版重出江湖，数日之内，打遍中日韩围棋天下60连胜无一败绩。已经把人类彻底打服。
　　笔者也来假设两个AlphaGo的进化方案。A方案让AlphaGo自行上网，自主搜寻一切可以找到的人类高手対弈的棋谱，统统收进硬盘，加以分析，加以模仿。然后再到各处围棋网站打棋升级。如果升到了顶端就让子再战。若干年后，是不是就可以一统江湖，天下无敌？B方案可能更绝。（申明：这个方案是抄来的，不是本人独创。）让AlphaGo从零开始，硬盘中不要存任何人类棋局，就从偶然的乱撒子开始，（当然要遵守所有的围棋规则。）积累棋局。不是一天可以下一万盘吗？一百台电脑一起干，然后互相联网交流。一年以后，就可以从无到有积累出365个百万盘的经验，创造出一个没有人类三千年积累起来的下围棋经验任何痕迹的机器流围棋艺术。然后再与A方案対弈，看看真的是哪个强，强多少？是不是很有意思？
　　2017年10月DeepMind公司发布的的 AlphaGo Zero 已经实现了上段B方案，不需要人类的围棋经验，人类只告诉它围棋的规则，它自学成材。它自学三分钟后，还下出了一般业余棋手都知道是错误的下法。但它一天能下百万盘，三天后就无人能敌了。这个AlphaGo Zero,自诞生到功成身退，就没有和人类下过一盘棋。它只和打败了柯洁和李世石的老版AlhpaGo下过，把人类已经不是对手的这两个老版杀得落花流水，自然就不用和人类下了。既然已经成了围棋上帝，除了退隐实在也是无事可干。就留下一批机器流棋谱，让人类去永远景仰和学习吧。想到如果类似的行当越来越多，人类的压力，会不会太大？
　　现在电脑已经开始自主学习。它很快就会积累起许多任何人都没有经历过的经验，创造出自己的模式。人甚至可能无法追随。
　　下围棋哪里可能限制得住开发了AlphaGo和其升级版Master的英国公司DeepMind的雄心，它已经和NHS（英国皇家医疗服务系统）签5年合约，接管它的医疗数据库。5年之后，已经录入随时更新海量医学知识的DeepMind的系统经过对该数据的深入学习，会达到什么水平，与人比如何？与 Alpha Go / Master 比如何？是不是很值得期待？
　　比如，建立一个通用医生专家系统，把所有的病症和可用的检查手段和药方都输入进去。然后让它诊治病人，开化验单、药方。然后根据病人治疗效果反馈修正。把这个系统复制一万份，分送世界各地。每天晚上，一万台机器按时区轮流联网，交流成功与失败的病案，共同提高。若干年后，这个医生专家系统是不是就可以打败全世界的医生？
　　事实上，IBM具有庞大信息库的超级计算机“沃森”（Waston）已经开始成为临床医生不可或缺的助理。它不仅有海量的生物医学信息，而且可以进行人机对话。再过些年头，积累了足够的资历，它很可能就可以独自挂牌或为主行医了。
　　 IBM 的沃森先生可不是仅仅在学做医生，它也在学做律师呢。据报道，它两天可以看57万份法律文件。其与日俱增的大数据搜寻能力在寻找案例、专利、准备文书等方面，拥有人类完全不可比拟的速度，已经造成和必将造成更多的法律辅助行业从业人员的失业。
　　连编程工作都可以逐步电脑化。（不是人用电脑编，而是电脑帮人编。）数据库可以为编程者提供大量的已经编好的程序片段。以至于很多时候，程序员只需把这些片段像积木似地拼接起来，再加以润饰，就可以完成既定任务。
　　有机器学习功能的算法还可以帮程序员调整参数，进行无数次测试来找出理想值。【Hoos, 2012-专业书籍最俭省的注明出处办法：前面是作者名，后面是出版年代。更多细节，请据此查《维基百科》。-下同】 算法可自动地可靠地找出大多数的bugs (Kim, et al., 2008)。
　　再经过一些年头的学习，电脑完全可能就能自行拼接片段，编出可以运行并完成既定新任务的程序。这就会是所有程序员的噩梦了。再然后如果算法学会了自行拟定新的更强大的任务，自行寻找途径去完成它，就是说它可以不依赖人类而自行进化，那整个人类的大噩梦就要开始了。
　　比如，Work Fusion 公司出售可以将以前的办公室员工完成的非常规非重复的任务自动化的程序。程序的具体做法是这样的：先把整个任务分解为常规重复的一些小任务和不常规不重复的另一些小任务。前面那些小任务自然由电脑来做。后面那部分暂时还做不了的小任务则通过众包（Crowdsourcing）平台招聘自由职业者（Freelancer）来完成。程序仔细扫描自由职业者的工作方式，然后认真反复学习，必要时当然还得人来帮忙解释，直到充分领会为止。然后这部分小任务就可以也由电脑来完成了。实质上，就是那些自由职业者帮助训练电脑，最后来把自己取而代之。
　　不知是过于聪明的还是过于愚蠢的人类正在努力训练机器来把自己取而代之。语言识别、语言翻译、图像识别、人脸识别等领域都是这样。
　　各家的语音助理，Siri，  Now，SmartAction已经可以开始理解越来越复杂的自然顾客语音，做出越来越恰如其分的回答。 大型公共教学系统 Future Employ 招工都可以自动化。这些电脑语音助理再学习进化上几年，是不是各种人工的语音客服就都可以歇菜了？对客服，商业顾问，投资顾问等众多领域，电脑依赖对大数据的分析，能力（范围、速度、精准度等）会远超无法做这种分析的人类。
　　今天又被震惊了。就是突然发现自己的手机上谷歌的 GPS 已经可以听懂很多的语音。我先试了“回家”，它马上找到我家的地址。我再试“家乐福”，它马上给我附近若干公里内的十来家家乐福的地址。我再问“最近的家乐福”。它重新给我最近的差不多远的两家。我问“中餐馆”，它给我几家。我问“最好的中餐馆”，它再给我几家，但比较远。“加油站？”它给我附近几家。“最便宜的加油站？”它再给几家，但更远一些。记得大约一年以前上一次试用语音功能，它可是听不懂这多人话。乖乖，我以后可不敢再随便乱说话了。
　　甚至教育这个最脑力劳动密集的部门，现在也似乎受到得到大数据支持的人机接口改善了的算法的重大威胁。MOOCs (Massive Open Online Courses) 数据库开始提供大量的数据，涉及学生怎样在论坛上互动，他们做作业和阅读的勤勉程度。(Simonite, 2013; Breslow, et al.) 有机器学习功能的专用算法通过研读这些数据，可以成为能与学生互动的称职的助教甚至导师。它可以给学生交代阅读书目，发放然后批改作业。根据学生各科的成绩矫正以后的教学方向、进度。(Woolf, 2010) 这些数据还可以为学生毕业以后的选择职业提供指导。这些成绩数据还可以直接传给招聘机构，或者这个算法就可以和招聘机构的相应算法对接，为学生直接提供就业机会。它的一个独特优势是：没有人为偏差，不会开后门。
　　结论是：依靠可以获取的规模日益庞大的大数据，加上日益强大而又日益廉价的计算能力，通过深入学习的方法，一大批原来以为完全不可能电脑化的不规则不重复【英文是Non-Routile。中文中似没有简单的对应词。】的认知任务现在正在逐批地变得可以电脑化。这样，以前以为没有风险的大量的相当复杂的脑力劳动也面临被电脑取代的严峻威胁。

　　一个严肃的新问题来到人类的面前：电脑是聪明的机器，它取代的是人的脑力劳动。机器人也是聪明的机器，它还有手脚甚至躯体。如果体力劳动、脑力劳动都大量地被机器或机器人取代，人应当做什么？
　　农民可以进城当工人，工人可以升级成职员。这中间，并不存在一个智力鸿沟，还会提供一个工作条件改善，收入提高的契机。但是被数字革命淘汰的人升级工作岗位很困难。一是位置有限，二是难度太高。因为社会很可能并不需要那么多高级脑力劳动者。中低级脑力劳动者被聪明机器淘汰以后，绝无可能都或大多数升级成高级脑力劳动者。职业升级，终身学习需要时间需要钱，还需要足够的脑力。硕士博士并不是每一个人只要努力就可以读下来的。
　　一个小故事：我的一个朋友在法国铁路公司开的旅行社工作。现在由于大家都在网上订票等，旅行社生意清淡马上要关门歇业。由于法国铁路公司是国企，她有公务员身份，并不可能被轻易解雇，会被安排到其它部门工作。一旦到退休年龄，她的职位就会取消，退而不补。再有工作，都会按期限长短雇临时工，或通过劳务公司转雇。
　　劳务公司也是这些年的新生事物。大公司惯用这个办法规避法律，减少依法律难以解雇的长期雇员。它与劳务公司签一个接一个短期合同。劳务公司再与员工签短期合同。这样可以钻过法律的漏洞。因为法律只是规定，不能与同一个员工连续签比如4个以上短期合同。但并没有规定公司之间不可以签无论多少个短期的工作转包合同。这里转包的是工作，不是员工。而劳务公司根据接到的合同，在劳工市场上不停地招临时工，这又合法。因为它得到的合同都是临时的，自然可以雇临时工。
　　接着讲刚才那个小故事。那个雇员由于在国营铁路公司工作，享有特权，早早就可以退休。她还想干点什么。想来想去，她说她准备去学改衣服。因为这是纯手工的劳动，不像她以前在旅行社的工作，似乎真的还没有受到自动化的威胁。
　　由于第一次工业革命搞机械化，以前只能由手艺人做的工作普通劳动者也能做了。因此扩大了就业人群，带来了全社会的利益。数字革命则反其道而行之，现在普通劳动者能做的工作，越来越多地被智能机器取代。机器不能做的工作，相当一部分又回到只有少数精英才能做的状况。
　　在八大件的普及完成之后，人类的创新力似乎枯竭。只出现了一个革命性的新产品就是智能手机。下一个似乎就是虚拟实境和增强实境（VR/AR：Virtual Reality/Augmented Reality）。好像没有其它了。智能手机已经创造了大量的低头族。VR+AR想必会创造更多更傻的头盔族。
　　（无人驾驶汽车的问题后面有专节详述。）
　　人类的物资需求似乎已经到了尽头。真有点像西方的绘画在具象方向发展到尽头以后走投无路，只好发展各种很多真的是莫名其妙的抽象画一样。当然在医疗保健、娱乐、旅游、文学、艺术、教育等领域，似乎还有巨大的发展余地。但是连这些领域都有被机器取代的风险。比如VR就可能取代部分旅游体验和好多其它的娱乐项目比如电影。天生比较容易电脑化的在线教育也可能取代部分校园教育。文学艺术当然还可以甚至永远发展。但它要求高度的创造力，并不是普罗大众可以从事的行业。而且连这些行业都有被AI部分取代的风险。君不见机器创作的音乐、图画、诗歌等已经开始通过类似图灵测试的比赛，让人类无法区别吗？
　　我们正在体验一个独特的时代忧虑，即这个时代的创新只让少部分人作为生产者和消费者双向受益，而不像以前，可以让多数人双向受益。当然作为消费者，所有的人都得益。有人以为作为消费者受益不是也挺好吗？为什么必须作为生产者也受益呢？问题是只有生产者才能创造收益，创造消费力。如果一个新的生产者会顶替好多个老的生产者，整体的消费者/消费力就会衰减，作为消费者的整体收益也就会随之衰减了。
　　第一次工业革命时代，工业制品取代手工业制品其实还是一个相当缓慢的过程，通常都会持续数十年甚至上百年。现在一切都在加速。一个成功的新产品几年之内就会传播到全世界。
　　数字时代，资本的比重越来越大，而劳动的份额越来越小。全盘自动化后面，就只有资本而没有劳动了。比如使用的全是无人驾驶出租车的未来的Uber公司，赚得的利润，来自何处？如果这样的公司越来越多，人类将何以自处？
　　大家都知道现在中国有一个词很时髦，叫做互联网+。本人不得不提醒大家，这个+号到哪里似乎都是职业杀手。它的职业不是杀人，是杀就业。请你就自己身边的事想想看，是不是这样。
　　有人会说，那它也创造新职位。这个当然。但是它创造的新职位一定比灭掉的老职位少。若不是这样，效率就没有提高，这个+号也不会被采用。那么提高效率就弊大于利啰？笔者当然不愿意这样说。笔者想说的是，如果没有足够的弥补措施，就业机会被大量消灭，肯定弊大于利。
　　以前的重大发明可分两类。电话、收音机、电视机、冰箱等为第一类；电灯、汽车、洗衣机、洗碗机为第二类。第一类创造的是一个以前没有的全新的领域。它们带来的就业都是全新的，没有替代掉任何老的就业岗位，是纯粹的正能量。第二类则取消了油灯、马车、家庭手工洗衣、洗碗。是取消了一些老职业，但是不用细说，利益比损失不知大多少。而互联网+的创新则不同，它们很大一部分都是一种取巧的创新，以 AirBNB 租房和 Ube 网约车为代表。突破都在通讯联络上，物质部分并无多少创新。新模式的流行就会造成对老模式的等量削减。GDP 和税收肯定减少。网络搜寻和 GPS 等，是完全的创新，进步太大，取代老的模式天经地义。问题就出在完全免费上。

　　上面一章谈到人工智能已经顶替了或将顶替很多的人的工作，但还没有认真谈到钱的问题。现在我们开始来谈钱。本章是本文最独创的部分。

　　下面来介绍一下作为谷歌资深工程师的现年30岁的自己儿子的在20岁读大学预科时就确立的人生哲学。请读者君不要感到意外，笔者保证你会有意外惊喜。【以下斜体一大段摘自本人几年前写的一篇关于教育的文章。】
　　从高中开始，他就迷上了免费操作系统Linux。我们曾经很担心，这个免费的系统，将来能给他提供足够大的饭碗吗？在他上预科时，我们曾认真地讨论过这件事。他给我们的解释让我大开茅塞，不得不承认，这是他们这一代以前的人所没有过的人生哲学。对话是这样开始的。他说：“你知道什么叫‘Economie de（of） Don’ 吗？”我说不知。他开始解释。Don就是捐献物。比如献血就叫Don de Sang（blood）。Economie de Don就是免费的经济，不是用钱来计算的经济。我说：这不就是慈善事业吗？那永远都只能是正常经济的一个附属物。他说不是这样，免费经济的最杰出代表不是慈善事业，而是Linux。Linux的精神不止是免费，还有自由开放。英文free就有这两层意思。自由开放是说源代码完全公开，没有版权，任何人都可以免费使用，和自由修改增加，这修改增加的部分依然要遵守免费、自由开放两个原则。
　　这似乎不符合“人（或企业也一样）总是要谋私利的” 这个人类社会的万有引力定律。可是事实是，Linux系统不仅在社会上站住了脚，且已经对以Windows为代表的传统商业模式产生了巨大的压力，在服务器方面，它甚至占据了超过半壁江山。那么谁为Linux的研发提供经费呢？是以Google为代表的各大商业公司。他们出钱发展基础系统，研制应用程序，再和另行研发的自然不会再 free的相关硬件、维护服务等一起打包出售。这样就绕出了free的陷阱，但是还是提供了一个和Windows系统完全不同的免费自由精神。
　　相信大家都注意到，自有互联网以来，世界变了一个大样。无计其数的以前价值不菲的服务现在都变成了免费，或近乎于免费。这就是Economie de Don为人类提供的伟大变革。比尔·盖茨的Microsoft之所以被排挤在这个互联网的主流之外，就是因为它至今还没有足够领会Economie de Don这个新经济形态的精髓，否则它的Windows和Office决不会卖那么贵，世界上也不会有那么多的盗版。事实上，所有的Linux精英都在以Google、IBM、Sun等为代表的大公司或甚至同时在著名大学任职。他们都有不菲的收入，根本不用担心没有好饭吃，牺牲掉的只是一部分资本的利益，而得益的则是广大消费者。
　　我儿子想要去做的，就是这个Linux或Economie de Don的精英。在为人类提供免费或低价的有效甚至优秀的服务的同时，并不需要牺牲自己的个人利益。请注意：与古往今来的所有经济形态不同的是，这个免费经济新哲学，显然缩小（旁路bypass）了人类创造的数字上的GDP，但是它同样显著地增加了人类的实际乐利。（想想你从互联网中得到多少利益，你又为它支付了多少费用？比如：E-Mail、IT电话、网上阅读、BT下载……利/费两者之间有比例吗？）
　　我甚至不由得想到了中国古人的梦想：“货恶其弃于地也，不必藏于己。力恶其不出于身也，不必为己。” 中国古文中还有一个词，叫做 “民胞物与”。这些境界太过崇高，实在不像那些最多也不过三十多岁的年轻人所能服膺的，然而他们真在践行。他能在大多数人意识到有这么一个哲学或新经济模式存在之前，就领悟到这个哲学或经济模式的价值，还是很不容易的。
　　从这里，我还生发出一些更远的政治想象。即社会精英与普通民众的关系，甚至民本与民主的关系。这个免费经济模式，显然是由那先不过几个，至今也不过几百个几千个Linux精英在推动，直到今天已经有了如此巨大的规模。这回广大民众实在只是在乐不滋滋地被动地享受着精英们提供的巨大利益。我相信，消费者（包括个人和企业）谁也没有事前幻想过—或为之斗争过：国际长途电话，或海量的传真，都应当免费。（复杂的搜寻，网上的硬盘，分享的图片和视频，尤其是GPS找路服务，现在都是免费。其中这个找路服务，人们本来已经习惯付费了，但被Google硬生生地重新搞成免费。【本括号中笔者新加。】）然而这在今天却成了千真万确的事实！这和比如福利经济在左派民众的长期斗争中成长截然不同因为它很民本（为了人民）却很不民主（人民并没有在其中做主）。
　　以上的确是本人几年以前的体会。如今本人的体会已经有了重大的变化。因为笔者发现，现在Linux的这个免费/开放精神，已经在互联网上生根抽叶开花结果，长大成了参天大树。这个精神自实施到如今已经或不过十几年，除了给人类带来上述重大乐利之外，似乎也带来了以前甚至至今未被人类重视的许多甚至十分重大的弊端。

【图中文字翻译】什么时候劳动者开始落后？
直到1980年代，美国的劳动生产率、人均收入、私企就业率和中位数的家庭收入都还可以并行增长。然后，家庭中位数收入首先开始落后，然后是就业率，然后是人均收入都开始落后，只有劳动生产率还在飙升。

　　上面这张表说的是，美国从劳动生产率、到人均DGP（其实总GDP也一样）、到私营企业就业人数、到家庭中位数收入，一个比一个增长更慢。中位数家庭收入的增长，赶不上就业率增长，说明平均工资在下降。就业率的增长赶不上人均收入也就是GDP的增长，说明越来越多的GDP的增长不再依赖就业增长，或者说资本收入增长得比劳动收入更快。而 GDP的增长不及劳动生产率的增长，说明劳动生产率的增长并没有全都变成GDP的增长。
　　这种分道扬镳的情形，从1990开始，2000以后加速。这两个时间点，正好和Linux-Internet的肇始和发煌增大并行。

第一小节  Linux因免费而成功，也因免费而害人

　　前一小节已经讲到，Linux免费/开放，以Linux为基础开发出来的软件都必须继续免费/开放。在现实中，这两个原则当然并没有得到完全彻底的贯彻。很多公司用提供硬件、维护服务等方式把它们的Linux基础的软件打包出售，就收回了研发软件的成本。但是，由于几家大公司的带头，这个免费/开放的精神泛滥于Linux体系占统治地位的互联网和智能手机世界。
　　在这个方向做得最成功的当属谷歌。因为谷歌提供的各项服务几乎全都是免费的。举其大宗者：看家本领搜寻、YOUTUBE、GPS、连30Go以下的云盘，都是100%免费的，除了在Youtube上，你甚至都注意不到广告在什么地方。这样它能不所向披靡吗？
　　大家都知道，网上盗版实在是太多，根本就是禁之不绝。网上商店卖的如果是实体商品，那还有些保证，因为比如一件衣服并不能从网上抄过去。但凡是电子形态的产品，无论是音频视频还是文章书籍软件，无不可盗可抄。业者血本无归，心中滴血，也经常是无处可有效投诉。
　　（举几个典型例子：你到某视频网站盗看电影。常会看到如下类似声明：“本网站不贮存任何资源。一切资源皆由顾客通过第三方链接提供。本网站不负担任何连带责任。”或“本站资源皆由网友投放。如有侵权，请投诉……，本站将在24小时内删除。”或“本站资源仅供学习研究参考，不可用于任何商业用途。如有侵权，后果自负。”）
　　互联网之所以生长得如此疯狂野蛮，和它以免费或近乎免费的业态进行恶性竞争直接相关。这和Linux从根上开始的OpenFree本性很可能根本相关。
　　网上世界真的近乎就是一个没有王法的森林。想想连恐怖组织IS都可以在网上大搞宣传/招聘，美国国防部的文件都可以被骇客盗取，还有什么不可逾越的规矩和真正的安全可言？
　　数码成果可以无限制、无成本地复制分享。就是要想收费，也很容易被绕过或被破解。破解之后，还总有人向网上免费投放。这是与以前的任何商品原则不同之处。有人认为，它们根本就不是商品：资讯产品就是应当和阳光、空气一样，由全人类免费分享。
　　如果当初的Linux没有提出一个免费/开放的原则，和微软的Windows一样，收费才能使用，那Linux上开发出来的软件也就都有成本，都必须付费才能使用。这样就会和其它产业一样，（比如在Windows下，）建立起一个长长的价值增长链条，从业人员和其它行业一样，都会有正常的收入，国家自然也会有相应的税收。近年来的GDP增速迟滞至少就会有所改善。当然也有代价，就是互联网/物联网的发展会迟缓一些，人们得到的实际乐利会少一些，慢一些。这样当然大家会觉得有马上的实际损失。
　　本文提出这个观点，就是想说明，收费其实也有利益。免费经济其实是有毒的。它杀伤杀死了太多的正常的收费的经济。而经济要收费才是正常的，可长可久的，几千年的实践证明是毛病最少的。笔者不是说收费的，就是正常的唯利是图的资本主义经济就没毛病，而是想说Linux带来的免费经济其实也是有很大漏洞的。而这个漏洞迄今未得到大家的重视。业界仿佛都只能逆来顺受，没有人对这个Linux的免费原则提出过质疑。当然笔者也清楚，现在大势已成，积重难返。但如果明白了这里有重大漏洞，那还是可以想出一些办法来加以弥补的。
　　最终的事实可能证明，免费的Linux数字经济因太廉价而无法产生价值链无法收税，这不是一件单纯的好事情。这会造成一系列的不利影响，其中一些还很严重。比如网络媒体生存艰难。
　　比如网上的App有免费也有付费的。付费的自然质量会高。但免费的也有很多不错的。因此大家争抢免费，付费的软件就无法发展。如果Linux的使用和Appel一样，一直要付费，App也不提供免费的，生态就会正常得多。发展是会慢一些，但也会少许多野蛮粗率。
　　只能在电脑中/在网上存在的虚拟的劳动产品，很难卖钱，在很大一部分情况下，生产者都不能以此维生。这里的规矩从头就已经搞坏。不像实体经济，有实物成本，不能卖钱就不会存在。

第二小节  GDP的实短路与虚短路

　　近些年来GDP生长减速，可能就于此根本相关。因为很大一部分GDP已经被互联网经济用虚的和实的两种方式短路掉。
　　实短路的意思是：这项商品真的就没有了（比如手机取消了家用手电筒），GDP自然也是没有了。虚短路说的是，这项服务其实还在，但是没有GDP产生（比如免费的GPS）。
　　实短路的最大实例之一：智能手机的成功一方面是它整合了太多的硬件功能，从录音、录像、照相、放音、放像、电话、互联网、GPS、重力平衡等传感器、双向摄像头、LED光源一应俱全。另一方面就是它秉承Linux的免费精神，提供了无计其数的免费软件，把上句各种硬件的可能应用无所不用其极地发掘殆尽。它用区区二千￥以下的硬件价格，就包揽了几乎人们可以想象得到的所有多媒体+GPS乃至再+手电筒功能。今天新发现一个功能，可以利用手机的自拍功能，把手机屏幕当小镜子使。它可是短路掉了不下10个行业的硬件生产和提供了难以计数的似乎是天经地义的免费软件功能。
　　智能手机的通用而且联网的计算能力，还取消了一系列未来的专用设备中至少计算部分的出现机会。简单地说，只需要把新的（比如可穿戴的心跳血压监控）传感器采集到的数据传到手机上，（必要时再由手机传到云上，）然后再装一个新的App就可以一切搞定。还搞不定的就可以拜托云上的后台公司去搞定。人类的计算能力，至少在消费者这个领域，已经开始全面过剩。因为智能手机/个人电脑，和家用汽车一样，在绝大部分时间都在睡觉-闲置。
　　虚短路的最大实例之一：国内人民重大的娱乐项目之一是追看网上免费小说。这些小说通常在收费的《起点网》上发表。在那里订阅可是要收费的。网络作家也只能靠这在极少量的收费网站上首发文章获取收益。但是应当是毫无例外，任何一篇被追捧的小说的更新在发表之后不会超过1个小时，就必有人把它抄出来放到无计其数的免费网站上。这个工作大概都是有网络程序在自动地做，因为太快而又太全。成本吗？只要你付一份微乎其微的订阅费，就可以进到比如《起点网》上去抄来然后转送嘛。那真是一人所费极有限，而万人获益极其多。受损不就是作者和收费首发的网站吗？不是还有足够多的作者在写吗？不是不用担心没得小说看吗？
　　虚短路再有一个重大的实例是GPS找路服务。几年以前，还有Tomtom这样的商家在提供质量不错的有偿服务。近些年来，由于谷歌提供的免费GPS服务质量足够好，所有的其它同行业者就只好先后歇业。这是野蛮粗暴倾销性商业竞争的典型实例。因为谷歌可以用其它部门（主要是广告）的收入来填补这里的亏空。而专营此业的比如Tomtom就无法这样做。若是放在其它的行业，肯定会被投诉恶性垄断倾销（不是低于而是不计成本免费）竞争。但是在互联网服务领域，没有这样的王法，或者说最大的王道就是免费。如此弱者肉就理所当然地是强者食。
　　近日新注意到，现在谷歌的自动翻译软件功能大有改善。一年以前，翻出来的结果不出意料是只能用“惨不忍睹、无法卒读”来形容。现在，笔者放进去本文“尾声”用到的数千个单词的十几段文字进去。一秒钟后出来的结果居然让我有惊艳的感觉。你们信不信，那些引文的大部分段落本人的修饰不超过10%，个别段落有20%。个别句子还是得重译。这比起一年以前的翻译质量，已是天壤之别。这显然是拜大数据+机器学习之所赐。等它再进化两三年，翻译们的饭碗能不岌岌可危吗？而且更可怕的是，这项服务秉承Linux精神完全免费。知道网上还有不少收一点费的机器翻译。他们恐怕很难与谷歌免费自动翻译竞争。最后这个自动翻译世界很可能就和GPS世界一样，让谷歌用免费软件通杀，然后一统江山。大部分的人工翻译也会最终歇菜。
　　在手机领域的安卓系统的统治地位也是这样靠着免费+优质打下的除了苹果以外的一统江山。将来的谷歌汽车驾驶软件估计也会想走这条以优质+免费占领市场的套路，杀死别人没商量。
　　时下正在上海举行的世界最大规模车展上，爆出一个大新闻，就是百度宣布将遵循Linux/Google模式，把自己耗费巨资搞出来的自动驾驶系统包括源代码全部公开无偿向任何需要的厂家提供。对这个消息，笔者想来，其它相关厂商大体会有三种反应。第一种是谷歌/特斯拉那样的一流厂商，它们肯定不会低头，要与百度决一雌雄。但百度无人驾驶，和百度搜寻一样，只要吃住国内市场，就可以活得很好。一种是自己没有投资搞自动驾驶的中小厂家，有免费公车可搭，它们一定是无限欣慰。第三种是介于上述两者之间的。它们大概就会很痛苦，忧心弱者肉被强者食，血本无归了。
　　大众传媒的转型，虚实兼有。实的（纸媒）逐步转化为虚的（网媒），钱就变少了。虚的日益壮大，却收不到钱。以前除了收音机和电视两种无线媒体，大众媒体由收费的报章杂志平面媒体主导。现在电子媒体已经占了主导地位，把前述两类媒体都囊括在内。最关键的是，这些新媒体几乎全部都是免费的。一些做得好的新媒体想收一点费，比如订户每月收1$，都会导致阅读量大减。因为完全免费的新媒体已经太多太好，人们想不出为什么非要付那其实微不足道的1$。事实上，大量的成规模的新媒体都只能依靠流量替别人打广告来维生。再不然，钱就得从其它地方比如同时做的平面媒体上来。业者告诉我：“不同时做网络媒体，你会流失读者。同时做网络媒体，你会流失订户。两条路似乎都是死路。进退维谷。”
　　网上经济如何赚钱，一直是一个巨大的难题。最根本的原因就是大家养成了免费的习惯。让消费者养成免费的习惯实在是有很多的副作用。浪费也是其中之一。不封顶包无限流量就是造成这种浪费的重要原因。
　　如果上载下载文件都不可能免费，岂不是盗版就会少太多？岂不是就少得多的人向网上无偿投放盗版文件？经营者都能有收入？这样业态是不是会正常得多？
　　苹果和微软不走免费路线，能坚持到今天还能如此成功真是了不得。

第三小节  分享经济、直销经济

　　分享经济内容繁多，规模巨大。但这类新涌现的大部分分享经济都不能体现在劳动生产率的统计数据上。大部分人民的确实实在在地享受到这些乐利：如百度、谷歌、脸书、维基百科、领英网LinkedIn，图片分享网Instagram，Dropbox（一种云存贮软件）都是分享经济的翘楚。但它们都可免费使用。这种免费经济显然还将在数字时代中继续成长。极度有效的服务真实存在，但是没有GDP，自然也没有税收产生。
　　智能手机的出现消灭了一大批过时行业。将来自动汽车、电动汽车出现以后，又会消灭更大的一批行业。当然也会创出新行业，但非常可能新增远远抵不住旧减。互联网已经消灭了许多的GDP。如果以后大企业和其雇员越来越少，而小微企业越来越多，自雇者越来越多，国家就会越来越收不到税，也就无法进行转移支付。数字鸿沟在南方和北方之间，贫富差距在高档就业和低档就业，在就业和不就业之间，也会越来越大。
　　直销经济。以前的销售总是要经过批发零售等许多的环节。就是安利直销也是要通过很多层的直销网络。现在，倚靠了大数据和现代电脑的强大计算力，从工厂到个体消费者的直销已经成为可能。电商消灭了实体商业。工厂直销也会消灭电商。
　　听说还开始出现一种个性化的工厂直销。说的是某人依靠大数据和机器人建立一家定制服装工厂。它可以把每一件衣服都做得和个体裁缝量体做出的一样精准。代理商家只要量好尺寸，或者顾客按照网上指导自己量好一切所需尺寸，直接寄去，工厂就可以通过电脑随时调节智能机器，做出每一件都不一样的衣服，然后通过快递直送客户。它的价格当然会比在大商店买的批量成衣贵，但自然会比个体裁缝定制的便宜许多。你看这项进步又会谋杀多少个体裁缝？
　　本章说了这么多，是不是为这个问题，提供新一层的解释：为什么科技发展越来越快，但GDP的增长却越来越慢？劳动人口的增长也越来越慢？应该有的GDP和劳动人口的增长都到哪里去了？人们是不是应当明白：那些免费的实际乐利，当然让社会得益。但社会与经济并不完全等同。没有钱的经济不是正常的经济。钱被短路太多，经济的运转就难免会出大纰漏。而经济如果出了大纰漏，社会也是不可能正常运转的。