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# 资本之后的世界
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但那些认为这种想法属于劳动力总量谬误的人争辩说，我们忽略了一个新的可能性，即那些能够容纳劳动力的新的人类活动领域。然而，这种想法可能同样存在漏洞，仅靠我们在过去发现了新工作，并不能推断未来也一定如此。我称这种过分乐观的想法为“新奇就业谬误”。
我们在构想新的消磨时间的活动时可能极富创意，但对于那些出卖劳动力的人来说，真正的问题是他们能否获得足够的收入来满足基本需求，如食物、住宿和衣服。在这个问题上，决定因素是能否找到成本更低的替代方案，无论是机器还是其他人。
这就是“神奇就业谬误”的核心问题所在。经济理论并没有指出劳动力的市场出清价格（既不失业也不存在劳动力短缺的工资水平）应是怎样的。它可能远远低于满足人们生活所需的水平，这会对众多人构成短期内的生存威胁。因此，我们面临着一个两难选择：一方面，我们想要使人们的注意力解放到工作循环之外；另一方面，我们希望避免工作循环的突然崩溃。要理解我们怎样才能达成这两个目标，我们需仔细考虑劳动力成本与创新之间的关系。
增加的劳动成本有助于自动化创新
一些人认为工会使劳动力变得昂贵了，从而导致产品和服务价格高昂。实际上，劳动成本增加反而促使我们提高效率：面对劳动力成本上升的挑战，企业家通过研发更高效的机器来降低对人工的需求。在印度等国家，由于廉价劳动力数量众多，长期以来缺乏投资机器的动机，因为使用人工比使用机器成本更低。
在全球范围，由于担心自动化会使劳动力变得廉价，我们有可能陷入一个低创新的怪圈。例如，在机器能够更安全地完成相同的工作之后许多年内，我们仍然会选择让人类继续开着卡车长途运输（Wong，2016）。如果你可以用最低工资雇人完成工作，那么进行自动化改造的动力又在哪儿呢？
有人反对自动化创新，认为工作是人们身份的重要组成部分。假设你做了多年的卡车司机，如果失去了工作，你又将是谁？这个问题似乎很合理。但我们需要记住的是，将人生目标与职业紧密联系起来，而不是与宗教或社群身份等联系起来，这本身就是工业时代的现象。
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如果我们想通过自动化来解放人类的注意力，就需要重新思考解决这些问题的办法。这将是第四部分的讨论重点。但在探讨这一部分之前，我们必须先搞清楚一个问题：为什么资本主义本身不能解决我们面临的这些挑战？
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三大内在局限，让资本主义无法克服注意力稀缺的挑战
数字技术推动了市场力量和
财富集中的飙升，
我们所见的结果呈现出
所谓的幂律分布。
资本主义至今取得了巨大成就，然而，若不对现行监管体制做出重大调整，资本主义就无法克服注意力稀缺的挑战，原因在于其三大内在局限。第一，我们应该关注的某些领域总是缺乏相应的价格 第二，面对数字技术带来的财富及市场权力的集中趋势，资本主义的应对手段十分有限 第三，资本主义倾向于优先保障资本利益而非知识利益。正是因为资本主义的成功，我们现在就需要变革，因为遗留下来的问题是它无法解决的。
在价格缺失的世界，非经济领域不可定价
资本主义无法帮助我们合理分配注意力，因为它依赖的是由市场决定的价格体系。价格机制能够有效集合关于消费者偏好与生产者能力的信息，可并非所有事物都适合定价。不可定价的事物越来越多，如太空探索的益处、气候危机的代价，以及个体的生命价值，它们的重要性正在逐渐超越那些可定价的事物。
不可定价事物的存在不仅仅是市场缺失的问题（这个问题我们可通过监管解决）。第一个基础性难题是数字领域复制发行的零边际成本所带来的 从社会的角度来看，我们应当免费提供所有知识和服务，比如医疗诊断，但这意味着依赖价格机制运作的市场会导致数字资源生产不足。这与工业时期的情况正相反，当时由于负外部性（如污染）的存在导致生产过剩；相对于工业时代，知识时代充斥着正外部性，如学习带来的益处，这意味着生产不足。如果我们仅依赖市场机制，我们就不会对创造免费教育资源给予足够的重视。
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第二个基础性难题是不确定性 价格机制在汇集信息时也面临挑战，因为若没有相应信息它就失效了。对于极为罕见或从未发生过的事件，我们无从得知其发生的频率或影响程度，这使得价格机制无法对此类事件做出有效响应。举例来说，大型小行星撞击地球的事件可能隔数百万年才发生一次，因此没有任何价格可以帮助我们将注意力分配到探测它们和建立探测它们的系统上。相对于它们可能造成的巨大破坏，我们对这类问题的关注近乎微不足道。
第三个基础性难题是新知识的创造和普及 如长远目标和市场短期生产或服务需求并不重合，价格机制的作用就越小。比如早期的航空探险家，他们追求飞行是因为兴趣所在，而非因为明显的市场需要。或以早期量子计算为例，实际应用还需数十年才能落地，彼时的价格机制无法促使此时的人们重视这一领域。因此，大量诸如此类知识的产出需要依靠政府资金项目、学术机构以及奖金等其他机制来分配注意力。
第四个基础性难题是市场和价格存在的基础在于必须有众多的买方（需求）和卖方（供应） 但对于个人深层次的需求，例如花时间陪伴孩子或探索生命的意义，却不存在供需关系。资本主义在这方面没有任何帮助。
我们可以将这些例子归纳为，世界可以分为经济领域（有价格存在）和非经济领域。基于市场的注意力分配只在经济领域内有效，而在非经济领域，如果没有足够的制衡机制，那么其分配就会受到损害。这就解释了为何一些高收入家长无法给予孩子足够的时间，或者为何许多学者不是在处理气候危机，而是忙于优化广告算法。
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数字技术带来的不平等
收入和财富的分布可能出现多种结果，这取决于生产函数的本质和政府的监管。工业化之前的手工生产函数有其特征，如一位手工制鞋的鞋匠，其生产鞋子的数量是有上限的。但是工业化和规模经济的到来改变了局面。例如，在生产汽车方面，产量越高，成本就越低。这就是为何长时间以来，全球仅有少数几家汽车制造商，而幸存企业的所有者都拥有巨额财富。然而，即便这些制造企业规模庞大，它们之间的竞争依然非常激烈，这限制了它们所能掌握的市场权力和财富。与此同时，许多服务行业，如美甲沙龙和餐饮业，规模经济较小，保持着高度竞争。但金融服务行业却是一个例外，几家大型银行、保险公司和经纪公司长期主导着这一行业，这一趋势因数字技术的影响而进一步增强。
这种向幂律转变的趋势导致了巨大的收入和财富不平等，程度甚至超过了20世纪初的峰值。超过一定水平的不平等对社会是有害的，因为富人生活在一个与大众面临的问题完全脱节的世界中。
呼啸而来的经济奇点 数字技术助推下的市场垄断
数字技术推动了市场权力和财富集中度越来越高，可视化的结果（如公司收入水平）呈现出所谓的幂律分布：最大的公司远超次大的公司，而这些公司又远超第三大公司，如此类推。这种模式在数字技术及其主导的行业中普遍存在。举例来说，在YouTube上，最热门的视频有数十亿次的观看量，而大多数视频的观看量却寥寥无几。在电商领域，亚马逊的规模要比其最大竞争对手大一个数量级，更不用说其他电商公司了。应用程序市场也是类似，领先的应用拥有数亿用户，但大多数应用的用户寥寥无几。
正如之前所述，数字技术通过零边际成本以及网络效应共同助长了这种现象。网络效应指的是，当越来越多的人或公司加入某项服务时，该服务对所有参与者而言都会变得更好，正如Facebook扩张会使新老用户都能联系上更多的人。因此，一旦公司规模达到一定程度，新的竞争者想要进入市场将变得极为困难，因为他们最初网络规模小，处于劣势。如果没有适当的监管，零边际成本和网络效应的结合会导致极度不均衡的市场结果。目前，我们已经看到Facebook在社交网络领域、谷歌在搜索服务领域的垄断。
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除了不平等的社会影响之外，数字领域的大公司还拥有过于强大的政治与市场影响力。比如，当亚马逊入股一家规模较小的在线药房，表明其意图进入医药市场时，大型连锁药店的市值就会遭受严重冲击。过去，由于价格被人为地维持在高位，进而因过高的租金导致市场在资源配置方面过于低效。而如今，在数字市场，强大的企业通常会降低价格或者提供免费服务。虽然这在表面上看来对消费者是好事，但实质上却会因为创新减少而给消费者带来损害——企业和投资者不再尝试将更好的替代产品带入市场，因为他们认为难以与占主导地位的企业竞争（例如互联网搜索领域的创新停滞）。
经济学家熊彼特曾经创造了“创造性破坏”的概念，他描述了创业家如何通过创造新的产品、技术和方法，最终取代旧的经济结构（Kopp, 2021）。的确，如果观察当今占主导地位的公司，如谷歌、亚马逊和Facebook，它们都相对较新，并已经取代了工业时代的重要企业。然而在未来，这种所谓的熊彼特式创新只会变得极为困难，甚至根本不可能实现。在工业时代，机器被设计用来完成特定的任务，这意味着，当新的产品或制造技术出现时，已有的机器就会变得无用。而现在，通用计算机可以轻松实现新产品、增加新功能或采用新算法。此外，以信息为关键输入变量的生产函数具有所谓的“超模性”（supermodularity）：你掌握的信息越多，获得的边际收益就越高（Wenger, 2012）。现有公司因此获得了巨大的持续优势，他们从新产品或服务中获得的边际价值远超新进入者。
限制财富再分配，资本通过有利政策来保护自己
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在耕地稀缺的农业时代末期，政治精英多出自地主阶级。他们的影响力持续至第二次世界大战后才开始减弱。现如今，虽然我们已告别了资本短缺的时代，政治精英依旧主要代表着资本持有者的利益。在美国等国家，由于筹资的需求、游说者的影响、资本背景的智库和基金会，以及资本拥有的媒体（例如福克斯公司）操纵的公共辩论，加上全球监管竞争的存在，政客受到资本家的严重影响，使资本所有者得以在政府间斡旋，以限制通过税收进行的财富再分配。以游说为例，过去5年中，最积极参与政治活动的200个公司投入了近60亿美元用于对政策施加影响
（Allison & Harkins，2014）。2019年的一项研究显示，此类游说是如何直接作用于立法者后来起草的法律文本的（O’Dell & Penzenstadler，2019）。
所有这些活动带来的直接后果，是那些对资本所有者有利的政策，例如低资本利得税税率。企业所得税税率同样处于历史低位，税法中的漏洞允许企业在税收较低的国家积累利润，这也有利于资本所有者。因此，在许多国家，公司和富裕的个人或家族享有史无前例的低有效税率（以扣除免税和其他减税途径后的应纳税额进行计算）。
公司不仅在金融领域为资本所有者维护和创造利益，还在知识的创造和共享上进行干预。它们积极推动延长版权期限，强化版权保护。科学出版商将知识获取门槛定得如此之高，以致图书馆和大学承受不起高昂的订阅费用（Sample，2018; Buranyi，2018）。
资本主义的一个根本限制在于，如果不进行实质性的改变，它会使政府和政治进程始终聚焦于资本，将我们限制在工业时代的格局之中。若这种状况持续下去，我们会继续过度关注工作和消费，而忽视如个人对人生意义的追求和集体对知识增长的需求等方面。本书的第四和第五部分将探讨如何跳出工业时代的困境，但在此之前，我们需要先深入了解知识的力量和数字化知识循环的潜能。
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知识是驱动技术进步的永恒动力
所有不违背物理定律的
技术进步都应被认为是
有可能并最终可实现的。
你最近有看过电视吗？有在冰箱里储存食物，或者上网、打手机游戏或者开车吗？这些都是世界上数以亿计的人每天在做的事情。尽管相关设备是由不同的公司利用多种技术生产的，但没有知识它们就不可能存在。
正如我之前所定义的，知识是人类记录在某种媒介中，并随着时间改进的信息。记住，该定义有两个关键因素：“记录在某种媒介中”，使信息得以穿越时空被分享；“随时间改进”，则将知识与普通信息区分开来。这种改进是关键过程运行的成果，它让我们得以对现存知识提出批判并提供替代方案。这一过程让知识可以更好地帮助人类满足需求。
本章开头，我列举了一些没有知识就不会存在的常用技术的例子，从中不难看出知识的重要性。更有力的例证是，如果没有知识，很多人如今或许根本不会存在。就像我们在讨论人口问题时了解到的，马尔萨斯对人口增长的预测是准确的，但他对其结果的估计是错误的，因为他未能预见到知识不断进步所驱动的技术进步。
举个例子，人类呼吸需要空气，但长期以来我们并不知道空气是由什么构成的。直到18世纪末，氧气和氮气这两大空气的主要成分才被以元素的形式确认。
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再比如，尽管人类千百年来使用粪便作为肥料，但直至19世纪初，人们才开始正式研究它。到了19世纪末，科学家终于发现了能将氮元素转化为植物可吸收的形式的微生物。这一发现使人们认识到，氨这一氮氢化合物是一种高效肥料。科学的发展最终促生了“哈伯固氮法”，实现了肥料的大规模生产。这一技术诞生于20世纪初，并迅速成为全球农业产量提升的关键，避免了马尔萨斯所担忧的可怕后果。现在，人体中约一半的氮都经历过哈伯过程，它直接参与了我们饮食中植物与动物的生长。
当然，固氮法的发现历史并不是一帆风顺的。有一个时期，人们真的相信某些物质之所以能够燃烧，是因为它们包含一种名为“燃素”的物质，在燃烧或“去燃素化”的过程中被释放出来。不断改进的知识让我们从错误的理论中解脱出来，不仅发现了氧气和氮气，还促进了农业产量的提升，使得人类免于马尔萨斯预言的危机。
固氮法的发现仅是无数知识突破中的一个例子，而这些突破让人类不断跨越看似高不可攀的障碍。思考知识的能量时，我们必须记住，无论个人的一生还是现代科学至今为止的历史，在人类的历史长河中都只是短暂的一瞬，与宇宙的时间尺度相比更是如此。在更长的时间框架中，所有不违背物理定律的技术进步都应被认为是有可能并最终可实现的。这样关于知识的力量的想法，受到了物理学家戴维·多伊奇（David Deutsch）和基娅拉·马桑托（Chiara Marletto）近期提出的“构造理论”的启发（Constructor Theory，2020）。
快思考一下，在或远或近的未来，知识可能会使我们实现哪些事情？我们可能会摆脱对化石燃料的依赖，治愈所有疾病，甚至到太阳系的其他星球旅行，美国SpaceX公司和美国国家航空航天局等组织已经在努力实现这一目标了（NASA, 2018）。最终，我们甚至有望抵达恒星。星际旅行或许听上去遥不可及，实则并非如此。虽然困难重重，仍有必要的技术尚未问世，但它绝非不可能。尽管不可能一蹴而就，但我们有理由相信，随着知识的进一步累积，这将成为可能。
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地球上只有人类创造了知识——不只是科学，艺术也是。艺术让我们能够表现内心的愿望与恐惧，文化也推动了人类大规模的协作和动员。技术知识帮助我们了解“如何做”，而艺术则让我们探索“为什么”。如果你曾怀疑艺术的力量，不妨想想历史上那些独裁者和极权政府禁止或摧毁艺术作品的场景。这本身就说明了艺术的强大影响力。
知识循环：学习、创造和分享
知识已经让一些非凡的事情成为可能：理论上，通过工业时代的创新，我们可以满足所有人的需求。但为了解决随之而来的种种问题，如气候危机，我们还必须生产更多新知识。新知识并非凭空出现，而是通过我称之为“知识循环”的过程逐渐浮现的。在这个循环中，有人学习后创造出新东西，然后将其分享出去，这又成为更多学习的基础（见图16-1）。
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