普林斯頓大學
金融學教授Markus Brunnermeier：最近，我和Joseph Abadi合作研究的一項內容是
區塊鏈的三元困境。什么意思呢？三元困境指，我們希望同時擁有三個特征，但只能擁有兩個。
理想情況下，我們希望三個特征同時成立，但實際只能實現其中兩個。這三個特征是什么呢？三個特點是：一、獨立性，即，系統自給自足，無需要依賴系統外部因素。這是第一點；二、資源效率，即，減少資料浪費。我們看到，區塊鏈、
加密貨幣以及其他基于區塊鏈的分類賬，比如
供應鏈管理，這些會耗費大量電力。我們設立的協議等都會記錄到區塊鏈上，可能產生大量的電力浪費。我們希望減少電力浪費。這是第二點。 三、單個實體不能獲得租金獲取。即，避免實體獲得部分租金并從中獲益。我們希望這三點同時滿足，但做不到，只能滿足兩個。如果是集中式分類賬，就會出現壟斷。一個實體負責寫賬本，或者兩個相互競爭的分賬本。比如，某個實體負責運行一個支付系統，這個實體必須報告真實的交易數據以保持可信。因為如果失信，就會失去所有未來的租金。但必須有租金才能獲益。可以通過這一方式激勵實體保持可信。
主持人：首先請問Brunnermeier教授。我們對您最新提出的關于
人工智能管理和區塊鏈經濟學的觀點十分關注，您能否講一講您在這一領域的最新研究成果，以及，對于將人工智能、大數據和
物聯網與區塊鏈相結合來解決區塊鏈理論框架中的一些挑戰，您有何看法？
謝謝，很高興來到本期節目與大家交流。我想講講區塊鏈和人工智能的融合，以及兩者之間有何聯系和區別。我在身后放了一張圖表，今天想和大家談談人工智能的治理，以及區塊鏈和人工智能的問責。關于兩者的關鍵區別：區塊鏈的本質特征在于記賬，即記錄發生過的事件，記錄過去做出的決定；而人工智能、機器學習等旨在預測未來，或做圖像識別，即關于現在或未來的決定。我認為，這是兩者的關鍵區別。但這兩者都存在問責方面的問題，因此需要人工智能治理。
最大的挑戰是什么？先說人工智能。人工智能面臨的重大挑戰是，一切都在黑匣子中進行。你輸入信息，黑盒子處理信息，然后給到輸出信息。但很難說清楚，這些信息是怎么處理的，誰對此負責？這主要涉及相關性或因果關系。因果關系中，很重要的一點是確定誰負責，“這個人負責”或“這臺計算機負責”。我們必須在法律體系中必須明確這一問責，這是一大挑戰。如果是交互式人工智能，則挑戰更大。
比如，公司A運行一個人工智能系統，公司B運行另一個人工智能系統，這兩個系統交互、交易等等。問題是，如果出現事故或者出現問題，是哪個系統造成的？我們無法查看各個人工智能系統的黑匣子內部。這是一個巨大挑戰，我們需要認真思考如何解決。這個問題我們一會兒進一步討論。舉兩個例子：一、自動駕駛汽車，公路上兩輛自動駕駛汽車發生車禍。我們必須確定是哪輛車的錯，誰為此車禍負責。這些問題非常重要，在經濟學和法律中將更為常見。二、算法交易，一會兒我也會講算法交易。講的是未來決策，即，預測未來會出現什么情況，然后根據預測做出相應決策。
區塊鏈是什么？區塊鏈本質在于記錄，記錄發生的事件。我們需要達成一項協議，各方都遵守協議。記錄分為不同方式。一種是集中式記錄，即，所有交易記錄在一個賬本上，該賬本由一家大公司持有；另一種是去中心化記錄，即，存在多個分類賬，每個人都可以在分類賬副本上記錄。此時需要一個協議，一個共識算法，規定哪些是各方達成的共識。最近，我和Joseph Abadi合作研究的一項內容是區塊鏈的三元困境。什么意思呢？三元困境指，我們希望同時擁有三個特征，但只能擁有兩個。
理想情況下，我們希望三個特征同時成立，但實際只能實現其中兩個。這三個特征是什么呢？三個特點是：一、獨立性，即，系統自給自足，無需要依賴系統外部因素。這是第一點；二、資源效率，即，減少資料浪費。我們看到，區塊鏈、加密貨幣以及其他基于區塊鏈的分類賬，比如供應鏈管理，這些會耗費大量電力。我們設立的協議等都會記錄到區塊鏈上，可能產生大量的電力浪費。我們希望減少電力浪費。這是第二點。
三、單個實體不能獲得租金獲取。即，避免實體獲得部分租金并從中獲益。我們希望這三點同時滿足，但做不到，只能滿足兩個。如果是集中式分類賬，就會出現壟斷。一個實體負責寫賬本，或者兩個相互競爭的分賬本。比如，某個實體負責運行一個支付系統，這個實體必須報告真實的交易數據以保持可信。因為如果失信，就會失去所有未來的租金。但必須有租金才能獲益。可以通過這一方式激勵實體保持可信。
比如，如果使用集中式分賬本，會有很多集中式分賬本。為了得到正確信息，你需要向中心實體機構支付費用或租金。同時該機構為保持盈利會在分帳本上報告正確的交易及其他信息。再比如，工作量證明區塊鏈，是一個去中心化區塊鏈，所有信息通過去中心化方式記錄，不存在中心權力機構。從這一角度來看，去中心化的優勢在于避免集權。由于沒有中心權利機構，因此需要共識算法和協調，因此產生信號。而這需要耗費大量資源。即，違背了資源效率這一點。
另一個好的特性是自給自足并避免尋租獲利，除了這兩點外，我們希望滿足的另一點是避免電力的大量浪費。區塊鏈、
比特幣等采用的方法是使用區塊鏈公式算法權益證明。權益證明區塊鏈依賴于系統外部獲得驗證，這違背第一點，自給自足。因此，這項研究表明，三個特點無法同時全部實現，而是只能實現二個，接下來，我們繼續討論過去、問責、記錄。記錄非常重要，我認為，記錄將自動化。
區塊鏈技術會助力實現記錄自動化，但我們也知道記錄自動化的進步較緩慢。集中式賬本、集中式貨幣，在賬本上，所有信息都保存在一個單一計算機系統中，而非多個相互競爭的計算機系統，從而保證效率。區塊鏈技術的發展速度還不夠，還未達到能夠處理支付寶、微信支付或Visa支付等數百萬支付的水平。這是我們在技術方面面臨的一個挑戰，當然
能源的巨大浪費也是一個挑戰。
剛才講的是關于過去的決定和未來的決定，接下來是關于人工智能管理。面對這種黑匣子，我們要問的是，人們對這些預測、圖像識別或其他識別算法的使用應到什么程度？算法需要公開、分布到什么程度，以實現其他人可對其進行驗證或傳給法院？如果出現爭議，法庭能否看到算法？能否操控算法？我們可以從這些算法中學到什么特點？這些都非常重要的元素，需要理解。所以，我認為管理和問責都是極為重大的問題，未來會凸顯。只有明確問責、明確責任分配，經濟體系才能良好運轉。
通常我們青睞“誰做決定，誰負責”的責任原則。對于人工智能，做決定的是機器，但承擔法律責任的不能是機器，而是機器的主人。但同時，該機器的制造商也有責任，購買機器或人工智能算法后使用該機器/算法的人也有責任。還有許多法律問題有待解決。如果責任分配不明，就存在不確定性。而不確定性不利于經濟健康。人們都不喜歡不確定性，都希望責任分配明確。責任分配明確后，不確定性就會隨之消失，人們會更愿意發展這一技術。
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