来源：马洪基金会

樊纲：在国际竞争中保持开放心态、培养创新能力

2023年12月20日，由中国互联网协会、微博、新浪***主理的“数字力量，探索无穹”2023探索大会在北京拉开帷幕。
中国经济系统编制改革研究会副会长、中国（深圳）综合开拓研究院院长、国民经济研究所所长、马洪基金会名誉理事樊纲揭橥了题为《管理经济颠簸，保持长期增长》的演讲。

以下是樊纲师长西席演讲实录，内容经编辑略有删减：

祝贺“探索大会”的召开，同时特殊感谢约请我来参加这个会，我理解在座的诸位都是紧张搞科技方面的研究，包括很多科技企业，包括一些公司做投资的也紧张是做科技方面的投资，可能只有我不是搞科技的，搞经济研究。
经济研究一贯非常关注科技的发展，由于经济发展科技是非常主要的要素，以是本日我也在这里谈一谈对现在科技发展当中的一些有关经济和社会发展的问题，谈点自己的意见。

第一方面：关于最近大模型的发展，AI的发展对经济学的启迪。

ChatGPT涌现之后，科技界的人士见告我，美国和中国在AI研究上的差距又拉大了一块。
以前可能差距是一年，现在彷佛变成了三年到四年，有算力的问题，也有存储的问题。
刚才倪光南院士讲得非常好，广义算力的观点，不只是算力有超算机，超算机跟ChatGPT的算力的哀求还不太一样，还要加上运力，这个差距就又拉大了。
我们就得赶紧追，但是如果追着追着它又涌现一个新东西。
我们可能知道Q-star是什么，但我们还不知道Q-star是怎么回事，Q-star引起了大家方方面面的各种反响，Q-star大概又会把我们的间隔拉大。

这块引起的经济学思考是什么呢？是关于比较上风的思考。
有些学者非常重视比较上风，说只要掉队国家我们有比较上风，我们就能够逐步地追上去，非常地乐不雅观。
但是没有把稳到一个根本性的问题：你有比较上风，发达国家也有比较上风，而你的所谓比较上风是低级要素：廉价劳动力，自然资源这些比较上风。
而发达国家的比较上风是优质要素的比较上风：成本、人力成本、知识、技能，特殊是非常主要的创新能力。

创新能力不仅仅是你有没有好的科学家，还有一套系统编制，还有各个家当，还有各种科技的前沿领域，都达到了一定的高度，都具有领先的位置，你才能够不断的涌现创新。
而在这个意义上掉队国家没有优质要素的比较上风，更主要的是掉队国家原来那点低级要素的比较上风走着走着又会衰减。
为什么衰减呢？你和你的同类的，同水平的这些发展中国家比较，你过一段韶光之后，你的收入提高了，你的比较上风就损失了，损失给越南了，损失给孟加拉了，损失给印度了，损失给非洲了，不是永久有这点比较上风的。
如果你损失了比较上风，你又没有优质要素的比较上风，那就掉入了中等收入陷井，高不成、低不就。
原来的比较上风没了，你又没有发达国家所拥有的那些优质要素的比较上风，这时候你怎么办。

以是在我看来，比比较上风更主要的是掉队国家的另一个要素，便是后发上风。
便是你掉队，但是你可以用比较快的方法，用比较短的韶光迅速地去学到其他前辈国家已经创造出来的知识和技能。
通过开放式的引进消化接管学习等等，使得发达国家已经创造出来的知识和技能，外溢到你的国家中来，有一个词叫做知识的外溢。

我们过去几十年的发展，特殊是后半段，后面这20年的发展，当我们的劳动本钱已经提高的时候，我们后半段的发展很大程度上靠的便是后发上风，我们缩短了差距。
发达国家看得也很清楚，知道你是怎么发展的，以是开始遏制你发展的时候采纳的统统方法，没有人在乎原来那点比较上风。
劳动密集型家当，打的都是后发上风，脱钩、断供、停滞向你出口高科技产品、限定科技互换、限定留学生的留学等等，所有都是想堵塞你知识外溢的渠道，都是针对你的后发上风。
我们被它堵塞之后我们强调自主研发，自主研发永久是我们的目标，提高我们的创新能力永久是我们追求的目标。

我们要想到，当技能上还没有走到前沿的时候，家当没有走到前沿的时候，发挥后发上风是最优选择。
自己不会做的时候引用可能是最优的一个选择，增长速率就会比较快，引进利用知识外溢的过程当中逐步去学习创新的能力。
当没有走到前沿，还没有具备这个能力的时候，创新的事情都要自己做，“卡脖子”的问题都要自己战胜，那是次优选择。
次优选择的表现是什么呢？便是本钱比较高、丢失比较大、增长速率低，也会涌现科技“烂尾楼”这样的事情。
但是现在没有别的办法，只有自己去创造，这时候我们就面临增长速率相比拟较低的过程。

最近科技发展我们又掉队一步，差距又拉大的情形，正好反响出发达国家的比较上风。
这些问题显示得非常清楚，我们要追上去还要花很大的努力，还须要韶光。
一个启迪是我们要连续保持开放，你要卡住我的后发上风的发挥，我们更要开放，我们要对更多的人开放，我们要对更多的家当开放，我们要对更多的企业开放。
因此我们的家当、企业从这个角度来讲，要连续保持开放的心态，我们在世界的市场上，在世界的国际竞争当中，我们去培养创新能力，我们通过学习引进消化接管培养我们的创新能力，这是我在AI的研究当中，在经济学理论上的一些反思。

第二方面：是最近人工智能AI发展引起的一些惶恐。

参加过一次法律界的论坛，法律界挺惶恐的，法律助理的职业现在岌岌可危，法律助理做的便是找到律所后面一墙法律书本里干系的条款。
现在听说根本不用别人，状师本人一刷出来了，且形成的文件非常完美。

在英国恰好参不雅观一个旧的厂房改造成一个当代像798那样的场所，正好看得手机上美国的制片人，美国的作者，电影的作家们抗议示威游行不许可用ChatGPT。
为什么在那里看到特殊有感触呢？想到了200年前工人砸机器的事情，刚才主持人在回顾几十年科技革命的时候，再往前机器替代人也是类似的情形，那时候干脆砸机器了，这是一个问题。

然后就听说了OpenAI内部闹抵牾的事，Q-star的产生使得他们董事会里面的人以为这件事很危险，要停滞这方面的研究，要限定这方面的研究。
与此同时英国已经开了第一次人工智能安全大会，各国政府在一起研究怎么进行规范，怎么进行监控。
这就形成了一种趋势是限定放慢放缓人工智能的研究，会不会成功呢？我也不知道，但是从逻辑上说，研究不会停滞。
刚才我们那个对话就讲的好奇心，很多人为了好奇心也会连续研究下去，它对人类产生的危害什么的，人类会连续研究。

以是我们不要受这方面的影响，就停滞这方面，相反我们要连续加大研究，研究一定会推动向前，至于怎么用，确实值得谈论的。
最近的电影原子弹核能道理是一样的，核物理一定要推进研究，但是核物理怎么用，这个后面形成了天下的同盟了，要掌握核武器，要限定核武器的发展利用等等。
人类要去规范它，但是你首先要连续研究，你不研究别人就会研究，在一定意义上我们也要看到机器的方面，刚才说200年前工人就砸机器了，但是200年来机器一贯在发展，机器一贯在替代人，人也活得越来越好，人的收入也越来越高。
以是还是要看到积极的方面，努力去推动，要适当的监管，适当的掌握，当然也是须要的。
还有一个例子便是基因工程，也都须要人去加以规范。
但是发展是硬道理，它一定会向前推进，刚才说我们的差距又拉大了，现在我们如何缩小差距，如何跟上新的研究。

第三方面：跟经济的发展也有关系，如何发挥大企业的浸染，鼓励大企业做大研究，带动高新科技的发展。

这涉及到如何看待大企业的问题。
我们原来有些大企业，有些企业在国际上都排到前几名了，现在又跌出了前十名。
大企业一发展，每每引起大家的一些担忧，垄断、成本的力量等等，于是每每采纳一些限定的方法。
我们冒死鼓励中小企业的发展，初创企业的发展，没有错，没有初创企业的发展就没有新的东西冒出来。
但是要看到大企业的浸染，大企业在科技进步当中起的浸染。

ChatGPT、大模型出来后，我们彷佛又掉队了一块，我们也有几个大模型，但彷佛天下前十名我们只有一位，1000亿个参数以上的模型我们也有三四个，大模型本身就哀求大企业来投入，经济学上也是一贯研究的一个问题，什么样的家当构造是比较好的家当构造。

常日经典的经济学的理论总是说完备竞争是最好的状态。
完备竞争确实好，好在什么地方，它把价格压得最低，消费者最得实惠。
但是消费者现在拿到的最低的价格它有一个代价，便是由于你价格都压的很低，利润都压的很薄企业都没有钱去做研发，因此消费者没有创新的好处，得不到创新的实惠。
因此现在经济学研究的一个理论是，“最好的家当构造大概不是完备竞争，而是寡头竞争”，少数几个企业，也有竞争，因此价格不会太高太离谱，不是垄断价格，但是它利润可以比较厚，大企业就有钱去做研究，去做大研究，这样就可以不断有创新涌现。
大企业做大研究还可以带动各种小的研究，做方方面面的研究，小企业每每只能专注某一个小的技能进行研发，而大企业可以综合性的进行研发，综合性的研发带动各种小的领域里面产生一些新的研发，带动小企业去研究。
我们的政策环境、制度环境如何有利于中国大企业的发展，做大研究，做大投入，做持续的投入，我们企业能够真正持续的发展，持续的投入。

从目前来看，我们的技能进步，大企业发挥着重要的浸染，大家都能数得上来这些大企业。
中国的企业看着它彷佛挺大了，它在国际上实在很小，多数领域的竞争不是海内的竞争便是国际的竞争，在国际上不去鼓励它发展，反倒使其他的大企业得到了加强，以是我们的政策制度环境如何鼓励大企业，特殊是民营大企业。
民营的观点是什么观点呢？拿自己钱去冒险的观点，拿自己的钱去承担风险去投资的观点。
国有企业它是用公家的钱、公共资产，那得监管，得戒备风险等等，程序上就比较慢，客不雅观上拿着公款监管就得多一点。
拿自己的钱相对就比较灵巧，能够抓到市场的机会，特殊是民营的大企业。
我们要鼓励它在科技创新，在新一轮的科技创新中发挥浸染，在大模型的创造过程当中，发挥大的浸染。

第四方面：监管的问题。

两个方面，一方面政府要关注新的研发领域当中涌现的新问题，及时监管。
第二方面我们的企业，我们的创新者，我们创新的大企业要拥抱监管，要参与监管，要努力帮助制订监管。

这是相辅相成的两个方面，没有创新就不知道要监管哪些东西。
创造须要监管的问题是最初的创新者创造的，是漏洞创造的。
记得90年代末00年代初，在日内瓦开会，会议的午餐演讲请了美国驻日内瓦那些国际机构的大使，一位女士来讲电商的监管规则，那时候我们还没电商，没有网络交易。
由于他们是创新者，他们知道问题在什么地方，我们当时听着跟天书一样，根本不知道这个问题是什么，她怎么知道的？是由于他们有科技公司，他们在前面已经创新了，已经创造了问题，然后政府跟创新者相互互换，形成了他们监管的建议，要实施天下范围内的联合建管，由于电商还涉及到跨境电商等。

这里面就看到了创新者和政府的关系和不同的浸染，政府一定要在新的事务涌现的时候要加强要参与，要进行监管，哪怕一开始有点超前，可以做一些预监管。
先把问题提出来，然后详细的方法逐步再完善，可以修订。
不监管每每成问题，有危险的事情我们更慢一点，对新药对基因确实比较谨慎，我们对某些企业放马不监管，不监管末了那个业态都没了；迟迟不监管一个金融业态，末了出了一大堆旁氏骗局的事情，公司消逝了，业态都消逝了，以是要及时创造问题，及时进行监管。
这次该当说国际的人工智能安全大会，我以为挺故意义的，我们中国也积极地参与了。

我们的企业要发挥浸染，我们创新先创造问题，创造问题跟政府进行沟通，我们制订标准，我们参与标准的制订，参与行业的发展过程当中可能面临一些问题的办理方案。
以是当一个新的事物发生的时候，我们该当考虑它的方方面面，考虑它可能带来的经济、社会的影响，新的科技能够发展，我们的企业能够赢利，我们的投资能够有回报。
这些都是非常主要的，我们科技进步了，我们能够在国际上持续的发展，非常主要。
但如何避免过程当中的一些问题，也不是说过度的谨慎，过度的避免来妨碍科技的发展，这是很难求得的一个均衡。
OpenAI的董事会那些人考虑得相称严明，采纳的方法相称激烈，都上升到社会的良知、良心，上升到这样的水平，我相信也是我们科技人共同的追求。
当时核技能产生的时候，这些科学家们，从爱因斯坦到奥本海默，他们都是有这种良心的思考拷问。
以是这也是科技进步当中不可避免的一些问题，值得我们及时的加以关注。