2019年6月25日，阿里巴巴發起的研究機構羅漢堂在杭州總結了“最關乎世界未來的十大問題”，200多位來自全球的頂尖學者等應邀“西湖論劍”，閉門研討這十大問題。

　　對於未來世界的不確定性，諾獎得主們多少表示出了擔憂和焦慮，馬雲則像一個積極的樂觀主義派。

　　馬雲說：“我是數字經濟堅定的樂觀主義者，從一開始就堅信數字經濟和平臺的力量，這是世界實現包容性增長的好機會，世界需要數字技術方面的領導力。世界變化的速度肯定越來越快，會帶來很多社會問題和不確定性，但沒有人是明天的專家，政府、學界和企業需要一起合作解決問題。此外，我們需要也需要在智慧的時刻，制定智慧的政策，不要用昨天的做法來解決明天的問題。”

　　很多時候，我們面對眼前的困境拳打腳踢，往往是因為我們缺乏了正確的方法，也有很多時候是因為沒有提出正確的問題以致於無法找到出路。羅漢堂此次提出的10個問題直擊數字經濟發展帶來的社會、經濟、倫理、政治問題的核心，有人稱為“世界終極十問”：

　　1、我們是應該先控制風險，還是先迎接數字技術？

　　要達到5000萬用戶，電力花了46年，計算機花了14年，網際網路花了7年，皮卡丘花了19天。今天，在低收入國家也有60%的人已經擁有移動手機。決策時間前所未有的短，錯過成本前所未有的大。

　　2001諾貝爾經濟學獎獲得者邁克爾·斯賓塞（Michael Spence）認為：數字經濟帶來的福利還難以被準確衡量和估計，這會影響我們平衡數字經濟風險和收益。現有對經濟的衡量集中在對經濟增長的關注，忽略了健康、生活便利等其他福利。數字經濟的長期影響是深度多維的，需要一個更多維的框架衡量個人和社會福利。

　　2、數字技術會擴大鴻溝，還是會讓世界變平？

　　技術從來都是雙刃劍。技術革命既讓地球能夠養活的人口從10億增加到70多億，也引發過兩次世界大戰。關鍵是能不能以最快速度，讓儘可能多的人受益。

　　2001諾貝爾經濟學獎獲得者邁克爾·斯賓塞（Michael Spence）指出：中國數字經濟的發展不僅體現在增長速度上，還體現在邊遠、貧困群體與現有經濟資源的結合速度上，這是令人震驚的普惠增長模式。

　　3、資料是誰的？誰是真正的受益者？

　　司機的行駛記錄對於個人而言意義不大，但如果分享出去，就會讓導航軟體的精準度更高。資料作為一種生產資料，不見得應該只追求唯一所有權，而是要尋找一種機制保護好隱私，並讓更多人受益。

　　2014諾貝爾經濟學獎獲得者讓·梯若爾（Jean Tirole）提出應學會如何在保護個人隱私的同時，不遏制科技的進步和創新的向前。“我們想倒掉洗澡水，但別把寶寶也潑出去了。”

　　19世紀末，當電話剛在美國推出和普及時，紐約時報曾刊登評論指出：“電話不僅會收錄兩端的聲音，甚至會將其路線經過之處的聲音都收錄下來，因此當這千萬的電話線從居民屋頂經過，所有秘密都將公之於眾，惟有沉默才是安全”。這類關於電話的設想或許在現在看來不切實際，甚至可笑，但是在當時民眾對電話技術並不夠了解的時期，這類憂慮是有廣泛共鳴的。

　　4、數字技術會讓更多的人失業，還是會讓工作時間更短？

　　眼下美國對AI的擔憂達到歷史高點，但實際上美國失業率是半個世紀以來的低位。技術革命並沒導致失業率上升，但會帶來新的工種，以及縮短工作時間。我們該為未來的工作做好什麼準備？

　　2010諾貝爾經濟學獎獲得者克里斯托弗·皮薩里德斯（Sir Christopher Pissarides）指出：並沒有證據證明技術會帶來失業率的提高。但技術的發展過程中，確實會促進就業的結構性轉變。1980年以來的就業資料顯示，就業逐漸從製造業向服務業轉變。

　　5、誰是平臺經濟的受益者，是所有參與者，還是少數平臺公司？

　　技術革命一直在深刻改變人類協同方式，到了數字時代，消費者和生產者被合成一張網，它就是平臺。在全新的協同關係中，各方的收益、責任、工作方式、福利保障等都發生了深遠變化。

　　2010諾貝爾經濟學獎獲得者克里斯托弗·皮薩里德斯（Sir Christopher Pissarides）認為：數字平臺是對分散市場匹配技術的改進，它具有提高所有市場參與者效率的潛力。“網際網路和平臺經濟能夠有效打破制約成熟市場發展的阻礙。在中國，沒有網際網路，農民只能進城打工才能提高收入，網際網路讓他們在家鄉也可能獲得同樣的發展機會。”

　　澳洲新南威爾士大學教授理查德·霍爾登（Richard Holden）說：數字技術改變了企業的協同方式和邊界，讓原本很多公司內部才能完成複雜的協同變得高效和透明，更多的事務可以在公司外部由市場協同來完成。這給小微企業帶來更大的生存空間，更高效的利用資源做專業化分工。“大型平臺的競爭優勢來源於網路效應，這種競爭優勢很難從無到有的建立，但是已有平臺的地位也很脆弱。贏者無眠成為常態，平臺必須時刻創新和更好的服務使用者，才能保持競爭優勢。”

　　6、治理機制要如何改變，才能適應數字時代？

　　汽車誕生於歐洲，汽車商用的黃金時代卻在美國。在數字時代，什麼樣的政府、市場和公司治理機制，才能適應今天自下而上的創新和新協同機制。

　　2016年諾貝爾經濟學獎獲得者本特·霍姆斯特羅姆（Bengt Holmström）說：人工智慧正在改變我們的經濟發展機制，也會改變我們制定政策的方式。

　　7、金融服務在越來越平民化的同時，會不會引發更多的風險？

　　金融從來都是經濟發展的重要基礎設施，眼下，數字技術讓賣茶葉蛋的老太太和銀行行長享受到同樣的金融服務。但金融創新，包括數字貨幣，也可能帶來新的不確定性。

　　2016年諾貝爾經濟學獎獲得者本特·霍姆斯特羅姆（Bengt Holmström）指出：數字經濟時代，資訊是一種新的抵押品。有了數字平臺上收集的資訊，小額借款人獲得信貸不需要抵押品，因為貸款人比借款人更瞭解他的信譽。在這方面，平臺模式更接近於西方信用卡的基礎模式，同時因為它基於數字識別，幷包含大量資料，所以比信用卡便宜得多，也不容易被欺詐。

　　8、數字時代全球化會走回頭路嗎？

　　技術、貿易和知識的自由流動和分享是全球經濟繁榮的核心動力，在世界經濟分化嚴重、技術發展參差不齊的今天，我們如何推動全球數字經濟協同，讓每一個國家受益？

　　2001諾貝爾經濟學獎獲得者邁克爾·斯賓塞（Michael Spence）說：讓我感到興奮的是中國的數字經濟增長正規化能夠啟發其他國家，開發巨大的國內市場就能帶來巨大的增長機會。在此基礎上我們不難想象，只需要一點點的國際合作，這種發展模式就能推廣到全世界。各國小微企業參與到國際市場中或將成為下一個增長引擎，這才是最最激動人心的事。

　　9、人工智慧該不該有道德觀？

　　無人駕駛汽車必須選擇撞向一邊，左邊是老人，右邊是小孩，它該做何選擇？這該由演算法來決定嗎？

　　2011年諾貝爾經濟學獲得者托馬斯·薩金特（Thomas Sargent）指出：說到底，機器並不是自己在學習，它們學的，都是人類輸入的資料。是人類在告訴機器要學習什麼。因此，我們人類在給機器提供資料的時候，要努力去除掉一些偏見。

　　10、大算力和大資料，一定會讓我們離真相更近嗎？

　　我們在多大程度上可以利用大資料和大算力做決策，接近世界的真相。在一秒鐘內能摸象腿數百萬次，我們就一定會避免盲人摸象了嗎？

　　2013年諾貝爾經濟學獲得者拉爾斯·彼得·漢森（Lars Peter Hansen）說：數字經濟時代，豐富的資料確實為經濟學分析提供了更多的素材，但是實證分析本身的價值則非常有限。對於實際發生什麼和可能發生什麼，理論模型卻能幫助我們做不同情形和不同政策下的比較。因此純資料驅動具備一定的侷限性，模型能讓人們在大資料時代的今天做更好的決策。

　　2011年諾貝爾經濟學獲得者托馬斯·薩金特（Thomas Sargent）指出：大資料和大算力提升了抽象資訊理論的價值，它們的高速發展對處理資訊的方法論提出更高要求。更優的資訊估計技術，演算法博弈論，多元時間序列演算法和資料模擬技術等都可以在大資料時代散發光彩。

　　我們並非手握答案，提出關鍵問題是第一步。關於這些終極問題，你有哪些思考與回答呢？