比特幣浮沉 “人性第一”_ACE:加密貨幣

技術與人，誰將被馴服？這是個問題。

2017年12月，在整個冬季穩步攀爬的比特幣價格迎來大幅飆升，首次突破1萬美元。短短兩周后，一枚比特幣等值于19650美元，全球嘩然。

之后的三年中，比特幣浮浮沉沉。直到2020年下半年，再度飛漲，這波漲勢看似沒有盡頭，在2021年3月12日突破6萬美元，近日徘徊于該價格上下。

2017年底，在眾人對于比特幣價格攀升的錯愕中，我讀到一篇文章，作者王子城探討了比特幣能否帶領我們通往自由之路。

他從經濟學角度論證比特幣的潛能與危機：比特幣的誕生具有濃濃的自由意志主義和無政府主義情懷，飽含著對現行貨幣秩序的控訴。在隱私近乎裸體的無現金社會，比特幣的加密性甚至可以遏制移動支付對公民自由的侵吞。

早期的比特幣堅定持有者相信該幣擁有的核心特性——不需要信任的信用足以模擬黃金，凝聚共識，成為下一代全球硬通貨。

然而，這個共識未在全球凝聚之前，比特幣卻已經成為另一個熱錢池子，大量資本涌入，現在入場的持幣者甚至與比特幣背后的價值觀完全抵觸，僅僅是因為對暴漲神話的追逐。一旦如此，比特幣的投機性大大增強，但其作為貨幣的職能也消失了，所有人都只愿意持有它坐等升值，而不可能去支付使用一枚日日升值的貨幣。

今次這股比特幣熱潮不僅有馬斯克加持，加密貨幣交易所Kraken早前接受彭博訪問時甚至大膽預測，比特幣未來十年價格或高達100萬美元。不過，也有聲音質疑這不過是當代郁金香之熱，是人類歷史上的大泡沫。看漲與看跌之間，似乎沒有人在乎比特幣的最初使命——通往自由之路的密鑰。

PlanB：比特幣月度RSI指標未到95，市場還在早期:加密分析師PlanB發推表示，目前比特幣月度RSI指標未到95，2011、2013、2017年的牛市中，RSI指標至少3個月維持在95以上，市場還在早期。據悉，RSI即relative strength index，相對強弱指數指標，根據上升和下降趨勢之間動力的比較來判斷市場價格以后的走勢。[2021/3/28 19:23:54]

技術就是如此，無數技術在人類美好的愿景下誕生，然而誕生以后就不再受創造者的意志所控制。技術的走向，往往復雜如迷霧。那么科技究竟會將人類帶往何方呢？

我與《超人類密碼》的作者之一戴維·弗格森作了深度訪談，從區塊鏈談到算法如何影響投資決策，及至AI如何被妥善運用以解除它本身蘊藏的威脅。

當全球很可能陷入技術進步的狂熱之中時，他的建議是：人性第一，必須優先考慮人性，從人的利益出發去設計技術的未來。

CarlosMoreira與DavidFergusson合著了《超人類密碼》/圖片來源：Google

跟著資本走

技術，是商業驅動的。

區塊鏈技術時興了幾年，由于近來加密貨幣大熱，至今仍被追捧。弗格森對于加密貨幣的前景持樂觀態度，只因為區塊鏈在多數層面上符合人類利益。

什么是區塊鏈？比特幣發明了“區塊鏈”這種技術，比特幣本身是一種去中心化的賬本，那么區塊鏈就保證每個錢包持有者在相同時刻擁有相同的賬本資訊。

科技控股集團Tiny Capital聯合創始人對比特幣表現出興趣:科技控股集團Tiny Capital聯合創始人Andrew Wilkinson在推特上詢問比特幣，他寫道，“有人能用1-3句話總結一下為什么購買比特幣是合理的，而不是投機？”這引發了Twitter上的大量回復，主要是試圖說服Wilkinson相信比特幣是金融的未來和黃金的更好版本。[2020/12/21 15:54:36]

它有兩個顯著特性，區塊鏈可以讓你擁有完整的數據隱私，你的數據是在你的許可下移動的；其二則是數據貨幣化，每次你同意提供自己的數據時，你都會得到像返利或折扣這樣的金錢激勵。

馬斯克在比特幣熱潮中“推波助瀾”/圖片來源：Google

在比特幣誕生以后，不同的加密貨幣橫空出世，像以太幣也較被認可。不過，不同加密貨幣呈現了迥異的價格走向。

弗格森解釋了這個現象：搶占先機很重要，若在一個創新領域，beingfirst往往已經奠定了你的價值。當比特幣呈現出持續增值的趨勢，由于投資本身就帶有投機性，自然會有更多人入場哄抬，同時也就有投資者在其他加密貨幣中尋覓“下一枚比特幣”。

但如果這個產品本身就是優質的，你會因它的成長而繼續獲利。沒有跡象表明比特幣不會繼續增值，因為區塊鏈現下或將來都帶給了我們太多受益的應用。

“人們之間的信任往往靠值得信賴的中間人所推動。但是區塊鏈可以創造一種直觀的信任，完全不需要任何人為介入。這大大提高了我們的交易效率，因此它會推進社會平等，減少成本，削弱風險，讓這項技術更廣泛地被更多受眾所使用。”

Morgan Creek聯合創始人錯誤預測比特幣走勢:金色財經報道，Morgan Creek聯合創始人Jason Williams一小時前發推文稱，正確的測試是當比特幣價格超過一萬美元時，使用美元平均成本（DCA）的策略購買比特幣。你要在1.2萬美元的價格時因FOMO（害怕錯失的情緒）而買入嗎？還是要等1.5萬美元？此后BTC一度暴跌至9400美元下方，Williams再度發推文稱，比特幣掛了，對不起大家。據悉，使用DCA方法意味著無論價格是多少，都購買固定數量的比特幣。[2020/6/2]

弗格森認為，區塊鏈就是他眼中以人為本的技術，正因為這項技術帶來了許多好的創新，以這項技術作為根本的加密貨幣升值也并非全是泡沫。

優質技術會受到資本追逐，但兩者的關系又更加復雜微妙。

一方面，所有風投公司都在標榜自己的資本“良善”，正尋覓下一個讓世界變得更好的機會。然而，技術的走向本身具有復雜性，沒有技術會在一開始就在自己的額頭上刻上“劣性”二字，而風投公司如何判斷孰優孰劣。再來，資本的逐利性又怎么可能讓他們投資那些符合社會道義卻無利可圖的項目。

弗格森曾與深耕區塊鏈項目的風險投資人KavitaGupta對話，試圖探尋資本如何在技術投資中引導世界走向良善。

毋庸置疑，資本如彈藥，它的確有力量改變時代。Gupta表示：“通過資本，你可以開始自己的革命。作為投資人，你可以改變規則，用不同的方式支持創新。但缺點是這需要時間，你要燒掉一些資金才能真正開始去進展。”

動態 | 比特幣全網算力持續攀高 短時算力一度突破110 EH/s:Tokenview數據顯示，上周比特幣全網算力持續攀高，鏈上大額轉賬筆數環比持平。七日日均活躍地址數為638035?，環比上漲2.54%；七日日均新增地址數為337583，環比持平；新增和活躍地址數基本維持在近期平均線。全網日均鏈上交易筆數為293822?筆，環比上漲0.99%，其中單筆轉賬金額超過100 BTC的大額轉賬共計3592筆，環比持平；鏈上轉賬金額和熱度均未有較大程度突破，但七日算力均值達107.71 EH/s，環比上漲16.48%，短時算力一度突破110 EH/s高位。[2020/1/6]

如何定義“成功的投資”，Gupta有不同的參數。財務上而言，3倍、4倍的回報就是成功的。但從歷史角度思考，那些坐擁偉大創新卻錯過機遇的人，因為我們的資本而得到了機會，最終創造了驚人的產品，這才是成功。

當你取得賬面上的成功后，我們開始思考可以為社會做些什么，為什么二者不能同時兼顧呢？

言下之意，資本最喜歡那些既有收益又符合大眾利益的項目，所謂真正的名利雙收。可VC畢竟不是Impactinvesting，也不可能只憑借一個項目到底對世界有多積極的影響來判斷投資方向。社會道義，在資本眼中始終只是附加值，從來不是第一原則。

追著算法跑

資本決定了哪些技術與創新真正被投放應用到人類社會，在這個過程中，決策者是影響大勢的人。不過吊詭的是，“決策者”這個角色正在逐漸式微，算法已經不僅僅是輔助決策的工具了，它甚至有機會在投資決策中占據主導地位。

動態 | 報告：至少有160萬枚比特幣或永久丟失:金色財經報道，上個月，第1800萬枚比特幣被挖出。截至目前，比特幣總流動量為18,056,950枚。據CoinMetrics進一步研究發現，比特幣的實際供應量遠低于該數據。經統計，至少有160萬枚比特幣可能永久丟失，這意味著，比特幣的實際流通量（逾1640萬枚）遠低于應有的水平。（cryptoslate）[2019/11/20]

今年三月，權威調研機構Gartner在一份白皮書中稱，隨著投資者越來越多地利用AI和數據分析技術，到2025年75%的VC將使用AI作出投資決定。

AI可能決定一家公司是否通過評估，從而淡化了PitchDeck的重要性。Gartner研究總監PatrickStakenas表示，高級分析能力的增強，正在將早期風險投資戰略從“直覺”和定性決策，轉變為“基于平臺”的量化過程。

對于算法介入金融領域的現狀與趨勢，弗格森指出：“金融領域涌現了極多的創新技術，從業者利用這些策略工具使自己最終賺得更多財富，這是量化模型的基調。但是當AI在資本市場中發揮越來越顯著的作用時，我們也迎來了挑戰。”

“如果允許算法代替我們做決策，若在正確的引導下，模型的確會幫我們將金融層面艱難的決策簡易化。但始終需要定義其中的邊界在哪里，不然就會走向異常。”

量化基金曾紅極一時，借著模型分析歷史數據做決策，無限放大了“理性”，減弱了“人”這個不可控因素。頂級量化基金文藝復興的創始人就是數學家JamesSimons，他的旗艦基金“大獎章”在1988年到2018年的費后年化收益率高達39%。近年來效益極佳的TwoSigma的創始人也都是計算機博士或數學博士。

然而，沒有任何模型算得到新冠疫情。2020年，量化基金紛紛折戟。

據報道，在去年前十個月中，文藝復興旗下以做多為主的基金跌幅約20%，股市中性基金下跌約27%，全球股票基金下跌約25%；TwoSigma的風險溢價下跌11.5%，絕對回報基金下跌2.7%，絕對回報宏觀基金則下跌23%。

因此若完全擺脫了人為判斷，算法始終不懂得周圍環境的劇變，終至失靈。

那么小至算法，大至所有科技，如何應用才是正途呢？

弗格森給出的答案是，我們需要調整和定義規則。但其中的困難是，這需要立法者對于科技或計算機存在高度理解，但在現實世界中，術業有專攻，這是極難實現的。

不妨回看2018年扎克伯格出席的聽證會。Facebook一直被懷疑搜集、存儲用戶個人信息以便向廣告商推銷，有人指出：“我們不是Facebook的用戶，而是它的產品。”

但白發蒼蒼的參議員們幾乎不懂Facebook，許多質詢讓人忍俊不禁。“你們不向用戶收費怎么盈利？”“我們有廣告投放。”參議員和扎克伯格不僅不在一個年齡層，也不在一個頻道。

參議員不懂互聯網，難以向扎克伯格質詢/圖片來源：Guardian

就像弗格森說的那樣，我們在管理技術自由方面一直很遲鈍。Facebook、谷歌CEO被召喚前往聽證會來檢驗他們是否“操縱”用戶從而盈利。但參議員甚至不知道問什么樣的問題才是合適且有效的，即使他們試著學習。質詢者需要和創新者一樣有專業領域的知識，這很困難。

人類的倔強

至此，技術與人，在商業邏輯中，似乎是互相影響的。人決定了哪些技術被應用，但技術也反過來影響了人在這個過程中的決策。

那么科技大爆發年代，我們該如何正向利用技術呢？弗格森以馬斯洛需求層次理論為通用準則，以確保我們的技術努力滿足重要的人類需求，并且不會以犧牲其他需求為代價過度滿足某些需求，尤其是那些基本生存所需。

而他樸素地相信，若要達到最高層的自我實現需求，需要你意識到自己能做什么讓別人受益。這并非任何教義，而是我們身為個人希望體驗積極事物的本能。

書中指出，科技創新需以人文價值為出發點/圖片來源：Google

科技擴展了人生而為人的邊界。以往你總是被挑選做一些事，被挑選去正確的學校讀書，去正確的公司工作，做正確的職位。但今天科技提供了更多的可能性，網絡無遠弗屆，人們越來越多扮演挑選者的角色。

由于曾多次造訪中國，弗格森認為中國當下的科技革命創造了更多公平的機會，科技商業化的潛力也極為巨大。在他眼中，以對創新的熱情和能量而言，今天的中國比全球任何一個地方都更強勁。

當他對科技時代如此樂觀之時，我不禁反問：科技似乎也有極大的風險引領人們走向深淵，不是嗎？

弗格森當下指出了經常被擔憂的AI取代人類工作這一點：“四五年前，我們就擔心由于AI和機器人(11.510,?0.00,?0.00%)的到來，許多人的工作會被取代，這邏輯沒有錯。我們無法教育人們快速學習，快速使用新科技。”他認為勞動力被取代是因為人們跟不上技術更新的節奏。

緊接著，他告訴了我一個故事。在CNBC訪問中，他曾遇見聯合利華的高管LeenaNair，后者跟他透露了聯合利華內部正在進行的AI改革。

他們并非用AI直接取代員工，而是開發了一個app協助員工處理瑣事。當這個AI助理在生活中幫你完成這些事以后，你就有閑暇來發展自己的技能而不在幾年后被淘汰。

如果AI是這么發揮效用，在緩沖期中輔佐人類，而非粗礪地直接取代工作者，似乎是雙贏局面。

不過，“技術奇點”假設的信奉者認為，已經出現的人工智能最終會引發一場智能爆炸，產生一種強大的計算機超級智能，其質量將遠遠超過人類的所有能力。換言之，我們將被機器所操控。

但弗格森認為“技術奇點”論的缺陷在于低估了人類，沒有考慮人類的精神和道德特征。最好的技術，應該是根據我們的管理和設計來確定工作的優先順序。他同樣相信，技術是唯一能讓資源成倍增加的東西，進而使人獲得自由去追求自我實現。

也許這對于“技術奇點”的反駁并不夠有力。但也可以看出，常年觀察研究經濟領域的弗格森始終樂觀，似乎商業語言天生就這么樂觀，他們永遠聚焦下一個機會，永遠覺得世界在變好。

而面對技術，不被馴服，大概是人類最后的倔強了。

作者|竺晶瑩

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