巴西总统访华决定中的务实作风

兰顺正:博索纳罗会见完特朗普后宣布下半年访华。这位右翼领导人并未对美国一边倒,上台后对华表态转向缓和。

第一部

3月19日,巴西总统博索纳罗在华盛顿会见完美国总统特朗普以后,举行了新闻发布会,宣布将于今年下半年访问中国,并表示中国是巴西的最大贸易伙伴,“这对我们很重要”。显然,博索纳罗的访华决定凸显出其在外交领域的务实作风。

博索纳罗于1955年3月21日出生于巴西圣保罗州坎皮纳斯市一个普通的牙医家庭,向来有“巴西特朗普”之称,甚至在一些方面比特朗普更“右”。他提出了巴西优先的口号,高调反腐,抨击女权,反对堕胎,主张限制移民,支持放松枪械管制,更极其推崇独裁军政府。

博索纳罗2018年10月当选总统以后,有一些论者对他的对华关系政策明确表示“担忧”。因为在竞选总统期间,博索纳罗曾多次表示“中国收购巴西资产”是对巴西的战略威胁,声称“中国不是在巴西并购,而是在买下整个巴西”。博索纳罗于2019年1月1日在就职演说中表示要让巴西“摆脱社会主义和政治正确”,受到特朗普的称赞。美国国务卿蓬佩奥参加了博索纳罗的就职仪式。有美国媒体报道称,蓬佩奥希望与博索纳罗讨论中国的贸易行为,拉拢巴西一同对抗中国。

不过现在看来,博索纳罗并没有对美国“一边倒”。在其竞选成功以后,对华态度立刻转为缓和。2018年11月5日,博索纳罗会见中国驻巴西大使李金章,感谢中国国家主席习近平对其当选的祝贺,表示巴西高度重视发展对华关系,视中国为伟大合作伙伴,巴西新政府将积极拓展和扩大对华合作,不断提升双方合作质量。

不难看出,博索纳罗对华态度的关键,依旧是本国利益,这一点和他的“偶像”特朗普的“商人作风”有异曲同工之处,同时,中巴之间存在着太多“互利、共赢”的交集。

1974年,中国同巴西正式建立外交关系;2012年两国又建立了全面战略伙伴关系;中国从2009年开始就是巴西的第一大贸易伙伴,是巴西大豆和矿产的最大买家。相比美国,在经贸方面,可以说中国给予巴西的实惠更多。据统计,在中美贸易摩擦未加剧前,在2018年1至3月巴西947.8亿美元的进出口额中,对中国的出口额便占总额的21.9%,高达119.0亿美元;对美国的出口额占11.6%,达63.1亿美元。在美国和中国的贸易关系发生变化后,中国进口的美国大豆量锐减,而巴西大豆对中国的出口量大增。据巴西农业部表示,在2018年前9个月,巴西出口至中国的大豆同比增长15%,共计5510万吨大豆,近80%的左右的产量出口至了中国市场。此外,巴西最大的贸易顺差来源国也是中国,贸易顺差达41.2亿美元。而美国为巴西的贸易逆差国,达6亿美元。

同时对于南美国家而言,和中国发展各项关系并不会有太多的“副作用”,而与美国发展关系有可能损害自身的国家主权,可能成为美国的“后院”,这也是南美国家社会中流行的一种担忧。

另外,此次博索纳罗宣布访华决定也暗含着一些对美国的不满。据报道,博索纳罗不仅把美国作为他就任以来出访的首个国家,而且在会晤中,巴西一方为了讨好美国释出了很多善意,如给予美国游客单方面免签证,小麦进口免关税配额,以及对美开放卫星发射基地等优惠政策。但让巴方有些失望的是,自己的让步没有获得美方实质性的妥协,博索纳罗未能为巴西的糖出口赢得更多空间,也未能推翻美国对巴西新鲜牛肉的禁令,而这两项都是巴西农业部门试图实现的主要目标。由于博索纳罗不会轻易放弃从美国身上获利,所以利用“中国牌”逼美国“回心转意”,也可能是其打算之一。例如,巴西财政部长格德斯此前在美国商会发表演讲时,就曾试图用中国来警告美方,称若美国不参与,那么作为巴西最大贸易伙伴的中国,将会填补市场空缺。

综上所述,考虑到目前中国对于世界经济发展的贡献以及新任巴西领导人的务实作风,未来中巴关系向好可期。

第二部

在过去30年里,信息技术一直高歌猛进、所向披靡。驱动信息技术一路飞奔的是这样一个事实:机器的计算能力、内存大小和通讯速度这三者全部提高了一百万倍。那么,人们很自然要思考这样一个问题:当人工智能(AI)崛起的时候,如果这三者,也就是我们今天所说的算力,再提高一百万倍,当机器已经具备了无以伦比的学习能力的时候,我们该怎样到达人类社会的彼岸?

3月13日,“强化学习之父”理查德•萨顿(Richard Sutton)发表了一篇题为“苦涩的教训”(The Bitter Lesson)的博客,其核心观点是:“我们必须吸取惨痛的教训,即从长远来看,直接构建人类大脑的思维模式是行不通的。”萨顿写到:“人类不断试图把自己的知识和思维方式植入到AI之中,”比如用人类的思路教AI下棋、将让AI按照人类总结的思路来识别图像等等。这些做法,“能带来暂时的性能提升,长期来看却会阻碍研究的持续进步。”这种错误的做法已经带来了太多“苦涩的教训”。萨顿相信:“真正的突破,总是来自完全相反的方向。”所谓完全相反的方向就是“摒弃人类在特定领域的知识”,采用“基于搜索和学习进行大规模计算”,只有这样,人类才会“获得最终的胜利” 。

这篇文章的确是作者总结了过去70年人工智能发展历程的洞见之作,因而引来一片附议和转发。但也有反对意见,其中比较典型的是牛津大学计算机系教授希蒙•怀特森(Shimon Whiteson)。他在题为“甜蜜的一课”(The Sweet Lesson)的博客中针锋相对地写到:“AI的历史故事并非融入人类知识一直失败。恰恰相反,这是融入人类知识的胜利,实现的路径也正是一种完全符合惯例的研究策略:尝试很多方法,抛弃失败的99%。”

萨顿和怀特森两位教授都是业界知名的强化学习专家,但有趣的是,两人的观点却如此背道而驰。这场隔空争论过程中,许多业内知名学者也各抒己见。在国内,也引起了业界相当高的关注。

萨顿和怀特森争论的一个焦点是人类的知识与AI是否一定是对立的。萨顿说:“虽然这两者看似没有必要相互对立,但实际上它们往往是对立的。”也就是说,萨顿认为人类的归人类,AI的归AI。在我看来,不必计较AI跟人类的知识是否对立,也不必计较AI在哪些方面能超过人类,而要看到当机器智能化后会成十倍百倍的提升效率,降低成本,优化体验,从而达到推动社会发展的意义,这才是AI的技术价值所在。

摩尔定律表明,算力和数据在一段时期内是以指数级数变得更为便宜的,这是现代人工智能技术的驱动资源。任何不能有效利用这些资源的方法都前途有限。不仅如此,当算力和数据成本变得极为低廉的时候,这些因素也会影响算法优先发展的方向。这并不意味着算法不重要,而是说算法需要能适合这样的资源。就像石油的开发使得人类历史上第一次获得了非常廉价的能源,所以能适应这一能源的现代技术就得以飞速发展,比如汽车和飞机就是因为非常好地适应了石油这种能源,才得以在短时间内在全球迅速推广开来。

虽然人工智能已经连续三年出现在总理的政府工作报告中,虽然在今年的3•15晚会上曝光了AI机器人正在模仿人类能力,成为拨打骚扰电话的主力军,但其实,在AI这个科学领域,科学的发展还处于非常初级的阶段。在有充分的实证与观察之前要慎重,不宜只基于人类的经验知识和直觉思维出发提出理论。让机器获得通用智能的机制可能极度复杂,真正的基础理论可能是反直觉的。我们要开放心态,先从实证和观察出发,积累实验数据和相关研究工具。如果以物理学的发展做比喻,AI可能还处在前牛顿时期。在牛顿之前,从古希腊以来也有很多智者出于自身的经验知识与思考(包括对某些“美”的信仰与追求),对于这个物理世界提出了很多模型,但大多是失败的。到后来第谷、伽利略等人从实验出发,积累大量的实证的观察与数据,之后到牛顿等人才发展成近代物理学。因此,我的观点是,在谦虚的充分观察和实验之前,AI研究人员不能太过傲慢。

第三部

普惠金融是个老行业,从1970年代初开始启动,发展迄今已半世纪。它关乎金融渠道的普及性与使用情况,涉及贷款、现金管理、转账、支付、储蓄、保险、租赁等服务,但无论类别,相关金额均微,故英文常以微型金融(microfinance)称之。普惠金融的客户,有个人,亦有企业,但无论类别,皆属社经金字塔的中下层,他们面临着金融渠道不足的问题。

普惠金融受到高度瞩目,系因它蕴含了扶贫、金融赋权、两性平权等社会关切,且被认为能强化生产力、推动创新及提高资源配置效率,故对经济发展至为重要。普惠金融更被列为新兴国家的发展重点,不仅成为峰会主题,且获政府支持与资金补助。譬如,2010年G20的首尔峰会,启动了“普惠金融全球伙伴”,而领导人到了2017年又重申其重要性,把普惠金融与联合国的十七项可持续发展目标相连,认为前者是达成后者的关键要素。

尽管普惠金融的重要性受到肯定,但实际上,全球未获正规金融服务者,迄今仍不在少数。根据知名普惠金融数据库Global Findex的统计,全球被摒除在正规金融渠道之外的成年人,2017年还有17亿,分布在非、亚等地的新兴国家,及欧美工业国家的贫民区。当这些人需要金融服务时,会诉诸于风险高、价格高、透明度低的非正规渠道,譬如高利贷借款。

在很长一段时间里,诺奖得主尤努斯教授几乎是普惠金融的标志性代言人。1970年代他于孟加拉国创办了葛拉敏银行,利用农业社会人际关系紧密的特质,针对欠缺抵押品的穷人,发展出一套贷款筛选及还款监督模式,以控制违约风险。这套人力密集的放款模式,曾盛行于南亚,且于1990年代由中国社科院引入国内。不过,随着互联网、金融科技、大数据的兴起,实质抵押品可由讯息取代,大数据亦可对风险提供更好的控制,而普惠金融传统的线下放款模式,逐渐被速度快、效率高的线上模式所超越。因而,葛拉敏银行的光环渐退,取而代之的是另一批新创组织,如美国的Acorn、中国的蚂蚁金服等。

不过,无论透过线上或线下模式,无论涉及高科技与否,我们都必须检视普惠金融是否真正具有社会效益。特别是,除被宣称具有精准扶贫、推动经济发展、强化两性平权等光明面外,普惠金融也多次被关连于经济效果不明、造成贷款人过度负债、恶化社会阶级制度等阴暗面。例如,美国麻省理工学院除贫行动中心的经济学教授就指出,以普惠金融来除贫是一剂昂贵而药效极低的解药。又如,笔者对南美洲熟人放款模式的研究,发现在既存的社会阶级区分下,信贷渠道会恶化现有阶级,不仅贷款过程中发生了操纵、胁迫等违反个人自由意志的负面行为,还扩大了当地的所得不均,让弱势者受到更多伤害。

支持普惠金融者,固然会强调其正面效果,例如大规模除贫、使女性翻身等。但从普惠金融的历史看,它也有负面效果,例如危及金融稳定性或大规模违约等,而这些负面效果会被反对者强调。不过,普惠金融毕竟历经半世纪发展,已扩及上百国家、包含多种商品与服务,也为许多学者所研究,而相关研究正可对其正负效果提供客观而平实的证据。