Eric Maskin

演讲主题:机械设计与人工智能:经济学课程与计算机课程可以混搭吗?


  由清华大学、东润公益基金会主办的东润创新与未来教育论坛于2016年12月18日在北京举行,此次论坛的主题是“科学创新改变未来”。诺贝尔经济学奖得主Eric Maskin出席并演讲。他表示,经济学和计算机科学是单独分块进行教学的科目,但是二者一起考虑可以解决很多问题。

  

  以下为Eric Maskin主旨演讲实录:

  

  早上好!非常荣幸受邀参加本次论坛,在这里请允许我对主办单位表示感谢。       

  

  今天我想谈谈经济学与计算机科学,以及机制设计与人工智能之间的关联。经济学与计算机科学通常在不同科系中单独讨论。这个专业的学生也有可能在另一个专业学到某些知识。但是,对于这两个有很多共同点的学科,我认为应该把它们放在一起讨论,而且应该更多地将它们放在一起讨论。

  

  简单来说,以我的专业经济学领域举个例子,比如机制设计。 机制设计属于经济学原理的技术部分。对经济学有所了解的人都知道,大部分经济学原理主要用于理解现有经济制度并预测该制度产生的结果,而机制设计却恰恰相反。机制设计的研究方向是反的,是从结果开始的。比如说这些是可以实现的结果,然后我们会反向推理出需要设计哪些制度和机制才能交付这些结果。

  

  关于这类机制,我举个例子,这个例子非常重要,大约发生在20年前。

  

  试想有政府希望将无线电某特定波段的广播权转让给其中一家有意向的电讯公司。使用该特定波段的权利,我们在这里称之为许可证。所以,假设你想将许可证转让给其中一家有意向的电讯公司,而且你希望交给对许可证最有价值的公司。问题是作为政府,你并不知道哪家电讯公司会真正重视许可证。所以,问题就是要如何确保将许可证交给最合适的公司?

  

  最简单的办法当然是询问每一家意向公司将如何重视许可证。但这种方法并不可行,因为每家公司都可以夸大其词。因为公司都明白,夸大其词会增加其获得许可证的可能性。所以仅询问公司将如何重视许可证是行不通的。这时,你可以尝试用更为巧妙的方法,比如每一家公司如何对许可证出价。如果拿到公司愿意出价多少的声明,你便可以将许可证授予出价最高的公司,并请出价高的公司支付出价。这种方法好过第一种,因为这种情况下公司不会夸大其词。但这种方法也行不通。  

  

  第二种方法有可能成功的原因是,公司有动机出低价。试想一下,如果许可证价值一百万,你出价一百万并中标,你会得到价值一百万的东西。但你支付一百万后,你的净利益是零。这意味着你不会出价一百万,你的出价会低于一百万,而且你一定会出低价。这时,所有的公司都会出低价,从而导致无法确保最后的赢家是最重视许可证的公司。那么,怎么解决这个问题呢?

  

  解决方法其实非常有创意,由20世纪60年代一位美国经济学家提出,非常简单,但又非常精妙,那就是每家公司都对许可证投标,出价最高的投标者中标,这和第二种方法一样。但是,中标者无需支付其提出的价格,而是支付第二高价投标者的出价。所以这种方法有时也称为“第二级机制”。

  

  所以,举个例子,假如一共有3个投标人。 第一个投标人出价1000万,第二个出价800万,第三个出价500万。那么,获胜者就是出价1000万的那个投标人,因为它的出价是最高的。但是,中标者只需要支付800万,因为这是第二高价。细想之后你就会明白,这种情况下投标者没有动机出低价,因为反正不需要支付自己的出价。如果出低价,中标者支付的金额也不会相应减少,因为实际支付的金额是由另一家公司决定的,所以投标者不会有意出低价。如果投标者真的出低价,则有失去获得许可证机会的风险。同时,投票者也不会出高价,如果出高价,假设许可证对投标者而言价值1000万,它出价1200万,而另一家公司出价1100万,它是中标了,但它必须支付1100万,远高于许可证的真实价值。

  

  所以出高价意味着有支付高价的风险。这时,公司就会以许可证的真实价值出价,这就意味着中标者会是真正最重视许可证的公司。这种解决方法在实践中大量使用,你也可以采用。下面我来讲解这种方法在单一许可证情况下的工作原理。

  

  事实证明这种机制在多个许可证的情况下也行得通。假设有多家公司和多个许可证,你可以让一家公司对所有许可证投标。你可以授予多个许可证,以使其现有价值最大化。这可能是一种有效方法。而事实证明,这种方法和单一许可证案例中的方法同样精妙,能使公司以真实估价投标。这种情况下,你能了解某家公司如何对你能投标的其他公司产生边缘效应,以及解决公司问题之后你能得到多少其他公司。你会了解未解决问题的公司会发生什么,以及两家公司所支付金额的差别。事实证明,如果公司支付这个金额,则有动机做真实投标。

  

  和单一许可证的案例一样,这种机制存在的问题和它的命名一样,叫做“中断机制”。这种机制存在的问题首先是对投标者本身非常具有补偿性,因为公司必须对所有许可证投标,而许可证有很多。这个问题可能会导致投标者考虑不投标,而更重要的可能是这种机制对政府而言计算相当复杂。因为这种情况下必须计算出许可证的哪一种转让方式能最大化其价值。而如果存在大量许可证和大量公司,计算量就会非常大,从而终结这一难题。但是,我们可以借助人工智能和计算机科学,运用程序解决并大幅简化问题。

  

  下面我来解释一下具体操作方法,现在所有公司对所有许可证进行交易,我们启动继续交易程序,设定各许可证的价格为零。各公司宁可不使用所有许可证,而仅选取从任何参考点来看适合其出价的许可证。若仅有一家公司需要许可证,则供需相当。若某些许可证的需求过量,则只需提高相应许可证的价格,以这种方式应对需求。我们用这种方法不断刺激这一程序,最终实现每个许可证的需求对象仅为一家公司,这样对公司就会非常简单,他们只需要选择想要的许可证即可。对政府来说也非常简单,因为完全无需处理任何复杂问题,政府唯一要做的就是对报价进行处理。现在这种方法可行,能解决更为复杂的问题,以及更复杂的拍卖。所以这种简单的解决方案非常好,目前被全球许多政府用于拍卖许可证。

  

  我之所以提出这一点,是因为从这里可以看出,经济学和计算机科学实际上是两门非常相近的学科。在这里,我们采用了平行思维方法,这种方法是在计算机科学中发展起来的,却能解决经济学的问题。  

  

  如果我不知道有这个程序,我会采用最开始的做法。所以这两门学科值得放在一起讨论。在这里,我想敦促世界各地的大学,也许可以基于这一点,考虑合并经济学与计算机科学。非常感谢! 


  个人简介

  

  Eric Maskin

  

  Eric Maskin教授,美国经济学家,2007年诺贝尔经济学奖获得者。Eric Maskin教授是美国艺术与科学学院院士 (1994),世界计量经济学会会长(2003),欧洲经济学会Fellow(2004),大不列颠学院通信院士(2003年)以及剑桥大学荣誉Fellow(2004)。