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中国经济V型反弹的动力

专访前香港科技大学经济学系系主任雷鼎鸣

报道:江迅

中国经济有望V型反弹,靠的是高储蓄率带来的稳定资本积累和生产效率不断提高。中国家庭对教育投资非常厉害,教育及科技投资令生产效率不断进步,让中国经济具有强大的自我增长能力。

香港著名经济学家雷鼎鸣教授发表在《头条日报》自己的专栏《雷射针》的文章《双重标准》,开篇第一句是“我是一个相信理性,尊重事实的人”,之后几天又读了他同样在这个专栏里发表的文章《为何有些人对中国的判断力这么差?》,加之这几天又接连看到中国经济一系列亮眼的数据,于是在1月25日,《亚洲周刊》专访了这位擅长于数据与事实分析的前香港科技大学经济学系系主任。

问:接连公布的中国经济数据引发热议,您如何评估中国经济的现状,这些数据表明了什么?

答:谈中国经济,看中短线比较简单,复杂的是长线的经济问题。中短线还是受冠病疫情影响,但通常疫情结束后,会有一个V型反弹。现在疫情基本受到控制,虽然会有新的变数,但总体是受控的。2021年总体经济增长率扣除通胀后,会超过8%。2020年第一季GDP大跌,但第二季已稳住,第三、第四季度已显着复苏,第四季同比增长6.5%百,相当不错。现在它还未发挥百分之一百的动力。

问:怎么理解“还不是百分之一百的动力”?

答:我说还不是百分之一百的动力,其中的一个原因就是国外的经济不是很好,所以总会有一些拖累,但中国的出口已非常不错。今年下半年的GDP会比上半年更好,但如果仅仅看同比增长率的数据,可能会误以为下半年还比不上上半年,这是因为去年上半年经济不好,基数较低所致。所以今年第一季度,看起来就会升很多,第二季度虽然看上去相对于去年第二季度好像没这么多,但实际上还是不错的,只是去年第一季度的基数比较低,不过总的来说都算高的。最近香港股市大涨,尽享中国内地资金盛宴。股票这个东西是领先指数,它反映出投资者对未来的看法,若无重大的外部因素影响,现在可能已开始步入牛市。

问:那您怎么看中国长远的经济发展轨迹?

长远经济的发展会复杂一些,但我觉得经济增长的动力不会减低。前两三年外界对中国经济发展有很多悲观言论,我从来都不认同。简单概括,推动中国经济增长有三大动力:一是资本的积累,如果资本投资多的话,资本就会激发多生产东西。第二个则是生产效率,我们称它为TFP,也就是全要素生产效率,就是说假如去年跟今年投入完全相同的人力物力,去年能生产出100个单位,今年生产出105个单位,多了的这5个,就是效率进步。5%的增长,就是我说的全要素生产率的进步。TFP通常反映科技的进步、教育水平的提高、管理效率的提高,而在中国还包括很多其他因素。比如农村人移民城市,一个人在农村的生产力相对比较低,相对城市,环境不一样了,生产力会比较高。中国有大量农民,农村人口在过去几十年转移去城市,这是提高它生产力很重要的组成部分。

问:那么您说的第三大动力指什么?

答:第三大动力就是劳动力的数量,但劳动力现在没有增长,这个东西在中国已经到顶了,中国的劳动人口不仅没有什么增加,还很有可能会下降,所以劳动力对于经济增长基本上没有贡献了。我曾经用一些计量方法,来证明中国经济增长的动力七成来自资本积累,三成是生产效率的进步。看中国经济能不能维持长期增长,首先要问资本能不能和从前一样积累得很快。

问:您认为中国资本积累会呈现什么趋势?

答:从前资本的积累主要靠中国人的储蓄,中国储蓄率很高,最高峰的时候,每年整个国家把一半生产出来的产值都储蓄了,现在这个数字则是四成三至四成四左右。储蓄用来干什么?原本最理想的结果是将它们都变成新的资本,投资在新的生产项目上去,这样资本积累就很快,但中国不完全是这样。中国储蓄的钱,小半放在房地产里,另外多于一半是放在生产上,开公司买一些机器去生产之类的。放在房地产的钱不用这么高,这对经济增长其实作用没那么大,房地产变成保值工具,放在那边等它升值,有些房子是空关的,对生产作用有限。

现在这个问题开始呈现,为什么不投资在股票、债券,或者借钱给企业家投资工厂呢?其中一个原因是中国的股票市场不是很发达,股票市场不大,跟美国比,规模差远了,所以吸纳不了这么多资金,只能靠银行借钱出去。总而言之,中国不缺乏资本,中国其实也不太需要国外的投资,它在资本上基本可以自力更生,所以中国经济在国际环境被别人卡住喉咙的时候,中国经济自我增长的能力很强大。我记得2019年9月,时任美国副总统彭斯发表讲话,有很长一段话是谈中国的,他竟说中国能有今天的经济增长,主要是靠美国的投资。美国每年在中国的直接投资,只是中国每年投资总额的二千分之一,那么少还能说中国的经济增长靠美国的投资?

问:中国储蓄率这么高,投资还有什么特别的亮点?

答:中国人除了投资工商业外,还有一点很厉害,就是投资教育,他们在上世纪90年代投资在教育很少,但最近这20年有很大改变。中国投资教育主要不是靠政府,政府的投资只是GDP的5到6%,反而是家庭中父母对于子女的教育投资非常看重,在教育上的投资无法计算。教育变成了一种家庭消费,家长买的书、带着孩子去学习什么课外内容,这个很难有准确的数据,但我知道数值很高,所以中国人在教育的投资很厉害。教育投资和科技投资对于TFP生产效率的进步作用是特别大的。

推动中国经济增长,能把握住两点就可望维持高增长。第一就是保持相对高的储蓄率,可以计算出在中国而言最适合的储蓄率大约是GDP的四成左右,中国现在是四成多,也算合理。第二保证生产效率的不断进步。

问:如何才能保证生产效率的不断进步呢?

答:不同年代有不同方法,现在主要是增加在科技研究的投资,大约是GDP的2%左右,在世界范围它不算最高但也算不错了。因为中国的GDP大,2%的投资也不少了。另外就是教育投资,教育投资可能太快了一些,因为1997年前后,中国高等教育每年招收学生约95万人,2019年是915万人,上升了近10倍。扩充得是否快了一些,这么多人毕业后能不能消化掉,这是一个挑战。中国经济一直都是靠着生产力的进步而往前推进,但问题仍在,差距仍在,中国的人均收入整体只是美国的六分之一。

问:中国经济的短板表现在哪?

答:中国经济不是没有短板的,短板是什么?举例说,现在它投资在科技研究之类的资源,有时候配置是否合理,是要打很大的问号的。又比如在大学,谁能拿到这些科研资源,是位高权重的人,还是院士这些人?他们是否能做得最好?其实,他们的研究不一定是最有效果的。

中国讲究权力跟“关系”,这对科研并非有利因素,但这不太容易解决。再举个例子,比如教育,本来投资教育是很重要的,但常有个所谓”五代同堂”现象,一个大学里,某教授教出来的学生,毕业后有部分好的就留在自己学校任教,他的学生毕业又再留校任教,这样就形成同一学校里有很多不同辈分的人都是同一个教授那里继承下来的,他们一般不太会挑战这个系里比较权威的教授,这对于创新科技是很不妙的。

新闻来源:亚洲周刊

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2024风云人物李飞飞 AI先锋开拓机器人时代

报道:宋阳标

《亚洲周刊》2024年度风云人物,选出北京出生、成都七中肄业、斯坦福大学华裔人工智能(AI)科学家李飞飞(Fei-Fei Li),她被誉为“AI教母”,赋予AI能够读懂图像的眼睛,突破了大语言模型只是搬弄语言、脱离现实的限制,让AI拥有仿如人类的“空间智能”,奠定了机器人能和三维现实互动的条件,开拓机器人时代,带领文明进入人机交流的新纪元。

她2024年创立的空间智能公司“世界实验室”(World Labs)首3个月已融资10亿美元(约44.82亿令吉),火速晋身独角兽企业之列。

让AI跳出电脑主机盒

李飞飞出身清寒,美国读高中时在中餐馆洗碗,父母不惜一切成就她的科学梦,凭强烈好奇心和不懈精神,尽得中美教育之长,既有过人毅力,亦有独特创意,成为两国桥梁,改变人类命运轨迹。

2025年是AI机器人跃飞发展的一年,中国华为将量产人形机器人,美国特斯拉的机器人Optimus亦将投入工厂工作,改变人类社会运作方式。

从ChatGPT等“会说话”的AI,到“能看见”再到“能办事”的AI机器人,背后功臣是被誉为“AI教母”的李飞飞。

她对于“空间智能”的研究教会了AI分析图像,仅从二维画面就能推论物件处于三维空间中的结构,让AI不只能够看见世界,跳出电脑主机盒的束缚限制,于三维现实中互动,正式成为人类社会的“一分子”。

李飞飞将自己对于“空间智能”研究的影响比喻为生物的寒武纪大爆发,期间地球生物开始出现感光细胞的结构,开始能看见世界,随之而来就是生物多样性大爆发。

让AI具有“空间智能”

她2024年4月创立的World Labs在12月推出首款AI系统,以一张图像就能转换成可互动的三维场景,对电影、游戏制作带来革命性改变。

World Labs目标是透过开发仿如人类般的视觉数据处理方法,让AI具有推理三维世界运作方式的“空间智能”。

李飞飞是美国国家工程院院士、美国国家医学院院士和美国艺术与科学院院士,还是斯坦福大学的首位红杉讲席教授和AI实验室主任、以人为本AI研究院(HAI)的院长。

她还曾担任社媒X平台的独立董事、跨国科企谷歌的副总裁。

如果能用一句话来形容她,那就是李飞飞是一个AI的前行者,她用AI技术和人类的理性照亮人类未来之路。

从硬核物理走向AI

李飞飞的家庭背景对她的人生选择有着深远的影响。

她的父亲是一位工程师,母亲是一位老师,这种“猫爸虎妈”的教育模式,尤其是母亲严格的教育方式,培养了她对知识的渴望和对世界的探索精神,从小对物理学展现强烈好奇心,连骑脚踏车都会想着背后的物理学原理。

李飞飞1976年出生于中国北京,并在四川成都成长,成都七中初中毕业。

16岁时,她随父母移居美国新泽西州,高中期间还在中餐馆打工刷碗,时薪只有2美元(当时约5.38令吉)。但她工余时还看母亲推荐的西方经典名著,让她比一般的理科生有更宽广的人文视野。

1995年,她以全班第6名的优异成绩从帕尔西帕尼高中毕业,并获得了普林斯顿大学的全额奖学金。

1999年,她在普林斯顿大学获得物理学学士学位后,前往西藏进行了一年的藏药研究。

获电子工程博士

2000年,她进入加州理工学院攻读研究生,在2005年获得电子工程博士。

李飞飞是一个孤独、聪明的孩子,疯狂热爱读书。

她的家庭有点不同寻常,小时候,她的父亲送给她一只小狗,那时候,中国的城市家庭中很少有这样的事情;她的母亲来自一个知识分子家庭,鼓励她读《简爱》,她同时也爱读《呼啸山庄》,“艾米莉是我最喜欢的勃朗特”,李飞飞说。

李飞飞12岁时,她的父亲移民到新泽西州,她和母亲好几年没见过他。

当李飞飞16岁时,她和母亲也到了那个小镇。抵达美国的第2天,父亲带她去了一家加油站,让她告诉机械师修理他的车。

她几乎不会说英语,但李飞飞通过手势想出了如何解释这个问题。

2年内,李飞飞已经学会了足够的英语,可以担任翻译、口译员,并为只学过最基本英语的父母担任翻译。

她说:“我必须成为父母的嘴巴和耳朵。”

她在学校也表现得很好。她的父亲喜欢在旧货市场上找东西,给她找到了一个科学计算器,她在数学课上用过这个计算器,直到一位老师发现了她的计算错误。他们发现,计算器的功能键坏了。

人类生命基本就是智能

1995年,李飞飞考入普林斯顿大学,期间发现爱因斯坦、薛定谔、玻尔等科学家都在专业生涯晚期时开始转向探讨人类的精神世界和生命奥秘。这让李飞飞不自觉地追随先驱的脚步开始思索生命的意义等命题。

“对我来说,人类生命的基本问题就是智能。带着这样的探寻目光,我步入了神经科学的世界。在几次神经科学领域的实习经历中,更加确定了对智能的热爱。于是,我从硬核的原子世界、物理世界,转向了对智能的探索”,李飞飞说。

重组电脑认识世界的方式

本科毕业以后,李飞飞到加州理工学院攻读AI和计算神经科学,她选择将计算机视觉作为研究方向,这一领域当时很少有人接触并研究。

计算机能够识别的物体种类极其有限。

而业界大多观点认为算法才是计算机视觉的核心,李飞飞却意识到要想让机器认知到更大的世界,或许还需要一个庞大的数据集。

ImageNet电脑视觉同行

与其他科学家不同的是,李飞飞能够看到并促进看似不同的领域之间的联系,这促使她想出了ImageNet。

她的电脑视觉同行正在研究帮助电脑感知和解码图像的模型,但这些模型的范围有限,研究人员可能会编写一种识别狗的算法和另一种识别猫的算法。李开始怀疑问题不在于模型,而在于数据。

她认为,如果一个孩子通过体验视觉世界来学习看东西——通过观察她早年无数的物体和场景——也许电脑也可以以类似的方式学习,通过分析各种各样的图像及其之间的关系。

组织整个世界视觉概念

这一认识对李来说意义重大。“这是一种组织整个世界视觉概念的方式”,她说。

但她很难说服同事们,在一个巨大的数据库中标记每个物体的每一张可能的图片是合理的。更重要的是,李飞飞认定,为了使这个想法奏效,标签的范围需要从一般的(“哺乳动物”)到高度特异的(“星鼻鼹鼠”)。

2007年,李飞飞回到普林斯顿大学担任助理教授,当她谈到自己对ImageNet的想法时,她很难得到同事的帮助。最后,一位专门研究计算机体系结构的教授同意与她合作。

她的下一个挑战是建造这个巨大的东西。这意味着很多人将不得不花很多时间做标记照片的繁琐工作。李飞飞试图给普林斯顿大学的学生每小时10美元(当时约35.13令吉)的工资,但进展缓慢。然后,在学生的建议下,她通过网商平台将这些图片标记任务分散给了全球5万人完成了这项工作,将项目完成时间从19年大幅缩短到2年半。

2009年,李飞飞的团队认为这个庞大的数据集——320万张图片,已经足够全面,可以使用。他们发表了一篇关于它的论文,以及数据库。后来数据库的图片量增长到1400万张。

遇到AI教父欣顿

起初,这个项目很少受到关注。但随后该团队有了一个想法:他们联系了次年在欧洲举行的电脑视觉比赛的组织者,要求他们允许参赛者使用ImageNet数据库来训练他们的算法。这成为了ImageNet大规模视觉识别挑战赛。

2012年是影响AI走向的时刻,在那年举办的第3届ImageNet比赛上,李飞飞遇到了后来被视为AI教父的杰弗里·欣顿。

ImageNet使深度学习得以壮大

欣顿来自一个传奇的家族,他的祖辈有布尔代数的创立者,还有曼哈顿计划的参与者,包括后来获得中国第一张绿卡的寒春以及寒春的哥哥、中国人民的老朋友韩丁。

欣顿于2024年10月获得诺贝尔物理学奖,他还曾在2018年得过与AI相关的图灵奖。他还是英国皇家学会院士、加拿大皇家学会院士、美国国家科学院外籍院士、多伦多大学名誉教授。

在第三届ImageNet比赛上,欣顿和他的2名学生克里泽夫斯基、苏茨克维设计了一种新的神经网络算法AlexNet,利用该数据库训练了一种被称为深度神经网络的AI,以高达85%的识别准确率夺得了当年ImageNet挑战赛的冠军,创下了计算机视觉领域的世界纪录。AlexNet基于上世纪80年代就已提出的深度卷积神经网络,但当时这套算法被业界视为“老古董”,直到经过ImageNet数据集训练后才重获关注。

AI领域的深度学习革命也自此开启。

李飞飞本没打算去看欣顿领奖,她正在休产假,婚礼在意大利佛罗伦萨举行,她的新婚丈夫是机器人专家萨瓦雷斯,但她意识到历史正在被创造。

于是,李飞飞在最后一刻买了一张票,挤在中间的座位上坐了一夜的飞机。

欣顿的ImageNet神经网络改变了一切。到2017年,即比赛的最后一年,参赛冠军电脑识别图像中物体的错误率已从2012年的15%降至3%以下。

ImageNet使深度学习得以发展壮大——它是自动驾驶汽车、面部识别、可以识别物体的手机摄像头等最新进展的根源。

欣顿的学生苏茨克维与李飞飞的学生卡帕斯后来成为OpenAI的联合创始人。

■下篇预告

李飞飞引导AI发展服务人类

新闻来源:亚洲周刊

 

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