時常有人會問:為什麼滴滴不給我派最近的車?這要從一個久遠的經濟學問題說起……

 

全局最優與局部最優有什麼不同?

一些古典經濟學家認為,追求個人利益的最大化,就能累加成群體利益的最大化。但保羅·薩繆爾森指出,這是「合成謬誤」——誤以為在局部成立的事,就能在全局成立。

薩繆爾森的侄子、哈佛前校長勞倫斯·薩默斯舉過一個例子:會場里一個觀眾站起來,他看得更清楚了,能推廣到整體嗎?當所有觀眾都站起來,那誰也看不清了,還更難受。

在運籌學領域,「貪心演算法」寄希望於,通過每一步選擇當前的最優,從而實現結局的最優。但這樣做難免有急功近利、貪小失大的問題。

一個雪球,面對一條很陡很短的賽道和一條很緩很長的賽道,該怎麼選?貪心演算法會選擇初期增長快的,然後早早陷入停滯。而巴菲特會說:人生就像滾雪球,重要的是發現很濕的雪和很長的坡。

 

人們漸漸發現,全局最優沒那麼容易,甚至總結出了一些經典錯誤模型:

 

公地悲劇
一塊公有草地,人人有權利使用,卻無人有義務維護,結局是什麼呢?每個牧羊人都會帶大群的羊來吃草(局部最優)——他們知道草地承受不住,就更不願落後於人——最後公地不復存在(全局最劣),這就是「公地悲劇」。

 

公地悲劇有很多衍生情況,例如濫用抗生素:

「抗生素的有效性」是一塊公共資源,自1928年發現青黴素以來,全人類都受益於此,但沒人需要對這種有效性負責。

於是,為了一次治病效果好,很多人大劑量使用抗生素。可是這樣做的人多了,就會產生耐藥性強的超級細菌,令抗生素逐漸失效。

每年,中國生產並消耗著全球近一半的抗生素,雖然其中多半用於飼養禽畜,但這並不改變濫用催生超級細菌的事實。

 

又如濫用形容詞:

「形容詞的有效性」也是一塊公共資源,人人都用,無人管理。於是,為了一次表達效果好,很多人隨意使用最高級形容。可是這樣說的人多了,就會導致詞義弱化,原有的形容詞逐漸貶值。

多年以前,「美女」一詞表達了對女性容貌的讚美。但是逢人就喊「美女」的人越多,這個詞的效力就越弱。如今,「美女」一詞幾乎是對任何女性的日常稱謂,而讚美顏值需要「大美女」「超級大美女」「女神」等等。

有人會說,這些詞也沒用了。日本人又發明了一種辦法——加時間或空間限定詞。先是「十年一遇的逸才」松井珠理奈,後是「千年一遇的美少女」橋本環奈,中國的鞠婧禕被他們冠以「4000年一遇的偶像」,小栗有以是「20000年一遇的美少女」,百川晴香是「300萬光年一遇的美少女」……時空還在持續貶值中。

 

拉長時間尺度,更容易看出詞義的弱化。兩千多年前的《左傳》里,「餓」表示比飢更嚴重,已經無法自主進食的狀態,「餓死」表示真的餓死。兩千多年後的今天,下午四點就能聽到「我餓啦,餓死啦!」

除此之外,大到全球氣候、海洋資源、生物多樣性,小到人行道上的空間,都面臨著公地悲劇的問題。

 

搭便車問題

公地悲劇稍作變化,就成了搭便車問題:當一個公共品不付錢也能用的時候,每個人都傾向於不付錢(局部最優),但所有人都不付錢的話,就沒公共品可用了(全局最劣)。

 

搭便車問題也有很多衍生情況,例如公共防疫:

假如全國只有一個人沒打疫苗,那他和打了疫苗一樣,幾乎不可能染病,但是這樣的人多到一定比例,疫情就會爆發。

不同的傳染病,有不同的搭便車行為「崩塌邊界」。全球疫苗免疫聯盟負責人賽斯·伯克利曾說:「一旦麻疹疫苗覆蓋率低於95%,將不可避免地爆發大規模傳染。」

2000年,美國宣布消滅麻疹。2010年到2017年,美國有超過250萬兒童未接種麻疹疫苗,為高收入國家之最。結果2019年上半年,麻疹疫情在美國捲土重來,染病人數創下近25年新高。

美國衛生部官員表示:如果疫苗接種率不下降,這場疫情本來能夠完全避免。

 

又如網貸徵信:

一群網貸公司,為了提升風控水平、降低風控成本,決定共享用戶的信用和借貸記錄。然而,每一家都想著,我不用認真做徵信,直接用平台上別人家的數據就好……結果就是互相坑隊友,集中爆雷。

除此之外,大到聯合國事務,小到團隊作業,都少不了關於搭便車的爭論。

 

囚徒困境

甲乙合夥作案,被警方抓獲,但警方沒有足夠的證據指控,於是分開審訊兩人。這時,甲乙的命運面臨四種可能:

如果兩人都不招供,各判1年;

甲招供並檢舉對方,而乙沉默,則釋放甲,判乙10年;

甲沉默乙招供,則判甲10年,釋放乙;

如果甲乙都招供,各判5年。

不難看出,「無論對方招不招供,自己都招」對每個囚徒來說都是最有利的選擇(局部最優),而雙方都這樣選,就會共同落入背叛結局(全局最劣)——這就是「囚徒困境」。

 

囚徒困境同樣有很多衍生情況,例如企業價格戰:

甲乙公司都不打價格戰,則維持現狀;

甲打乙不打,甲會搶到更多的市場;

甲不打乙打,乙會搶到更多的市場;

甲乙都打,非但市場份額不變,雙方的營收壓力還大幅增加。

 

又如國家關稅戰:

甲乙兩國都不打關稅戰,好好開門做生意;

甲打乙不打,甲國企業的競爭力增強;

甲不打乙打,乙國企業的競爭力增強;

甲乙都打,就是我們正在經歷的事,中美兩國的貿易關係受損,各國經濟也受影響。(當然,我們是不得不打)

人際關係、城際發展、國際政治、生物進化……隨處可見囚徒困境的案例。

 

全局最優?

那麼,全局最優是什麼樣呢?並不是所有場景都能實現全局最優,因為全局最優往往需要「上帝視角」和「頂層規劃」。

往大裡說,氣候變化協定、關稅貿易協定、央行徵信系統、全民防疫計劃、高鐵航運規劃就是追求全局最優;往小裡說,滴滴的車輛調配方案就是追求全局最優。

很多人有過疑問,為什麼明明附近有車,滴滴卻要派一個遠處的單?——為的就是全局最優。

滴滴本質上是一個協調者、撮合者,運用大數據演算法和經濟學規律,在高峰期盡量讓更多乘客能打到車,讓低谷期司機能夠有單可接。

大數據演算法意味著,讓更多的人更快打到車,未必是個別用戶打到最近的車,但所有人的整體等待時間縮短了。

經濟學規律則意味著,通過分時計價等方式,平衡、撮合供需雙方,實現市場均衡。在高峰期、惡劣天氣或熱點區域激勵更多司機出車,提升應答率,也激勵用戶選擇拼車、優享、專車等出行方式,緩解運力不足。

聯網、大數據、人工智慧,讓全局最優成為可能。滴滴就是這樣一個踐行者,為更多用戶更美好的出行而努力。

 

【中國讀者精彩留言】
1、為什麼第三位女士的肩頭有條龍?因為「大美女」已經不足以形容她了,她是坦格利安家族的風暴降生丹妮莉絲、鐵王座的合法繼承人、安達爾人和先民的合法女王、七國的守護者、龍之母、草海上的卡麗熙、如果全江蘇孩子沒人補課,那和我補了課一樣

2、亞馬遜的貝佐斯說:有一次我問巴菲特,你的投資理念非常簡單,為什麼大家不直接複製你的做法呢?巴菲特說:因為沒有人願意慢慢地變富。

吳曉波頻道 2019-09/巴九靈

 

【臉書】追求全局最優 + 讀者留言/2019-09-14

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