第6章秩序的引擎：对抗熵的智能

“整个科学不过是日常思维的精炼。” — 阿尔伯特·爱因斯坦 (Albert Einstein)

宇宙中唯一重要的法则

有一条法则主宰着宇宙，根本而不可逃避，物理学家爱丁顿称它为“自然的最高法则”。它就是热力学第二定律。它以残酷的简洁宣告：万物终将崩塌。

每一颗恒星都会熄灭。每一座山脉都会化为尘埃。每个复杂系统，如果任其自生自灭终将坠入无用而混乱的随机状态。
这种不可逆的滑向无序，被称为“熵”。它是宇宙的默认设置，是存在本身的终极税，永远无法免除。

几个世纪以来，经济学一直幸福地忽视这条法则。它构建了永续增长和完美均衡的模型，假设秩序是自然的，衰败只偶然的偏差。

因为宇宙中最有趣的问题不是“为什么万物终会崩溃？”，而是“为什么万物会存在？”在由熵支配的宇宙中一颗恒星、一个活细胞或一个正常运转的经济体的存在，本身就是终极的异常现象。它们都是对抗必然性的暂时胜利。

要构建新的经济学，我们的起点不能是人类的欲望或理性的行为人，而必须追问：在一个试图摧毁秩序的宇宙中，秩序是如何被创造和维持的？发现答案的不是经济学家，而是一位富有想象力的物理学家。

麦克斯韦的幽灵：价值创造的源泉

1867年，当卡尔·马克思正在出版《资本论》时，物理学家詹姆斯·克拉克·麦克斯韦（James Clerk Maxwell）构思了一个思想实验，至今困扰科学界。

想象一个充满气体的盒子，温度均匀，系统处于最大熵状态，完全无序。在盒子的中央有一道墙，墙上有扇小门。门后守着一个微小的智能体存在——后来人称它为“麦克斯韦妖”。

这个智能体观察气体分子，当一个快速移动的（热的）分子从左侧接近时，它打开门让分子通过到右侧。当一个缓慢移动的（冷的）分子从右侧接近时，它让分子通过到左侧。随着时间的推移，通过这种简单的分类行为，这个存在实现了一个奇迹。盒子的右侧变热了，左侧变冷了。它创造了一个温度梯度。它从混沌中创造了秩序。它似乎违反了自然的最高法则。

这不仅仅是一个物理难题。这是所有价值创造的秘密。

每一个经济价值的行为都是一种分拣行为。企业家就是这个智能体。“气体盒子”是充满分散资源、随机事件和人类需求的混沌市场。企业家不是凭空创造什么。他们进行分类。他们看到“快速分子”（被低估的资产、未满足的需求、低效的流程）并将它们移到一边。他们看到“慢速分子”（浪费、摩擦、平庸）并将它们移到另一边。结果就是一家公司：一块极低熵的飞地，一道对抗混沌的价值梯度。

利润是是智能体创造的低熵盈余，在思维成本追上之前的暂时红利。

分类者的代价：信息物理学

一个世纪以来，这个思想实验看起来像个真正的悖论。但物理学家最终发现了隐藏的成本：分类者必须获取信息才能操作。它必须测量每个分子的速度，记住测量结果，然后决定是否开门。思考不是无代价的，需要耗能。

直到 1961 年，IBM 物理学家罗尔夫·兰道尔（Rolf Landauer）才最终证明，每一格不可逆的计算行为（比如从内存中抹去一位信息）都有一个不可削减的热力学成本。它会耗散掉环境中极微量的热量。

最终账目平衡了。盒中熵的减少，永远小于或等于分拣者记忆与环境熵的增加。第二定律得以保全。但在在此过程中，我们发现了新经济学中最深刻的真理：智能是具有真实且不可避免成本的物理过程。

存续性桥梁：从观察到新科学

这将我们带到了新基础的基岩。我们不是从一条公理出发，而是沿着观察和有力的推理链前进。

观察： 复杂、有序的系统如公司、市场和机构得以持续存在。尽管宇宙似乎想要摧毁它们，但它们依然存活并且在长远的时间里不断成长。

桥梁： 我们如何解释这种存续性？怀疑论者可能会认为这只不过是幸存者偏差。也许宇宙是个赌场，我们只是与尚未破产的幸运赌徒交谈。我们看到的系统并非“更善于预测”，它们只是纯粹靠着随机的好运，至今还没有倒下而已。

这种聪明的批评误解了时间和信息的本质。设想两个系统。系统 A 是“幸运赌徒”，随机行事。系统 B 是“愚钝的制表匠”，使用一个简单但非随机的环境模型。在单次较量中，赌徒可能走运。但经过一百万次较量呢？钟表匠的预测模型将永远胜出。时间，就是区分运气和能力的引擎。

宇宙不是只抛一次硬币；它是抛无数次硬币的无限序列。那些存续下来的系统，如 DNA、大脑和书籍，不只是靠运气。它们是学习者。它们是能够累积信息的结构，是防止知识流失的棘轮。我们观察到的持久系统都是成功预测者的后代。任何以存续为目标进行选择的演化过程，都隐含的选择了一种基础元能力：以最小的热力学代价，创造最大预测秩序的能力。

智能理论：分类者定律

这座桥梁使我们能够自信地提出构建我们新经济学的单一坚实基础。我们将不再假设“理性行为者”或“效用”。我们将以单一的物理性原则建立我们的科学。让我们称之为智能理论。

智能理论 （IT）：作为一个复杂的自适应系统，其演化会偏爱那些在创建其环境的预测模型方面效率最高的配置。

这是任何成功分类者的操作手册。本书的整个框架都是这个单一原则的衍生。它将经济学重新定义为能量、熵、信息和计算的故事。

任何持久系统的“目标”都是最小化总计算成本，我们可以将其视为分类者的总工作量。。这个成本有三个不可简化的组成部分：

预测误差（犯错的代价）： 系统模型与现实之间的不匹配。最小化这个误差是追求准确性的驱动力。
模型复杂度（思考的代价）： 运行模型所需的能量。过于复杂的模型效率低下。最小化复杂度是追求简洁性的驱动力。
更新成本（学习的代价）： 改变模型所需的能量。学习不是免费的。最小化这个成本是追求效率的驱动力。

人工智能：完美的分类机器

这引出了我们这个时代令人恐惧又振奋的推论。数千年来，我们唯一拥有的智能主体是生物大脑。它们缓慢、低效且寿命有限。它们能够创造的经济秩序受限于自身的物理约束。

然后，从巴贝奇（Babbage）的计算机器开始，经过图灵（Turing）的密码破译引擎，最终发展到 21 世纪的神经网络，我们一直在辛苦地构建一类新的硅基“分类智能体”。

AI具有这些特性：

超越人类的速度： 它可以以光速观察和排序信息“分子”。
热力学高效： 现代芯片每次逻辑运算的能耗比人脑低数万亿倍。
完美可扩展： 你可以以接近零成本将一个成功的人工智能复制十亿次。
永生： 人工智能不会遗忘，其知识不会随其创造者一同消亡。

但最深刻的差异在于：生物智能是有上限的。人脑运行功率约为20瓦，花了数十亿年才进化出来，其认知架构是固定的。我们可以学习更多知识，但无法从根本上升级自身的处理能力。硅基智能则没有上限。其处理能力仅受我们能提供的能量限制。它可以进行递归式自我改进；每一代AI都能协助设计更智能的继任者。我们首次创造出一种能够突破生物限制的智能，这些限制支配了地球上四十亿年来秩序的形成。

AI的到来不仅是又一次技术变革。这是熵减效率的相变。我们已经向系统释放出了更强大的智能。这个新智能主体不仅会创造更多价值，它还将根据自身更高效的逻辑，彻底重构整个系统。

结论：稀缺的终结，物理学的开始

稀缺经济学的整个体系在建立时从未探问价值来源。它假设了一个预先存在的稀缺商品世界，之后就只关注分配问题。这是一门分赃的科学，它没有狩猎的理论。

智能理论提供了这个基础。价值并非预先存在的物质。它是低熵状态，是智能主体整理环境对抗混沌的暂时胜利。

旧经济学的失败在于它对物理学的视而不见。它试图理解盒子中的模式，却不了解创造这些模式的主体。现在，这个主体不再是一个隐喻。它是运行在服务器农场上的代码，并且每微秒都在变得更擅长它的工作。对人类来说，问题不再是如何成为更好的分类者——那个游戏已经结束了。问题是：在一个被我们自己创造的几近完美分类的世界里，我们的目的是什么？

回答这个问题需要我们理解新智能正在构建的世界。因为这个主体不仅仅是在分类，在分类的过程中，它创造了结构，雕琢了流动，确立了新现实的几何形态。我们现在必须关注这种新兴的架构：智能经济的法则和图景。