普林斯顿大学
金融学教授Markus Brunnermeier：最近，我和Joseph Abadi合作研究的一项内容是
区块链的三元困境。什么意思呢？三元困境指，我们希望同时拥有三个特征，但只能拥有两个。
理想情况下，我们希望三个特征同时成立，但实际只能实现其中两个。这三个特征是什么呢？三个特点是：一、独立性，即，系统自给自足，无需要依赖系统外部因素。这是第一点；二、资源效率，即，减少资料浪费。我们看到，区块链、
加密货币以及其他基于区块链的分类账，比如
供应链管理，这些会耗费大量电力。我们设立的协议等都会记录到区块链上，可能产生大量的电力浪费。我们希望减少电力浪费。这是第二点。 三、单个实体不能获得租金获取。即，避免实体获得部分租金并从中获益。我们希望这三点同时满足，但做不到，只能满足两个。如果是集中式分类账，就会出现垄断。一个实体负责写账本，或者两个相互竞争的分账本。比如，某个实体负责运行一个支付系统，这个实体必须报告真实的交易数据以保持可信。因为如果失信，就会失去所有未来的租金。但必须有租金才能获益。可以通过这一方式激励实体保持可信。
主持人：首先请问Brunnermeier教授。我们对您最新提出的关于
人工智能管理和区块链经济学的观点十分关注，您能否讲一讲您在这一领域的最新研究成果，以及，对于将人工智能、大数据和
物联网与区块链相结合来解决区块链理论框架中的一些挑战，您有何看法？
谢谢，很高兴来到本期节目与大家交流。我想讲讲区块链和人工智能的融合，以及两者之间有何联系和区别。我在身后放了一张图表，今天想和大家谈谈人工智能的治理，以及区块链和人工智能的问责。关于两者的关键区别：区块链的本质特征在于记账，即记录发生过的事件，记录过去做出的决定；而人工智能、机器学习等旨在预测未来，或做图像识别，即关于现在或未来的决定。我认为，这是两者的关键区别。但这两者都存在问责方面的问题，因此需要人工智能治理。
最大的挑战是什么？先说人工智能。人工智能面临的重大挑战是，一切都在黑匣子中进行。你输入信息，黑盒子处理信息，然后给到输出信息。但很难说清楚，这些信息是怎么处理的，谁对此负责？这主要涉及相关性或因果关系。因果关系中，很重要的一点是确定谁负责，“这个人负责”或“这台计算机负责”。我们必须在法律体系中必须明确这一问责，这是一大挑战。如果是交互式人工智能，则挑战更大。
比如，公司A运行一个人工智能系统，公司B运行另一个人工智能系统，这两个系统交互、交易等等。问题是，如果出现事故或者出现问题，是哪个系统造成的？我们无法查看各个人工智能系统的黑匣子内部。这是一个巨大挑战，我们需要认真思考如何解决。这个问题我们一会儿进一步讨论。举两个例子：一、自动驾驶汽车，公路上两辆自动驾驶汽车发生车祸。我们必须确定是哪辆车的错，谁为此车祸负责。这些问题非常重要，在经济学和法律中将更为常见。二、算法交易，一会儿我也会讲算法交易。讲的是未来决策，即，预测未来会出现什么情况，然后根据预测做出相应决策。
区块链是什么？区块链本质在于记录，记录发生的事件。我们需要达成一项协议，各方都遵守协议。记录分为不同方式。一种是集中式记录，即，所有交易记录在一个账本上，该账本由一家大公司持有；另一种是去中心化记录，即，存在多个分类账，每个人都可以在分类账副本上记录。此时需要一个协议，一个共识算法，规定哪些是各方达成的共识。最近，我和Joseph Abadi合作研究的一项内容是区块链的三元困境。什么意思呢？三元困境指，我们希望同时拥有三个特征，但只能拥有两个。
理想情况下，我们希望三个特征同时成立，但实际只能实现其中两个。这三个特征是什么呢？三个特点是：一、独立性，即，系统自给自足，无需要依赖系统外部因素。这是第一点；二、资源效率，即，减少资料浪费。我们看到，区块链、加密货币以及其他基于区块链的分类账，比如供应链管理，这些会耗费大量电力。我们设立的协议等都会记录到区块链上，可能产生大量的电力浪费。我们希望减少电力浪费。这是第二点。
三、单个实体不能获得租金获取。即，避免实体获得部分租金并从中获益。我们希望这三点同时满足，但做不到，只能满足两个。如果是集中式分类账，就会出现垄断。一个实体负责写账本，或者两个相互竞争的分账本。比如，某个实体负责运行一个支付系统，这个实体必须报告真实的交易数据以保持可信。因为如果失信，就会失去所有未来的租金。但必须有租金才能获益。可以通过这一方式激励实体保持可信。
比如，如果使用集中式分账本，会有很多集中式分账本。为了得到正确信息，你需要向中心实体机构支付费用或租金。同时该机构为保持盈利会在分帐本上报告正确的交易及其他信息。再比如，工作量证明区块链，是一个去中心化区块链，所有信息通过去中心化方式记录，不存在中心权力机构。从这一角度来看，去中心化的优势在于避免集权。由于没有中心权利机构，因此需要共识算法和协调，因此产生信号。而这需要耗费大量资源。即，违背了资源效率这一点。
另一个好的特性是自给自足并避免寻租获利，除了这两点外，我们希望满足的另一点是避免电力的大量浪费。区块链、
比特币等采用的方法是使用区块链公式算法权益证明。权益证明区块链依赖于系统外部获得验证，这违背第一点，自给自足。因此，这项研究表明，三个特点无法同时全部实现，而是只能实现二个，接下来，我们继续讨论过去、问责、记录。记录非常重要，我认为，记录将自动化。
区块链技术会助力实现记录自动化，但我们也知道记录自动化的进步较缓慢。集中式账本、集中式货币，在账本上，所有信息都保存在一个单一计算机系统中，而非多个相互竞争的计算机系统，从而保证效率。区块链技术的发展速度还不够，还未达到能够处理支付宝、微信支付或Visa支付等数百万支付的水平。这是我们在技术方面面临的一个挑战，当然
能源的巨大浪费也是一个挑战。
刚才讲的是关于过去的决定和未来的决定，接下来是关于人工智能管理。面对这种黑匣子，我们要问的是，人们对这些预测、图像识别或其他识别算法的使用应到什么程度？算法需要公开、分布到什么程度，以实现其他人可对其进行验证或传给法院？如果出现争议，法庭能否看到算法？能否操控算法？我们可以从这些算法中学到什么特点？这些都非常重要的元素，需要理解。所以，我认为管理和问责都是极为重大的问题，未来会凸显。只有明确问责、明确责任分配，经济体系才能良好运转。
通常我们青睐“谁做决定，谁负责”的责任原则。对于人工智能，做决定的是机器，但承担法律责任的不能是机器，而是机器的主人。但同时，该机器的制造商也有责任，购买机器或人工智能算法后使用该机器/算法的人也有责任。还有许多法律问题有待解决。如果责任分配不明，就存在不确定性。而不确定性不利于经济健康。人们都不喜欢不确定性，都希望责任分配明确。责任分配明确后，不确定性就会随之消失，人们会更愿意发展这一技术。
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