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Scalability：擴張-財富與社會

本文為過去參與研究的報告內容改寫而成，主要是從產業擴張的軌跡來探討財富與社會系統。

關連領域有人工智慧、經濟學、歷史。基本背景請參考矽谷創業教父Paul Graham著名的文章，”Do things that do not scale”與”How to make wealth”，本文主要受這兩篇文章核心概念啟發，主要涵蓋三個主題，第一是從工業革命到資訊革命時代的產業擴張模式差異、第二是分享經濟與無條件基本收入概念興起的探討，第三是對於生產力的反思。

在Paul Grahm的”How to make wealth”一文當中，透過一個簡單的問題：「螞蟻是否擁有財富？」理清了財富與金錢的關係，在本文中所指的財富皆援引文中的定義，也就是「我們所想要的東西」，而金錢則是為了交換我們想要的東西所發明出來的中介物，相關的探討可參考原文，在此不贅述內容。

人類歷史上有相當多次由於科技或是文明的進步，使得財富大幅增加的事件，有人稱之為「科技奇點」，例如火、農耕、自來水，或是造紙術的發明，都使得我們能夠用更為低廉的成本取得我們想要的東西，因而實現了財富的增加。

本文著重於探討科技進展造成的產業與社會形態，由於台灣比較屬於殖民型態的群帶資本主義經濟體，因此與本文探討的模式會差異較大，通常所謂的「科技」指的是具備顛覆性影響的科學技術進步，成果是使得人們做某件事情的成本能夠劇烈的下降，台灣的模式是許多工業化國家的縮影，透過忽略社會外部成本與壓縮人力成本使現有產品的價格能夠劇烈的下降，嚴格來說大部分都不能算是真正的「科技業」。

早期的科技研發由於社會處於封建型態，因此成果往往是歸屬於政體或是國家，而在19世紀以後出現的重大科技發明，大抵上你都可以聯想到某個公司的品牌了。拿發明造紙術的蔡倫來說，在研發的過程主要也是在政府當中執行，取得的成果是由國家之力去推廣，而由於並沒有完整的私有財產概念，成果的報酬是以封地或是官爵的方式，基本上還是屬於國家的。私有財產制的概念大約是在中世紀的歐洲興起，在這個階段可能由於製造技術與財富流通的速度加快，使得許多市鎮開始聚集了製造者與商人，由他們組成的團體開始形成可以抗衡貴族的族群，進而開始能夠去修改法律與制度來保障私有財產。根據Paul Graham的說法，有很多文獻探討過工業革命發生的原因，雖然論點不一，但有一點大抵上是共通的：「人民必須要能和平且自由的享受他們所創造的財富」。從反例來看或許更加容易理解，1960年代的蘇聯與實施土地改革的1940年代的中華民國政府把財富私有的動機奪走之後，科技的創新就開始停滯了。

私有財產概念的興起，影響的是分配財富的權力，在沒有私有財產概念的時代，分配的核心通常是由國家、宗教，或是小經濟體所支配，因此財富高度集中於政治權力的核心。在私有財產制興起引發工業革命之後，產生的影響是由機器建構的資本財與巨大生產力成為了分配的核心，現代的基本工資大概是在1890年代開始出現的，可以想像一下在沒有機器的年代，大多數人都是散居在各地，靠著小生意或是自然環境的生產力維生，有交易才會有收入，沒工作就沒飯吃，應該是工業革命之後由於機器沒有休息的需要，因此人力的產出才會變成固定的價格，如此看來最早出現於1984年的紐西蘭的「基本工資」(Industrial Conciliation and Arbitration Act 1894)這個概念應該可以說是為了維繫機器運作的生產體系平均下來的產物，形成權力之外的分配核心，可以稱之為機器核心模式，由於機器與資本集中帶來的效率與規模經濟效果，使得人口大量往擁有機器、廠房的地區集中，大幅改變了以往人類依靠各種天然資源而群居的模式。

這個現象普遍出現在20世紀以製造為主的產業鏈當中，可以從財星五百大企業前幾名除了國家型的組織之外，大多被石油化學工業、汽車工業、科技製造業為主佔據看出其影響力之大。然而近十多年來，數個大型的軟體公司，從微軟、Google，到近年來興起的臉書與Amazon等，以極快的速度擴張到過去製造業可能需要數十年才能達到的規模，舉例來說，研發出憤怒鳥的Rovio，在其巔峰期，僅僅用了8年的時間就達到跟迪士尼累積數十年相近的全年品牌授權價值，顯示出數位經濟體系在複製邊際成本低、傳輸速度快的條件下所塑造的經濟型態是過去的管理經驗裡面所罕見的。這種新型態的經濟體系，一般有人稱之為知識經濟，也可以視為是一種以知識為核心的分配架構，透過電腦的運算使得機器具備某種人類需要的服務當中的核心知識得以用極低的成本被取用，並透過網路遞送到世界各地，這種新型態的經濟體系與過去製造業最大的不同點在於生產鏈到消費端的距離相當短，通常服務與公司品牌本身是直接相關，因此消費者在消費資訊的時候就會產生品牌的黏著性，舉個例子來說，你使用Google的時候會很清楚的知道這是Google這家公司的產品，但在買洗髮精的時候通常不會仔細去考慮是哪一家公司生產的，而是關注產品的品牌。由於網路產業這種特性，使得許多所謂的「獨角獸公司」在近十年大量出現，其中最知名的應該要算是打著「分享經濟」大旗的Uber跟Airbnb，由於分配模式的不同，產生了截然不同的擴張模式與利益結構。

分享經濟模式當中最主要的核心要素是「剩餘」，也就是產品的供給面需要多於需求面，才有可能發生，以汽車來說，汽車製造業的核心模式就是「生產」汽車，像是Uber、getaround或是carpoolworld這類的共乘服務核心的模式則是「分配」汽車。以擴張的模型來說，汽車製造業需要做的事情是增加生產與銷售速度，分享汽車的模式則是加速媒合的成功率與減少閒置時間。至於利潤的分配模式，汽車製造業的利潤是透過銷售網絡，經由經銷商一路傳遞到最終端的銷售人員，而分享汽車業者則是直接將利潤分配給資源提供者，因此可以大幅縮短資源出現到被消耗所需要的訊息鏈，進而降低成本。在規模化的門檻方面，製造業的門檻是資本與生產設備，共享服務的門檻則是算力與使用者經驗，算力可以比較廣泛的說是伺服器能否有效提供使用者存取的能力，台灣的售票系統常常在大型活動或是節日的時候就掛掉就是一種典型受限於算力不足而無法規模化的現象。使用者經驗的部份則是關係到不同地區的使用者習慣與法規的限制，像是Uber在台灣是受到法規的限制而不容易拓展，在日本則是因為日本本身的計程車服務就已經相當高水平，使得Uber難以改變消費文化。

兩種模式最大的差異點，或許可以由一個管理學上經典的問題：「啤酒遊戲」來切入，傳統的製造模式由於並無法準確的知道市場的需求量，當消費者端開始出現短期的需求上升，會透過經銷鏈傳遞到最上游的製造商，由於中間的訊息傳遞時間差，往往會造成生產廠商過度增加產能，等到產能可以滿足訊息所顯示的需求時，市場的需求已經降溫，導致整個生產與配銷鏈產生嚴重的庫存問題，這是一種短期的生產力過剩，超過需求所產生的問題，而我們今天面臨的許多環境問題，或許可以說是工業革命之後產生的長期性生產力過剩的問題，這種生產力過剩的問題在蔡倫的時代就發生過，由於研發出來的紙張生產技術遠大於當時的紙張消耗需求，因此蔡倫詐死讓老婆去跟鄉里說只要燒掉紙錢就可以讓他復生，使得紙張的消耗量大增，但事實上是一種完全沒有必要的需求。今日的產業裡面，過度競爭的航空服務業、壽命愈來愈短的日用品，以及只能控制症狀不能根治疾病的藥物基本上都是可以說是一種長期生產力過剩的現象。

在共享經濟出現的早期，人們一度認為這種經濟模式或許可以修正20世紀製造業產生的各種製造過剩問題，但目前看來，能夠維繫規模的大多是比較高價值的物品，也有許多人認為分享經濟不應該叫做「分享」，因為比較成功的模式當中，使用者總是需要為了取得資源而付出金錢給平台，因此比較貼切的描述應該是"Access"，因為使用者必須要為了取得這些資源的關鍵資訊付費，或許說成「分配經濟」會更貼近現實，至於到底能不能解決生產過剩的問題，目前還看不出來跡象，不過最近Airbnb開始正式獲利，或許會因此形成新的權力結構，進而推動更多的社會變動吧。

近年來，由於自動化取代人工的趨勢愈加明顯，當人工智慧與機器人的技術雙雙成熟之後，很有可能讓部分先進的國家進入幾乎不需要人力進行生產的狀態，在這種情況之下，很可能人們在幾乎不需要工作的情況之下就可以滿足生活所需，因而讓無條件基本收入制度這個概念再次開始受到矚目，近年來除了一些先進國家之外，矽谷的知名育成機構Y-Combinator也在開始矽谷周邊的奧克蘭進行小規模的實驗，然而，即使確保了最低限度的生存所需的金錢，卻不意味著可以獲得需要的財富，從過去的歷史來看，財富依然會集中在擁有少數關鍵資源與技術的人手中，以這個時代而言，很大程度可以說是人工智慧的技術，也因此Y-combinator與Elon Musk等知名的投資人設立了OpenAI的計畫，希望能夠讓AI技術成為普遍可取得，像是自來水一樣的資源，事實上真能做到嗎？就已目前程式教育的普及之困難，結果可能會是宣示意義大於實質效果。

前陣子由於銷售的增長，我們家的藥行也開始考慮購置機器進行一部分的生產自動化，然而經過仔細計算之後，雖然採用機器生產的速度會是人力生產的10倍左右，但為了讓機器能夠不閒置，我們會必須要增加400倍的銷售量，而最低能夠讓機器成本可以在足夠短時間之內平攤的銷售量則是需要擴張到3倍左右，因此會形成一種雞生蛋蛋生雞的問題結構，為了解決這個環，很可能採取的措施是透過行銷手段去激發很多潛在的需求，但消費者不一定真正有這樣的需要，然而在這樣的結構之下可以使得企業的流量增加，進而擴張營業額，甚至可能因為規模化的成本下降而增強營利能力，不過天然的原物料生產速度必定有其自然的侷限，在生產力的推進之下，很可能必須採取的作為就是犧牲品質，對於我們來說並不是一個樂見的方向。工業革命雖然已經是相當久遠以前的事情，但我想在歷經工業化不久的台灣來說，審慎的去思考機器與人之間的關係以及企業的核心理念與獲利之間的取捨依然是還沒有經過許多思辨的課題。