制度的計算

撰文：周航

本文不得不中英混雜來規避一些問題，何嘗不是一種無奈的語言腐敗。

在科技圈混久了，誰都繞不開摩爾定律。那句話耳熟能詳：芯片上的晶體管每隔十八到二十四個月翻一倍，算力就跟著上一個臺階。別看這只是個經驗公式，它其實塑造了過去五十年的世界。電腦越來越快，手機越來越聰明，AI 甚至能寫文章，全是因為摩爾定律撐腰。

我有時候就想，社會是不是也有類似的規律？不是晶體管，而是我們人類自己。我們怎麼組織、怎麼做決定、怎麼處理複雜的問題，這裡面有沒有一種「算力」在升級？我越想越覺得有——這個東西就是 Democracy。

Democracy 不是一堆空話，而是一個機制，一臺機器。它能把千千萬萬人的信息和判斷彙總起來，然後跑出一個結果。它慢，它吵，它亂，但它就是社會的「超級計算機」。

Democracy 其實就是一臺分佈式計算機

你可以這麼想：一個人投票、發言、表達意見，就像 CPU 執行了一條指令。單個指令沒什麼，但幾百萬、幾千萬個合在一起，整個社會就完成了一次大型運算。

Autocracy 更像單機。所有決策集中在一個 CPU 上，反應很快，要修高速、搞工程，幾個人點頭就上馬。表面效率高，但一旦這顆 CPU 死機，整個 State 藍屏。歷史上我們已經看過太多這樣的故事。

Democracy 是分佈式系統。它的節點多，延遲大，常常吵得不可開交，但系統不容易崩。某個地方壞了，別的地方還能頂上。社會越複雜，越需要這種分佈式的架構。

舉個新鮮的例子：PolyMarket。它是個預測市場平臺，用戶可以買「是」或「否」的股份來賭未來會不會發生某件事。比如「2025 年美國會不會陷入衰退」。股份的價格就是大家心裡覺得發生概率的數字。新消息一出來，價格立刻動，市場在不斷修正。

這就像一臺小型的分佈式計算機：不同人帶著不同信息下注，最後市場價格就是一個合成的結果。它不完美，但常常比專家預測更靠譜。

2024 年美國大選期間 Polymarket 上特朗普、拜登、哈里斯三人的勝率走勢，精確預測了結果

這就是「Democracy 的算力」：不是靠幾個天才拍腦袋，而是靠無數普通人不斷輸入、不斷修正，合成出一個更貼近現實的判斷。

這臺機器當然也有毛病

有人會說：那為什麼我們常常看到的 Democracy 社會一團亂麻？議會吵翻天，政府關門，選舉打成狗咬狗，這哪像什麼「超級計算機」？

其實這就像你第一次看分佈式計算機的運行日誌，滿屏報錯、延遲、衝突。外行看著亂七八糟，內行知道這是系統的常態。分佈式的好處不是它沒有問題，而是它能在有問題的情況下繼續跑下去。

不過話要說回來，這臺「Democracy 計算機」確實有自己的瓶頸：

• 信息噪音：人人都能發聲，假消息、垃圾言論也滿天飛，信噪比下降。

• 極化：節點之間不交流，反而對著罵，算力被浪費在內耗上。

• 短期化：選舉驅動下，大家都追眼前利益，長期問題沒人願意買單。

• 不對稱：有人掌握的數據多，有人只看八卦新聞，輸入質量差距大。

所以問題不在「Democracy 沒用」，而在「怎麼把算力用好」。要提高質量，就得改善算法——比如事實核查更快、溝通渠道更順、激勵機制更合理。

AI 來了，我們要想清楚這機器怎麼玩下去

現在關鍵的問題來了：AI 到底是幫 Democracy 算力加速，還是把它取代？

如果 AI 被用來幫大家過濾信息、預測政策後果、給出多角度的分析，那它就是 Democracy 的加速器。Democracy 機器原本吵吵鬧鬧，現在有了個聰明的助手，能幫忙掃掉很多噪音。

但如果 AI 被少數人控制，那就危險了。它可能變成超級單機，把算力抽走，製造一個看似高效卻沒有糾錯能力的新 Autocracy。

所以未來的關鍵不在 AI 能不能超越 Democracy，而在我們能不能讓 AI 成為 Democracy 的一部分。開源、透明、分權，讓不同群體都能用到它，而不是隻有某幾個機構壟斷。

說到底，Democracy 的算力不是完美的，它慢、它亂、它經常讓人失望。但它有個別人替代不了的特性：容錯。它允許犯錯、允許修正、允許多元共存。複雜世界裡，容錯比速度更重要。

誰能把更多人的判斷有效匯合起來，誰就能走得更遠。摩爾定律可能有極限，但 Democracy 的算力，只要人類社會還在變複雜，就永遠有上升的空間。

全文配圖｜Loop。這是一部由阿根廷導演 Pablo Polledri 執導的動畫短片。 它用抽象和重複的視覺語言來刻畫一種機械化、人被制度化的社會：人們像齒輪一樣運轉，日復一日地重複相同的行為，直到被「愛」打破......