公平还是稳定？
那天聊财富的真相与人类社会的底层逻辑时，我提到了一个分配比例，3%，67%，30%。
有个读者留言跟我说，这不公平呀。很少的人拿走了67%，很多人的分30%，应该大家一起平分这97%。
你这个想法，很理想，也很美好，但有个前提。
前提就是人类文明可交流的范围内，存在一个超文明。
什么意思呢？
我打个比方，假如三体存在，三体和我们友好，对我们开放技术。
或者，即便不开放技术，我们自主研发，但我们清楚的知道哪条研发路径是通的。
因为三体存在呀，因为它做过呀。
这意思就是说即便你不肯给我带路，但我清楚的知道你走的是哪条路，这样我就不需要360个方向乱碰，我可以沿着既定路径前进。
如果一直有这样一个带头大哥式的超文明存在，它甚至不需要带你，只要不攻击你，都可以按照你想象的模式。
问题是，现实不是童话，现实是黑暗森林。
人类文明从诞生之初，就没有什么地外文明带我们，而且内部也呈现竞争状态。
如果这97%的蛋糕当真平均分配，它相当于一个什么场景呢？
我打个比方，假如人类这个生物群落有100个人，你用铁链把所有人的脚拴在一起，所有人都往前跨一步，大家对齐了，然后才能跨第二步。
这样人与人之间的差距是最小的。
好处是非常的公平，坏处是文明进度条很慢，可能我们今天还在石器时代，而非信息时代。
如果地球是童话世界，是不允许其他竞争类生物出现的伊甸园，那进度条快点慢点无所谓。
肉烂烂锅里，这是单机游戏，你慢慢玩也没人攻击你。
但问题是，这是联网游戏，你的进度条太慢，很可能就会崛起其他生物，回头你发现在动物园猴山上的，就成了我们，在这里讨论公平话题的，就变成了它们。
所以人类并没有采用这种进化方式，而是允许有人跑很远，有人落后，有的人可能跑出去100步了，有的人还在原地踏步。
你去看19世纪，有的文明已经船坚炮利了，有的文明还在美洲大陆上祭祀图腾。
那我问你个问题，这个跑出去100步的人，他需不需要干粮？
当然需要，体现在分配上就是你看到的，少数人分走了67%，多数人分走了30%。
比如美国，少数人已经投入动辄数千亿美金去研发AI，而很多人，还在贷款买菜。
这就是一个经典的分配不匀的案例，他拿了足够多的资源他才能做自己想做的事情，才能在跑出去100步的情况下，继续跑出去1000步，10000步。
而非停下来，等后面的人。
这个过程确实非常的反情感，但真相就是如此。
我给你们举个例子。
你比如去年诺贝尔物理学奖得主，2019年的图灵奖得主，AI领域深度学习之父，杰弗里·辛顿。
深度学习什么意思？你把DeepSeek翻译翻译，呵呵。
但他远不是这个时候才出名的。
我们的读者当中应该也有零几年读研的，如果那时候你念计算机系，念信电系，神经网络算法即便不是你的研发方向，你也肯定是听过的。
BP算法，就是Backpropagation，反向传播，训练神经网络的核心技术，就是这老汉整出来的。
当然，那时候国内读研的人大都觉得不靠谱，或者只是当个科研探索方向听听而已。
你像我那年月就看过他的论文，但是没有继续，因为我们看过类似的多了去。
如果当时有人愿意深度学习辛顿老爷子的研发领域，估计现在也是国内AI圈里的科研大佬了。
辛顿的弟子遍布AI领域，Ilya Sutskever，OpenAI的前首席科学家，他弟子；Meta的首席科学家杨立昆，他弟子，…….
这种徒子徒孙太多了，不去举例子了。
那这种人，按照我们的理解，肯定是个学霸，从小立志要好好学习，要争光，要这了那了。
真相是什么？
他是个二混子。
辛顿出生在英国，对学习并无兴趣，18岁进入剑桥读物理化学，不要问咋进的。
问就是你习惯了公平的考试制度，你并不理解在西方世界，名校的录取名额只有一部分是留给考试生的，除此之外，还有很多路径。
辛顿读了一个月，辍学了。
出去瞎逛，浪荡了一年，迫于家人的压力，重返校园，读建筑。
读了一天，要求转系，去读生理。
坚持了两个学期，又要求转系，读哲学。
读不下去，又转系读心理学。
还是毕不了业，怎么办呢？
他需不需要去考研，然后挨个求教授放自己一马，给个毕业证呢？
不需要。
区区剑桥，还没有胆子让他退学，辛顿荣获心理学学士学位。
就这样，剑桥毕业后，他做了什么？做了个木匠。
…….
做了两年木匠的辛顿，忽然又对上学产生了兴趣，于是拜在了两位诺奖得主的老师Christopher Higgins的门下。
开始研究当时所有人都不看好，被废弃的研究方向神经网络。
一干就是几十年。
其实很正常的，那个年代计算机的能力有限，我记得很清楚，二十多年前，我读本科期间，人工智能还被定义为伪科学呢，更别说辛顿那时候。
当然，多年后我们知道，英伟达的一款卖不掉的游戏显卡，给AI领域带来了突破，把辛顿这一派直接送上了巅峰。
辛顿，也成了当代的张三丰。
问题是，我们想过没有，他的这一切为什么？
剑桥简直就像辛顿自家院子，想进就进，想出就出，他都不需要考试，转系这么个转法，你见他考试了么？
这么乱七八糟的转系经历，我相信他的本科实际上是毕不了业的，但即便如此，他依然剑桥毕业了。
而两任诺奖得主的老师，这种学派宗师的门下，也是他想进就进。
进去之后，也是他想搞什么科研就搞什么，即便发不出论文，也能博士毕业。
这么一个从头到尾无厘头的学术经历，居然也能拿到教职，也能当教授，也能拿到科研经费。
而且没有说发论文的要求，没有非升即走的压力，这一切，到底为什么？
我们翻开他的家谱，赫然发现这一系列的人物。
比如逻辑学领域里的牛顿，现代计算机的数学基础奠基人，布尔。
英国大地测量学家，珠穆朗玛峰以其名作为英文名命名者，Everest。
杨振宁的师姐，曼哈顿计划参与者寒春。
…….
你现在该明白了，为啥他想干嘛就能干嘛，为啥他能在冷板凳上一坐几十年，直到一个完全没戏的研发方向，变成炙手可热的当下主流路径。
咱们来想一个问题，假如站在公平的前提下，辛顿可不可能拿到教育资源？
不可能。
他就该去当木匠。
你根本不珍惜学习机会，凭什么给你？凭什么一而再，再而三的容忍你，这对其他通过考试的学子，公平么？
假如站在公共资源的角度下，辛顿可不可能拿到研发资源？
不可能。
因为神经网络方向早在几十年前，就被他的导师，以及整个学术圈，否定了。
凭什么浪费公共资源去做一个没希望的研发方向？
这个项目，这个决策，站在公平的角度，谁当领导，谁也不敢批呀。
也就是说，辛顿研发的方向，当下AI的突破方向，在公平的前提下，它根本不会被触发。
可是，人类的突破，往往就在这些犄角旮旯的不靠谱的领域里，这是一个概率学问题。
用我们那天聊财富底层逻辑里的比例，那些分走了67%的群体，他们当中绝大部分可能都是纨绔。
但总有概率有一部分人，胡搞瞎搞，瞎猫逮住了死耗子。
从0到1的突破，就是这么诞生的。
这就是为啥那天我讲阶层的诞生，财富分配模式的博弈时，我告诉你们，在3%的眼里，真正最重要的是什么？
是稳定，是结构性稳定。
所谓公平让人类舒服，不公让人类进步。人类选择的从来都是不公的尺度，而非公平本身。
你以为特朗普的意思是说，67%和30%应该放在一起，搅一搅，米和米汤搅搅匀？
不是这意思。
特朗普想要做的仅仅是说，67%，你不要再扩张了，你拿的已经很多了。
你如果拿更多，比如你拿77%，87%，对方只剩20%，10%，那结构就不稳定了。
只不过美国历史短，他们只相当于刚经历过我们的西汉。
太多东西他们没有经历过，或者说第一次刚刚面对，所以3%的目标从来都是维持67%，30%。
维持得好，67%始终拿67%，其实就是非常稳定的，这就是西汉初年，维持不了，77%，87%，那就变成东汉末年了。
所以你看到了？哪怕是特朗普这么理想的人，他也只是想要让67%不要扩张，不要拿87%而已，他可从来没想过真的能削减67%。
那是不现实的，你真那么做，文明就很难出现概率性突破了，相当于发动机熄了。
所以，那天这个可爱的读者，你搞错了，公平从来都不是目的，平衡才是。
67%扩张到77%，文明的油门就加大了，77%回缩到67%，文明的刹车就加大了。
平衡而已。
没人想要让车停下来的，因为都是老司机。
司机只是想要让车子尽量快的前提下，尽量稳。
