第28期：從AlphaGo贏棋看沉沒成本,搞懂經濟大小事

張政

各位讀者、同學大家好！又到了張政說經濟的時間，平常有在注意一些科技資訊的同學應該知道，不久前 Google 的 AlphaGo 電腦（俗稱阿法狗），打敗圍棋的世界棋王柯潔，從西洋棋一直到更困難的圍棋，人類屢屢戰敗，這意味著人類大概再也無法在圍棋上打敗電腦了。

此外，不知道大家是否有注意到，我們高點最近引進了幾台機器人，在平時做一些簡單的引導式服務，所以一直有公司同仁希望我是不是可以在專欄寫寫跟機器人相關的文章。其實這個邀約距離現在也有一段時間了，但我就是遲遲無法動筆，為什麼呢？原因很簡單，就是還沒有很好的想法（笑！），還沒有找到很好的一個寫作的方向，不過這段時間我也沒有閒著，看了一些文章、蒐集了一些資料來準備這一系列的內容。

在此之前，我一直在思考的一個問題就是：經濟學中的資本（ K ）與機器人有什麼不一樣？經濟學中的資本不是指資金，而是「機器」、「設備」等實體資本，

如果機器人就是資本，那這部分也說不出什麼特別其他的內容了，了不起就是現今的機器人運用資本比較多，也就是生產力比較高罷了！

但我現在已經比較清楚了一些關於機器人與經濟學關連性的想法與邏輯，但必須強調，這些都還是很粗淺的一些想法，目前暫且先分兩期來講講這個議題，如果還可以我們再繼續延續，更重要的是，說完之後歡迎大家來一起討論，以下就是我的心得。

首先，我認為機器人跟資本的差異，其實就是所謂的人工智能、人工智慧或 AI 。那什麼叫「人工智能」，「人工」這兩個字沒什麼爭議，就是「人造」的意思。

至於「智能」的定義那解釋就很多了，除了「智慧」以外，這涉及到「意識」、「自我」、「心靈」 … 等層面，例如：人工智能會不會探索自己是誰？人工智能會不會傷心難過？

在很多電影科幻都可以看到這樣的情節，有些內容是可怕的，例如電腦人工智能反過來控制人類（像是電影魔鬼終結者）；但也有一些電影的情節，將人工智能的未來導向安全、高度便利，讓人類的生活品質更加的提升。當然，我們目前的科技距離這樣的人工智能，還有一段不小的距離，不過這也反映著我們人類對於人工智能是一種既抱著高度期待又有一點怕受傷害的心態。

好！言歸正傳，今天想講的一個概念很簡單，就是我在看相關文章有寫到，當 AlphaGo 在下棋的時候，都會重新計算每一步棋的贏棋機率或是概率，這意味著，當對手（人類）下一步棋之後，對於 AlphaGo 來說，都是一個重新的開始，這其實就是我們經濟學中「沉沒成本」（ sunk cost ）的概念！

經濟學常說「沉沒成本不是成本」，所以沉沒成本的定義是：「一旦投入就無法回收或移作他用的資源或成本」。例如：專項商品的廣告費，一旦商品停售，廣告費也沒什麼用途了，無法移作他用；從另一個角度來看，這一句話的真實意義是「當我到下一個階段決策的時候，不應該受到上一階段投入成本的影響」。

張政 老師上課常開玩笑說：「什麼是沉沒成本？ 那就是你跟前男友與前女友的回憶啊！」

沉沒成本的概念說得簡單，但其實執行起來相當的困難！為什麼？因為其實它違反人性直覺。舉例來說，如果你買了一張展覽的門票後進去發現不如預期，這個時候你要轉身離開或是繼續看完？按照經濟學的角度來說，花了錢買門票是上一個階段的成本，已經跟你要不要繼續看展覽無關了！既然已經斷定是個爛展覽，就應該二話不說得離開。

但相反的，對許多人來說，會覺得既然花的錢，那就別浪費吧！即使展覽再難看那就把它看完吧，那就表示我們的決策被沉沒成本所影響了。

所以從這個角度看，人工智能的決策更能貼近經濟邏輯，「決策不受沉沒成本的影響」，就像曾國藩說過一句話：「未來不迎，當時不雜，過往不戀」，這句話的意思是，未來發生的事情，我不會迎上去想它；我只專注當下做的事情，不讓它雜亂，而當這件事情過去了，我就不會去留戀它。其中的「過往不戀」其實就是不考慮沉沒成本的概念。

不過反過來看，人之所以為人，那就是有情感、有情緒、會受過往影響，其實人之所以會這樣思考，也是相當符合經濟決策中成本效益的考量，如果我們把每個決策都獨立思考，那實在太花時間成本了，我們的大腦負荷不了，所以我們常常會利用一些過去的經驗，甚至是偏見來幫助我們迅速的處理問題，當然也會造就了一些不客觀的認知，所以常會糾結於沉沒成本的投入。例如：分手了後會很難過，有時候並不是還愛著對方，而是不甘心已經投入那麼多的時間青春。

最後，總結一下今天要說的概念：

（ 1 ）人工智能的優勢就是他能拆解每一步的決策不受此前的影響，這不代表著人工智能的思考就是瞻前不顧後，而是每一步都能謹慎小心重新的去計算目標達成的機率。

（ 2 ）而人類的優勢就是可以結合過去經驗法則，來創造新的事物，但缺點就是容易被過往綁架，無法跳脫過去的窠臼與既定的思維，這也就是為什麼人類面對電腦下圍棋時，總是會驚嘆電腦總是會走一些人類從沒想過的棋路；

而我此刻的感想是，目前的人工智能還不可能做到獨立創作和創造這件事，頂多只能反覆學習，但人工智能的決策方式反而更貼近經濟決策；既然人類有時難以

客觀，也就很需要人工智能去幫我們進行這些需要獨立決策的事情，以謀求更高的成功機率與可能。這表示人類跟人工智能目前彼此的優勢還能相輔相成，至於未來人工智能的發展能夠進步到什麼樣的程度，其實有著諸多想像空間，但不論如何人工智能的一些決策邏輯還是值得我們去學習與利用。

 

好的！這就是今天想跟大家聊的內容，張政說經濟我們下次見！

沉沒成本（sunk cost）

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