社会现实：理论的基准和原型

一切算法式的论述都要求我们采取这样的一种方法论立场，即直接把现实世界当作“理论原型”（或者“基准”），而把真实当事人的真实思想意识当作“原型理论”。

在人文与社科类文献中，“原型”这个词很常用，也可以做多种解释。在这里我们把它借用过来，表达我们所要赋予它的特定意思。

主流经济学的所有内容是以一般均衡理论为中心来进行组织的，这时，我们说，“一般均衡模型”就是一种“理论原型”（或者“原型理论”），它是其他更为具体的理论的一个“底本”，其他理论以此为基础，然后再增加或者减少一些东西，从而获得较强的应用性；而一般均衡理论则居于中心位置，以便把这些众多的具体理论串接起来，并显示每个具体理论的“具体位置”，使读者易于看清楚各个理论之间的联系和差别。于是，“主流经济学”作为一个体系就这样形成了。这是一种从特殊到一般的方法。

可是，问题在于，这个原型理论本身是虚构的，它高度地脱离现实，由此导致整个主流经济学体系成为漂浮在半空中的东西，其与地面上的实际事物之间存在着巨大的差异。通过把这两层世界进行对比，经济学家们对真实世界进行选择性的解释，而读者也只能对真实世界获得片段的理解。

现在，算法理论引入以后，情况不同了。首先，一般均衡体系崩塌了，烟消云散了。我们伴随着它破碎后形成的各种碎片一起跌落到了地面上，活生生的真实世界一下子“还原”和呈现在我们面前，万事万物显得那样有意义，那样具有理论性！请注意，世界在我们面前的这种“还原”并不意味着我们一下子内生出了万事万物。首先是，因为我们掀去了笼罩着世界、掩盖事物差异的那层“帐幔”，于是，万事万物自然就按照其本来面目来呈现了。这种“本来面目”先于任何理论性思维。它不是理论性思维的结果，而是它展开的前提。其次，我们发展出了几条简单的方法和原则，例如最优化（在大部分场合中，这个词显然应该用来替代“最大化”，以便包容定性分析和主观性）、时间的存在、有限计算速度、主观性转向等——总之，算法理论及其推论；通过运用这些理论工具，我们证明人的思想与行为差异（异质性与异步性）进一步产生了。如此一来，我们就从根本上理解了世界在我们眼前所呈现的这种多样性，我们对于任何具体现象也就不再感到惊讶和困惑。当然，具体现象的解释还需要做更多的工作，理论原理不可能解释一切。甲的表现是A，乙的表现是B；我们不可能坐在屋子里仅凭几条原理就完全解释了它们；我们还要到具体的情境中去，考察研究种种具体的原因。也就是说，现在的方法变成了“从一般到特殊”。(www.xing528.com)

现实世界之所以可以作为我们的理论原型，是因为我们的理论不仅容纳差异，而且欢迎和期待差异；不仅容纳某些（新古典式的、正面的）过程和方面，而且在原则上欢迎所有的（正面的与负面的）过程与方面。这种方法不要求我们在展开研究之前首先要做某种简化与抽象，否则研究就（像新古典的主流经济学那样）无法进行。打个比方说，画家会作画儿，照相机能够拍摄（黑白的或彩色的）照片，而我们手持的是彩色摄像机；无论这台摄像机的清晰度如何，它所拍摄的图像一开始就是彩色的和动态的，不需要做特别处理。或者，有的医生的医术可能非常高超，但他却是专科医生，只能看特定种类的疾病；而我们的路线是一开始就培养全科医生，在“全面”的基础上再发展专长。这并不是说我们在研究问题的时候不需要进行抽象和简化，不需要建立模型，而是说，任何模型都应当“隶属于”这个作为原型的现实世界，模型与模型之间的关系也需要经由现实世界来进行沟通。

现实世界作为理论原型，原因还在于现实世界是当事人进行思维活动后所产生的结果，是业已经过“优化”了的。当事人作为我们的同类，其思维成果相对于学者们的学说具有对等性、对抗性和竞争性。因此，我们做学问不需要从头开始，不需要假设知识存量（即使是理论性的）为零，然后再来一步步地推断知识的成长。我们既然身处斗室之中，不可能、也没有必要这样做。无数行得通的生活方式和计算模式早已经产生了，早就摆在当事人面前了。这是历史上无数先辈进行尝试和筛选的结果。指令与信息的组合可以在理论上生成无数的念头、知识、模式从而行为方式，可是，究竟哪些是可行的，哪些是不可行的，彼此之间是否相互关联、相互匹配，这都需要进行试验、反馈和再试验，排除坏的念头，保留好的主意。人们实际上所遵循的生活方式，一定只是他们可以想到的无数生活方式中的一个很小的部分。并且，毫无疑问的是，这种生活方式也是历史上大量学者们（作为一种类型的当事人）的思想传播和影响的后果。抽象知识已经以某些方式部分地渗透到了现实之中。倘若我们不拿这种现实的、并且已经被证明为可行的生活方式作为基准，难道反而去采用某个空想的体系吗？假如进行空想，这样的体系可以有无限多个，我们又应当采用哪一个呢？我们又如何保证所采用的这个体系对于实际生活具有足够的参考意义呢？这无疑过于冒险了。

现实是学者们进行工作的公共平台。有了对于现实世界的以上理解，很难设想，我们为什么还要脱离现实，另行建立一个平台。这是不必要的，在计算上是非常不经济的。我们观察现实，试图来理解它、预测它和改善它。我们从现实情况中发现问题，暂时离开现实来研究问题，然后又把研究结果与现实相对照，或者应用于现实。这就是全部的研究性工作。研究现实，就好比与当事人以及前人进行对话，展开智力竞赛。这种比赛势必会产生“小于”（或劣于）、“等于”或“大于”（或优于）三种结果。“小于”表示现实教育了我们，提高了我们的认识，“等于”表示我们成功进行了解释和预测，“大于”则表示我们可以帮助当事人改善他们的行为。学术工作的不同意义与作用也就在这种比较中体现出来了。这种比较还表明，理论的意义往往是多重性的，并且在瞬间就可以由一种性质转化为另一种性质，因此我们一般不必、也很难将它们完全区分清楚。

现实世界作为理论原型的原因还在于它的无限性和最为广泛的包容性，我们所关注的任何现象、对象和议题都存在于其中。具体理论一般总是针对有限的材料、问题、对象、范围、区域、时段、方面和程度的，而真实世界则无所不包，它总能超越我们的观察、理解、想象和设计，它总能激发神秘感，引起好奇心，使我们不停地探索，并不时地感叹“天外有天，人外有人”。这绝不是漂亮的口号，也不是哲学观念，而是算法理论的直接推论，是算法式社会科学的基本视野。通过在计算机中重建对象，并将之与真实对象进行比较——鉴于计算机中的对象是有限的和精确的——我们可以对真实世界（在我们眼中）的无限性获得一定的理解，可以对我们业已掌握的知识进行一定程度的衡量与评价。