#60來開箱⎪Radical Markets激進市場（下）

今天要繼續為您開箱的這本新書書名叫⟪激進市場⟫，副標題是：戰勝不平等、經濟停滯與政治動盪的全新市場設計。這上集當中，我們主要探討了一種可能可以有助於釋放資源增加使用效率的方案“COST”，在這一集，我們將繼續探討，一種新的民主治理型態以及「數據勞動合作社」。

過去一人一票的投票機制問題在於，對於那些非常在乎這個議題的人來說，投票太便宜了，但是對於那些不在乎的人來說，投票太貴了，他連出門都懶。解決這個問題的方法是讓那些已經動員很多人頭出來投票的人，比只有一票的人付出更多的代價。我們稱這個系統為「平方投票法」（quadratic voting，QV）系統。假設針對重要議題，國家定期舉行公民投票。每個公民每年都會獲得一份「發言權積分」的預算，他可能會在當年就花在公民投票上，或者你也可以存起來，在未來使用。

在投票時他可以將他的發言權積分轉換為選票，但是選票的成本是其發言權積分的平方根。要你像存錢買汽車或買房子一樣累積積分為重要的事進行投票，這樣的想法可能有點天馬行空。我們習慣於一人一票（one-person-one-vote）、少數服從多數的方式。但這可以誘導那些不在乎的人至少出門投票，並限制那些利益攸關而大舉動員的人。這正是QV所做的。投1票需要1個發言權積分。但你如果要投2票，則需要花費4個發言積分，投3票需要9個發言積分，以此類推。QV實現了搭便車和多數人暴政之間的完美平衡。投下一票的邊際成本與動員的成本成等比例增加。舉例來說，動員投2票所需要的成本是4個發言權，動員投4票的成本則暴增到16個發言權。

我們最近已經習慣在評價訂完住宿或是搭完車之後，去選評價系統。這是讓像Airbnb、、Uber等「共享經濟」的服務贏得消費者認可的關鍵信任機制。然而，越來越多的證據表明，這些系統是有嚴重問題的，主要的問題在於，幾乎所有評論都集中在五顆星上，還有幾條在一顆星上，因而使得結果反饋有偏差。如果使用QV，用戶可以透過在網站上的互動參與獲得他們的發言權積分（比如，每晚住宿、每次搭車或每個發言回覆都有一個特定的積分），然後用它們來評估系統上其他人的表現。好評和差評的成本將以平方增長。這樣的系統最佳地結合了小費和評分兩方面的優點，為表達支持與否創造了實實在在的成本，同時降低了搭便車行為。

如果落實到真實的選舉制度，假設兩大政黨推出的候選人都一樣討人厭，但第三勢力沒有人數優勢。就好像我們說：「在兩個頻果中，挑一個沒這麼爛的」。為了避免選票被浪費，我們只好隨便挑一個。但如果使用QV呢？新的投票機制是我們可以根據意願，對每個候選人投下“贊成”或“反對”。根據我們前面所說的平方增長的原則，如果你在每個候選人身上分別投下贊成或反對所需要花成本，會比集中所有的票數給一個候選人要便宜許多，不論你是喜歡他或討厭他。因此，如果是新的投票機制將互相抵銷並且讓兩個令人討厭的候選人消失，從而讓真正獲得比較多肯定選票的候選人勝出。作者用了這個方法再重新測試2016年的美國總統大選，結果川普就不會選上了。哈！

最後，不知道你有沒有想過，為什麼臉書為我們提供一個「免費」的空間來構建我們的社群生活？為什麼Instagram和YouTube可以提供免費的平台來滿足我們的眼球？因為我們揭露了個人資訊，讓臉書能夠將我們與我們可能願意購買的產品進行連結。因為大量的圖像和影片為「機器學習」（ML）提供了燃料，為「人工智能」（AI）服務提供動力，不論是人臉識別還是影片推薦。針對這些巨頭對我們隱私權的窺探，我們已經有深刻的警醒，但依然無可奈何。

但大多數人沒有意識到他們作為數據生產者，其勞動成果在多大程度上推動了數字經濟。數字經濟的發電所，像臉書、谷歌和微軟，利用公眾對AI和ML缺乏瞭解，免費收集我們在網絡互動中留下的數據。這是它們作為世界上最有價值的公司，以及享有創紀錄利潤的來源。例如，臉書每年只向他的員工（工程師）支付其價值的1%，因為有我們為它免費做了其餘的工作！相比之下，沃爾瑪的工資佔其價值的40%。人們作為數據生產者的角色沒有得到公平的利用或得到適當的補償。

為什麼，我們提供這麼珍貴的資料，卻沒有獲得相對應的補償呢？或許跟亞當·斯密經典的「鑽石與水」悖論有關。亞當 斯密發現，水對人說無比珍貴，但價格卻很便宜；而鑽石的用途如此有限，卻非常昂貴，這是自相矛盾的。最終在19世紀後期，才有學者提出「邊際革命」解決了這個悖論。也就是交換價值是由商品最後可用單位的邊際價值決定的，而不是消費的平均價值。雖然水的平均價值很高，但是由於水很豐富，它的邊際價值很低。儘管數據從總體上或平均水平上來看可能具有巨大價值，但從邊際水平上看，個人數據的價值並不高。

1867年，《資本論》第一卷解釋了為什麼無產階級的財富和福利自封建時代結束到19世紀中期幾乎沒有改善。馬克思認為，資本家透過壓低工人的工資，「剝削」勞力所創造的價值。工人在惡劣的條件下做事，只是為了保住他們自己的工作。或許現在是時候讓「全世界數據工作者團結起來」，發起一場「數據工人運動」的時候了。數據勞動力市場的一個顯著特徵是，它是一個國際市場，幾乎完全不受國界和政府監管的影響。一旦人們意識到他們作為數據勞動者的角色，「數據勞動合作社」可能會出現，為數據勞動者提供參與集體行動的手段。舉例來說，想像一下，一個「數據勞動合作社」向數據工作者承諾為他們的數據支付更高的報酬來吸納他們成為會員。一旦合作社獲得關鍵群體的支持，它就可以向臉書或谷歌請願並威脅「罷工」，來換取更好的待遇。

幾年之後，數據勞動作為一種收入來源的重要性將取決於AI的重要性。一些評論人士認為，未來AI將實現經濟的大部分自動化。如果這是真的，那麼在未來幾年裡，數據勞動將比現在更能代表收入和財富的來源，事實上，數字公司的市值在很大程度上正是基於這種可能性。如果這能夠實現，數據勞動可能會成為許多人收入的重要組成部分。

總結一下，我們為大家講解了⟪激進市場⟫三個重點精華內容，分別是「共同所有權自評稅制 COST」、「平方投票法 QV」 以及「數據勞動合作社」，希望讓你在面對這個貧富差距日益擴大、經濟低成長的世界時能有不同的眼光與思考。