运行在区块链上的“机器人经济”

来源|橙皮书

我们的未来将充满机器人。有的是直立机器人，但大多数将是装满计算机芯片、运行软件的盒子。有预测表明，在三年内，我们将拥有170万个工业机器人，3200万个家庭机器人和40万个专业办公室机器人。[1]

机器人会自己运营工厂。通过自主传感器监控基础设施，机器人将为自己订购零件，也会为工厂订购需要的生产原材料。这些货物的物流则由驻扎在自治基地的无人驾驶车辆来负责。不同的工厂会相互沟通。无人机交通控制系统也会从属于其他公司的气象站那里，获取每天的天气信息。

所有这些复杂的系统，都将基于机器之间的信息交换完成。而且，不仅仅是纯信息的交换——机器人也需要发展和维持彼此的经济关系。无论是零件订单还是与其他公司的服务协议，机器人工作的许多方面都要围绕货币交易展开。假设每人至少有一个机器人设备，每秒可能需要发生20,000次交易，那么，通过人工操作员去监督这些交易就太慢了。因此，对于未来，我们不仅需要发明机器人，还需要发明配套的机器人货币系统和机器人交易市场。

和其他任何经济一样，机器人经济（或robonomics）也需要解决信任的问题。自动化可以帮助人们发现和打击交易中的欺诈行为，但它也可以用来制造以假乱真的欺诈骗局。同时，验证合同是否正确执行的成本也是一个问题。在人类世界中，交易的结果由合同签字人进行确认。自治代理的机器人要如何做到这一点，还没有答案。

一个比较天真的想法是创建一个中心化的数字“银行”，正如人类交易所做的那样。对于每个机器人相关的服务，都建立一个中心化的软件程序，让这个程序负责收集和处理机器人的商业信息，签订合同，执行交易，控制自治代理的机器。

但这种方法的问题在于不可扩展。随着交易数量的增加，中心化银行的负担也在增加，这个负担转化为更高的带宽和计算成本，最终变得让人望而却步。此外，中心化网络将吸引诈骗者和黑客的注意力，更容易出现故障。通过将一些权力从中央机构转移到中介机构并建立管理层级，可以部分解决这些问题。这种做法无需提供完整的市场解决方案，但会增加交易成本。

幸运的是，有一种技术可以解决机器人市场的经济和技术难题。它就是区块链。机器人经济应该建立在区块链的智能合约上。这样可以自然地解决监督履行义务的问题，减少缔约方之间的摩擦。有关交易的信息都是可验证，而且不可更改的。明确的信息记录可以为机器人创建可靠的信誉分数，就像你的支付宝芝麻信用分一样。

区块链还提供了另一个优势：它可以帮助组织机器人如何完成自己的工作。机器人领域的专家一直在探索机器人完成一项共同任务的最佳方法[1]。有一种解决方案是市场机制，利用博弈论、决策理论和经济机制来分配机器人各自的工作[2][3]。区块链可以帮助建立这种机制，并且能够精确地规划任务、评估结果和分配资源。

当然，运用区块链组织机器人工作也有一些问题。比如恶意节点的攻击问题，这些攻击对控制大量资金的网络会产生严重的后果——但如果这个网络控制的是数十万机器人和自治代理的行为，那后果会更加严重。还有一个障碍是区块链的可扩展性和性能问题，也就是tps太低。另外，数据大小的可扩展性也是一个挑战。

如果这些问题得到解决，我们就可以开始充分发挥机器人市场的潜力。想像一下，通过智能合约订购商品的客户，订单会发送到工厂的内部网络里，然后生产线开始发布报价。代表不同线路的机器人代理在材料可用性、运行时间和历史性能指标上展开竞争。当商品制造完成后，仓储、交付和物流代理商开始争夺下一阶段的订单。最后，在订单完成后，所有参与的机器人都会累积所执行工作的数据，分析他们自己的表现，并对未来的市场状况做出预测。原材料采购代理机器人可能会做出产品需求增加的判断，从而购买更多的原材料。

机器人自动化的优势非常大，以至于我们希望大多数生产和大部分服务工作最终由机器人代理来执行。因此，机器人的经济将占整个经济比重的大部分。随着这种机器人经济的兴起，会出现新的“超级资本主义者”——机器人经济中的投资者，利用机器人市场的效率和规模做杠杆。资本将成为控制机器人行为的主要手段。

毫无疑问，人类生产的商品和服务量将大幅下降，但不会为零。与此同时，人类经济产出的价值将急剧增加。手工制作的商品将获得奢侈品的地位，它们会被贴上一个特殊的标签——“人造”。最终，这种方式也会普及到创意性创造活动。凡事需要涉及一个人支持另一个人的工作，不能简单自动化的工作，都会获得政府的支持，成为一项基本收入。

最终，一个有意识的公民身份，本身就是一份“工作”。这也是我们都渴望的工作。

参考

1. Tobe, F. 22 research reports forecast sustained robotics industry growth. therobotreport.com (2017).

2. Choi, H-L., Brunet, L., & How, J.P. Consensus-based decentralized auctions for robust task allocation. IEEE Transactions on Robots 25, 912-926 (2009).

3. Trigui, S., et al. A distributed market-based algorithm for the multi-robot assignment problem. Procedia Computer Science 32, 1108-1114 (2014).

（完）

（作者：Aleksandr Kapitonov 与Ivan Berman；Aleksandr Kapitonov是ITMO大学的助理教授，也是Airalab的成员。Ivan Berman是Drone Employee（Airalab项目）的系统分析师。）