很遗憾,这里是独裁专制……
“分蛋糕”就是罗尔斯的“分粥理论”(据说最早是阿克顿讲的故事)
罗尔斯把财富比作一锅粥,一群人来分。那如何分呢?罗尔斯罗列了五种分粥法:
分粥效应
方法一:拟定一人负责分粥事宜。很快大家就发现这个人为自己分的粥最多,于是换了人,结果总是主持分粥的人碗里的粥最多最好。结论:权力导致腐败,绝对的权力绝对腐败。
方法二:大家轮流主持分粥,每人一天。虽然看起来平等了,但是每个人在一周中只有一天吃得饱且有剩余,其余6天都饥饿难耐。结论:资源浪费。
方法三:大家选举一位品德尚属上乘的人还能基本公平,但不久他就开始为自己和溜须拍马的人多分。结论:毕竟是人不是神!
方法四:选举一个分粥委员会和一个监督委员会,形成监督和制约。公平基本做到了,可是由于监督委员会经常提出多种议案,分粥委员会又据理力争,等粥分完,早就凉了!结论:类似的情况政府机构比比皆是!
方法五:每人轮流值日分粥,但是分粥的人最后一个领粥。结果呢?-----每次7只碗里的粥都是一样多,就象科学仪器量过的一样。
解读
分粥者最大的资源并不是粥,那是表面的资源,也是最靠不住的资源,会因为你分的好不好就要立即产生矛盾。分粥者最大的资源是设计制度,不同的制度下,自然有不同的结果,分粥者就是要设计出那个最优的结果。在这里,粥只是一个载体而已,一旦懂得了生产公平的分粥制度,你就自然懂得分任何东西给任何人。
然而,天朝有个叫自称“不是五毛”的任君宇跳出来反驳《分粥原理的一些思考》
前几天和导师团的同学讨论到分粥原理:
7个人分粥,怎么分才能保证每个人都分得相等数量的粥?
有一种看似平均的方法:每个人轮流值日分粥,但是分粥的那个人要最后一个领粥。从理性上讲,因为他会认为前6个人会选则他们各自的最优解,如果他分得有大有小,那自己必然会得到小的那一份。
这样的理性很显然是西方经济学中每个人都追求自己利益最大化的思想,而且忽略了人与人之间的合作的作用。
如果放在中国,分粥的人会和另一个人结成“联盟”,然后分一碗很大的,其他六碗平分,让“盟友”先取粥。这样再和“盟友”平分两碗一大一小的粥。
当然这也不是没办法避免,假设每次第一个取粥的人是随机的,那么是不是从理论上就会避免这种联盟呢?
当然不是,首先,这个随机就有问题,肯定需要一种随机的方式产生这个人,而且会有专人负责这个抽签,那问题又来了,“联盟”由两个人变成了三个人,在抽签中动一些手脚还是可以形成很好的“联盟”。
那么有人会说,是不是我们成立一个专门的机构来监督分粥这件事?从随机第一个选粥的人,到监督联盟的产生等。
问题由来了,选举出来的机构一来浪费大量人力,二来也会产生多数暴政的情况。
……
当然,你还有更多的方法可以解决上一个问题,然后再产生新的问题,然后再有新的办法解决上一个问题。
……
但我认为解决问题的本质是数量的规模化问题,一个算法是好是坏与规模有很大关系,这与我们的编程是一样的。分粥人后拿粥的算法在只有两个人的时候是好算法,但随着分粥人数量的增加,这种算法已不适应与现实。于是我们增加了一个随机的过程,这样适合于三个人或者再多一点人数。但随着人数增加,这样的方法也不适合,然后又开始产生监督的组织。但我们很明显认识到,随着人数增加这个算法也还有他的缺陷,这与监督组织的规模大小有关。
所以总结起来,这个问题在于:
1、参与分粥过程人数与获得粥人数的比例的大小是否合理(以上方法不适合的原因在于人数增加后比例下降)
2、凭空多出来的监督组织属于内存的内耗,这一部分内耗是否可以接受(比如为了分粥而消耗比粥大得多的代价)
中国与西方一个不可忽略的问题是人口问题,我们现在发现很多政策,很多算法在西方发挥了很大的作用,但不要忘记这些政策放到中国由于数据规模的增长,很可能带来更大的内存开销,也很可能带来新的问题(比如延迟等)。
所以我们需要自己探讨一个适应我们人数的算法,适应我们规模的算法,这就是走中国特色的社会主义!
任君宇同学不采纳“最不坏的算法”,反而装模作样“摸石头过河”……
所以,在现实中就成了
