人類現(xiàn)在已經(jīng)是地球的核心。所有人共同生活在一個(gè)自然生態(tài)系統(tǒng)與人文社會(huì)系統(tǒng)高度聯(lián)系并互動(dòng)影響的體系中。當(dāng)然，這并不是一開始就如此。科學(xué)家的估計(jì)，地球已經(jīng)存在了約50億年。而生物解剖學(xué)概念上的人類出現(xiàn)只是幾百萬(wàn)年以前的事情。廣為人知的恐龍時(shí)代，大致位于地球編年史的中生代-白堊紀(jì)，約6500萬(wàn)年前結(jié)束。

我們每時(shí)每刻呼吸著新鮮或者不那么新鮮的空氣。中學(xué)化學(xué)課本中，我們（至少筆者）曾經(jīng)無(wú)數(shù)次的背誦：空氣是由78%的氮?dú)狻?1%氧氣、還有1%的稀有氣體和雜質(zhì)組成的混合物。

在這1%的成分當(dāng)中，有一類氣體叫做“溫室氣體”。它們的作用是保持地球表面的溫暖。類似蔬菜大棚，截留太陽(yáng)輻射，加熱溫室內(nèi)空氣，稱為溫室效應(yīng)。這些成分包括：水蒸汽（H2O），其效應(yīng)大約占整體效應(yīng)的60%-70%；其次是二氧化碳（CO?），約占26%；其他的還有臭氧（O?）、甲烷（CH?）、氧化亞氮（N?O）、全氟碳化物（PFCs）、氫氟碳化物（HFCs）、含氯氟烴（HCFCs）以及六氟化硫（SF6）。

溫室氣體是否成為一個(gè)問(wèn)題，系于大氣成分的動(dòng)態(tài)平衡。水蒸汽會(huì)很快的從氣態(tài)變成液態(tài)水，再?gòu)囊簯B(tài)循環(huán)下去。這個(gè)過(guò)程主要由大氣溫度決定的，處于動(dòng)態(tài)循環(huán)當(dāng)中。

在這種動(dòng)態(tài)循環(huán)中，曾經(jīng)的霸主——恐龍因?yàn)闅夂騽?dòng)態(tài)平衡的打破，而滅絕了。打破這一平衡的因素是“小行星撞地球”。2010年《科學(xué)》雜志的一篇文章證實(shí)：一顆直徑至少6英里（接近10公里）的小行星在尤卡坦半島（現(xiàn)屬于墨西哥）附近撞擊地球，造成大氣層中充滿了塵土顆粒，覆蓋了多年的天空，產(chǎn)生了“制冷”效應(yīng)——類似火山灰，從根本上改變了氣候條件。自然生態(tài)系統(tǒng)發(fā)生了巨變，野狼的祖先迅速改變了食譜，存活了下來(lái)，而恐龍沒(méi)有。

目前，人類正經(jīng)歷另一場(chǎng)動(dòng)態(tài)平衡的打破，它指向地球變暖。它的原因并不是地球以及地表自然系統(tǒng)變化導(dǎo)致的，而在于人類活動(dòng)。AndrewH.Knoll在《地球簡(jiǎn)史》中說(shuō)：“經(jīng)過(guò)數(shù)億年形成的煤炭、石油和天然氣現(xiàn)在以難以置信的速度將碳返回到大氣中。21世紀(jì)以來(lái)，人類向大氣層釋放的二氧化碳是世界上所有火山總和的100倍。同時(shí)，我們（還）沒(méi)有做任何事情來(lái)試圖消除它，所以空氣中的二氧化碳（總量/濃度）在上升”。這將導(dǎo)致全球溫升、冰川融化、海平面上升以及各種氣候極端事件的增多，甚至多個(gè)地理生態(tài)系統(tǒng)超過(guò)穩(wěn)定臨界點(diǎn)（tipping point），也就是面臨崩潰。

如何實(shí)現(xiàn)碳中和比能否實(shí)現(xiàn)更重要

能源部門排放了大部分人類活動(dòng)相關(guān)的溫室氣體。能源減排是能動(dòng)性的、基于風(fēng)險(xiǎn)管理視角的解決方案。大體上，能源活動(dòng)，也就是化石能源燃燒排放，占二氧化碳排放總量的85％和溫室氣體排放總量的70％。其他的包括農(nóng)業(yè)、林業(yè)與畜牧業(yè)，以及部分工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)，比如水泥制品等。我們可以通過(guò)植樹造林的方式（所謂“碳匯”）去抵消化石能源排放。這理論上可行，但實(shí)際制約因素眾多，潛力有限，也面臨再造林的固碳穩(wěn)定性問(wèn)題。除此之外，碳的捕獲、回收與埋存（CCUS）是最初政府間氣候變化組織（IPCC）綜述的減排情景中很有希望的方式，可以經(jīng)過(guò)30年的發(fā)展，至今仍未有商業(yè)化的規(guī)模應(yīng)用。

更宏大、更具想象力的地球工程（Geo-engineering），比如通過(guò)在大氣中注入氣溶膠、人工影響大氣輻射等方式來(lái)抵消排放影響，具有高風(fēng)險(xiǎn)和高不確定性，屬于“猛藥”，技術(shù)、政策與倫理爭(zhēng)議巨大，雖然也不乏技術(shù)“宅男”擁躉，比如著名IT精英慈善家——比爾·蓋茨。能源部門減排，無(wú)疑是最具能動(dòng)性、基于風(fēng)險(xiǎn)管理視角的解決方案。它的最差結(jié)果，（如果氣候變暖還有我們忽略掉的重要自然因素）是留下一個(gè)高效率、低排放的能源經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)。它對(duì)于本地環(huán)境、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量、生態(tài)足跡都是好消息。

因此，碳中和約等于能源部門深度減排，約等于煤炭、石油、天然氣的盡快近零使用，約等于100%的非化石能源（可再生、核能及其他）滿足全部能源需求。能源需求的最終主體是人，是人每天的交通出行、建筑取暖、穿衣做飯。人類對(duì)各種產(chǎn)品與服務(wù)的需求，能源往往是基本投入或者終端產(chǎn)品。

這意味著：碳中和需要人們生產(chǎn)生活各個(gè)方面都必須有結(jié)構(gòu)性的重大變化，以擺脫對(duì)化石能源的依賴，給定其他既有約束，比如安全可靠、成本可負(fù)擔(dān)以及其他可持續(xù)發(fā)展的條件。

伴隨著我國(guó)氣候治理體系2020年后的快速進(jìn)化，碳中和已經(jīng)成為集體意志。我國(guó)二氧化碳排放力爭(zhēng)于2030年前達(dá)到峰值，努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。這一“30·60”目標(biāo)在2020年正式確立。經(jīng)過(guò)之前內(nèi)容的大量鋪陳，筆者在這里提出一個(gè)只有論斷沒(méi)有論證的命題：這兩個(gè)目標(biāo)必將實(shí)現(xiàn)，成為“宿命”。還不確定的是以何種的方式去實(shí)現(xiàn)。而如何實(shí)現(xiàn)恰恰比是否實(shí)現(xiàn)還要關(guān)鍵。

本專欄中，我們要討論的核心問(wèn)題，就是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的方式——所謂以何種“姿勢(shì)”擁抱碳中和。方法論上，不同的思考框架無(wú)疑都是邏輯自洽的，而現(xiàn)實(shí)中的影響因素往往是沒(méi)有邊界的。

為什么要先談與減排無(wú)關(guān)的內(nèi)容

碳中和是一個(gè)涉及人類社會(huì)環(huán)境的問(wèn)題。經(jīng)濟(jì)學(xué)家告訴我們：經(jīng)濟(jì)合理的才是可行的。

因?yàn)槿藗兊倪x擇偏好，價(jià)格是很重要的因素，如果不是唯一因素的話；政策專家會(huì)說(shuō)：政策可以改變不同技術(shù)的經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)與競(jìng)爭(zhēng)力，比如對(duì)某種技術(shù)提供補(bǔ)貼，對(duì)另外一種加稅（負(fù)補(bǔ)貼）；政治學(xué)者或者政客會(huì)講：政策能否出臺(tái)，取決于太多的因素，誰(shuí)的話語(yǔ)權(quán)最大，誰(shuí)贏誰(shuí)輸，而那些不方便講或者說(shuō)不清楚的就是政治本身；文化人會(huì)喃喃：政治的執(zhí)行力，往往取決于文化要素，人們是否以及在多大程度上因?yàn)檎吲c政治而改變；最終，文化會(huì)涉及人的觀念，人們關(guān)于“什么好，什么不好；什么是對(duì)，什么是錯(cuò)誤”的認(rèn)知；觀念的改變涉及哲學(xué)，而這會(huì)最終改變文化。

人類社會(huì)環(huán)境的問(wèn)題，不同于非社會(huì)環(huán)境的問(wèn)題，它需要考慮人類互動(dòng)，最終落腳到如何推動(dòng)不同層次上的合作。它涉及人以及人之間的互動(dòng)，是一個(gè)社會(huì)環(huán)境相關(guān)的問(wèn)題，不同于聚焦“客體”的工程技術(shù)問(wèn)題——比如取得輝煌成就的火箭科技。盡管在后者，如何實(shí)現(xiàn)人之間的互補(bǔ)與深度合作，朝向客體問(wèn)題的解決，同樣涉及復(fù)雜的組織管理問(wèn)題。人類的合作如此重要，它是可能的，但并不是必然的。

任何的框架都有“洗腦”作用。模型小世界的工具可以幫助理解復(fù)雜現(xiàn)實(shí)世界，但是我們不能把小世界的結(jié)果作為大世界的結(jié)論。廣義上的模型，包括理論、框架、工具、模式（可稱為“模型小世界”）等，都是人們理解這個(gè)復(fù)雜世界（可稱為“現(xiàn)實(shí)大世界”）的工具。這種理解往往并不涉及是否準(zhǔn)確客觀，這往往事前無(wú)從判斷；而只是給自己一個(gè)交代，所謂make sense of the world。模型都是簡(jiǎn)化的，因?yàn)橹挥泻?jiǎn)化的模型才是有用的。

跟現(xiàn)實(shí)完全一致的模型恰恰就是現(xiàn)實(shí)本身，完全無(wú)法理解。正如一幅嚴(yán)格1:1復(fù)制現(xiàn)實(shí)地理形態(tài)的地圖一樣，不能用來(lái)指導(dǎo)旅行。但是，這種簡(jiǎn)化，在變化的時(shí)間與空間中，可能就不適用或者忽略了重要的因素。2002年諾貝爾獎(jiǎng)行為經(jīng)濟(jì)學(xué)（其實(shí)是心理學(xué)）獎(jiǎng)獲得者Kahneman說(shuō)過(guò)：“當(dāng)你接受了一個(gè)理論并用它作為自己思考工具的時(shí)候，你就很難注意到它的缺陷了”。

英國(guó)的兩位學(xué)者，Kay與King在他們2021年關(guān)于未知的不確定性的新書中曾對(duì)于模型和現(xiàn)實(shí)啟示有過(guò)如此評(píng)價(jià)：“只有當(dāng)專家認(rèn)為他的模型描述了真實(shí)的世界時(shí)，這個(gè)答案才有意義。但小世界模型往往不是這樣。它的價(jià)值（往往）在于構(gòu)建一個(gè)問(wèn)題，為決策者面臨的大世界問(wèn)題提供見解，而不是假設(shè)它可以提供精確的定量指導(dǎo)。你不能從模型中得出概率、預(yù)測(cè)或政策建議；只有在模型的范圍內(nèi)，概率才有意義……政策建議才有依據(jù)”。

這是筆者在本專欄中，界定模型小世界VS現(xiàn)實(shí)大世界二分的由來(lái)。在后續(xù)的章節(jié)中，筆者不可避免的要借助各種理論、方法論、模型、框架、體系去解讀過(guò)去、闡述現(xiàn)在、論證理想的未來(lái)，以及諸多的可能性。但是，現(xiàn)實(shí)世界超越任何理論的額外復(fù)雜性，始終需要旁白高亮顯示給耐心的讀者。

基于此，本專欄力圖提供的，是多個(gè)視角/框架的邏輯自洽的思考與討論。對(duì)于同一個(gè)事情，不同學(xué)科專業(yè)與不同人討論的方式往往也存在很大不同。

筆者的目標(biāo)并不是“裹挾”大眾，訴諸于思想覺(jué)悟或者倡議書來(lái)形成集體共識(shí)或者信念，而是開拓思路，建立評(píng)價(jià)碳中和實(shí)現(xiàn)方式合理與否的價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)體系，明確何種的減排是理想的，而何種的減排就不那么合理，而哪種方式完全不可接受。

畢竟，2060年前的碳中和目標(biāo)，我們需要的是穩(wěn)健的一步一步的努力，而不是“畢其功于一役”的沖鋒戰(zhàn)役。更加斗膽一點(diǎn)的目標(biāo)，是預(yù)測(cè)仍處于隨機(jī)狀態(tài)的未來(lái)，以及從現(xiàn)在如何過(guò)渡到未來(lái)。

AI從應(yīng)對(duì)客體走向與人互動(dòng)

為何在碳中和里，我們需要格外關(guān)注人類合作？社會(huì)環(huán)境問(wèn)題與非社會(huì)環(huán)境問(wèn)題有何不同？

為了解答這些問(wèn)題，我們從另外一個(gè)熱門話題——人工智能（AI）開啟這些問(wèn)題的討論。

2016年5月10日，我在巴黎國(guó)際能源署（IEA）駐地，參加交通與行為的研討。中午吃飯的時(shí)候，智能汽車以及無(wú)人駕駛無(wú)疑是一個(gè)熱門的話題。

我是這個(gè)話題的門外漢，但席間有一位這方面的技術(shù)與研發(fā)專家。我只能問(wèn)一些特別籠統(tǒng)的問(wèn)題，比如“自動(dòng)駕駛最大的困難是什么？”。他通過(guò)一個(gè)例子，給一個(gè)很具體的回答：“預(yù)測(cè)人的行為”。

比如一個(gè)人小步快跑到紅綠燈跟前，你很難確切知道他下一步是停下還是加速?zèng)_過(guò)去（盡管有指示燈在那里）?；阱e(cuò)誤預(yù)測(cè)基礎(chǔ)上的動(dòng)作，很可能就意味著事故，類似人類司機(jī)的駕駛錯(cuò)誤一樣。不同的是：司機(jī)還能通過(guò)看看這個(gè)人當(dāng)時(shí)的穿著、神態(tài)，乃至理解這個(gè)城市平均意義上的人的特點(diǎn)等提高一下預(yù)估的準(zhǔn)確程度，但是自動(dòng)駕駛很難如此考慮，或者考慮的如此全面。

我覺(jué)得這個(gè)回答很有道理。可以想象：這種情況下自動(dòng)駕駛汽車的算法選擇，也是個(gè)倫理問(wèn)題，因?yàn)樗婕暗胶畏N規(guī)則、規(guī)則的清晰程度以及規(guī)則的彈性問(wèn)題。

早期的人工智能問(wèn)題，比如識(shí)別一副圖片、篩選簡(jiǎn)歷、醫(yī)療診斷等，已經(jīng)做的比人更“準(zhǔn)確”。很多人開始擔(dān)憂機(jī)器會(huì)最終統(tǒng)治或者取代人類。這很有爭(zhēng)議，但是較少爭(zhēng)議的一個(gè)借助AI的醫(yī)生，肯定會(huì)淘汰一個(gè)不結(jié)合AI診斷的醫(yī)生。但是，這類應(yīng)用，仍舊是一個(gè)單獨(dú)的機(jī)器面對(duì)一個(gè)非社會(huì)環(huán)境（non-social environment）。后來(lái)，它進(jìn)一步發(fā)展到“對(duì)弈”與簡(jiǎn)單交互——比如下棋、聊天問(wèn)答、工業(yè)智能機(jī)器人。這些，相比較人類社會(huì)建立在制度、體制、組織、法律、社會(huì)規(guī)范體系上的復(fù)雜互動(dòng)，仍然相當(dāng)于嬰兒期。

發(fā)展到汽車無(wú)人駕駛，問(wèn)題的復(fù)雜程度一下子就上去了。因?yàn)槠嚥粌H需要感知道路、信號(hào)燈、行人等客體，還必須跟行人、自行車、人類駕駛者以及其他道路使用者互動(dòng)。這恰恰是開頭我們提到的那個(gè)例子所反映出來(lái)的難度。

也就是說(shuō)，人工智能往更高級(jí)發(fā)展，必須理解人以及人與人自己的互動(dòng)——也就是社會(huì)系統(tǒng)。可以說(shuō)：在此之前，機(jī)器的思考方式跟人（可以）有很大的不同。今后，機(jī)器的算法要越來(lái)越多“像人一樣思考”。其行為，需要越來(lái)越多的“像人一樣”。從而，人工智能的發(fā)展會(huì)受到社會(huì)價(jià)值觀的影響。更重要的是，它會(huì)影響社會(huì)價(jià)值觀的進(jìn)化。

人類合作的不易

人類合作的力量，甚至魔力是巨大的。哈佛大學(xué)人類進(jìn)化生物學(xué)教授Joseph Henrich 2017年用一本460頁(yè)的書解釋了一個(gè)既成事實(shí)：為什么人類成為了地球的霸主？他的核心觀點(diǎn)是：不是因?yàn)槿祟惖哪X容量，不是人類認(rèn)知智商——涉及空間、數(shù)量、因果關(guān)系推斷。而是人類的合作，凝結(jié)在文化（“集體大腦”）中的“Know how”與基因的共同進(jìn)化決定了這一切。

碳中和作為一個(gè)集體目標(biāo)，意味著本質(zhì)性的結(jié)構(gòu)性變化，需要全社會(huì)各個(gè)層次（level）的合作與共同推動(dòng)，從而服從高級(jí)人工智能發(fā)展一樣的邏輯。這不僅僅是個(gè)技術(shù)問(wèn)題，類似機(jī)器識(shí)別一幅圖片的過(guò)程，它涉及到人們生產(chǎn)生活的方方面面。人們需要愿意合作，知道如何合作，以及知曉合作的程度是否足夠。這都超越面對(duì)客體問(wèn)題的復(fù)雜度。

合作是可能的，但并不是必然的。經(jīng)濟(jì)學(xué)視角為人們熟知的“囚徒困境”與“公共地悲劇”是典型的合作失敗的例子。事實(shí)上，如果從1992年聯(lián)合國(guó)通過(guò)的《氣候變化框架公約》算起，30年以來(lái)，氣候領(lǐng)域的合作結(jié)果并不多見，更多的是互相“搭便車”。

1997年通過(guò)的《京都議定書》的執(zhí)行效果充分證明了這一點(diǎn)。它秉承“共同但有區(qū)別的責(zé)任”原則，規(guī)定了附件一國(guó)家（主要是OCED國(guó)家）的量化減排指標(biāo)，即在2008年-2012年間(稱為第一承諾期)其溫室氣體排放量在1990年的水平上平均削減5.2％，其中削減指標(biāo)歐盟8％、美國(guó)7％、日本6％、加拿大6％。《議定書》于2005年2月16日俄羅斯簽署之后生效，共有175個(gè)締約方批準(zhǔn)、加入，而美國(guó)最終退出。那么事后來(lái)看，2012年主要國(guó)家相比1990年的排放量變化情況如何呢？整體OECD國(guó)家CO2增長(zhǎng)了7%（！），美國(guó)增長(zhǎng)了5%，加拿大增長(zhǎng)了23%（多么可觀的變化！）。除了前蘇聯(lián)國(guó)家因?yàn)榻?jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌原因，排放大幅跌落，其他大部分國(guó)家并未完成目標(biāo)。

人作為一種感性動(dòng)物，其決策模式是復(fù)雜的。小世界的研究往往是專業(yè)化的，分散在諸多的學(xué)科與領(lǐng)域。古典經(jīng)濟(jì)學(xué)假設(shè)人類似一臺(tái)精密計(jì)算的機(jī)器，通過(guò)嚴(yán)格的成本收益計(jì)算來(lái)決策，所謂“理性人”。這一假設(shè)被越來(lái)越多的心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)與行為經(jīng)濟(jì)學(xué)所證偽。人往往感性大于理性，依靠直覺(jué)與啟發(fā)式方法去認(rèn)識(shí)世界，存在注意力問(wèn)題以及“計(jì)算故障”；更進(jìn)一步，目前的行為經(jīng)濟(jì)學(xué)研究更加關(guān)注一種稱為“故意的非理性”的心理。

它完全不是計(jì)算錯(cuò)誤，而是人們一旦有了先入為主的概念，往往就會(huì)“有偏”地去尋找支持自己舊有體系觀點(diǎn)的論據(jù)，而忽略甚至敵視那些挑戰(zhàn)性的論據(jù)。一句話：“人們只相信自己愿意相信的事情”。在網(wǎng)絡(luò)信息化時(shí)代，信息往往過(guò)載。相關(guān)的假消息與誤導(dǎo)性消息的影響更是在程度上加重了。

人在不同層次上的互動(dòng)會(huì)趨于理性，但是其結(jié)果仍隨機(jī)不可預(yù)測(cè)。人性具有普遍的弱點(diǎn)，特別是小樣本抽樣偏差、基于感性而不是理性決策、具有稟賦效應(yīng)等。而人，如果可以選擇，也往往遵循最小努力原則以及注意公共形象。

但是，建立在人與人組織體系之上的小集體，往往可以表現(xiàn)出更強(qiáng)的理性。從組織理論上講，它們可以通過(guò)互相的監(jiān)督負(fù)責(zé)，結(jié)盟壓制“搭便車”，通過(guò)橫向分工與縱向決定而理性程度大大加強(qiáng)。而大集團(tuán)，往往具有更加復(fù)雜的組織結(jié)構(gòu)，通過(guò)愿景、目標(biāo)，更大程度的委托——代理關(guān)系，身份與認(rèn)同感等，實(shí)現(xiàn)集體的行動(dòng)取向一致。當(dāng)然，組織會(huì)成功，有的時(shí)候也會(huì)失敗。

前者比如PC時(shí)代的IBM，后者比如IT新貴時(shí)代的Yahoo。小到兩個(gè)人人行道相遇如何避免相撞，大到國(guó)家之間合作應(yīng)對(duì)全球性問(wèn)題，這種現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜性往往超越一切的小世界模型?，F(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜互動(dòng)，其結(jié)果仍舊不可知。

（作者為卓爾德環(huán)境研究中心主任兼首席經(jīng)濟(jì)師）