杰克·多尔西：Square、加密货币与人工智能

美国的小商户想接受信用卡，得先过一道信用审查。FICO 分数不够，生意就开不了张。金融业给这条通道设定的通过率是 30% 到 40%。Square 把它推到了 99%。

这组数字是杰克·多尔西（Jack Dorsey）在 Lex Fridman 播客第 91 期里自己讲的。他是 Twitter 的联合创始人兼 CEO，也是 Square 的创始人和 CEO。两家公司表面上做的是完全不同的生意，内核却是同一件事：让本来进不来的人进来。

这期播客录制于疫情爆发之前。节目开头 Lex 提到，多尔西后来把价值 10 亿美元的 Square 股票，相当于他个人财富的 20%，转去成立了一个 COVID-19 救助组织。有意思的是这个组织的运作方式：所有捐赠记录都发在同一个 Google Doc 里，谁都能打开看。没有公关稿，没有季度报告，一个在线表格。

访谈的主体部分没有围绕 Twitter。Lex 把话题集中在 Square 的工程规模化、比特币、人工智能，以及一些更个人化的东西上。多尔西的回答密度很高，而且经常从一个具体的技术问题滑向更底层的思考方式。

他先把自己定义成黑客

Lex 开口就问：你造的是世界上最大的网络系统之一，每天处理几万亿次交互，这种规模的工程是怎么做成的？

多尔西的第一反应是撇清自己的工程师身份。

我是个黑客，不算正经的软件工程师。（杰克·多尔西）

他给黑客下的定义是：想尽办法先把东西做出来，能看见它、摸到它，再去学下一步该干什么。而下一步往往是同一个答案：把它带给更多人。那就是规模化。

规模化靠的是一批有经验或者学得极快的工程师，但他说 Square 受益最大的地方是开源社区。所有错误、所有成功、所有踩过的坑，全都摊在明面上。开源项目的推进很慢，但非常审慎。正因为慢，你才有机会看清一件事从零到有意义到底需要什么。

Lex 追问：这属于硬件问题、软件问题，还是组建大团队的社会问题？

他的回答是，每一个都得关注，而能不能同时关注，取决于你面对问题时能不能把它拆成可以逐个击破的部分。他列举了几种最常见的失败：一次想解决太多问题；问得不够深；对自己找到的答案不够挑剔；或者没花时间形成一个能被检验、能看到结果的假设。

所有这些最后都落到同一个能力上。

如果我只想每天提升一项技能，那就是批判性思维和解决问题的能力。那是真正带来学习的东西。（杰克·多尔西）

他说自己刻意抵抗"这里属于硬件问题""这里属于软件问题"这类分类，去找底下让所有东西运转起来的系统。但这些系统只有在你有能力问出关键问题、并且有耐心往深处走的时候才会浮现。

Square 卖的是个小白方块，撑起公司的是风险模型

Lex 问 Square 的使命，多尔西用一个词概括：access，准入。

故事的起点很意外。Square 最初以为自己在造一块硬件，插到手机上就能刷信用卡。但跟那些真正想收信用卡的人聊过之后，他们发现一个反复出现的主题：很多人根本没有资格受理信用卡。再深挖一层，原因是这些人去银行或者收单机构时，等着他们的是信用审查和 FICO 分数。

这些人大多是小生意主，刚起步的创业者，正在承担大量个人风险和财务风险。为了能收别人的钱，得先被查一遍个人信用，这事在他们看来荒谬。

继续往下挖，多尔西发现金融业并非故意要刁难谁。信用分数是他们手里唯一能用的工具，用来判断真实性、意图、以及未来行为的可预测性。

所以 Square 的第一步看起来是硬件，真正下功夫的地方是风险建模。第一年公司就建立起很强的数据科学纪律，因为他们明白自己做的不是硬件生意，是让更多人进入系统。

真正的转折发生在思维方式上。

金融业很多人的心态是不信任，不停寻找证据证明你不该进来。我们的心态是信任，然后验证、验证、验证、验证、验证。（杰克·多尔西）

监控的颗粒度也变了。Square 不看商户这一层，看交易这一层。你进来做几笔，只要行为看着高诚信、可信、不像有问题，就继续服务你。一旦某处出现异常，它会冒泡到人工审核，去判断背后有没有恶意。真有问题，那时候才会请你离开。

Lex 对这个转向的评价很高：先假定人本质是好的，再验证，把坏的抓出来，跟假定所有人都是坏的，是完全两种世界观。

效果是数字上的。通过率从 30% 到 40% 变成 99%。

Lex 又问起机器学习在这中间的角色。多尔西说，这件事从一开始就在，只是那时候还叫数据科学；行业演进后，机器学习成了常规文化；再后来变得更复杂，有了深度学习；将来还会有别的名字。全在同一个脉络里。

问题是怎么说服外部的巨头。Square 需要跟银行合作，需要跟 Visa、Mastercard 合作，需要证明自己把更多人带进系统这件事是负责任的，不会拖累他们的系统。

他们的做法是有节奏地放量。先是一桶 500 个用户，跑出结果，再 1000，再 10000，再 50000，然后限制解除了。

先把一个能摸得着的东西做出来，展示我们能做什么，而不是谈论它。这给我们很大压力，也造出了问责的文化和一点透明度。（杰克·多尔西）

这句话本身挺值得琢磨：外部约束反过来塑造了内部文化。公司文化好并不是放量的原因，恰恰是必须放量，才逼出了那种不敢乱来的自觉。

Square 最大的对手其实是国界

Lex 把问题往前推：未来怎么让更多人进入经济体系？物联网、智能设备、个人数据货币化，这些都算。

多尔西说货币是答案的很大一块。他有一个判断：互联网应该拥有、也需要一种原生货币。

理由是切身的。Square 现在最大的问题在于，它没法像一家互联网公司那样行动。想开一个新市场，就得找当地银行合作，就得处理那个国家不同的监管入驻环境。一家互联网公司最擅长的事情是点一下就能全球上线，支付公司偏偏做不到。

比特币这样的数字货币把这件事拿掉一大半。如果所有市场都用同一种货币，监管和入驻的理解也趋于一致，理论上就能一次把产品发布到全世界。速度会快很多，创新会多很多。

他把互联网持续可及排在第一位，货币排第二位。然后补了一句：他希望在有生之年能看到这件事。

比特币白皮书像诗

Lex 提到前一天刚和维塔利克·布特林（Vitalik Buterin）聊过，让多尔西展开讲讲比特币到底哪里吸引他。

最美的地方在于，没有一个人设定方向，也没有一个人站在对面能把它停下。它在本质上是自然生长的，原始设计里有很强的原则性。比特币白皮书是过去二三十年里最奠基性的计算机科学作品之一，它是诗。（杰克·多尔西）

Lex 接了一句：这项技术本身很少被认真讨论，大家聊的都是它带来的金融影响和围绕它的炒作，但它的底层在计算机科学视角下确实漂亮。

多尔西把话题引到发布方式上。用化名发布这件事，本身就构成了一个非常强的声明。发布的时间点也强，他说那是一个彻底的行动主义动作，以一种极其高贵的方式把世界往前推，而且让每个人都能成为这个故事的一部分。

十年二十年后会怎样？他说，了不起的地方正在于没有人知道，它可以涌现。每个进入生态的人，不管是开发者还是使用者，都能以大大小小的方式改变它的方向。这就是它该有的样子，因为互联网已经证明了这种可能性存在。

他也承认复杂性。互联网的很大一部分被少数公司拥有，被它们收窄；世界上也还没有每个人都能平等接入。但这些问题是可见的，可见意味着可讨论，可讨论意味着有希望在不太长的时间里解决。他提到卫星互联网会移除一批物理约束，把场地拉平。

全球货币这个概念有多重，他很清醒。

我不认为这个星球上有任何一个人真正理解它的全部后果。有很多正面，也有一些负面，但我认为它是可能的。（杰克·多尔西）

Lex 追问得更直接：这种数字货币会不会重新定义货币的本质，成为世界主货币，取代各国法币，真正推动货币控制权的去中心化？

多尔西说会。但他认为更大的影响在于它如何改变社会的运作方式。钱是基础层，它能撬动的东西远远超出钱本身。

他讲了一个具体的人。在埃塞俄比亚，他遇到一位创业者，做的是埃塞俄比亚版的 Lyft 或 Uber。她最大的问题之一，是乘客付钱给公司不容易，她付钱给司机也不容易。这两件事直接卡住了增长。

她还得操心支付这件事，而不只是思考怎么给乘客和司机最好的体验，这很说明问题。（杰克·多尔西）

他在非洲待了一个月，见到的公司大部分是支付导向的。整个大陆要解决的第一个问题是支付：跨国转账、现有系统里的腐败、缺少便捷的付钱方式让任何生意都很难起步。他的判断是，一旦有一个更耐久、更有韧性、全球统一的标准，创新会在所有地方冒出来。医疗、可持续、交通，都是如此。

化名和匿名不是一回事

Lex 抓住"匿名发布"这个点不放。背后的推论是：中本聪放弃了署名，放弃了所有能归到自己名下的荣誉。

多尔西先纠正了一个措辞。

那不是一个匿名身份，是化名身份。匿名是随手把东西丢下就走，没打算围绕它建立什么。化名则是一个被建构出来的身份。（杰克·多尔西）

这个身份存在的时间窗口很短，但它的本意是要留下来的，是要被知道的。而且它确实被尊重着，社区里关于如何纪念这个身份的各种讨论就是一例。

他认为用化名而不是真实身份，也不是纯粹的匿名，是聪明的。因为化名建立了一种可触摸性，还带一点共情：你知道背后是一个人或者几个人，你能在脑子里想象出一个自然的形象。代价是放弃了自我，放弃了让名字和成就绑定的机会。

Lex 顺势问了个尖锐的问题：如果名字不挂在你身上，你还会做现在这些事吗？换句话说，你的自我，跟你的决策绑得有多深？

多尔西说他希望没有。他会尝试做同样的事，只是不署名。但在一家公司里，法律上很难这么操作。如果是做开源项目，那完全没问题，他不需要自己的真实身份跟它绑在一起。

做好一件事、能看见它、看见别人用它，那种满足感是压倒性的，比在头条上看见自己的名字强得多。（杰克·多尔西）

能解释为什么，才叫通用智能

话题转到人工智能。Lex 提到图灵七十年前给出的那个测试，并把自然语言称作智能的经典问题。

多尔西没有从哲学入手，他先讲现状。眼下以及未来至少几年，机器学习模型能做的是快速把异常冒泡出来，然后配上人的判断去处理严重性、深度、细微差别和意义。机器负责扫，人负责判，分工清楚。

他把通用智能的那道坎定义得很具体：系统得能解释为什么。

跨过通用智能这道鸿沟，必须能解释为什么，解释决策背后的意义。（杰克·多尔西）

Lex 确认了一遍：可解释性是关键，要用自然语言说清为什么做出这个决策。

多尔西说这正是他眼里 AI 未来最大的风险之一。我们正在造一大堆黑箱，它们没法解释自己为什么这么决定，用了什么标准。而我们越来越信任它们，从放贷决策、内容推荐，到驾驶，到医疗。

他举了个很日常的例子：很多人的手表会提示你站起来。这件事的决策逻辑简单得可笑，但你能想象这些系统会变多复杂。而把推荐背后的推理讲清楚，看起来是不可或缺的一环，同时又是极难的问题。

难在哪？他说了句公道话。

有时候我们自己都解释不清为什么做某个决定。我们在这件事上对人工智能系统有点不公平，因为人类自己也不擅长。（杰克·多尔西）

这句话值得停一下。可解释性常被当成对机器提出的额外要求，但多尔西指出，这是人类自己都没通过的考试。我们要求机器交代得比自己还清楚。

人会在机器身上找到意义，这不算坏事

Lex 承认接下来这个问题很浪漫：我们能不能造出《她》（Her）里那种系统，你能真的爱上它？

多尔西反问：这事不是已经发生了吗？日本不是有人跟自己的 AI 结婚了吗？

Lex 说总会有个别人这么做，但他说的是更大规模的关系，更深层的连接，不一定叫爱。

多尔西的回应把焦点从机器挪到了人身上。能不能建立深层连接，更多取决于这个人如何找到意义、在哪里找到意义，而不是取决于 AI 本身。

Lex 追问：人类真的能从技术里找到意义吗？

多尔西说百分之百可以，而且他不觉得这必然是坏事。它只会继续演化。意义这件事完全是主观的，不会存在一个让所有人爱上它的魔法算法。

Lex 把这个问题接到更硬的一面：能不能分辨机器人和人？十年二十年后，我们还需不需要分辨？

多尔西的回答分了场景。在某些问题领域，能分辨当然有用；在另一些领域，可能没那么有用。他说今天要分辨是可能的，但真正有意思的是速度差。

创造这项技术的速度，比检测这项技术的速度快得多。（杰克·多尔西）

他提到对抗性机器学习，大量系统专门用来骗过其他机器学习系统。他当然希望防御技术能一直跟上，但 Lex 追问时，他承认那是一场赛跑，检测技术必须领先创造技术两步或者十步。

这场赛跑对金融业的冲击尤其直接。Square 的风险模型建立在身份之上，支付最终归结为身份。你可以设想，围绕深度伪造（deep fake）的整场讨论，下一步会落到驾照、护照、国家身份上。有人会构造身份，穿过像 Square 这样的系统，开始收信用卡，或者进入 Cash App。

他的判断不带幻想：这些技术跑得非常快，我们检测的能力目前大概是落后的。但只要投入足够的关注，能追上去。这件事不会有一个完美的终点，跟安全一样，永远不会有完美的检测系统，能做的是把迭代速度提上去，尽快拿到显示对错的信号，把它喂进新模型或者自学习模型里。

谷歌比你更懂你的偏好，而你未必知道

Lex 问他对存在性风险的看法，埃隆·马斯克等人担心的是通用人工智能带来的生存威胁，更窄一些的担忧是狭义 AI 的具体危害。

多尔西没有直接回答，他讲起赫拉利（Yuval Noah Harari）《21 世纪的 21 堂课》最后几章。看标题你会以为在讲冥想，实际那一章讲的是另一件事。

赫拉利的判断是：今天出生的孩子，谷歌对他们偏好的理解，比他们自己更清楚。

我能轻易想象，今天谷歌大概比我母亲更了解我的偏好。（杰克·多尔西）

对一个人来说这可能只是玩笑，但对一个从小只认识互联网、只认识谷歌和 Facebook 和 Twitter 和 Square 能做什么的人来说，情况不一样。自我觉察正在被外包给其他系统，尤其是这些算法。

赫拉利的担忧是，我们因此失去了自我觉察，因为它现在在我们之外，而且它帮我们做决策做得比我们自己好太多。今天该站着还是该走一走，该选哪个医生，该跟谁约会，这些事现在都演变得非常快。

所以他看冥想是一种工具，用来重建自我觉察，把注意力拉回到这些问题上：我为什么做这个决定？我为什么这样反应？我为什么冒出这个念头？它从哪来的？

多尔西对这个答案做了一点修正。他说这通向觉察，不一定通向控制。觉察的意义在于，你能意识到自己正在把一个决定外包给一个你不完全理解、也无法告诉你为什么的算法。

他补了一句平衡的话：这不是说算法就是坏的。推荐系统最好的形态，是帮你在学习新想法的旅程上走得更远。它可以是很棒的东西。剩下只有一个问题：你知不知道自己正在这么做？你知不知道自己在邀请它对你施加影响？

Lex 把这个担忧总结成一句：邀请本身完全没问题，重点落在你有没有意识到自己发出过这个邀请。没有觉察，人就只能随波逐流。所以觉察是未来的关键。

插一句跑题的。两人聊到皮克斯，Lex 说《机器人总动员》（WALL·E）是皮克斯最好的电影之一，仅次于《料理鼠王》（Ratatouille）。多尔西不同意，他觉得《料理鼠王》才是最好的。Lex 说这是他们今天第一次在创业故事上产生分歧，一部以老鼠为主角的创业故事，一部是太空科幻。两人笑着把这一页翻过去。

收银员是下一个卡车司机

话题回到正题：自动化的岗位替代。Lex 提到安德鲁·杨（Andrew Yang）在竞选里反复讲的那件事。

多尔西说他在几乎每一个维度上都是百分百对的。他在 Square 的生意里直接看得到这个过程。杨点出了卡车司机，多尔西是密苏里人，他清楚那批人的焦虑每天都在发生，而且常常是看不见的、没人谈论的。

下一个是收银员。这跟 Square 直接相关。越来越多销售终端在往顾客手里挪，变成手机和 App，变成提前下单；自助收银机越来越多，Amazon Go 这样的店越来越多。而零售业里收银员的数量极大，他们如何把技能转换成别的工作，目前没有真正的答案。

他认为这会产生大量负面后果。杨关于全民基本收入（UBI）的论点之所以重要，在于转型一定会来，而给人配上新技能、新职业需要时间，在这段时间里，人需要一个地板。

一千美元一个月就是这样一个地板。它不足以让你辞职，但足以让你不用天天为活下去发愁，从而能去想：我现在该做什么？我需要学什么技能？（杰克·多尔西）

常见的反驳是：工业时代也有过一模一样的恐慌，工厂流水线取代手工，最后一切都好。

多尔西说最大的不同是速度和集中度。让这一切运转起来的东西是数据和作用于数据的算法，而它们高度集中。

他给出第二个担忧，他认为这比岗位替代更可怕：谁拥有这些数据，谁能在上面运算，我们能不能分享从数据里得出的洞见，好让大家也能造出服务于自身需求的算法？

所以他认为监管可以扮演强有力的正面角色。一是看向 AI 的基础原语（primitives），看向我们用来构建这些服务的工具，因为这些服务最终会触及人类经验的每一个方面；二是看向数据归谁所有、如何共享。

他承认这些问题目前没有好答案，而且太集中在极少数非常大的公司手里。

这些问题，作为社会、作为世界，我们需要比现在更好的答案。现在远远不够。（杰克·多尔西）

他也顺手为 UBI 说了句话：这个想法早该来了，马丁·路德·金在更早就提过。具体是不是一千美元这个数字可能不对，但总得先迈出一步去试，试了才知道什么有效。

一天一顿饭，一种最无聊的超能力

Lex 发现两人在饮食上撞了：都做间歇性断食。他说自己是俄罗斯人，本来就喜欢受苦，断食让人多少体会到作为人是什么感觉。更重要的是，它帮他作为一个程序员和思考者，能坐着连续几小时深度专注。

多尔西说他过去把这件事当作理所当然太久了。三顿饭加两餐零食，这套结构他从来没问过为什么。

他现在一天只吃一顿，晚饭。Lex 说这在他看来是场革命，不吃早饭就已经像在造反。

多尔西说第一周你会有种超能力的感觉，然后你会意识到那不是超能力，你会意识到的是我们的头脑多大程度上决定了我们以为的可能是什么。有些围绕我们的结构只是社会习俗，跟健康和身体的需要无关，一天三顿就是其中一例。

他从小就爱拿自己的身体做实验，当过两年素食者，到处乱试。理由很朴素：健康是我们拥有最珍贵的东西，而没有人真正理解它，那么能通过在自己身上做实验来提问，本身就很有吸引力。他是在一档播客里听到有人只吃一顿饭，第一反应是这听着又难又难受，然后决定去做。

我学到最多的时候，是把自己逼到不舒服的时候。所有东西在那种时刻都会浮出来，你会真正看清自己是什么、不是什么。（杰克·多尔西）

他举了童年的例子。他小时候说不了话，得去看语言治疗师，因此变得极其害羞。后来有一天他意识到不能再这样下去，就报名参加了演讲俱乐部。分到一张卡片上的题目，五分钟写一篇演讲，讲的时候不能看卡片，要讲满五分钟。那大概是他能想象的最不舒服的事。

但正是这件事给了他极多视角：关于沟通的力量，关于自己的缺陷，以及关于只要下定决心就真的能做到。它给了他很多自信。他把断食放在同一个框架里：有趣、有挑战、不舒服，因此带来了大量学习和收益，也会引向更多别的实验。

他也承认，这偶尔确实像超能力，只不过是最无聊的那种。

死亡是一个日常工具

Lex 提了个他自己都标注为浪漫的问题：你会想到自己的死亡吗？

多尔西说他不试图去理解死亡这件事，但他每天都在想，一天好几次。

怕不怕？他说不怕。他把它看作一次转变，不知道会转成什么，但它同时是个工具，让人感到每一个当下的分量。

我只有一个小时，我真的要把这个小时花在这件事上吗？我还能看的日落和日出是有限的，我不会为此爬起来，不会确保自己一定去看。（杰克·多尔西）

所以他用死亡来排序。它不是他恐惧的东西，是一件每个人每天都能用的工具，因为它显示生命有多珍贵。提醒每天都有：自己的身体、朋友、同事，或者新闻里看到的什么。

剩下的问题就变成：拿这个每日提醒做什么。他的用法是问自己，我有没有真的专注在重要的事情上。有时候是工作，有时候是友谊、家庭、关系。死亡意识是最终的那个澄清器。

Lex 接着问生命的意义，问什么给他目的感、幸福感和意义。

多尔西说，光是意识到自己活着就很有意义。跟个体的连接有意义，不管是刚认识的人、长久的友谊，还是家人。看到别人在用自己参与建造的东西，对他而言非常有意义，非常有力量。

归根到底是一种连接感，一种我是比自己更大的东西的一部分的感觉。不管它以什么方式显现，我能直接在小事或大事里感觉到它。（杰克·多尔西）

我们是不是活在模拟里

最后一个问题，Lex 问：你觉得我们活在模拟里吗？

多尔西说不知道。这事挺好玩的，如果真是的话，也挺疯狂、随机，充满问题。

Lex 反问：你会希望它是别的样子吗？

他的回答绕回了整场访谈的主线。作为一个星球，我们花了太长时间才意识到大家是在一起的，我们在非常本质的层面是连接的。我们用自我把它藏得很好，用每天各种琐事把它藏得很好。如果他能改变一件事，就是这件事。

他补了个玩笑：如果我们做不到这一点，那要怎么跟其他的模拟连接上？下一步本来就是逃出这一个，跨越多个模拟，然后分享。

Lex 说，没有比这更好的收尾方式了。

节目最后，Lex 引了保罗·格雷厄姆（Paul Graham）一段关于比特币的话：比特币让他非常好奇，它具备所有范式转移的迹象，黑客们爱它，而它却被描述成一个玩具，就像当年的微型计算机。

这期访谈里真正可用的东西

把整场对话里最锋利的部分挑出来，有几条可以直接拿走：

• 把"信任然后验证"当成默认设定，而不是"怀疑然后拒绝"。多尔西把信用卡受理通过率从 30% 到 40% 推到 99% 的做法，是把监控颗粒度从主体降到行为：不预先审判这个人，而是在他做事的过程中持续观察。任何需要给陌生人开口子的业务，都值得重画一遍这道界线。
• 遇到复杂问题，先拆成能逐个聚焦的部分，再动。他的诊断是：一次想解决太多、问得不够深、对答案不够挑剔、没形成可检验的假设。这四条里任何一条犯上，规模化的努力都会空转。
• 说服强势合作方，靠有节奏的实物展示，不靠论证。500 人、1000 人、1 万人、5 万人，每一档跑出可验证的结果再放开下一档。这个方法本身会给团队施加压力，副作用是能长出问责文化和一点透明度。
• 给自己要用的 AI 系统提一个硬性要求：它得能说清为什么。你自己都解释不清的判断，不要交给一个更解释不清的黑箱。手表提醒你站起来无所谓，放贷、医疗、内容的判断就不行。
• 定期做一次外包审计。列出你最近完全交给算法决定的几件事，然后问自己：我知不知道我在把这些交出去。赫拉利担心的是失去自我觉察，不是失去控制。觉察回来了，选择权才回来。
• 把不舒服当成实验变量，不要当成需要消除的噪音。演讲俱乐部和一天一顿饭在他那里是同一类事：主动进入不适，换回大量关于自己的信息。给自己每周安排一件明确不舒服、但可完成的小事。
• 用有限性做优先级排序。每天几次想起自己会死，然后问：这一个小时真要花在这上面吗。这个方法不需要任何工具，成本是零。

访谈里最容易被忽略的一句，其实是他回答"你会不会做同样的事如果名字不挂在你身上"时的那个停顿。他的答案是希望自己会，然后承认在一家公司里法律上做不到。这份坦诚比任何关于去中心化的论述都更接近他整场在讲的东西：把结构建得让个人的自我没那么重要，然后接受你还没完全做到。