随着AI和数据科学的崛起，我们有必要重新审视传统经济学的根基。这篇文章提供了一个深刻的视角：经济学模仿19世纪物理学的范式可能已经过时。它通过对比物理系统与经济系统的本质差异，揭示了为何传统经济模型在预测上屡屡失灵，并探讨了数据科学可能带来的颠覆性变革，为理解现代经济问题提供了全新的思考框架。
智能速览
传统经济学模仿物理学的范式存在根本缺陷。
经济系统是因果律和反身性主导的非平稳时间序列。
AI能绕过人脑认知定式，直接从数据到预测，冲击传统模型。
经济学为追求均衡解而忽略时间变量，脱离了经济活动的信息流本质。
经济学预测问题将被数据科学包含，伦理偏好问题地位凸显。
精华内容
经济学长久以来试图效仿物理学，寻找普适规律。但这种模仿是否从一开始就错位了？当AI的浪潮袭来，这个问题变得前所未有的尖锐。
范式错位的模仿
传统经济学试图模仿19世纪的物理学，寻找普适的、时间不变的定律。然而，经济系统与物理系统有本质区别。物理系统具有线性渐进性和时间平移不变性，而经济系统是人类活动的时间序列，受因果律和反身性影响，是一个非平稳过程。
这种根本性的差异，决定了经济学碰瓷物理学是一种一厢情愿，从一开始就偏离了轨道。一个完全竞争市场和一个带有0.1%误差的近似完全竞争市场是完全不同的两个东西，而不是只差别0.1%。
被抛弃的时间
经济学模型为了追求解析解，常常构造静态的均衡假设，放弃了时间角标。这种做法将非平稳的时间序列问题强行简化为不动点问题。文章指出，这相当于忽略了经济活动最核心的信息流动本质。
决策者作用于系统，系统反作用于决策者，所有决策都是基于非完全信息，这构成了经济问题天然的非稳定特性。任何不在显眼位置声明“放弃时间角标是合理的”经济学推导，都是脱离实际的简化，实质是学术不端。
AI的降维打击
AI可以绕过人类大脑固有的认知API（如线性、对称、因果偏好），直接处理观测数据并端到端地预测下一个观测数据。对于信噪比极低的经济学，AI能轻易超越传统模型的预测能力。
这意味着，那些为了方便人脑理解而构建的公式和解释，其价值将大幅降低。经济学的预测问题将逐渐被数据科学完全包含，而复杂的数学工具，如不动点定理或微分几何，可能沦为过家家的玩具。
经济学的未来
经济学将何去何从？文章认为，经济学最终会分化成三个方向。首先是预测问题，完全交由数据科学和AI处理，可解释性变成附带的东西。
其次是偏好问题，退化成伦理学，比如探讨“放慢发展但增加社会福利”这类价值选择，其地位将类似于婚恋咨询。最后是为决策者提供背书的“神学”角色，成为某种形式的祭司。经济学家引以为傲的直觉和逻辑，在数据科学面前可能变得虚妄。
这场关于经济学未来的讨论，不仅是对一个学科的审视，更是对人类认知世界方式的反思。当数据科学成为新的透镜，我们是否准备好抛弃旧有范式？经济学，乃至更多社会科学，都将面临深刻的重塑。它们将走向何方？
关键评论
涉及人的学科本质上是PVP（玩家对战玩家），必须考虑博弈论和反身性。
经济学不能只看选择，更要考虑人的状态和需求，有些模型抛弃了“人类”这个前提。
经济学的效用函数都应该是时变函数，因果律的起点都应该是人的需求。
