为什么滴滴不给你派最近的车

2020-10-14 11:28:13 | 作者:风雨 | 点击: | 手机版
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为什么滴滴不给你派最近的车

  时常有人会问:为什么滴滴不给我派最近的车?这要从一个久远的经济学问题说起……

  全局最优与局部最优有什么不同?

  一些古典经济学家认为,追求个人利益的最大化,就能累加成群体利益的最大化。但保罗·萨缪尔森指出,这是“合成谬误”——误以为在局部成立的事,就能在全局成立。萨缪尔森的侄子、哈佛前校长劳伦斯·萨默斯举过一个例子:会场里一个观众站起来,他看得更清楚了,能推广到整体吗?在运筹学领域,“贪心算法”寄希望于,通过每一步选择当前的最优,从而实现结局的最优。一个雪球,面对一条很陡很短的赛道和一条很缓很长的赛道,该怎么选?贪心算法会选择初期增长快的,然后早早陷入停滞。而巴菲特会说:人生就像滚雪球,重要的是发现很湿的雪和很长的坡。

  人们渐渐发现,全局最优没那么容易,甚至总结出了一些经典错误模型比如公地悲剧。

  一块公有草地,人人有权利使用,却无人有义务维护,结局是什么呢?每个牧羊人都会带大群的羊来吃草——他们知道草地承受不住,就更不愿落后于人——最后公地不复存在,这就是“公地悲剧”。公地悲剧有很多衍生情况,例如滥用形容词下调“形容词的有效性”。多年以前,“美女”一词表达了对女性容貌的赞美。但是逢人就喊“美女”的人越多,这个词的效力就越弱。

  日本人又发明了一种办法——加时间或空间限定词。先是“十年一遇的逸才”松井珠理奈,后是“千年一遇的美少女”桥本环奈,中国的鞠婧祎被他们冠以“4000年一遇的偶像”,小栗有以是“20000年一遇的美少女”,百川晴香是“300万光年一遇的美少女”……时空还在持续贬值中。拉长时间尺度,更容易看出词义的弱化。《左传》里,“饿”表示比饥更严重,已经无法自主进食的状态,“饿死”表示真的饿死。两千多年后的今天,下午四点就能听到“我饿啦,饿死啦!”

  公地悲剧稍一变化,就成了搭便车问题:

  当一个公共品不付钱也能用的时候,每个人都倾向于不付钱(局部最优),但所有人都不付钱的话,就没公共品可用了(全局最劣)。

  搭便车问题也有很多衍生情况,例如公共防疫:

  假如全国只有一个人没打疫苗,那他和打了疫苗一样,几乎不可能染病,但是这样的人多到一定比例,疫情就会暴发。

  2000年,美国宣布消灭麻疹。2010年到2017年,美国有超过250万儿童未接种麻疹疫苗,结果2019年上半年,麻疹疫情在美国卷土重来,染病人数创下近25年新高。

  那么,全局最优是什么样呢?并不是所有场景都能实现全局最优,因为全局最优往往需要“上帝视角”和“顶层规划”。

  往大里说,气候变化协定、关税贸易协定、央行征信系统、全民防疫计划、高铁航运规划就是追求全局最优;往小里说,滴滴的车辆调配方案就是追求全局最优。

  很多人有过疑问,为什么明明附近有车,滴滴却要派一个远处的单?——为的就是全局最优。

  滴滴本质上是一个协调者、撮合者,运用大数据算法和经济学规律,在高峰期尽量让更多乘客能打到车,让低谷期司机能够有单可接。

  大数据算法意味着,让更多的人更快打到车,未必是個别用户打到最近的车,但所有人的整体等待时间缩短了。

  互联网、大数据、人工智能,让全局最优成为可能。

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