个性化经济的符号学阐释—后现代经济解释之三

　　上学的时候，最不喜欢的一门专业课就是训诂学。我应该为此而感到后悔。因为据我判断，下一代技术和商业的前沿方向，很可能正好就卡在训诂学的道上：符号与意义的对应关系。

　　我认为，未来十年经济的走向，是从大规模生产走向个性化经济；未来十年相应的关键技术，将汇聚在个人知识挖掘这一方向上；具体到网络来说，难点将从技术互联网、人 际互联网，向意义互联网的总方向深化。这三大方向的理论基础，正好同时聚焦在一门学科上：训诂学。它的西方名称叫符号学或阐释学。

　　沿着这门古老而又年轻的学科揭示的深层道理，个人电子商务、企业知识管理、办公智能化，将在生物型搜索引擎技术的引领下，实现融合，从而为后现代经济奠定生产力基础，并改写商品交换的原则。

　　谁能想象得到，清朝腐朽的考据学与后现代神奇的智能分析，一旦结合，会产生至少两个盖茨(其中一个就是盖茨本人)和十个丁磊(不含丁磊在内)。对网吧里那些“过街老鼠”们来说，如何追随他们的前辈盖茨和丁磊，完成从游戏迷向世界或中国首富的转变，已经到了该认真考虑的时候了。

　　机会随时都有，但非人人投机可成。女怕嫁错郎，男怕选错行，我建议技术迷要从商业趋势上，筛选走红概率最高的技术方向。我现在指出一个最大概率方向，供你们五到十年后检验。我认为，商业从大规模生产向个性化经营转变，对应的技术现在已经可以看清，但还没有成熟。我建议游戏迷们拿出10个小时(半门选修课的时间)，仔细研究一下符号学中的语义分析、话语分析和叙事分析理论，然后按我下述提示，思考一下当前搜索引擎技术、WORD技术、C2C技术、BI技术的重大弱点和重大商机。这样做，即使不能成为丁磊，混个金领问题一定不大。

　　问题从何说起

　　以搜索引擎为例，这个领域出了Google、百度这样的领先公司，但微软要超过他们易如反掌。为什么？因为他们的技术(从后现代经济角度看)不成熟。Google、百度们都有一个误区，就是嘴上说是网络经济中C找B的模式，但骨子却还是大规模生产中B找C的路子，底层系统没有彻底转向个性化，个性化全浮在应用层上。但微软办公软件和操作系统将来改进的方向，已经不是这个路子了。以WORD为例，盖茨已经注意到意义的结构化问题，将来会像XML语言那样，把文本(符号学中的“本文”)当作一个整体来结构化处理。从符号学角度看，这已涉及语义分析和话语分析之后的叙事分析这第三级了。系统级和基础理论级一旦落后，是很难翻身的，所以我个人预测Google、百度在增值业务领域很快会被新的技术和商业模式超过，他们那种摆弄排名的方法，既不是技术，也不是商业。

　　正路在什么地方呢？我们首先可以设身处地模拟一个场景：商家(B)怎么发现顾客(C)的个性化需求。最常见的问题肯定是：顾客无法用语言说清自己(词不达意)；商家无法准确“翻译”顾客语词(一词多义)。这个问题的本质是，语言符号与实际意义之间，存在一对多(一词对多义)，多对一(多词对一义)的不对称现象。用人工智能解决个性化问题，实际要做的是，通过生物和信息技术高效能地判别，人们在此时此地用自然语言表达的，是“个人词典”中一个语词多种可能含义中的哪一个。显然，一切的前提，是把自然语言变成一种结构化的语言。Google、百度正好卡在这里，由于时代局限，没有做到位。

　　把这个问题放到商业背景下进行评估，可以认为，工业化的根本商业模式与信息化的根本商业模式，可能存在矛盾之处，这决定了两个时代技术解决方案的着力点不尽相同，它们所赖以发展的基础理论也各不相同。最大的区别在于，工业化的商品交换，是从具体到抽象；信息化的商品交换，是从抽象到具体。用通俗的语言说，工业大规模生产时代的交换，五花八门的使用价值(货物)，最后都归到单一的意义和价值表达——货币价值；信息时代的个性化交换，单一的意义和价值——比如对应多义的一词，必须还原成多义中的具体一义(达到个性化程度)才能起作用。

　　在经验直观上，是这么一回事。比如C2C交易，当社会需求结构越过某个临界线(另文深谈)，每个人就倾向于把自己待交换的使用价值(货物或服务)变得差异化、个别化，一直掩盖到难以用一般等价标准衡量为止。所以交易将不再是讨“价”还“价”，而是对话，即进行意义与意义之间的交换确认，这相当于交互式训诂。一旦意义间对价成功，用货币表现的价值，就被个性化地“浮动”了，显得像是主观定价的样子。人们愿意为个性化定制付更高的价钱，意味着非定制产品与定制产品之间，存在一个持久的代沟型价差，这种价差会通过产业结构和需求结构调整，从宏观上加以固化。这有点类似于工农产品“剪刀差”，会出现定制与非定制产品“剪刀差”。这是商品交换发展到意义交换后，将出现的重大商机，十年以后，大家会渐渐看出来。你现在开发“配合”的技术，也许能赶上第一拨。

　　这样一来，我说的问题就成立了：交互式训诂，本质上是符号学问题，即意义交换的问题。指导意义交换的基础理论，将是符号理论，而不是指导货币交换的效用理论。符号理论与效用理论，正好方向相反。

　　微软既然已经发现了这个动向，别人还有没有机会呢？我认为还有。我说这个方向会出“至少两个盖茨”，微软只能占一个，另一个他占不了。还是以WORD为例，微软可以在智能文档上做通用的、基础的技术，但不大可能对汉语进行智能分析，否则就会变成一个国家一个WORD了；就算他想，穷微软之力，也难以做到对汉语进行全面的训诂。微软把搜索引擎嵌入操作系统，优势与弱点也是同样的。然而，从符号学角度看，微软如果不能训诂到底，就只能做系统软件，而被文化鸿沟挡在应用层外。这是与上个时代所不同的。

　　意义互联网

　　先看问题：技术互联网，具有七层结构，而意义只有一层，就是自然语言。

　　自然语言其实是有类似网络七层结构那样的结构的，没有实现技术上的结构化，只是由于IT专家的无能。具有将自然语言结构化的知识结构的专家，只有出计算机系的门，再入语言文学专业的门，才能产生。可惜现在没这种上学顺序和习惯。

　　本文学派的代表人物梵.迪克认为，语义结构可以分为八层，分别是：音位层、字符层、词形层、词汇层、语义层(意义)、指称层和语用层。自然语言有96个可区分和识别的结构要素，可以用三维结构化表示，其中一维是八层结构，二维是三层，三维是四层。而语义结构学的创始人之一波蒂埃则用了更简单的四层结构表示语义，分别是指标层、概念层、天然语言结构层、被产生的本文层。

　　词只是意义的节点，人们的思维并不是在背单词，而是在构建词的互联网。这就是意义互联网。人们通过对话，进行意义的互联，并在互联中形成意义本身。巴尔特叙事结构分析，从结构主义角度，特别强调将意义理解为一个网络，提出协调一致原则，“即使诸单元和诸功能之间的相互关系结成一整体组织或一相关关系网。此关系又分为本文内与本文外两类”。这有点像意义的局域网和广域网之分。

　　人工智能要做的，是将自然语言形式的意义互联网，变为结构化的数据，分不同层次处理。用机器加快非个性化的、同类项层次上的数据处理速度，从而把资源有效地用于更富增值潜力的个性化响应上。这好比条形码把一些商品共同具有的信息标准化，用机器简单处理，就可以使商家将服务资源用到更能创造价值的地方去。

　　针对个性化经济所需来了解符号学，只要牢牢把握一条线索，就不会迷航：我们要做的，是如何把一个语言表达，从其指代的一般意义，在多种含义选择中，根据具体语境，转化成唯一的、具体的意思，变多义为一义。这样，个性化经济，或者说后现代经济，就可以找到技术和商业上的真正立足点了。

　　语义分析：词的符号学

　　把商业引擎用在个性化需求的发掘上，我们应当怎么做？搜索引擎如果只是望文生义，或用简单概率方法，搞词海战术，那只能是信息时代的小生产，并非真正的个性化。符号学的方法，是将词语结构化，分出意义的快慢车道，根据商业价值高低分别处理。

　　词语一般都可以分为许多种类，看看词典就知道，但这并不是符号学上的分类。符号学对词语进行分类和结构化，主要是服从服务于从“能指”(形式)到“所指”(意义)的转变。它的问题导向表现在，帮助人们有效发现“一时有效”的意义，在“活”的话语中把握人们“隐喻”背后的真实想法。

　　我国语义分析一般把汉语的一个词，分为六种属性。这就有点象XML语言，把商业对话的要素提炼出来一样。举例来说，电子政务、电子政府与政府信息化，词语不同，但类属却是相同的。类属，就是词的一个属性。搜索引擎如果不能从类属上对它们进行适当概括，就会漏算。而做好了这一点，看似不相关的东西，就内在联系起来了。好比钓鱼，不同的鱼，在不同池子里，就要有针对性地用鱼饵。商家也是这样，在数据分析时，如果类都不能自动分清楚，个性化就无从谈起。

　　语义分析中关键的问题，是对“引申意指”的把握，即对词语表面直指意思之外的各种真实意思的把握。里奇在《语义学》中，将语言的意义现象分为七种，除第一种本义和最后一种主题的意义外，都被归为“联想的意义”，包括引申的意义、风格的意义、情绪的意义、反射的意义、搭配的意义。他对引申意指的定义是：“一词语借助其超过纯概念内容所指称者而具有的通讯值。”研究引申意指，最关键是理解“隐喻”这个概念。奎罗将引申意指分为象征、隐喻和联觉。而利科认为隐喻就是引申意指：隐喻的归属作用本质上即建立相互作用网，它使得某语境成为真正独一性的。

　　后现代经济分析和语言分析，都倾向于语境方法，将语词放在语境中确定其含义。也就是说，根据一个词所处的上下文，来确认它多种含义中最贴近具体情况的一个。

　　话语分析与叙事分析：

　　句的符号学与文的符号学

　　句是词的上下文；文又是句的上下文。符号学越往后发展，就越发现不能就事论事，就节点谈节点式地分析意义网络。话语分析与叙事分析在语义分析的基础上，逐步发展起来。

　　从词的分析发展到句的分析，符号学经过一次质的飞跃。这有点象我国的输入法，从最早的拼音重码，向以句为单位的智能拼音过渡的情况。而法国后结构主义则进一步认为，意义只发生于本文领域。德里达强调本文才是意义产生的“场所”。

　　艾柯采取普遍代码原则，主张“开放的本文”，认为，本文的信息即为一个由不同层次信息组成的网络，依存于不同的代码，在不同意指层次上起作用。他建立起一个详细的有十个层次的本文层次模型。艾柯对于本文解读过程的理解，已经非常接近实际了，其中已经包含了伽达默尔关于对话中“意义的循环”的思想(我认为这是搜索引擎的最高境界)。可惜没人把它用在计算机网络上，没有用在智能搜索引擎上，把许多国家首富的机会白白闲置在那里。我有时就想，现在的搜索引擎技术如此原始，作为用户真是不幸。什么时候搜索引擎能达到符号学对人类智慧表示的解析程度呢？

　　个人知识管理也是这样，如果我们能够通过知识管理，形成一种双向意义循环，并且从语言符号向非语言符号发展，个性化经济就有希望从生产(个人知识)到需求(本文解释)，形成一个完整的循环，最终成为经济的有效运行方式。

　　符号学将构成后现代经济学中交换理论的核心，形成一种与商品交换原则相反的交换理论，专门指导一对一的个性化经济中产品和服务的交换。如果觉得符号学太枯燥，不妨想一想其中的商机，它会使你精神起来。