不明白播客对编程随想（阮晓寰）妻子贝女士的采访：https://www.bumingbai.net/2023/05/ep-048-program-think/

贝女士的推特：https://twitter.com/ruanxiaohu32309

请大家声援编程随想！

6月7日更新：贝女士于5月31日与外界失联，据称被上海市杨浦区长海路派出所带走。6月2日长海路派出所声称已把贝女士送回家但手机被没收（来源）。6月7日贝女士推特被清空。

贝女士推特备份：https://web.archive.org/web/20230531070703/https://twitter.com/ruanxiaohu32309

请大家持续关注编程随想和贝女士的消息，曝光上海当局黑箱操作的行径。

原文地址：https://edition.cnn.com/2023/03/29/china/china-blogger-sentenced-program-think-intl-mic-hnk/index.html

这篇文章透露了很多新的信息：

1. 编程随想（阮晓寰）在2012年从国都兴业辞职，因对公司过度追求利润限制他的软件开发自由感到不满。辞职后他专注于开源软件开发。（这相当于是自由职业者，难怪他有这么多时间读书和写博客）
2. 编程随想很少关注金钱和物质舒适（毕竟开发开源软件获取的工资不高），他认为人应该追求精神价值。他尤其推崇“自由、开放、分享、合作”的开源精神。（典型的“黑客”）
3. 编程随想被抓的前一年就有预兆。他家的网络经常断线，很可能是之前蓝宝石酱提到过的中共网军通过分区域断网探测编程随想的物理位置。
4. 编程随想被捕当天（2021年5月10日），警察敲他家门，他妻子贝女士以为是送水的快递员来了，然后让编程随想去开门。结果编程随想当场就被警察控制，后续进来了六七个警察搜家，从中午一直搜到第二天凌晨。（博客密钥可能来不及当场销毁？或者编程随想用了其他方法销毁密钥？）
5. 贝女士事先并不知道她丈夫是编程随想，在2023年2月10日判决书上发现她丈夫在墙外发表700多篇博文被判煽颠罪后，学会用VPN翻墙，找了一圈失踪的博客主，最终找到了编程随想的博客。比对后发现编程随想和阮先生相似度极高，就认定编程随想是阮先生。
6. 上海法院对贝女士隐瞒案件实情。直到判决前贝女士都不知道她丈夫写过政治博文，也不知道她丈夫的案件是政治敏感的，于是就被上海法院忽悠安排了个两个陪演律师。编程随想一审中陪演律师完全不为他辩护， 导致他被判重刑。贝女士表示如果她早知道丈夫是政治敏感案件她就会尽早向人权组织求助，她已经错过了一次机会，不能再错过最后的机会。于是贝女士另请了莫少平和尚宝军两位律师，希望替换掉原来的两位律师，法院就赖账不让换了。（注意，法院给出的理由是原来的两位律师是阮先生本人请的，他们遵从本人的意愿不予替换。就算原来的两位律师是阮先生本人请的，他也是在不自由的情况下做出的决定，很可能是被法院强迫的。）

后续还会有一篇纽约时报的报道，参考这里 https://twitter.com/Suyutong/status/1640960348961251329?cxt=HHwWgoCxpciv7sUtAAAA

这是对原贴 https://2047.one/t/18896 的一个回答。因为2047现在不让一个帖子写两个回复，俺有个长回复不方便折叠，就开了个新帖，望诸位谅解。

用户 @wolf 在评论 #189192 谈到

股价不能用股价本身的数据预测。但是引入外部数据就能预测了。

俺认为这里存在很多难点：

1 引入哪些数据，怎么引入。

首先肯定不能把无关数据引入，否则数据量会及其庞大，以至于在无关数据中寻找有关数据无异于海底捞针。

其次是定义哪些数据是有效的，从这个角度看，要囊括预测所需要的所有有效数据同样非常困难，因为总会存在一些有效数据被人们认为无效而不被囊括进来，即flase negative。

再者，引入了数据以后如何做量化。人的经济行为受感性因素影响，比如慈善消费、报复性消费等，这些感性因素很难被量化，因而难以被整合到数学模型中。早期的经济学建立数学模型时把人当成纯粹理性的人，建立数学模型时不考虑这些感性因素。可想而知这些数学模型没法用来对现实经济活动做预测，纯粹就是玩具。

2 怎么处理这些数据。

处理数据需要足够的计算机的运算能力、存储。现实的经济系统是一个分布式系统，即整个系统的数据是分散在每一个人上，没有一个人能知道所有的数据。如果把所有系统的数据集中到一台机器上，别说运算，存储都成问题。

还有一点是数据的增长。就如俺之前所言，因为经济系统存在蝴蝶效应。为了监测蝴蝶效应带来的影响，需要实时监控系统的数据变化，这样数据量随时间是成线性增长的。

最后是数据的精度。以天气预报为例，目前为了减小数据量主要采用低精度数据。试想，100km x 100km的精度和50km x 50 km精度的采样，后者的数据量比前者多了4倍。数据精度越高，预测结果越准确，但高精度同样会使数据量的增长而难以被计算机处理。

3 怎么处理伦理方面问题。

上面谈了很多技术方面的问题，这里谈非技术的问题。假设上面问题都解决了，人类建立了一个能完美预测经济变化的系统，但这个系统是否和人类的伦理存在冲突而被排斥？

这里首先要说到计划经济。计划经济是德国一帮科学家提出的，也是最先在德国实行的。当然最后失败了。有人可能会问，是不是当时技术不发达，导致对经济监控得不够完美，因此失败。这可能是一个原因，但更重要的一个原因是计划经济和人类社会的伦理相抵触。

简单谈一下计划经济的伦理问题。就和人类乃至所有生物是建立在碳基的基础上一样，人类的经济系统是建立在私有制的基础上。计划经济通过摧毁私有制来实行公有制，但是人类社会没有道德、法律为公有制提供支持，因为它们也是建立在私有制的基础上的。缺失了道德、法律的公有制最终只能把人降级成原始人而导致暴行。

所以说，引入数据就能做预测就如同把大象关进冰箱，现实中不论是从理论还是实践都有诸多不可行之处。