技术进步在变得越来越难吗？
如果以公元前30世纪前后苏美尔人发明楔形文字作为起点，以今日为终点，将文明史比作百米赛道。那到启蒙运动伊始，人类已经跨过了最后一个栏架。但就在最后的这一小段，技术创新一反常态地加速冲刺，人类生产生活的每个方面几乎都发生了前所未有的变革。两百多年前，马尔萨斯就这样描述，“近年来，伟大的、出人意料的发现在自然哲学领域不断涌现出来”。面对不断涌现的新发现，乐观者欢呼雀跃，悲观者则担忧进步只是昙花一现。
于是，每个时代人们都免不了为如下重大问题而争论：人类究竟是从此会以加速度不断前进，前景远大得不可想象，还是注定要永远在幸福与灾难之间徘徊，尽管做出种种努力，仍然距离想要达到的目标遥遥无期呢？
马尔萨斯的观点更倾向于后者，但之后的历史却与其判断相反，技术进步的车轮在《人口论》发表后依旧滚滚前行。斯坦福大学经济学家Charles Jones和他的合作者们最近又重新来讨论这个问题：技术进步在变得越来越难吗？
技术进步是一个反复实验并由此实现对已有技术突破的过程。它充满了不确定性，失败的实验在数量上远比成功的发现要多得多。
我们可以把技术进步想象成一个摸号码球的游戏：“自然”是个端着帽子笑容可掬地站在你面前的魔术师，帽子里盛满了写着不同数字的小球，这数字代表了科技水平。人们排着队依次去摸取小球。比如第一个人抽到了“2”，第二个人抽到了“5”，那就表明技术实现了进步。接着第三个人抽到了“4”，那就比现有水平“5”要低，实验失败了，技术没有改进。
如果这个帽子里的小球不会变化，那随着时间的推移，当前的技术水平会变得越来越先进。但同时，这要实现突破（抽到比当前数字更大的号码球）也变得越来越难。以科研为业的年轻人们应该不会对这种经验感到陌生：正当你为一个自以为新鲜的研究想法激动不已，忽然发现这个东西已被前人做过了。这就好比我们兴奋地跳上一块石头，以为发现了块处女地，却一下踩在了学术同行的脚后跟上。
但考虑另一种情况，我们遇到了一位善良的魔法师。
当第一个人抽到了“2”，他就会把的“1”球和“2”球都拿出帽子。接着第二个人抽到了“5”，他又把所有小于等于5的小球都取出来，所以第三个人不会抽到比5小的数。换句话说，前人在实现进步的同时，也帮助后人排除掉那些技术效率更低的选项。后人乃是站在前辈们的肩膀上去探索，故能不断地突破和超越。技术进步并不必然会变得越来越难，甚至在有的情形下，其速率会加速乃至爆发。
这两种假说各有其道理，现实世界中的研发过程更接近于一个“同行的后跟”与“巨人的肩膀”的结合体。技术进步究竟会不会变得越来越慢以至于停滞不前？这问题的答案或许取决于这两种效应中哪一种的力量更强。
技术进步，是长期经济增长的动力源泉。经济学上将技术理解为将资本和劳动力等要素投入转化为最终产品的函数方程，并使用全要素生产率(Total Factor Productivity, TFP)来衡量技术进步对于经济增长的贡献。它的含义是，给定投入经济生产的“原料”不变，由生产效率提升所带来的那一部分经济增长。TFP所衡量的“技术”其实是广义的，它也包含了制度和文化上的变革带来的效率改进。
美国自二战后长期保持2%上下的GDP增速。技术效率提升（TFP增长）是其中的主要驱动力，平均每年推动GDP增长了1.2-1.5%。虽然TFP增长率保持相对稳定，但是有效研发人员的数量则是1930年的23倍。换句话说，1930年时每单位技术研发人员对推动经济增长的贡献是今天的二三十倍之多。这个证据似乎更支持“同行的后跟”假说——技术进步的成本在变得越来越高。
由于一个国家中能从事研发工作的劳动力总是有上限的，靠增加研发人员来维持经济增长在长期来看并不可行。
除了TFP之外，人们还可以用更直观具体的方式来衡量技术进步——比如说，集成电路上可容纳的晶体管数量。英特尔创始人之一的Gordon Moore提出，集成电路上可容纳的电晶体数量，约每隔两年就会上升一倍。这个论述常被人们称为“摩尔定律”。它意味着，集成电路技术是以年均35%左右的速度在指数增长。
至少从目前的数据来看，半导体行业大体上是按照这一“定律”在发展。但从1970年到2011年，半导体行业的有效研发人员数量上升了大约18倍。换句话说，相比70年代，现在我们需付出18倍的研发投入才能保证“摩尔定律”的速度。
今天，许多人都在担忧生育率下降所带来的老龄化挑战。但在四五十年前，公众们则更多是在为生育率太高而恐慌。1967年，美国出版的一本畅销书叫做《饥荒1975！
美国的抉择：让谁活下去》(Famine 1975! America’s Decision: Who will survive)。它的作者潘多克兄弟预言说，由于人口在快速增长，美国将在1975年遭遇大饥荒。他们俩肯定很难相信，美国人口在之后50年中又增加了60%。美国人民不仅没有遭遇过饥荒，还大量地向其他国家出口农产品。这很大程度上应归功于农业生产技术的持续发展。
比如，玉米每英亩产量也呈现出指数增长的趋势，从1960年的不到60蒲式耳上升到去年的162蒲式耳。但与半导体行业类似，从事玉米种植领域研发的有效人员数量在同期上升了23倍。
除少子化外，预期寿命增长也是造成老龄化的主要原因。在过去半个多世纪，发达国家的人口预期寿命也呈现出稳定的线性增长，平均每10年增加1-2岁。人口学家们会争论这种增长能持续多久，人类寿命是否存在一个理论上限。
不管怎样，这一寿命延长趋势背后是生命科学和医学技术的不断突破。和前两个故事一样，研究者数量持续上升的同时，每个研究者对预期寿命提升的边际贡献却在下降。举个例子，英国学者Alexander Fleming在90年前的一个研究意外导致了青霉素被发现。这一发现被应用到医学上后，极大地改善了数以亿计人口的健康状况。然而到了今天，仅凭一个学者的工作很难再让预期寿命有明显的改进。
科研工作者经常只是针对某一特定疾病的一个具体细节展开研究。从1970年到现在，FDA批准上市的分子结构新药数量并没有很明显的增长，但是从事分子结构药物研发的有效科研人员却上升16倍。
人类还会以加速度继续前进，前景远大得不可想象吗？以上的证据略显悲观。无论是从加总后的TFP增长还是从几个与人类命运休戚相关的领域来看，技术进步都在变得越来越难。或许是因为“同行的后跟”效应盖过了“巨人的肩膀”效应——沙滩上最显眼的贝壳都被先来的孩子给捡走了。
当然，即使在过去半个多世纪中研发效率在持续下降，我们也不能由此得出必然的悲观结论。
毕竟放在人类漫长的文明历程中看，几十年或只是一个短期的波动，长期的未来里潜伏着我们无法想象的可能性。Charles Jones等人也认为，除了特定领域之内的发展之外，技术进步的另一种形式是不断有新的领域被开发出来，比如从蒸汽机到电力到内燃机到半导体再到基因编辑。在一个新领域刚被开发出来的时候，研发的边际效率是比较高的。
一个新领域是如何诞生的呢？这是个更复杂更随机的过程，它需要天才的灵感、巧合的机缘和大的时代背景之间发生某种微妙的反应。有观点认为，新领域的产生是若干个基础科学各自积淀到一定水平后的自发过程。也有类似“天公降牛顿，处处皆光明”的英雄主义观看法，将之归功于不世出的天才。
以上讨论潜在地指出，人口规模对于技术进步有着不可忽视的正向效果。一个国家的劳动力越是充沛，可以专业从事技术研发的人力就越多。另一方面，给定其他条件相同，人口越多，产生天才的可能性也越大。从这个角度上讲，打破国界的藩篱、促进科研的全球化对于全人类福祉而言是极重要的，它直接决定了我们最终所能达到的技术高度。