大数据：颠覆的力量（三）

实际我们现在处在一个数据的海洋当中。2019年的春运是世界上最大的人口迁徙，有30亿人次的流动。2018年“双十一”有2135亿的销售额度。现在，每天会产生450亿的微信条目。手机的网民已经达到8.17亿。总体来说，我们国家的GDP数字经济占比已经达到了34.8% ，超过了1/3。大数据时代，主要的背景是什么？现实世界有多大程度上可以被数据表示？我们的社会像素正在急剧提升。这个“像素”来自到处可见的感测设备——探头、智能手机、可穿戴设备、车载设备。这些使社会的数字化程度越来越高，数据的粒度因此也越来越细。也就是说，数字化生活的两个要素之一：像素，数据的粒度已经具备。像素够高的时候我们要干什么？形象地说是“成像”，就像手机、相机，像素越高成像的质量可能越好，因此，成像是我们数字化生活中另外一个重要的要素，像素和成像对应起来，就把数据和算法联系起来了，这就是我们所说的大数据时代。

大数据时代可以分成两个阶段，我们用商务的形态来说明这个问题。第一阶段是数据商务阶段。不断地把现实生活中的要素、人财物，都进一步数据化，同时根据这些数据化的人财物进行算法的应用。第二阶段是算法商务阶段。当像素足够高的时候，重点就变成了成像了，也就是说，重点变成算法应用。

数据商务阶段和算法商务阶段都围绕着数据和算法进行，但是重点有所不同。数据商务阶段就像做菜一样，数据化的过程就是不断准备材料的过程，不停地增加和丰富材料，然后根据已有的材料提供不同的菜品。但是算法商务阶段是材料已经足够丰富了，这个时候要比的就是手艺了，你是不是能够做得更好、更多。这就是我们所说的算法进阶及应用创新，如“智能+”，我们可以用更加高尖的智能技术，包括人工智能的很多技术在现有的大规模数据下进行应用。

人工智能的难点

是黑盒子问题

大数据的冲击力量现在看来还在加剧，其中有一个力量非常值得关注，那就是人工智能。

当人工智能遇到大数据的时候，现在井喷式的发展才变成了可能。其实人工智能是现在这个时代中很多技术的一类，它本身已经发展好几十年了，但是为什么在近些年才得到了快速发展？

其实人工智能技术和这几个关键词有关，那就是“ 学习、训练、推理、演化、智能、智慧”，也就是说，它是关于这些关键词的一类技术。特别重要的一点，它要根据大量的数据来进行学习和预测，就是从数据中学习，建立模型，并用于预测未来。

过去为什么不行呢？比如本来想学一个圆，但是过去的数据只有一个半圆，你说它怎么能学出这个圆呢？所以，进入大数据时代，当我们的数据有足够的粒度和像素的时候它才成为可能，因为人工智能的主流技术首先是要基于大规模数据进行学习。

其次，人工智能算法本身需要非常强的计算能力，也就是算力，只有在大数据时代，有了云计算平台、数据传输、数据的流通、数据的管理、诸如5G技术等，才能为进一步的大数据应用创造条件，为人工智能的发展提供非常好的环境和支撑。

现在可以看到我们身边其实已经有很多人工智能产品了，比如工业机器人、财务机器人、作业机器人、下棋机器人、能做诗作画作曲的机器人等，这些机器人可以做很多我们过去认为不可能的事情。

人工智能在未来会波涛汹涌，一浪高过一浪地发展。但是它本身也有局限，目前的大数据技术特别是深度神经网络这样的技术，基本上属于“黑盒子”的技术，可以算得非常准，但是“为什么”还说不大清楚。在这种情况下，在一些重要的应用领域就受到局限，因为如果不知道“为什么”就不敢用这个方法做重要决策，如果不能通过非常清楚的机理来说明，实际它未来的应用也是有局限的。现在，业界和学界都在攻关“可解释人工智能”，实际就是人工智能在输入和输出之间，在数据和预测的结果之间，从数学上来讲需要一点定理，一些形式化的机理。从认识论上来讲需要一些因果关系。

现在这么热闹的人工智能，很多都是过去成果的工程化和产品化。它本身的理论突破，包括提到的可解释性，也是大家在未来关注的重点。

不管怎么说，人工智能的应用已经深刻地影响到我们了。作为人类，我们自己创造了一个“亚种”叫做机器人。机器人的行为是不是都在我们人的设想之中呢？会不会干一些我们想不到的事情呢？似乎这个担忧是必要的。所以机器行为学应运而生。当人知道和我们打交道的是机器人时，人到底会有什么不同？机器如果只是模拟人的行为，那么我们用不用担心它会做一些其他的事情？当人和机器人一起互动时，会不会有其他的一些问题出现？这些问题实际是很革命性的。传统社会学、管理学、经济学、心理学等都是研究人、由人构成的组织的行为，由人形成的网络的行为。随着各式各样的机器人越来越多地出现在我们身边，越来越多地替代人的工作，越来越多地挑战人们在智力、计算上的能力，这个担忧或者这样的研究是非常必要的。所以，我们要研究机器如何塑造人类的行为，人类如何塑造机器的行为，以及人机协作的行为。最新的《自然》杂志上有一篇文章也是呼唤学界、业界关注机器的行为以及机器和人的行为。

运用大数据

要重视商业伦理

实际大数据的使用本身有很多令人担忧之处。虽然科技发展飞速，但是人们使用科技是带有价值取向的。比如大数据杀熟。

在传统的营销、管理里面我们都希望了解客户的行为，更好地为他们服务。在市场的环境下我们也说，既然有人愿意用高价买，那就可能要给他提供更好的服务。但是在大数据环境下，这种处理有个度的问题。第一客户是否知道他的信息被收集，第二他是否愿意真的出高价买。作为企业来讲，又有经营哲学上的思考。企业是以盈利为中心，还是以客户为中心？当以客户为中心时，客户满意与否就变成了主要的KPI，就是主要的决策考量，如果光考虑企业的盈利，而不考虑客户，可能就不太会考虑用户的感受。实际上大数据杀熟是在商业伦理层面的问题。

还有刚才提到的APP权限的滥用，以及数据的泄露，回到我们最开始提到的剑桥分析公司的例子，这家公司2018年就陷入了数据泄露和商业伦理的丑闻，最终关门了。不管怎么说，在大数据这个时代我们跟数据打交道就会碰到一系列社会问题、法律问题、道德问题，需要在企业层面、商业层面，在社会和政府层面立法立规，在个人层面、在道德的层面大家来共同努力解决这些问题。技术发展特别快，这些问题的出现也变得越来越重要，我们应该有特别强的紧迫感，来更好地面对这些问题。

感测和响应大数据时代

过去的20年我们经历了特别大的技术变化。20年前，中国网民是62万，互联网普及率只有0.03%，网站一千多家。现在中国网民已经有8.29 亿，互联网普及率达到 59.6%，网站523 万个，上网时间每天人均4小时。

在这样的时代中，简单地总结一下，我觉得就是两个词，“感测”和“响应”。时代的变化太快，我们应该敏锐地主动地感测和了解这个变化，同时不管是企业还是个人要作出自己的准备和自己的響应，因为大数据作为一个时代会伴随我们相当长的时间。在未来的某一天，可能由大数据衍生出一个新的概念、一个新的内涵、一类新的技术，可能会变成一个新时代的符号，所以当下我们要面对大数据，未来我们要融入新时代。