机器70年: 互联网、大数据、人工智能带来的人类变革

大数据来临时，什么是最稀缺的资源？全球著名咨询公司麦肯锡给出的答案是“数据科学家”，Google首席经济学家哈尔·范瑞安（Hal Varian）给出的答案是“统计学家”。他们都无一例外地向我们指出了大数据时代的稀缺资源：可以掌握的数据资源和分析数据的能力。哈尔还说：“数据非常多且非常重要，但真正缺少的是从数据中提取价值的能力。这也就是为什么统计学家、数据库管理者和掌握机器理论的人能成为了不起的人。”动态地来看，科技的发展会让人的技能显得没有当前这么重要，机器代替人来计算已经是不可逆的潮流。考虑到大数据价值链的各个部分，并观察它们的变化和发展轨迹，我认为尽管数据收集和存储已经不是问题，但大数据的核心部分仍然集中于数据本身。

我们前文曾讲到，数据本身就是资产，而且我们也并不能穷尽数据的应用方向。这就决定了拥有数据将是一个明智的选择，而不是急于寻找应用方向。在大数据经济中，数据处在价值链的核心，一切价值派生的出发点都是数据本身。当前，我们仍处在大数据应用的早期阶段，大数据化的思维和技术是最具价值的。但随着这个过程的继续，大部分价值将回归数据本身。在未来数据的功能会进一步拓展，数据拥有者对数据资产的意识也会进一步加强。到那时，数据的价格将被推高，数据拥有者也会加强数据的管控，把他们的数据资产看得更紧。

当然，很多行业的信息已经可以向社会开放，比如气象信息、银行个人信用信息等。可以说，这些信息的共享有助于避免某些问题出现。在监管部门的要求下，这些被控制开放的信息将帮助个人和社会组织完善决策，这也是在发挥数据的参考价值。

《点球成金》是我很喜欢的一部电影，其成功包含很多因素，它讲的是奥克兰运动家棒球队总经理比利·比恩（Bill Beane）和他有着经济学背景的助手彼得，通过分析球员数据，最终获得胜利的故事。电影一开始，面对被大球队挖走的球员空缺，一堆老球探在会议室研究选新球员的事。这些老球探被冠以资深的头衔，可具有讽刺意义的是，他们在选择球员的时候完全忽视数据，过多地凭借个人感受。或许是因为多年从事球探工作的自信，也或许是因为整个行业的不理性。这个场景几乎刻画了我们每次感性判断的情景，一件看起来似乎经过严谨理性讨论的事情，实际上是在没有任何真实校准的情况下做出的错误判断。在现实生活中，类似的情况多次上演，从大学咖啡馆的小组讨论，到国家高级别的政策讨论，这种空泛的推理讨论随时都会出现。奥克兰运动家棒球队总经理比利·比恩对这种球探的探讨厌恶至极，他决定打破一直以来选择球员的传统，采用球员数据分析的方法。他相信，这些数据可以反映比赛真实的一面。在他看来，球员的动作、相貌、声音、身材都不重要，只要球员能“上垒”能“击球”就可以。最终，比利带领这支小预算的球队，获得了2002年美国职业棒球联盟西部赛冠军，并取得20场连胜的战绩。

回归数据理性，这也是大数据给我们带来的巨大贡献。这一个又一个活生生的例子促使我们运用数据做出正确决定，而不是一直以来自我感觉良好的经验。行业专家的经验都将受到统计学家所引用数据的考验，因为后者不受传统行业观念的影响，而且他们依赖的数据也被认为是唯一真实可靠的。如今，各行各业的专家已经难以自信地仅凭经验采取判断。在新闻传播方面，媒体已经开始关注网络舆情数据，寻找那些符合大众口味的新闻，而再也不仅仅简单依靠编辑的新闻敏感开展工作。

大数据先锋们通常并不来自于他们做出极大贡献的领域，他们是数据分析师、人工智能专家、数学家、统计学家或是计算机科学家。他们将大数据技能发展成为可以运用到各个领域的工具，看似他们能迅速成为各个领域的顶级专家，其实仅仅是转述了数据的建议。当然，各行各业的专家不会真的因为大数据而消失，大数据的思想在早期可能冲击了他们在各自领域的主导地位。但我们相信，大数据会逐渐变成工具，也可以被行业专家熟练运用。

在小数据时代，由于我们掌握的信息不够多也不够全面，所以依赖直觉和经验是唯一可行的办法。那些无法从书本上和别人口中得到的传授，以及长时间从事某项工作而融入潜意识里的行为习惯，在大数据来临的时候都需要数据支持。如果你是某行业的专家，这也是验证经验是否正确的方式。