實(shí)際我們現(xiàn)在處在一個(gè)數(shù)據(jù)的海洋當(dāng)中。2019年的春運(yùn)是世界上最大的人口遷徙，有30億人次的流動(dòng)。2018年“雙十一”有2135億的銷(xiāo)售額度。現(xiàn)在，每天會(huì)產(chǎn)生450億的微信條目。手機(jī)的網(wǎng)民已經(jīng)達(dá)到8.17億?？傮w來(lái)說(shuō)，我們國(guó)家的GDP數(shù)字經(jīng)濟(jì)占比已經(jīng)達(dá)到了34.8% ，超過(guò)了1/3。大數(shù)據(jù)時(shí)代，主要的背景是什么？現(xiàn)實(shí)世界有多大程度上可以被數(shù)據(jù)表示？我們的社會(huì)像素正在急劇提升。這個(gè)“像素”來(lái)自到處可見(jiàn)的感測(cè)設(shè)備——探頭、智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備、車(chē)載設(shè)備。這些使社會(huì)的數(shù)字化程度越來(lái)越高，數(shù)據(jù)的粒度因此也越來(lái)越細(xì)。也就是說(shuō)，數(shù)字化生活的兩個(gè)要素之一：像素，數(shù)據(jù)的粒度已經(jīng)具備。像素夠高的時(shí)候我們要干什么？形象地說(shuō)是“成像”，就像手機(jī)、相機(jī)，像素越高成像的質(zhì)量可能越好，因此，成像是我們數(shù)字化生活中另外一個(gè)重要的要素，像素和成像對(duì)應(yīng)起來(lái)，就把數(shù)據(jù)和算法聯(lián)系起來(lái)了，這就是我們所說(shuō)的大數(shù)據(jù)時(shí)代。

大數(shù)據(jù)時(shí)代可以分成兩個(gè)階段，我們用商務(wù)的形態(tài)來(lái)說(shuō)明這個(gè)問(wèn)題。第一階段是數(shù)據(jù)商務(wù)階段。不斷地把現(xiàn)實(shí)生活中的要素、人財(cái)物，都進(jìn)一步數(shù)據(jù)化，同時(shí)根據(jù)這些數(shù)據(jù)化的人財(cái)物進(jìn)行算法的應(yīng)用。第二階段是算法商務(wù)階段。當(dāng)像素足夠高的時(shí)候，重點(diǎn)就變成了成像了，也就是說(shuō)，重點(diǎn)變成算法應(yīng)用。

數(shù)據(jù)商務(wù)階段和算法商務(wù)階段都圍繞著數(shù)據(jù)和算法進(jìn)行，但是重點(diǎn)有所不同。數(shù)據(jù)商務(wù)階段就像做菜一樣，數(shù)據(jù)化的過(guò)程就是不斷準(zhǔn)備材料的過(guò)程，不停地增加和豐富材料，然后根據(jù)已有的材料提供不同的菜品。但是算法商務(wù)階段是材料已經(jīng)足夠豐富了，這個(gè)時(shí)候要比的就是手藝了，你是不是能夠做得更好、更多。這就是我們所說(shuō)的算法進(jìn)階及應(yīng)用創(chuàng)新，如“智能+”，我們可以用更加高尖的智能技術(shù)，包括人工智能的很多技術(shù)在現(xiàn)有的大規(guī)模數(shù)據(jù)下進(jìn)行應(yīng)用。

人工智能的難點(diǎn)

是黑盒子問(wèn)題

大數(shù)據(jù)的沖擊力量現(xiàn)在看來(lái)還在加劇，其中有一個(gè)力量非常值得關(guān)注，那就是人工智能。

當(dāng)人工智能遇到大數(shù)據(jù)的時(shí)候，現(xiàn)在井噴式的發(fā)展才變成了可能。其實(shí)人工智能是現(xiàn)在這個(gè)時(shí)代中很多技術(shù)的一類(lèi)，它本身已經(jīng)發(fā)展好幾十年了，但是為什么在近些年才得到了快速發(fā)展？

其實(shí)人工智能技術(shù)和這幾個(gè)關(guān)鍵詞有關(guān)，那就是“ 學(xué)習(xí)、訓(xùn)練、推理、演化、智能、智慧”，也就是說(shuō)，它是關(guān)于這些關(guān)鍵詞的一類(lèi)技術(shù)。特別重要的一點(diǎn)，它要根據(jù)大量的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)，就是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，建立模型，并用于預(yù)測(cè)未來(lái)。

過(guò)去為什么不行呢？比如本來(lái)想學(xué)一個(gè)圓，但是過(guò)去的數(shù)據(jù)只有一個(gè)半圓，你說(shuō)它怎么能學(xué)出這個(gè)圓呢？所以，進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，當(dāng)我們的數(shù)據(jù)有足夠的粒度和像素的時(shí)候它才成為可能，因?yàn)槿斯ぶ悄艿闹髁骷夹g(shù)首先是要基于大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。

其次，人工智能算法本身需要非常強(qiáng)的計(jì)算能力，也就是算力，只有在大數(shù)據(jù)時(shí)代，有了云計(jì)算平臺(tái)、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)的流通、數(shù)據(jù)的管理、諸如5G技術(shù)等，才能為進(jìn)一步的大數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)造條件，為人工智能的發(fā)展提供非常好的環(huán)境和支撐。

現(xiàn)在可以看到我們身邊其實(shí)已經(jīng)有很多人工智能產(chǎn)品了，比如工業(yè)機(jī)器人、財(cái)務(wù)機(jī)器人、作業(yè)機(jī)器人、下棋機(jī)器人、能做詩(shī)作畫(huà)作曲的機(jī)器人等，這些機(jī)器人可以做很多我們過(guò)去認(rèn)為不可能的事情。

人工智能在未來(lái)會(huì)波濤洶涌，一浪高過(guò)一浪地發(fā)展。但是它本身也有局限，目前的大數(shù)據(jù)技術(shù)特別是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的技術(shù)，基本上屬于“黑盒子”的技術(shù)，可以算得非常準(zhǔn)，但是“為什么”還說(shuō)不大清楚。在這種情況下，在一些重要的應(yīng)用領(lǐng)域就受到局限，因?yàn)槿绻恢馈盀槭裁础本筒桓矣眠@個(gè)方法做重要決策，如果不能通過(guò)非常清楚的機(jī)理來(lái)說(shuō)明，實(shí)際它未來(lái)的應(yīng)用也是有局限的?，F(xiàn)在，業(yè)界和學(xué)界都在攻關(guān)“可解釋人工智能”，實(shí)際就是人工智能在輸入和輸出之間，在數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)的結(jié)果之間，從數(shù)學(xué)上來(lái)講需要一點(diǎn)定理，一些形式化的機(jī)理。從認(rèn)識(shí)論上來(lái)講需要一些因果關(guān)系。

現(xiàn)在這么熱鬧的人工智能，很多都是過(guò)去成果的工程化和產(chǎn)品化。它本身的理論突破，包括提到的可解釋性，也是大家在未來(lái)關(guān)注的重點(diǎn)。

不管怎么說(shuō)，人工智能的應(yīng)用已經(jīng)深刻地影響到我們了。作為人類(lèi)，我們自己創(chuàng)造了一個(gè)“亞種”叫做機(jī)器人。機(jī)器人的行為是不是都在我們?nèi)说脑O(shè)想之中呢？會(huì)不會(huì)干一些我們想不到的事情呢？似乎這個(gè)擔(dān)憂是必要的。所以機(jī)器行為學(xué)應(yīng)運(yùn)而生。當(dāng)人知道和我們打交道的是機(jī)器人時(shí)，人到底會(huì)有什么不同？機(jī)器如果只是模擬人的行為，那么我們用不用擔(dān)心它會(huì)做一些其他的事情？當(dāng)人和機(jī)器人一起互動(dòng)時(shí)，會(huì)不會(huì)有其他的一些問(wèn)題出現(xiàn)？這些問(wèn)題實(shí)際是很革命性的。傳統(tǒng)社會(huì)學(xué)、管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)等都是研究人、由人構(gòu)成的組織的行為，由人形成的網(wǎng)絡(luò)的行為。隨著各式各樣的機(jī)器人越來(lái)越多地出現(xiàn)在我們身邊，越來(lái)越多地替代人的工作，越來(lái)越多地挑戰(zhàn)人們?cè)谥橇?、?jì)算上的能力，這個(gè)擔(dān)憂或者這樣的研究是非常必要的。所以，我們要研究機(jī)器如何塑造人類(lèi)的行為，人類(lèi)如何塑造機(jī)器的行為，以及人機(jī)協(xié)作的行為。最新的《自然》雜志上有一篇文章也是呼喚學(xué)界、業(yè)界關(guān)注機(jī)器的行為以及機(jī)器和人的行為。

運(yùn)用大數(shù)據(jù)

要重視商業(yè)倫理

實(shí)際大數(shù)據(jù)的使用本身有很多令人擔(dān)憂之處。雖然科技發(fā)展飛速，但是人們使用科技是帶有價(jià)值取向的。比如大數(shù)據(jù)殺熟。

在傳統(tǒng)的營(yíng)銷(xiāo)、管理里面我們都希望了解客戶的行為，更好地為他們服務(wù)。在市場(chǎng)的環(huán)境下我們也說(shuō)，既然有人愿意用高價(jià)買(mǎi)，那就可能要給他提供更好的服務(wù)。但是在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，這種處理有個(gè)度的問(wèn)題。第一客戶是否知道他的信息被收集，第二他是否愿意真的出高價(jià)買(mǎi)。作為企業(yè)來(lái)講，又有經(jīng)營(yíng)哲學(xué)上的思考。企業(yè)是以盈利為中心，還是以客戶為中心？當(dāng)以客戶為中心時(shí)，客戶滿意與否就變成了主要的KPI，就是主要的決策考量，如果光考慮企業(yè)的盈利，而不考慮客戶，可能就不太會(huì)考慮用戶的感受。實(shí)際上大數(shù)據(jù)殺熟是在商業(yè)倫理層面的問(wèn)題。

還有剛才提到的APP權(quán)限的濫用，以及數(shù)據(jù)的泄露，回到我們最開(kāi)始提到的劍橋分析公司的例子，這家公司2018年就陷入了數(shù)據(jù)泄露和商業(yè)倫理的丑聞，最終關(guān)門(mén)了。不管怎么說(shuō)，在大數(shù)據(jù)這個(gè)時(shí)代我們跟數(shù)據(jù)打交道就會(huì)碰到一系列社會(huì)問(wèn)題、法律問(wèn)題、道德問(wèn)題，需要在企業(yè)層面、商業(yè)層面，在社會(huì)和政府層面立法立規(guī)，在個(gè)人層面、在道德的層面大家來(lái)共同努力解決這些問(wèn)題。技術(shù)發(fā)展特別快，這些問(wèn)題的出現(xiàn)也變得越來(lái)越重要，我們應(yīng)該有特別強(qiáng)的緊迫感，來(lái)更好地面對(duì)這些問(wèn)題。

感測(cè)和響應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代

過(guò)去的20年我們經(jīng)歷了特別大的技術(shù)變化。20年前，中國(guó)網(wǎng)民是62萬(wàn)，互聯(lián)網(wǎng)普及率只有0.03%，網(wǎng)站一千多家?，F(xiàn)在中國(guó)網(wǎng)民已經(jīng)有8.29 億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)到 59.6%，網(wǎng)站523 萬(wàn)個(gè)，上網(wǎng)時(shí)間每天人均4小時(shí)。

在這樣的時(shí)代中，簡(jiǎn)單地總結(jié)一下，我覺(jué)得就是兩個(gè)詞，“感測(cè)”和“響應(yīng)”。時(shí)代的變化太快，我們應(yīng)該敏銳地主動(dòng)地感測(cè)和了解這個(gè)變化，同時(shí)不管是企業(yè)還是個(gè)人要作出自己的準(zhǔn)備和自己的響應(yīng)，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)作為一個(gè)時(shí)代會(huì)伴隨我們相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間。在未來(lái)的某一天，可能由大數(shù)據(jù)衍生出一個(gè)新的概念、一個(gè)新的內(nèi)涵、一類(lèi)新的技術(shù)，可能會(huì)變成一個(gè)新時(shí)代的符號(hào)，所以當(dāng)下我們要面對(duì)大數(shù)據(jù)，未來(lái)我們要融入新時(shí)代。