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【MBAChina網(wǎng)訊】2019年6月10日，清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院EMC講席教授陳國青在人文清華講壇發(fā)表主題演講《大數(shù)據(jù)：顛覆的力量》，為大家深度解讀大數(shù)據(jù)時代和大數(shù)據(jù)思維，以及大數(shù)據(jù)帶來的沖擊、挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

特此分享由人文清華講壇整理編發(fā)的演講全文，以饗讀者。全文約1萬字，讀完約15分鐘。

大家好！

今天非常高興能有這個機(jī)會跟大家一起分享大數(shù)據(jù)的話題。大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了我們耳熟能詳?shù)脑~匯和概念。實際上它已經(jīng)變成了我們這個時代的符號，這個符號是什么樣子？對于我們又意味著什么？

今天，我想圍繞著若干個對于大數(shù)據(jù)的認(rèn)識，詮釋什么是大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)時代，以及我們置身其中所要遇到的、見到的、面對的那些變化、沖擊、挑戰(zhàn)。同時，我們也可以從中發(fā)現(xiàn)和把握大數(shù)據(jù)帶來的機(jī)遇以及可能的創(chuàng)新和發(fā)展空間。

英國脫歐、美國大選有數(shù)據(jù)公司的影子

大數(shù)據(jù)已經(jīng)提出若干年了，大數(shù)據(jù)本身在概念和應(yīng)用上已經(jīng)與我們越來越密切了。今天在開始大數(shù)據(jù)這個話題前，先從兩個國際事件說起。

一個是糾結(jié)了很長時間的英國首相要辭職了，另外一個是美國不斷“退群”，最近又四處打貿(mào)易戰(zhàn)。實際上這兩個事件都是由三四年前兩個轉(zhuǎn)折性的事件引發(fā)的，這就是英國脫歐和美國大選。這三四年來，大家已經(jīng)看到這些事件在他們國家?guī)淼纳鐣毫?、對世界格局的沖擊，以及對我們比較熟悉的國際秩序、多邊關(guān)系的挑戰(zhàn)。

非常巧的是這兩個事件的背后都有一家公司的影子，就是英國劍橋分析公司，簡稱CA。這家公司是一個數(shù)據(jù)公司，它用數(shù)據(jù)做選民分析，做助選服務(wù)。實際上這家公司參與了脫歐，特別是最后美國的大選。這家公司的服務(wù)主要做的是心理畫像，它根據(jù)收集到的大量數(shù)據(jù)，包括千萬級的Facebook數(shù)據(jù)，采用國際心理學(xué)界比較有名的Ocean心理模型來刻畫選民的人格特征,它能刻畫一個人喜歡什么、擔(dān)憂什么、對什么感興趣、宗教的取向以及價值的態(tài)度。用這家公司CEO的話來講“我們可以預(yù)測每個美國成年人的人格特征”。其實這家公司并不是那么出名，還有更加出名的公司也在選舉中提供各種服務(wù)，但是其他公司的服務(wù)基本都基于人口統(tǒng)計學(xué)的信息，也就是性別、膚色、宗教、收入、年齡、教育等信息，但是這家公司從另外的視角，即從心理的視角刻畫一個人的心理歷程或者叫做數(shù)字腳印，這個視角卻是別的公司沒有關(guān)注的。另一方面，他們可以獲得更加細(xì)粒度的數(shù)據(jù)，使得心理層面、人格層面的刻畫成為可能。這就是我們所說的大數(shù)據(jù)的影響。

當(dāng)然，這家公司的影響也是有限的，一個選舉、一個大的事件還受諸多其他因素影響，但是這些因素的疊加造成了我們現(xiàn)在看到的，包括這幾年演化出來的世界格局的改變。

大數(shù)據(jù)時代的兩個階段

實際我們現(xiàn)在處在一個數(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。2018年“雙十一”有2135億的銷售額度?，F(xiàn)在，每天會產(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來說，我們國家的GDP數(shù)字經(jīng)濟(jì)占比已經(jīng)達(dá)到了34.8% ，超過了1/3，這方面實際能夠體現(xiàn)出我們這個社會已經(jīng)開始越來越數(shù)字化了。

說起大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)時代，主要的時代背景是什么呢？我們現(xiàn)實世界有多大程度上可以被數(shù)據(jù)表示？用一個形象的話來講，我們的社會像素正在急劇提升。這個“像素”來自到處可見的感測設(shè)備——探頭、智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備、車載設(shè)備，林林總總。這些使我們這個社會的數(shù)字化程度越來越高，數(shù)據(jù)的粒度因此也越來越細(xì)。也就是說，數(shù)字化生活的兩個要素之一：像素，數(shù)據(jù)的粒度已經(jīng)具備。像素夠高的時候我們要干什么？形象地說是“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重要的要素，像素和成像對應(yīng)起來，就把數(shù)據(jù)和算法聯(lián)系起來了，這就是我們所說的大數(shù)據(jù)時代。

大數(shù)據(jù)時代可以分成兩個階段，我們用商務(wù)的形態(tài)來說明這個問題。

第一階段是數(shù)據(jù)商務(wù)階段。不斷地把現(xiàn)實生活中的要素，人財物，都進(jìn)一步數(shù)據(jù)化，同時根據(jù)這些數(shù)據(jù)化的人財物進(jìn)行算法的應(yīng)用。

第二階段是算法商務(wù)階段。當(dāng)像素足夠高的時候，重點就變成了成像了，也就是說，重點變成算法應(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)化的過程就是不斷準(zhǔn)備材料的過程，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，這個時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。

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征

那么什么是大數(shù)據(jù)？可以從4 個維度來理解，即 4V：volume（規(guī)模）、variety（多樣）、value（價值）、velocity（速度）。大家對這四個維度沒有什么大的爭議，但是對它們的含義的理解還是有相當(dāng)不同的認(rèn)識的。

第一規(guī)模，我們稱之為超規(guī)模。大數(shù)據(jù)規(guī)模會很大，但是沒有絕對的量綱，沒有說一定要達(dá)到多少G、多少P、多少Z才是大數(shù)據(jù)，這個不一定，因為大數(shù)據(jù)的大規(guī)模和問題、領(lǐng)域有關(guān)。只要這個大的規(guī)模超出了這個領(lǐng)域和問題的傳統(tǒng)邊界，那就是大規(guī)模里的超規(guī)模。

第二多樣，即富媒體的意思。現(xiàn)在80%-90%的數(shù)據(jù)都是文本、語音、圖像、視頻，不再是特別傳統(tǒng)的二維的整齊的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)了。

第三價值。我們處在數(shù)據(jù)的海洋中，四周都是數(shù)據(jù)，但是跟我個人有關(guān)，跟我企業(yè)有關(guān)的那種有價值的信息相對少了，因為數(shù)據(jù)量的分母太大了，即密度在降低，這個后面直接的隱喻就是要深度挖掘才能發(fā)現(xiàn)我們希望的價值。

第四速度。數(shù)據(jù)就像開著的水龍頭一樣，源源不斷地出來，而不是我們上傳下載圖片要等很久。因此，大數(shù)據(jù)里的數(shù)據(jù)是一個流數(shù)據(jù)的概念。

大數(shù)據(jù)的問題特征

那么，什么樣的問題才是大數(shù)據(jù)問題？這要看它的問題特征。

第一個特征，是粒度縮放。粒度縮放是指我們碰到的這個問題的要素一定是數(shù)據(jù)化的，即這個要素不管是宏觀的還是微觀的，一定要可以通過數(shù)據(jù)表示。同時，可以像地圖一樣，可以在特別大的范圍和特別細(xì)的范圍之間縮放，能夠在宏觀、微觀之間進(jìn)行映射。

第二個特征，是大數(shù)據(jù)外部性導(dǎo)致的特征，稱之為跨界關(guān)聯(lián)?？紤]問題的時候要看視角，問題邊界是在哪兒，如果考慮問題的時候這個邊界到了傳統(tǒng)邊界之外，就是跨界了，而且你把這個外部的要素和內(nèi)部要素聯(lián)系起來了，所以你在關(guān)聯(lián)。比如管理學(xué)中，傳統(tǒng)企業(yè)管理最常見的就是怎么把業(yè)務(wù)流程做好，優(yōu)化流程，提高質(zhì)量，同時改進(jìn)人力資源環(huán)節(jié)、財務(wù)環(huán)節(jié)，制定企業(yè)戰(zhàn)略，基本是站在企業(yè)內(nèi)部看不同的部門，站在里面稍微往左看一看是供應(yīng)商，稍微往右看一看是客戶。企業(yè)花了很多努力，突然有一天一個人在網(wǎng)上拍了一板磚，說這個企業(yè)產(chǎn)品有問題、服務(wù)不好，還沒有容得辯解，成百上千萬跟貼，瞬間就把企業(yè)的產(chǎn)品、形象、品牌定格成了某一個形象、某一個狀態(tài)，然后企業(yè)可能還很委屈，因為覺得這些人既不是我的客戶，也不是我的員工，他們好像就是原本跟企業(yè)沒有聯(lián)系的社會大眾，但是他們的口碑卻對產(chǎn)品、質(zhì)量、品牌、形象產(chǎn)生影響。因此，當(dāng)管理決策的視角不僅是考慮內(nèi)部，而且要考慮外部和企業(yè)相關(guān)的因素時，這個問題就開始變成大數(shù)據(jù)問題了。你要跨界，跨出你的傳統(tǒng)邊界。

第三個特征，全局視圖。大數(shù)據(jù)實際是希望了解全貌的，它最后是要看畫像，因為前面我的每一個點、每一個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)叫做粒度縮放，同時和我相關(guān)的要素我又關(guān)聯(lián)了，但是我最后要干什么？要了解全貌，要有個人畫像、企業(yè)畫像、政府畫像、社會畫像等，所以這個畫像本身又是全景式的，從范圍來講是全景式的，從內(nèi)涵來講，我們希望既關(guān)聯(lián)又因果。

舉兩個簡單的例子看一看大數(shù)據(jù)問題的一些特點。

一個例子是旅游。比如某個景點，經(jīng)常在一些時間和假期人滿為患，有時候服務(wù)跟不上，人太擁擠，因此可能出現(xiàn)游客不滿意投訴的現(xiàn)象。如果作為景點管理方，我想改進(jìn)它，我可以增加員工、提高運(yùn)力，但是我增加了車、增加了人的時候，可能第二天或者另外一個季度的這個時間段沒有那么多人來。所以如果我們僅從景點這個邊界出發(fā)來提供優(yōu)化的方案，解決質(zhì)量的問題就很困難。實際上如果要解決景點的問題，一定要走到景點之外，比如旁邊的餐飲、酒店、交通、氣象如何，以及附近有沒有其他景點、其他活動，當(dāng)我們考慮了景點內(nèi)外要素時，就有了跨界關(guān)聯(lián)的屬性，作為整個的旅游我們來看景點內(nèi)外時，我們有這樣一個全局的視圖，我們面對的就是一個大數(shù)據(jù)問題了。

另外一個例子是共享單車。有的人會認(rèn)為共享單車其實就是我們的代步工具，但是這是傳統(tǒng)的概念?，F(xiàn)在一般每輛共享單車都有自己的感應(yīng)器和定位裝置，也就是說感測的數(shù)據(jù)粒度到了車和部件。這時候就不單是一個單車了，可能我走到什么地方，共享單車的App就告訴我附近有什么商圈、酒店、餐館，我在什么地方買東西可能還可以用移動支付，當(dāng)視角從單車走到了其他行業(yè)、要素時，就開始跨界關(guān)聯(lián)了。可能在這個地區(qū)人特別多，共享單車不夠，可能在另外的地方單車冗余了，因此，共享單車的平臺應(yīng)該清楚什么地方需要車，什么地方不需要車，怎么樣調(diào)動，這就是全局視圖。當(dāng)共享單車具備粒度縮放、跨界關(guān)聯(lián)和全局視圖時，共享單車的運(yùn)營、優(yōu)化，就是一個大數(shù)據(jù)問題。

這些年社會上比較流行一個論斷，說“大數(shù)據(jù)只講關(guān)聯(lián)不講因果”。這個論斷雖然有一定道理，但是總體來講是誤導(dǎo)的。特別是在重要決策的時候，如果涉及到的后果可能會有嚴(yán)重的人財物的損失，然后我告訴你說“你就這么干吧，沒有為什么”，誰敢做決策？所以在大數(shù)據(jù)環(huán)境下做管理決策，既要看關(guān)聯(lián)也要看因果。另外，因果是認(rèn)識論的基本訴求，我們要知道原因。

大數(shù)據(jù)沖擊各行各業(yè)

我們作為個人不僅是數(shù)據(jù)的接收者，也是數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者。一方面我們下載、閱讀瀏覽，因此我們在消費(fèi)數(shù)據(jù)；另一方面，我們又上傳、撰寫、參加各種活動，各種活動就可以留下我們的很多痕跡，因此我們也在留痕，我們實際又在產(chǎn)生數(shù)據(jù)。在這樣一個既是消費(fèi)又是生產(chǎn)的環(huán)境中，我們從方方面面已經(jīng)和數(shù)據(jù)分不開了。

大數(shù)據(jù)已經(jīng)在沖擊各行各業(yè)。

比如經(jīng)濟(jì)金融領(lǐng)域。股價的預(yù)測其實一直是個難題，傳統(tǒng)的股價預(yù)測，實際是通過一些專業(yè)的模型來估計風(fēng)險、收益、評價企業(yè)，有專門的理論和方法來估計股價。但是影響股價的除了這些因素之外還有人們的“期望”，而估計“期望”是非常難的，因為“期望”既涉及外部因素環(huán)境，又涉及心理預(yù)期?，F(xiàn)在一個新視角是考慮公眾關(guān)注，比如搜索。若對某些企業(yè)比較關(guān)心，可能就搜索其企業(yè)狀況、新聞事件，這種搜索體現(xiàn)了大眾對于具體企業(yè)的股票價格和價值走向的關(guān)心。這是一個跟過去特別不同的角度，因為這不是特別專業(yè)的角度，它是從專業(yè)外人士的行為來估計的角度。這種關(guān)注和搜索與股價的走勢有相當(dāng)強(qiáng)的關(guān)聯(lián)度。這和幾年前谷哥通過搜索來估計流感是一樣的，實際上它不是采用了所謂流行病學(xué)的專業(yè)模型，而是某段時間很多人有癥狀，頭疼、咳嗽、吃了什么藥，大家有很多信息的交換，這種交換的強(qiáng)度、交流的走向，恰恰可能跟流行病的流行模式非常相關(guān)。所以，我們也可以從搜索的角度來估計它和股價之間的影響和關(guān)聯(lián)度。但是，要特別指出，雖然搜索和股價的走勢有聯(lián)系，但是光這一個因素來估計股價是不夠的，還有大量的因素需要專業(yè)模型。因此，一方面能夠擴(kuò)展或者沖擊傳統(tǒng)的定式和視角，另外應(yīng)該把其他專業(yè)視角引入進(jìn)來，大數(shù)據(jù)的股價預(yù)測應(yīng)該是包括內(nèi)部與外部、專業(yè)與非專業(yè)因素的模型構(gòu)建。

大數(shù)據(jù)也開始在改變會計學(xué)。傳統(tǒng)的會計學(xué)衡量企業(yè)的狀況是通過三張報表：資產(chǎn)負(fù)債表、現(xiàn)金流量表、利潤表，這三張報表反映了一個企業(yè)的運(yùn)營能力、償債能力和盈利能力。雖然這三張報表是非?；A(chǔ)和非常重要的，但是大家突然發(fā)現(xiàn)，有一大類企業(yè)是高風(fēng)險的，特別是一些IT企業(yè)、創(chuàng)業(yè)企業(yè)、新行業(yè)企業(yè)，長期負(fù)債，但是同時又有非常高的市值，人們又有非常強(qiáng)的忠誠度，如果用這三張報表衡量，似乎不能完全體現(xiàn)它的價值，也就是說，傳統(tǒng)會計學(xué)的三張報表可能就不夠用了。因此，人們在呼喚“第四張報表”的出現(xiàn)，業(yè)界和學(xué)界都在做研究。長周期、高負(fù)債、高不確定性企業(yè)的價值可能受到的是口碑、忠誠度、品牌、公允價值，包括無形資產(chǎn)的影響。這些東西我們可以稱之為數(shù)據(jù)資產(chǎn)。所以，這是從會計學(xué)的角度來看我們碰到的一個沖擊，很多新的現(xiàn)象導(dǎo)致呼喚新的模型、新的理論框架出來。

大數(shù)據(jù)也在為體育界帶來變革。現(xiàn)在我們都在積極籌備冬奧會，我們國家有少數(shù)冰雪項目水平比較高，但總體的水平不是特別高。主要的問題是長期的傳統(tǒng)做法比較粗獷、比較經(jīng)驗型。冰雪項目中有一大類是姿態(tài)類項目，運(yùn)動員的關(guān)節(jié)、角度、力量和跳躍的高度、旋轉(zhuǎn)的速度以及動作的完成質(zhì)量密切相關(guān)，現(xiàn)在大家已經(jīng)意識到這個問題，因此有些隊會用手機(jī)照一些照片、視頻，但是數(shù)據(jù)粒度沒有到關(guān)節(jié)這項，也沒有到姿勢、力量和角度上，所以數(shù)據(jù)粒度不夠。第二，視角也不夠，可能需要更加專業(yè)的采集設(shè)備，更加專業(yè)的還原設(shè)備來完成。比如現(xiàn)在簡單的二維的圖像應(yīng)該變成動態(tài)三維的還原，并且可以分解，這樣就可能幫助總體的競賽水平得到提高。

別的項目，像籃球、像NBA就做得非常好，通過收集肌肉、血液、心臟、動作、戰(zhàn)術(shù)、團(tuán)隊等全景式的數(shù)據(jù)來幫助訓(xùn)練和比賽，因為這些因素都有可能影響整個比賽的結(jié)果。像壘球、網(wǎng)球的角度、落點、戰(zhàn)術(shù)都有不同的大數(shù)據(jù)分析?？梢?，科技體育這幾年有巨大的空間，傳統(tǒng)的師傅帶徒弟，師傅的傳幫帶確實非常重要，但是應(yīng)該有更細(xì)粒度，更加多角度、更加全景式的手段，采用大數(shù)據(jù)技術(shù)來提升整體的競賽水平。

大數(shù)據(jù)在藝術(shù)上也有很多影響。傳統(tǒng)繪畫，不管是古典的還是現(xiàn)代的畫，都有自己的素材和表現(xiàn)形式?，F(xiàn)在出現(xiàn)了一種新的素材——數(shù)據(jù)素材，也就有了新的表現(xiàn)形式。比如飛機(jī)航班的數(shù)據(jù)軌跡就可以構(gòu)成一幅新穎的畫。由數(shù)據(jù)作為素材，有新的視角進(jìn)來，作為一個整體的新型創(chuàng)作出現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)已經(jīng)影響到經(jīng)濟(jì)、管理、體育、藝術(shù)等領(lǐng)域，在其他的領(lǐng)域也有非常多的應(yīng)用，比如農(nóng)業(yè)就有蔬菜革命、精準(zhǔn)扶貧，這些都是利用大數(shù)據(jù)的例子。在醫(yī)療健康領(lǐng)域，醫(yī)院內(nèi)醫(yī)院外，得病和未得病之間的關(guān)聯(lián)，也是大數(shù)據(jù)問題。文學(xué)上通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對一些詞語、作者、關(guān)系、背景等進(jìn)行分析。

哲學(xué)里一個重要的方向是認(rèn)識論和方法論，這里包括我們近些年提煉出來的新的研究成果。傳統(tǒng)的哲學(xué)認(rèn)識論追求探索因果關(guān)系，因此基本叫做模型驅(qū)動范式，也就是說通過刻劃變量之間的聯(lián)系，比如自變量和因變量，通過構(gòu)建這兩個之間的函數(shù)關(guān)系，比如線性、非線性等等，可以知道一個自變量一個單位的變化會導(dǎo)致因變量有幾個單位的變化，這里試圖反映變量之間的邏輯的因果上的機(jī)理。但是，這個模型驅(qū)動的范式在大數(shù)據(jù)時代會受到一些挑戰(zhàn)，或者說它碰到一些問題時會捉襟見肘。比如，當(dāng)數(shù)據(jù)變量的組合數(shù)特別多時，當(dāng)很多變量是潛變量和隱變量時，當(dāng)很多的變量雖然重要，但是不可測不可獲時，還有當(dāng)數(shù)據(jù)的樣本規(guī)模特別大時，這些問題用傳統(tǒng)的模型驅(qū)動的做法就會比較困難。因此，就出現(xiàn)了一個新的范式轉(zhuǎn)變，催生了大數(shù)據(jù)驅(qū)動范式。這個范式想表達(dá)的是，對于管理決策，我們希望能夠?qū)崿F(xiàn)既有關(guān)聯(lián)又有因果的訴求，這個新范式簡單地說由外部嵌入、技術(shù)增強(qiáng)和使能創(chuàng)新三方面構(gòu)成。外部嵌入是指引入視角之外的變量，有些變量我們知道重要，但是沒有辦法放進(jìn)模型里，比如我知道股價，我預(yù)測股價有個計量模型，但是如果今天這個公司出了一個事情，或者是上面有個新聞，或者行業(yè)里有個新的政策，我們覺得可能會影響股價，但是這些變化很可能是視頻、語音或者文本，沒有辦法融入到傳統(tǒng)的模型中去。所以，需要引入外部視角。這些圖像、視頻、新聞文本要引入進(jìn)來，就是要使得我們引入的變量可測、可獲，這就是第二條，技術(shù)上要增強(qiáng)。當(dāng)這些變量引入進(jìn)來的時候，我的變量空間就發(fā)生了變化，這個時候我們可能會研究新的X到Y(jié)的轉(zhuǎn)換，也就是變量關(guān)系和映射要重新定義和審視，這就是使能創(chuàng)新。這是大數(shù)據(jù)驅(qū)動范式框架的三個方面。

歷史學(xué)其實也和大數(shù)據(jù)密不可分。傳統(tǒng)的歷史記錄內(nèi)容都是帝王將相、英雄豪杰、國家、政治、重大的軍事事件等等，很難在歷史中看到平民和我們自己。一個是過去的粒度不夠，第二手段也不行，存不下來。大數(shù)據(jù)環(huán)境下就可能自下而上反映歷史。比如國家圖書館互聯(lián)網(wǎng)信息戰(zhàn)略保存項目，和新浪合作，把新浪公開的相關(guān)博客文章作為歷史資料記錄下來，通過自上而下與自下而上的史學(xué)觀的融合，使得我們可以在更細(xì)粒度上反映歷史和社會，同時也可以獲得更加全面的歷史畫面。

法律也和大數(shù)據(jù)相關(guān)。比如下載一個App，憑什么問我要這么多權(quán)限？我不給權(quán)限行不行？沒有辦法，不給就不能用。我在網(wǎng)上購物、瀏覽，我的痕跡、數(shù)據(jù)腳印，都被公司采集了，我有沒有權(quán)利說你把我的這些痕跡抹掉、遺忘掉？這就是被遺忘權(quán)。所謂被遺忘權(quán)是指數(shù)據(jù)主體有權(quán)要求數(shù)據(jù)控制者永久刪除有關(guān)數(shù)據(jù)主體的個人數(shù)據(jù)，有權(quán)被互聯(lián)網(wǎng)遺忘，除非數(shù)據(jù)的保留有合法的理由。2018年歐盟出臺了《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》，強(qiáng)調(diào)了被遺忘權(quán)，我們國家2018年的高考Ⅱ卷一篇閱讀文章的題目，也是要考生來思考、評論這個被遺忘權(quán)的問題。這也是由大數(shù)據(jù)激發(fā)出來的新問題，對傳統(tǒng)的法學(xué)研究產(chǎn)生了新的挑戰(zhàn)，或者說帶來了新的發(fā)展空間。

人工智能的難點是黑盒子問題

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

當(dāng)人工智能遇到大數(shù)據(jù)的時候，現(xiàn)在井噴式的發(fā)展才變成了可能。其實人工智能是現(xiàn)在這個時代中很多技術(shù)的一類，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？其實人工智能技術(shù)和這幾個關(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，它是關(guān)于這些關(guān)鍵詞的一類技術(shù)。特別重要的一點，它要根據(jù)大量的數(shù)據(jù)來進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測，就是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，建立模型，并用于預(yù)測未來。過去為什么不行呢？比如本來想學(xué)一個圓，但是過去的數(shù)據(jù)只有一個半圓，你說它怎么能學(xué)出這個圓呢？所以，進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代，當(dāng)我們的數(shù)據(jù)有足夠的粒度和像素的時候它才成為可能，因為人工智能的主流技術(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)的計算能力，也就是算力，只有在大數(shù)據(jù)時代，有了云計算平臺、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?，F(xiàn)在可以看到我們身邊其實已經(jīng)有很多人工智能產(chǎn)品了，比如工業(yè)機(jī)器人、財務(wù)機(jī)器人、作業(yè)機(jī)器人、下棋機(jī)器人、能做詩作畫作曲的機(jī)器人等，這些機(jī)器人可以做很多我們過去認(rèn)為不可能的事情。

人工智能在未來會波濤洶涌，一浪高過一浪地發(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，因為如果不知道“為什么”就不敢用這個方法做重要決策，如果不能通過非常清楚的機(jī)理來說明，實際它未來的應(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”，實際就是人工智能在輸入和輸出之間，在數(shù)據(jù)和預(yù)測的結(jié)果之間，從數(shù)學(xué)上來講需要一點定理，一些形式化的機(jī)理。從認(rèn)識論上來講需要一些因果關(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，也是大家在未來關(guān)注的重點。

不管怎么說，人工智能的應(yīng)用已經(jīng)深刻地影響到我們了。作為人類，我們自己創(chuàng)造了一個“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？會不會干一些我們想不到的事情呢？似乎這個擔(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，人到底會有什么不同？機(jī)器如果只是模擬人的行為，那么我們用不用擔(dān)心它會做一些其他的事情？當(dāng)人和機(jī)器人一起互動時，會不會有其他的一些問題出現(xiàn)？這些問題實際是很革命性的。傳統(tǒng)社會學(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)器人越來越多地出現(xiàn)在我們身邊，越來越多地替代人的工作，越來越多地挑戰(zhàn)人們在智力、計算上的能力，這個擔(dān)憂或者這樣的研究是非常必要的。所以，我們要研究機(jī)器如何塑造人類的行為，人類如何塑造機(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值取向的。

比如大數(shù)據(jù)殺熟。在傳統(tǒng)的營銷、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)。在市場的環(huán)境下我們也說，既然有人愿意用高價買，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，這種處理有個度的問題。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買。作為企業(yè)來講，又有經(jīng)營哲學(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，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，可能就不太會考慮用戶的感受。實際上大數(shù)據(jù)殺熟是在商業(yè)倫理層面的問題。

還有剛才提到的App權(quán)限的濫用，以及數(shù)據(jù)的泄露，回到我們最開始提到的劍橋分析公司的例子，當(dāng)時的CEO說“在美國所有的數(shù)據(jù)都可以買到”。因此這家公司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)門了。不管怎么說，在大數(shù)據(jù)這個時代我們跟數(shù)據(jù)打交道就會碰到一系列社會問題、法律問題、道德問題，需要在企業(yè)層面、商業(yè)層面，在社會和政府層面立法立規(guī)，在個人層面、在道德的層面大家來共同努力解決這些問題。技術(shù)發(fā)展特別快，這些問題的出現(xiàn)也變得越來越重要，我們應(yīng)該有特別強(qiáng)的緊迫感，來更好地面對這些問題。

感測和響應(yīng)大數(shù)據(jù)時代

過去的20年我們經(jīng)歷了特別大的技術(shù)變化。20年前，中國網(wǎng)民是62萬，互聯(lián)網(wǎng)普及率只有0.03%，網(wǎng)站一千多家?，F(xiàn)在中國網(wǎng)民有8.29 億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)到 59.6%，網(wǎng)站523 萬個，上網(wǎng)時間每天人均4小時。

在這樣的時代中，簡單地總結(jié)一下，我覺得就是兩個詞，“感測”和“響應(yīng)”。時代的變化太快，我們應(yīng)該敏銳地主動地感測和了解這個變化，同時不管是企業(yè)還是個人要作出自己的準(zhǔn)備和自己的響應(yīng)，因為大數(shù)據(jù)作為一個時代會伴隨我們相當(dāng)長的時間。在未來的某一天，可能由大數(shù)據(jù)衍生出一個新的概念、一個新的內(nèi)涵、一類新的技術(shù)，可能會變成一個新時代的符號，所以當(dāng)下我們要面對大數(shù)據(jù)，未來我們要融入新時代。