萬能的大數據技術不是最精準的決策標尺

“互聯網的人都希望做出下一個《紙牌屋》，但是內容的創造并不是有大數據儲備就能成功的?！鼻安痪茫曨l行業的一個大佬在接受《數字商業時代》記者采訪時坦陳。

《紙牌屋》的成功，已經成為充分應用大數據分析的成功案例，一眾視頻網站也希望自己能成為下一個Netflix，他們同時也深知，內容創造并不是一個程序或計算題，大數據能“算”出很多，“算”不出來的也許更多。

盡管基于數據分析的營銷、決策更為精準，然而不可忽視的是，大數據再強大、再神奇，它都不能成為人們生活、工作中的價值杠桿。正像科技產品永遠不能成為人們最堅固的記憶硬盤或記事本一樣，大數據也不能替代人腦成為人們生命中的決策標尺。

正如硬幣的兩面，數據爆炸意味著更多的噪音——冗余、虛假、有害信息， 當全球網絡壓倒一切大數據無所不在時，我們必須防止自己迷失在記憶的碎片里，重新恢復忘記。

大數據“算”不出創意與想象

非人類記憶的尷尬與殘忍

大數據來源于現實。

人類的許多想法卻并非如此，創造性的思維與想象往往是非理性的，“創意和想象，用大數據是‘算’不出來的”，因《大數據時代》走紅的牛津大學互聯網研究院教授維克托·邁爾·舍恩伯格直言。

今天，人們用數據來記錄這個世界，再通過研究數據去發現這個世界。但這個世界的生活、生意都需要創意和想象，大數據只能是一種參考。

全球新增的數據有95%是數字化信息，很容易被搜索查詢、引用或轉載，但是這其中有不少是無效信息，甚至是當事人不愿意記憶的信息。維克托指出：“隨著廉價數字存儲設備的普及，記憶成為數字時代的常態。但是互聯網如果記住了我們想要忘記的東西，就很容易毀了我們的生活?！?/p>

比如，大數據讓互聯網廣告進入精準時代，廣告主們通過RTB實時競價在網絡上放置廣告，也鬧出了誤點“骨灰盒”之后、眼前的櫥窗廣告被各式骨灰盒覆蓋的尷尬。

大數據時代，人們的每一舉一動都會“被搜集”，再加以資料整合與加總。網絡通過大數據的搜集，會擁有比你更好的記憶力和分析能力，可能比你更懂你。當一些互聯網公司擁有了“讀心術”般的營銷能力之后，人們就感到害怕了。的確，數字技術賦予人們前所未有的權利，可它也會產生意想不到的可怕后果。英國社會學者保羅·杜吉德也認為，“無止境的積累，會讓人們迷失在記憶細節之中”。

維克托在《刪除：數字時代遺忘的美德》一書中指出：“數字技術和全球網絡壓倒一切，使我們忘記自己的自然能力，我們必須重新恢復忘記?！?/p>

“人工智能”的終極遺憾

大數據不能替代人類思維

從猶疑到懷念，依賴于男友阿什生前在網絡上留下的信息、數據，瑪莎擁有了一個新的“真實的”、具有“人工智能”的阿什。

可慢慢的，她卻發現，即使原來的阿什是社交網絡達人，在Facebook、Twitter等網站上的信息數據量非常詳盡，但新的阿什卻并不能真正懂她?，斏萑肓肆硪环N悲痛。

發生在英劇《黑鏡》里的故事令人心酸。在可以想見的未來里，智能合成肌肉研究成功，通過大數據，人類可以再造和逝去的人幾乎一模一樣的機器人?？墒?，人類的思維不可替代，直到后來小瑪莎出生，瑪莎才獲得真正的陪伴，此時“人工智能”的阿什只能被瑪莎“流放”到閣樓上生活。

人類的真實內心、思想并不能通過大數據完全測算出來?；蛟S，網絡科學家可以測量出我們在76%的時間里與6名同事的社交互動情況，但是，他們不可能捕捉到我們隱藏在心底對那些一年或許也見不了一次的兒時玩伴的感情。

人類的思維、決策鑲嵌在時間序列和背景之中。人們往往擅長講述交織了多重原因和多重背景的故事。但數據是不懂得這些背景的，數據分析不懂得如何敘事，也不懂得思維的浮現過程。

即便是一部普普通通的小說，數據分析也無法解釋其中的思路。顯而易見大數據不能代替人的思考。

“黑天鵝”事件的不可預知性

“價值密度較低”中去粗取精

大數據的核心功能之一就是預測。但大數據沒法預測不可預知的事情，或者是毫無先兆的事情，這類事件通常被稱為“黑天鵝”。

大數據是基于過去的數據來預測未來，當過去不可掌握時，它便無計可施。即便是過去看似可以掌握，以大數據為標尺的預測決策也不一定準確。大數據從來都不可能是“原始”的，數據總是依照人的傾向和價值觀念而被構建出來的。這讓數據的生產往往也掩蓋了價值觀念。

人們所眼見的大數據分析的結果看似客觀公正，但其實價值選擇貫穿了從構建到解讀的全過程。從這個意義上講，大數據也不能成為人們決策的精準標尺。真正的“黑天鵝”隱藏于無形之中，是很難被發現的。

著名商業思想家、《黑天鵝：如何應對不可知的未來》一書的作者納西姆·塔勒布指出，隨著我們掌握的數據越來越多，可以發現的統計上顯著的相關關系也就越來越多。這些相關關系中，有很多都是沒有實際意義的，在真正解決問題時很可能將人引入歧途。

“這種欺騙性會隨著數據的增多而呈指數級地增長。在這個龐大的‘干草垛’里，我們要找的那根針被越埋越深?！奔{西姆說。

因此，人們不但不能把大數據一股腦地當作寶庫，反而要冷靜審視數據的兩面性。預知未來的高科技“水晶球”也有不為人知的一面，拋棄有害和無用的信息至關重要。

和任何一種偉大的工具一樣，大數據有其拿手強項，也有不擅長的領域。要想用大數據，先知其短板。機器儲存和分析難以囊括幾十億兆數據，即使儲存了這些數據，專業人員也無法全部調閱，刪除和忘掉無價值的、不相關的信息是處理大數據的重要原則。

正如維克托的建議，人類應采取的措施是“數字化節制、保護信息隱私權、建設數字隱私權基礎設施、調整人類的現有認知、打造良性的信息生態、完全語境化”。