還在糾結要不要擁抱「大數據時代」？抱歉，它也在考慮要不要擁抱你

本文屬於典型的「以偏概全」。那我幹嗎不能寫得全面一點呢？因為如果連我這種水平的人，都能用3000個漢字完整地概括「大數據時代」，它就不配被稱為「時代」了。

所以，本文只寫了這個大時代的幾個小側面。

一、三條評論

識局的文章通常挺好看，但也不排除有時候評論更好看。比如7月13號（周四）的焦點文章底下，有幾條這樣畫風的評論：

這幾條評論當然跟文章的主題一毛錢關係都沒有。但它們深刻地揭示了一個奇特現象：小夥伴們看著同樣的文章，卻看著不同的廣告。

為什麼會這樣呢？一般來說，這有兩種可能：第一種，這些廣告是完全隨機的，而且不斷變化；第二種，微信平台啟用了「定向投放」功能，通過分析小夥伴們的關注點（想要什麼）、購物習慣（喜歡什麼）和在線支付能力（買得起什麼），來實現廣告投放的精確到人。

那，上面的情況到底是哪一種原因造成的呢？今天你問我，我只能說也許是第一種，但如果十年後再有人問我這個問題，我會斬釘截鐵地回答：是第二種。除非這十年間發生「外星人入侵導致地球科技發展進程中斷」之類的事件，否則一定是第二種原因導致了每位小夥伴看見的廣告都不一樣。

而這，就是傳說中的「大數據時代」。在這個時代，你在互聯網上的每一條搜索、每一次購物、每一篇分享、每一段評論，都是「數據資源」，只要商家用某種演算法把這些資源關聯起來，就知道你到底是寶馬的潛在客戶，還是京東商城的常客，又或只是個喜歡對財經新聞品頭論足的「路人」。

當然，我不太明白為什麼我本人看到的廣告是「一抹拾光：有沒有一個人，一想到，就濕了眼眶」，按理說最能讓我「濕眼眶」的東西應該是我的工資卡。

但我還是應該感謝這條廣告。畢竟如果它的內容不是「一抹拾光」而是「一輛保時捷」，我的眼眶就該濕透了。

很多人認為，這是時代的進步——比如商家就會說，我這是「精準投放鏈」啊，這樣做既節省成本，又有針對性，還不會騷擾那些對我不感興趣的消費者，多好。可是從另一個角度看，這也是「精準鄙視鏈」，因為「我不願騷擾你」的另一種說法就是「我不屑於騷擾你」，也就是「你連被我騷擾的資格都沒有」。

我並不是玻璃心，也知道玻璃心絕不會換來真誠的尊重，所以即使寶馬廠商真的「屏蔽」了我，我也不會傷感或憤怒。我只想藉此說明：女士們先生們，當你還在琢磨「大數據時代」究竟何時到來的時候，它其實已經來了。

二、一幅美景

隨著「大數據時代」的到來，很多人開始爭論：我們到底應該以什麼樣的心態迎接「大數據時代」？然而「大數據時代」本身並不關心這一點——你拉起橫幅敲起鑼鼓迎接也好，舉起大刀長矛向它頭上砍去也好，它都無所謂，根本不care你的態度。

而且你連「轉身走開」的權力都沒有。在這個世界上，只要有公司願意利用大數據做用戶分析、產品研發和營銷推廣，它就會比不願這樣做的公司更成功（當然，前提是市場是開放且公平競爭的），於是大家要麼擁抱「大數據」，要麼被「大數據」淘汰。具體到個人，邏輯也是一樣。

有人曾這樣描繪過十年後的生活場景：你家的空調知道你大概幾點到家，在你到家之前，它就會把室溫調節成讓你舒服的溫度；你的冰箱知道你喜歡吃什麼，一旦你愛吃的食物快被吃完，它就會自動下單，然後電商會派快遞機器人把食物送到你家門口。當你乘坐無人駕駛汽車回到家的時候，燈已點亮、洗澡水已燒好，廚房裡的食材至少也已經是半成品了。

很美，是嗎？這種基於你自身的「大數據」開發的人工智慧一向聽起來很美。

可是當你聽得多了，或許有一天會突然意識到，這個圖景中少了些什麼。是的，圖景中不再有保姆、售貨員、收銀員、快遞小哥和計程車司機的身影。

這不正是那些科幻小說和電影常常「危言聳聽」地提醒我們的事情嗎？有一位送快遞的朋友曾向我抱怨，自己受到了公司的「剝削」，但最近他的抱怨正在變成焦慮——或許再過幾年，公司就不會再「剝削」他了，他將失去「被剝削」的價值。

那他的生活會因此變得更好嗎？他的權利會得到更有效的保障嗎？我不知道。

「誰讓他不努力來著？」我彷彿聽見有人這樣說。可這並不僅僅是「努力」的問題，有太多東西是憑個人的力量無法改變的。比如上世紀70年代，美國明尼蘇達州立大學有三位學者提出了「知識的鴻溝」假說：

每個階層獲取知識的能力是不一樣的。信息越發達、知識越豐富，那些處於較高階層的人就越容易獲取更多的知識和技能，產生更多的創造力，從而鞏固自己的地位；可那些處在較低階層的人就沒這麼幸運了，他們與較高階層的人之間的鴻溝會越來越大，而且這種鴻溝會被「遺傳」給下一代。

截至目前，這玩意仍然是個「假說」，但它究竟是不是「假」說，大家自有感受。我倒覺得這跟「學區房」是同一類概念——我比我的同學更聰明、更勤奮，所以我能把孩子送進更好的學校，讓他接受更好的教育，這很公平啊！這都是我努力的結果好不好！

然而我的孩子和我同學的孩子，僅僅因為出生在不同的家庭，就不得不接受不同的教育，這一代人的「次生性平等」，帶來了下一代人的「原生性不平等」。「大數據」或許也會帶來這種問題。

經濟學家總是說，人類一直面臨「效率」與「公平」之間的抉擇，但在「大數據時代」之後，人類可能會宣稱自己實現了「公平」，卻在實際上頭也不回地選擇了「效率」。而這，還不是「大數據時代」最要緊的麻煩。

三、兩部影片

提起對「大數據」的運用，人們通常都覺得商家走在了政府前面。我當然也這樣認為，因為360瀏覽器早就知道「我喜歡的內容」，也可以很方便地保存我的常用網址和賬號、密碼，而我每次去提取公積金，都要重新提交一遍貸款合同複印件。事實上，他們完全可以把我的貸款合同掃描存檔，然後再把它跟我的身份證信息關聯起來，這樣下次我只要帶身份證去就行了。甚至，他們在技術上也完全能做到關聯我的銀行還貸記錄，而不必我每年提供銀行還款流水。

比銀行流水更讓人頭疼的大概是「無犯罪證明」。前幾年網上有條新聞，說某男子每次出差開房都會驚動當地公安，困惑了很久之後才發現，原來他的身份證號信息被錯錄為 「有吸毒前科者」，於是只要他的身份證出現在賓館，就會有警察找上門來。

這個新聞常通常都被當作笑話，但它至少說明，公民有沒有犯罪記錄，公安是知道的。那其他部門還讓公民開「無犯罪證明」幹什麼呢？那裡明明有現成的資料庫啊！可是當我意識到我能很方便地用支付寶買烤地瓜，想延長高鐵旅程卻必須用現金補票的時候，就見怪不怪了。

但是，這僅僅說明政府部門對「大數據」不重視，或者不願利用「大數據」改進服務嗎？也不是的。很多時候，政府之所以在數據利用上更加保守，甚至連個數據接入埠都不願開放，除了「部門保護主義」外，也有安全方面的考慮。

大家都知道，「讓數據說話」是「大數據時代」的最典型特徵，但很多人不知道的是，開放的「數據」背後，是不開放的「演算法」。比如在漫威影業的商業大片《美國隊長2：冬日戰士》里，提到過一種「索拉的演算法」，它是這樣嬸兒的：

這段話的意思翻譯過來就是：「九頭蛇」這個組織開發了一種演算法，它可以通過分析每個人在網上瀏覽信息、看視頻、聊天、投票甚至點贊等行為，來判斷每個人的三觀傾向，一旦它覺得這個人有比較大的可能性不願臣服於「九頭蛇」，就定義他/她為「威脅」，然後清除。

很可怕，是嗎？但也很現實。雖然到目前為止，人類還沒開發出這種演算法，但這只是個技術問題，而技術問題早晚都會被解決。所以，如果政府不能在技術上鎖死這些演算法（比如禁止這類演算法調用數據），就必須慎重對待公民的數據，不能隨隨便便向外界提供埠。歐洲那邊甚至提出了一個「數據被遺忘權」的概念，大意是人們有權讓自己上網產生的各種數據在一定時間后消失，以此保護自己的內心世界不被窺探。

然而這就太浪費了。要知道，數據是非常寶貴的資源，而「索拉的演算法」也能用來做好事——比如預防犯罪。

在阿湯哥主演的科幻電影《少數派報告》中，「犯罪」成了一種可以被預測的行為，於是警察完全在「犯罪」開始之前，就把它扼殺在搖籃里。在那部電影里，預測犯罪的是三個牛人，但現在，「大數據」完全可以做到這一點，而且做得更好——方法當然還是根據每個人在網上瀏覽信息、看視頻、聊天、投票甚至點贊等行為，來判斷他/她有沒有犯罪的可能，以及這種可能性有多大。

當然，這種「預防」能不能實現，最大的障礙不在於技術，而在於倫理——畢竟「先有罪，後有罰」是當代法律秩序的基石。如果我說，根據「大數據」分析判斷，你今晚有80%的概率會偷東西，所以今天下午就把你關進派出所，你會願意嗎？

從這個角度說，「大數據」是一種類似《九陰真經》的存在。所謂「水能載舟亦能覆舟」，作為一種「器物」，它本身說不上「好」還是「壞」，關鍵在利用它的人是「好人」還是「壞人」，用它做的是「好事」還是「壞事」。

因此，未來的「好壞」是不確定的。唯一可以確定的是，《九陰真經》既不排斥郭靖這種「好貨」，也不排斥歐陽鋒這種「孬貨」，它只排斥梁子翁、彭連虎一類的「蠢貨」；「大數據」既不拋棄「好人」，也不拋棄「壞人」，它只拋棄「蠢人」。

這話太難聽了。但它是不是真的，歷史會給出答案。

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