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2021-01-29
大数据(Big-Data)与时代未来
导语

MIT(麻省理工学院)教授泰格马克曾经描述过一个超级智能“越狱”的烧脑剧情,他用了一个形象的比喻来形容被人类控制的超级智能:就好像世界上所有五岁以上的人都死了,只留下你(超级智能)一个,你被一群幼儿园的...

MIT(麻省理工学院)教授泰格马克曾经描述过一个超级智能“越狱”的烧脑剧情,他用了一个形象的比喻来形容被人类控制的超级智能:就好像世界上所有五岁以上的人都死了,只留下你(超级智能)一个,你被一群幼儿园的孩子所禁锢,虽然他们仍然希望你能帮助他们重建家园。

 

但现在还不是担心机器何时或者是否会发展出AGI(超级人工智能)的时候,因为技术的变化还没有人能够做出准确的预期。相反,恰如DeepMind的创始人所说,我们不应该担心AI夺走人类的工作或者替代人类,我们应该担心的是AI十分重要,未来没有AI会怎么办?

 

而这句话在企业中的表现则是,AI的应用到底是会促进更多的中心化,还是去中心化

 

一方面,从人类发展的历史上来看,科技的不断发展一直在不断推动人类的活动变得更加集中,从分散的部落、到中央集权就是一个逐渐中心化的趋势。AI作为最新的通用技术,也一定会进一步推动中心化的趋势,AI让集中处理庞大的数据变得更容易、更便宜、更高效,也更能不断提升AI的智能,因为数据越多,机器学习的处理能力就越强大。但是另一方面,因为通讯的成本大大降低,普通人获取信息的成本大大降低,AI的发展也让每个人可以获取的知识足够多足够丰富,每个人有更强的判断力,每个人都可以被赋能。而当每个普通人能做出更好的决策的时候,他们的动力、灵活度和创新能力也最足。

 

无论是政府、企业还是社会组织,如果抽象分析下来,都是一种信息处理系统,AI带来的改变到底会促进信息系统更中心化,还是更分布式,将是AI给未来经济社会发展带来的最大变数


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大数据和人工智能催生了大的高科技平台企业,现在美国的谷歌、脸书、亚马逊、苹果和微软,加上中国的阿里与腾讯,雄踞全球十大市值最大企业的七席,每一个都富可敌国,每一个都拥有海量的数据,恰如本文开头提到的《经济学人》封面所呈现的,这些公司是镀金时代的“新石油大亨”。

 

AI带来的中心化与分布式的辩论,放在企业发展的语境去讨论,就变成了对于七巨头和他们身后第二梯队的IT巨无霸们而言,AI的发展会加速它们的成长,从而让它们更加稳固自己的寡头地位,还是会让挑战巨头的颠覆力量此起彼伏,让创新得以不断持续

 

目前看来,天平正在朝向巨头的一方。巨头IT平台企业已经构建了他们的版图,并且在自己核心业务周围构建了“杀戮地带”,瓜分天下的野心昭彰。不过如果AI技术领域能有所突破,比如在“已知的未知”领域,利用小数据样本就能培养出有效的AI,让大平台的大数据优势不再那么明显,未来的天平仍然可能转向分布式

 

巨头的成长也形成了一套商业模式,值得注意。吴修铭在《注意力商人》(TheAttentionMerchants)中就曾经描述,巨头之所以能够为大众提供大量免费服务,是因为注意力经济的商业模式,巨头吸引到的用户眼球可以换取可观的广告费用,谷歌和脸书两家企业几乎瓜分了美国在线广告市场。AI的发展,让注意力经济快速迭代,相比眼球的商业价值,巨头所掌握的用户行为信息数据变得更重要也更值钱

 

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但是,这里也潜伏着未来人类的巨大风险。工业时代,人类劳动的异化,是担心人类成为流水线上的螺丝钉,重复着简单枯燥的劳动。数字经济时代,人类的“物化”却有两点值得警惕,要么AI取代人类的工作,劳动者变得无关紧要;要么人类成为消费场域里的产品,就好像被驯化的奶牛一样,不断产出消费数据,供IT巨头们分析。两种结局,都无法充分挖掘人类的潜力,这是最大的危险。

 

当今时代,人需要培养三方面技能——与人沟通互动的技能和社交的能力;保持创造力,能够找到有效解决方案的能力;以及应对环境中不确定性的技能。

 

也许,未来终身学习将变得更加重要,虽然AI不只是会消灭旧工作,同时也会创造出新工作,企业也会有新的营销环境,未来新工作被改变、替代、重塑的速度和频次也会更高,所以每个人都需要做好在未来重新选择工作的可能,重新塑造自己的技能,而这种重塑将不止一次。

 

终身学习不仅需要保持好奇心、乐观的态度,还有不断接受和挑战新知的毅力,这或许是未来人与机器最大的区别。



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