2019-08-07 13:17

这个世界正变得更加真实,还是更多偏见?

造就第444位讲者:车品觉(香港科学园董事、红杉资本中国基金专家合伙人)

封面:视觉中国


我们正从一个低信息的时代,走进一个高信息时代。


低信息时代,我们看到的东西其实充满了偏见和未知,比如在没有谷歌地图、百度地图之前,我们并不知道今天是否会堵车,交通状况到底如何。


我们拥有了前所未有的深度学习算法,也拥有前所未有的数据。


当我们把数据连接起来之后,我们看到的世界,与以前完全不同。那是一个以往并没有感知到的,比较客观的真实世界。


在高信息的时代,我们可以还原一个真实、客观的世界,可以对自己、企业、城市做出一个更好的一个预判。


但现实与理想总有差距,我们发现,在实际解决某个问题的时候,我们所拥有的数据是远远不够的。


每天每个企业里面收集了大量的数据回来,其中有很多是垃圾数据,并不能使用。



一面是庞大的数据在每天产生,一面是数据严重不够使用,为什么会出现这种两极化情况呢?


过去在做数据的时候,我们有两套打法,其中一种打法是,从问题出发去找足够的数据来解决问题。比如淘宝要设计一个推荐引擎,最好的方法是同时拿到淘宝和天猫的数据,只有这样才能达到很好的效果。


所以解决问题的逻辑是:因为需要做推荐引擎,所以我要打通数据,要有一个把数据汇总的方法或者架构。这是以“用”作为前提,打通数据、汇聚数据,即从问题出发看数据。


当数据量足够的时候,我们也可以反过来看。比如我们发现,在淘宝里面居然有人在11月买夏天的衣服。我们看了数据之后才发现,这些人其实在三四线城市里做小批发的,他们并不是纯C端的人。所以,当你没有这么大量的数据的时候,你是没有办法去还原客观事实的。



所以汇—通—用,到用—通—汇,这种两种打法所需要的数据架构是不一样的。


当问题很清楚,数据很中心化时,数据量越大,我们对一个东西的判断的精准度会越高。


反过来说,问题是很清晰的,但是数据很离散的时候,我们治理数据的成本就会升高,把碎片化的数据组织在一起,这个成本比产出的价值可能更贵。



今天,我们已经进入了一个数字化的社会。目前,全世界有77亿人口,其中66%在使用移动手机,有56%是互联网的用户,社交媒体、移动社交的用户也几近过半。线上购物、线上视频、音乐,几乎每个人都用过此类应用,可以说,在这个地球上有一半的人生活在数字化的世界里。



我们回顾这十几年整个大数据的进程,可以分为几个阶段——


2009年,我们开始听见大数据这个词;2013年、2014年,这是数据的蛮荒的年代,很多大数据产生并被企业使用,甚至从来没有用过数据的企业,开始会使用大数据并从中得到价值;2017年、2018年,我们已经开始认知数据安全这一问题,我们意识到,如果要整个数据行业、数据科学的可持续发展的话,我们必须要有更好的监管。


2012年,十二五国家的战略里面,已经开始对整个人工智能、大数据产业给予一些指导方针。


一直到2015年,几乎已经形成了一个中国大数据的顶层架构。


我们可以很明确地认识到,在整个智能+时代到底可以做什么。直到此时,智能手机的渗透率已经非常高,同样还有5G网络和云计算。



未来我们需要做些什么?


我们发现有一个领域是缺位的——开源技术生态,国内与美国相比,还差得很远。而开源技术生态的缺位,使得我们无法出现类似Hadoop 、Spark等等可以影响到数据科学与人工智能的平台。


另一个值得关注的缺位是数据的监管


很多互联网的图片被拿去做深度学习,里面也许会有一张你的照片,但是你并不知道你的照片被人用了,你连没有反对的机会都没有。当无人汽车遇到突发状况的时候,如何处理,决策权也不在你。


如果说这些离生活太遥远,那么下面的案例就与我们息息相关。


第一是排序系统。当你在查找某项信息的时候,为什么你需要的没有排在前面,反而是与它不相关的会排得更高呢?


第二是推荐系统。为什么一些人会被推荐到某家公司面试,而另一些人却不在里面?其实这种算法每天都在帮助你获得更好的工作,或者是让你没有办法获得某种工作。


第三,协同过滤。为什么上个月忘了交电话费,突然之间你的某某指数就变低了?之后连贷款的能力也变小了呢?这些其实是我们无法控制的,却与我们未来的生活息息相关。


某种角度上来说,人工智能和大数据其实充满了傲慢,充满了偏见。一方面它还原了一个更真实的世界,另一方面,它又导致了一个更加“偏见”的世界。我们在未来要不要像这个人一样拿把伞,让这些东西不会伤害我们就足够呢?


也许我们今天没有答案,但是我们已经看到了一些好的方面,有的公司已经推出这样的广告(这也许是最微妙而美好的状态)——



Your phone knows a lot about you, but we don’t.

你的手机知道很多关于你的数据,但我们不知道。

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