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。