大數據及其他

大數據是當下大家熱議的話題。大數據的出現可以減少人們的信息成本。人們都有習慣，社會都有軌跡。人們都在一定的軌道上行走，社會的管理便始終有序。然而，筆者認為，大數據只是一種手段，而不是目標，就如同我們吃飯是為了活著，但活著絕不僅是為了吃飯。其實，大數據一直就有，只不過現在我們依托網絡，有了運用它的能力。但如果覺得我們可以依賴他，那我們將大錯特錯。大數據往往有滯后性，而人的變化是一種常態(tài)，因此大數據走到了歷史的前臺，我們可以信賴，但不能依賴。

大數據與社會管理大數據在社會管理中確實是一個很好的手段，它可以幫助我們及時發(fā)現一些社會端倪，將其控制在萌芽狀態(tài)。當然，我們也可以將其中一些有價值的信息整合使用，以減少人們的生產和生活成本。法國哲學家笛卡爾在 《談談方法》一文中談到：“身體是一臺神造的機器”，意指人們對外界環(huán)境自動作出思考與回應。量子世界似乎可以模仿人類世界。量子是電子、光子等微觀粒子的表現形式，量子的不確定性與人類世界相似。然而，大家都知道 “智子疑鄰”的故事，同樣的事情，同樣的行為方式，人們在看待自己家人與他人時，會作出截然不同的評價。即使對待親人，也有遠近親疏。這就是不確定性。大數據更多地針對的是他人，對于這種內外有別的不確定性判斷起來更加困難。要知道，人腦有近千億個神經元，構成一個至少有100萬億個突觸（連接點）的網絡，可以說是當下最復雜的建構。而每一個思想與意識的誕生，都是這個網絡中各種模塊、各種神經節(jié)點和神經遞質復合的結果。大數據無論運用什么樣的介質或算法，都無法精確地預測人類的變化。談一個傷感的話題。加拿大人費立鵬2002年測算，中國每年10萬人中有23.2人自殺，遠高于世界平均水平。如果將此比照世界衛(wèi)生組織2012年的數據，那么世界上每3個自殺者中，就有一個中國人。我們不對這些數據進行甄別，看看他的另一個觀點：“中國的暴力死亡中，87%都是自殺，4倍于他殺。人們?yōu)轭A防他殺投入了那么多社會資源，可是為預防自殺投入了多少？”假如，簡單來看大數據，社會管理的投入缺失有點失衡，但我們靜下心來，想一想。他殺之于自殺有嚴重的外溢效應，自殺 （狹義的來看）僅是自危，而他殺卻是人人自危。換一個支持大數據的話題，大數據可以捕捉到人們的消費習慣。人們總是難以抗拒滿眼的心儀商品，大數據已按照你的習慣進行了篩選。你省了逛商場的時間，商家也節(jié)約了宣傳的費用。從社會管理的角度看，大數據有用，但我們要區(qū)別對待。

大數據與法律大數據下，法律的社會效用可以達到精算，這樣對于法律的適用可以提前進行推演。看看當下，法律界爭論最多的幾個領域：未成年人犯罪、 “精神病”人犯罪等。我之所以將精神病加上引號，是因為有些精神病是間歇性的，正好在其犯罪的時候，精神病發(fā)作了。因此，此時他作為一個限制民事行為能力人，或者無民事行為能力人，可以免于或減輕處罰。這時，鑒定機構的一紙公文，很容易讓第二個人遭到傷害，以至于第三個人，第四個人。想想看，一些始終不負責任的人與一些間歇性不負責任的人長期游走在大街上，人們何以安居樂業(yè)？這時候大數據可以發(fā)揮作用，哪類型的精神疾病需要長期住院治療，哪類型的間歇性病人在什么時間又該犯病了。我想對精神病人最大的保護莫過于讓他 （她）盡早回到正常人的世界，而不僅僅是保持一個無認知的個體的存在。而病人在回到正常人中間前，再加上一道受害人 （或其家屬）的首肯，這樣精神病人犯病的幾率會大幅減少。再說說，少年犯罪。年滿14周歲，犯有搶劫、殺人幾類重罪的人是要入刑的。有些孩子是真不懂，有些則是揣著明白裝糊涂：己所不欲勿施于人。對方的痛苦你愿意接受嗎？這還不是重點?，F在有一個爭論，未滿14周歲犯有上述重罪是否需要入刑？當下的法律，從保護未成年人出發(fā)，要求監(jiān)護人加強訓誡，換個學校繼續(xù)學習。試想那個被傷害的家庭誰來保護，那些尚未遭到傷害的家庭又由誰來保護？現在，有人呼吁降低入刑年齡。我倒覺得，用用大數據也無妨。什么樣的類型需要采取什么樣的監(jiān)管，在這一點上當然應有被害人的話語權。

大數據與人工智能人和機器人的區(qū)別，就在于人腦的不可測性，而電腦則是在0與1間徘徊。大腦的意識源于模糊、混沌的中間態(tài)，而電腦卻是非此即彼的0和1。出發(fā)點不同，思維路徑不同，這就是兩者的本質區(qū)別。即使若干年后，量子計算機的出現可以解決出發(fā)點的問題，但思維的或然性問題依然是人類的一種獨特性存在。從這里講，人工智能只是截取了人類的部分慣性思維，背后復雜的思考過程很難模仿和再現。基因編輯、仿生工程以及無機生命，是下一步人工智能發(fā)展的方向。人工智能講的是讓機器的運行軌跡接近人們的思維或工作習慣。當然，這還是一個機器模仿人類的過程。然而，隨著時代的變遷，人類需要反過來向機器學習。屆時， “后人類”的時代將由此而生。機器人棋手阿爾法戰(zhàn)勝了人類，它本身就是一個大數據勝出的典型案例。正如1985年的《賽博格宣言》所說： “我們的機器生動得讓人不安，我們自己死氣沉沉得讓人恐懼?！蔽磥淼氖澜缡遣皇且粋€人與機器的共同體，即 “賽博格” （cyborg），很難說。因為，首先人與機器涇渭分明，其次人類不會放棄對世界的主導權。人們常說，歷史不能假設。因此，一系列的陰差陽錯，一系列的偶然，就構成了豐富的人生，就構成了精彩的歷史。福山預言： “當人類的智力和情感，可以向U盤一樣即插即用時，我們的人格的同一性，生活的統(tǒng)一性，乃至文化本身就都分崩離析?！钡览砗芎唵?，現在人類的程序是盲目編制的，無形中有許多Bug， “后人類”時代不再有那么多錯誤的幾率。人們不再犯錯了，世界將變得死氣沉沉。

大數據與未來尼克松在任期間，美國軟件行業(yè)的產值增加了兩倍，從15億美元增加到44億美元。技術在未來的發(fā)展中不僅影響著創(chuàng)造發(fā)明，也影響著技術階層和社會結構的變遷。廣泛分布的生產要素被集中到全球工廠中，這無疑就得益于大數據的使用與推廣。這里，講的是我們的未來與大數據，而不是大數據的未來。切記，別讓大數據 “忽悠了”我們。套用網絡上的一個例子，去電影院調研一部新片，發(fā)現有87%的觀眾是年輕人，于是斷言這是一部年輕人喜歡的影片。事實是不是這樣，不敢說。還要考慮影院的具體位置，是不是在大學城，還要考慮其它同期電影的狀況等等。大數據的存在是客觀的，這些大數據所反映的現實是不是客觀的則值得商榷。更有甚者，一些大數據的取得是對現實的 “背叛”。正如尼爾·博茲曼在 《技術壟斷》一書中所說： “他們的隱私更容易被強大的機構盜取。他們更容易被人追蹤搜尋、被人控制，更容易受到更多的審查，他們對有關自己的決策日益感到困惑不解；他們常常淪為被人操弄的數字客體；他們在泛濫成災的垃圾郵件里苦苦掙扎。他們容易成為廣告商和政治組織獵取的對象?！痹囅胍幌拢覀兊奈磥泶嬖谟谝粋€真與假的數據鏈中，需要我們有更多的智慧才能保證其前進的軌跡。