早在@@1980年@@，著名未来学家阿尔文@@·托夫勒在@@《第三次@@浪潮@@》一书中@@，就将大数据@@誉为@@“第三次@@浪潮@@的华彩乐章@@”。大数据@@为什么这么热@@？如何科学对待大数据@@@@？记者就此专访了@@中国社会科学院信息化研究中心秘书长姜奇平@@@@。
人类@@第三次@@创世纪工程旨在建设一个新维度@@
《中国社会科学报@@》：当前@@，“大数据@@”在业界和@@学界已成为@@“时尚@@”话题@@，人们认为@@“人类@@已进入大数据@@时代@@@@”，并赋予@@“大数据@@”之于经济社会发展的作用@@以@@“革命性意义@@@@”。在您看来什么是大数据@@@@？
姜奇平@@：我们不用工程师的语言@@，而从@@“人类@@”和@@“时代@@”这个角度@@，看看什么是大数据@@@@。我们今天@@所从事的大数据@@@@，只不过是人类@@第三次@@创世纪工程的一个片断@@。整个工程的@@“目的@@”，旨在建设一个新的维度@@，使@@“意义@@”投胎到世界@@的@@“数据体@@”上@@。为什么这么说@@？我们可以这样表达@@，人类@@曾投了@@三次@@胎@@。第一次@@投胎的胎体@@，我们称之为世界@@@@1。这是实体的世界@@@@，它以实体为中介存在@@。这个世界@@以功能和@@使@@用价值@@@@，承载人们生存的存在@@。第二次@@投胎的胎体@@，我们称之为世界@@@@2。这是价值的世界@@@@，它以货币为中介存在@@。这个世界@@将一切转化为等长的社会必要劳动时间@@，即我们平常所说的价值@@@@。人们衡量一切事物的尺度@@，就是它@@“有没有价值@@”。这个世界@@以价值承载人们发展的存在@@。第三次@@投胎的胎体@@，我们称之为世界@@@@3。这是意义@@的世界@@@@，它以网络为中介存在@@。这个世界@@以意义@@承载人们自我实现的存在@@，要在以往的实用@@、价值的基础上@@@@，追求认同@@。
世界@@2是一个时空标准化的世界@@@@，它无法准确呈现意义@@的存在@@。今天@@，人们发明人际网络@@、物联网@@，都是在给意义@@一个适合的呈现空间@@@@，使@@事物隐含的快乐或痛苦的潜在含义@@，在我们创造的每一份价值和@@使@@用价值@@中鲜明呈现出来@@。大数据@@就是@@“意义@@发现@@”。通过意义@@的发现@@，指导价值的取舍@@，让有意义@@的价值@@实现@@，让没有意义@@的价值@@湮灭@@。
世界@@3的诞生@@，并不意味着世界@@@@2和@@世界@@@@1的消失@@。世界@@3只是相当于世界@@@@2和@@世界@@@@1的照明系统@@。传统经济相当于一个摸黑@@干活的系统@@，所谓@@“摸黑@@”就是指人们不知生产的东西哪些最终有需求@@，哪些没有@@，为此@@需付出巨大的交易费用@@，来实现供求平衡@@。“智慧化@@”相当于提供一个照明系统@@，让传统货币经济与实体经济不再摸黑@@创造交换价值@@（世界@@2的价值@@）和@@使@@用价值@@（世界@@1的价值@@），通过大数据@@照亮意义@@@@，即洞察最终需求@@，只创造那些有意义@@的价值@@和@@使@@用价值@@@@。因此@@人们经常把@@智慧比喻成明灯@@。这是智慧化@@对于传统经济的意义@@@@。
从这个意义@@上@@说@@，大数据@@与传统经济并不是对立的关系@@，而是一个递进发展的关系@@。大数据@@的应用@@，本质上@@就是在世界@@@@2、世界@@1中寻找并呈现意义@@@@。[page]
大数据@@旨在实现@@“意义@@”的专业化@@
《中国社会科学报@@》：奥巴马政府将@@“大数据@@战略@@”上@@升为国家战略@@，甚至将大数据@@定义为@@“未来的新石油@@”。从当前@@及未来看@@，“大数据@@”究竟有什么用@@？
姜奇平@@：在这里就不介绍@@“大数据@@”细枝末节上@@的作用@@了@@@@，我仅谈谈大数据@@的根本作用@@@@，即实现@@“意义@@”的专业化@@。我先谈两个具体方面@@：
一是@@“意义@@赋值@@”系统的专业化@@@@。在大数据@@之前的世界@@@@，特别是工业世界@@@@，各种事务的功能系统@@、手段系统都是专业的@@，但一涉及意义@@@@，例如@@宗旨与目的@@@@，就变得十分业余@@。我们以智慧城市@@为例说明@@。从以人为本的角度看@@，智慧城市@@到底智慧不智慧@@，关键看它的@@“意义@@赋值@@”系统是否专业@@，有效还是无效@@。习近平总书记指出@@，人民对美好生活的向往@@，就是我们的奋斗目标@@。就等于说@@，人民才是意义@@的赋值者@@。离开人民群众@@，就没有意义@@@@；数据离开了@@意义@@@@，就没有智慧@@@@；没有智慧@@，建设的所谓@@智慧城市@@就一定是愚蠢城市@@，与民生实际相疏离@@。从这个意义@@上@@说@@，大数据@@对智慧城市@@建设的顶层作用@@@@，应该是把@@群众路线专业化@@，让人民群众满意不满意@@、幸福不幸福这类意义@@信息及时被洞察@@、被满足@@，从而使@@人民群众得到更良好的体验@@。
二是企业决策系统的智慧化@@@@。大数据@@之前的企业决策@@，一线员工没有决策能力@@，这是意义@@系统不专业的重要表现@@。用户需求这种决定企业生死的意义@@信号@@，不能在此时此地的分散条件下得到当下响应@@。大数据@@让决策这种意义@@处理系统发生根本变化@@，从后台决策向前端决策转移@@，从集中决策向分散决策转移@@，从价值决策向意义@@决策转移@@。
举例来说@@，人们对大数据@@@@决策容易有一种误解@@，以为就是数据大@@集中的决策@@。这是传统集中控制思维方式运用到分布式计算条件下常有的惯性@@。
海尔的决策模式强调@@“群龙无首@@”。因为如果调动起每个自主经营体的主动性@@，使@@人人成为自己的@@CEO，这些一线员工就会进行分散@@CEO式的决策@@，没必要事无巨细非得通过@@“龙首@@”来决策@@。为此@@，海尔用战略损益表等制度@@，进行战略性的价值@@管理@@，使@@每个员工在决策时可以按企业的战略利益来权衡当前@@的形势@@，达到比集中式决策更优越的决策效果@@，其最高境界就是企业无为而治@@。
事实上@@@@，大数据@@决策应是集中决策与分散决策的结合@@。共性的问题适合集中决策@@，个性的问题适合分散决策@@。而且@@，二者不一定是对立的关系@@。例如@@，一线员工的分散决策@@，也需要并且可以调用数据中心的分析资源和@@计算能力@@；数据中心的决策@@，也需要与员工本地数据@@，甚至客户本地数据进行锚定和@@关联@@。按美国@@最新的情境定价理论@@，在一对一的营销中@@，产品和@@服务定价这种最关键的决策@@，可能要依靠用户本地数据@@，如手机中数据的参与@@，通过与数据中心数据的即时匹配来完成@@。用户数据参与决策将成为分散化决策的一个趋势@@。
不能离开人这一主体@@来谈大数据@@@@
《中国社会科学报@@》：“大数据@@”作用@@的发挥@@，依赖于数据收集@@、数据提纯@@、数据判断等多重关键要素@@。但数据有时候也会骗人@@，有学者基于此提出@@，大数据@@“是一个过度包装的概念@@”，是个伪命题@@@@。对此您怎么看@@？
姜奇平@@：大数据@@当前@@确实存在包装过度的问题@@，主要表现在一些人把@@不是大数据@@的东西@@，都装到这个筐里@@，甚至夸大其作用@@@@，等等@@。但不能因此@@就把@@整个大数据@@说成是@@“伪命题@@”。
实质性的问题是@@，我们不能离开人这个主体@@来谈大数据@@@@。现在谈大数据@@@@，确实存在这样的倾向@@，而且@@这种倾向很普遍@@。例如@@，把@@“大数据@@”当作了@@@@“数据大@@”，这就确实接近@@“伪命题@@”了@@。因为离开了@@人这个参照系@@，很难判断数据是不是垃圾@@。
我认为@@，一些人看大数据@@的角度有问题@@。从数据这个角度@@解大数据@@@@，是客体的角度@@。仅从客体角度解大数据@@@@，缺点是难以聚焦@@，因为数据本身并没有告诉我们@@，它们的存在是为了@@什么@@。所以@@，我建议人们换一个角度@@，从主体@@的角度来看什么是大数据@@@@，也就是从大数据@@到底能解决人的什么问题这个角度@@@@，来看它是什么@@。这样看的结果@@，会发现大数据@@映射在主体@@上@@的是意义@@@@，是为了@@使@@人更好地获得智慧@@。对大数据@@@@来说@@，使@@人更能把@@握意义@@@@，就是智慧@@；干扰了@@人们把@@握意义@@@@，就是垃圾@@。
这个方向上@@的思考具有现实意义@@@@。许多专家都在提大数据@@的应用@@导向@@，就是在从客体供给导向@@，向主体@@需求导向转@@。不这样转@@，就成了@@为大数据@@而大数据@@@@，最后把@@要解决的问题丢了@@@@。这样的大数据@@@@，最后只会成为一地鸡毛@@、一堆碎片@@。更恶劣的是以搞大数据@@为名@@，其实是在为搞房地产@@、偷税漏税而服务@@，或者是套取@@、骗取国家有关资助@@，滥用纳税人的血汗钱@@。
我认为@@，“大数据@@”作用@@的发挥@@，不光有赖于数据收集@@、数据提纯@@、数据判断等多重技术要素@@，更关键的是应用@@，要同人联系起来@@，同解决人的问题联系起来@@。衡量大数据@@成效的标准@@，不应是@@TB这样的客体标准@@，不是创造了@@多少@@TB的数据@@，而应是利用这些数据@@，在满足人们需求方面创造了@@多少价值@@，有多大意义@@@@，这样的大数据@@@@才是@@“真命题@@”。[page]
规避大数据@@过度发展的风险@@
《中国社会科学报@@》：您认为@@“大数据@@”的负面@@作用@@有哪些@@？
姜奇平@@：“大数据@@”是中性的@@，谈一个中性东西的@@“负面@@”作用@@，需要补上@@这个问题省略的潜台词@@，才能让这个问题本身成立@@。
第一种可能@@，如果不能正确利用大数据@@@@，会产生什么负面@@作用@@@@？我认为@@，如果离开主体@@@@，离开人们的需求@@、应用搞大数据@@@@，会造出许多数据垃圾@@，不仅不会让人的脑子变得更清楚@@，反而会加大决策成本@@，让人们迷失在过多的数据@@中@@，找不到所要的答案@@。
为了@@规避为大数据@@而大数据@@的风险@@，第一要强调以人为本@@。搞大数据@@的根本目的@@就是要提高人的洞察能力@@，使@@人变得更加智慧@@，至于发展技术@@、产业等次@@一级的目的@@@@，是由此派生的@@。第二要强调应用导向@@。对大数据@@@@，要抓应用促发展@@，以最终用户需求为导向@@，让大数据@@产生实效@@。要克服长官意志@@，让市场发挥配置大数据@@资源的基础作用@@@@。要避免只是从投入@@、供给角度片面发展大数据@@@@，最后弄出一些没有市场需要的政绩工程@@。
第二种可能@@，在大数据@@本身没问题的情况下@@，把@@大数据@@摆在不恰当的位置@@，或加以夸大@@，会产生什么负面@@作用@@@@？对此我认为@@@@，大数据@@在功能@@、价值和@@意义@@这一串价值链中@@，更多@@定位在意义@@上@@@@。意义@@要以功能和@@价值为基础@@，如果脱离了@@功能@@、价值而片面强调意义@@@@，负面@@作用@@是对整体产生虚化作用@@@@，也就是让事情不实在@@。
《中国社会科学报@@》：从中观上@@看@@，大数据@@产业的比重是不是越大越好@@？如何规避大数据@@发展不足或是过度发展的风险@@？
姜奇平@@：大数据@@产业比重不见得越大越好@@。它与产品制造业@@@@、服务业的比重应恰当@@。比重过高@@，就会出虚火@@。大数据@@作为产业@@，恐怕与经济的服务化程度有关@@，对农业@@、制造业@@、服务业等经济的服务化越发展@@，对差异化和@@质量提升的要求就会越高@@，对大数据@@@@的需求就会越高@@，大数据@@的产业链就会展开得越充分@@。而经济的服务化@@，也不应是@@人为决定的@@。一般在人均收入@@5000美元之后@@，出于对生活质量的追求@@，人们可能越来越多地把@@钱花在服务上@@@@。
为了@@规避大数据@@发展不足或过度发展的风险@@，需要的可能恰恰不是产业政策干预@@，而是要进一步发挥市场作用@@@@。美国@@《连线@@》杂志联合创始人凯文@@·凯利认为@@，未来人们会在个人信息保护与个性化服务需要之间达成均衡@@。对个性化的赋值越高@@，越倾向于开放个人数据@@，供服务者量身定制@@；相反@@，越不重视个性化@@（如只顾温饱@@），越倾向于保守个人数据@@，让服务者不了@@解自己@@。大数据@@的发达程度@@，显然与此机制有关@@。就中国现实情况来说@@，现在恐怕不是个性化供给能力过剩@@、服务水平过了@@@@，而是现有产业政策让同质化的中国制造产能过剩太突出了@@@@。因此@@，虽然从局部和@@短期看@@，一些地方发展大数据@@可能有点热@@，但整体上@@大数据@@发展还是不足的@@。
