数据资本时代来临，必须知道的未来趋势

编者按：融资越来越难，未来的企业将何去何从？“大数据之父”、数据时代的顶级预言家维克托·迈尔-舍恩伯格，带来了他关于大数据、市场的新观点和新预言——“数据资本时代”即将来临。

本文主要内容来自大数据之父维克托 · 迈尔 · 舍恩伯格预言未来数据新作《数据资本时代》一书。(来源：腾讯新闻)

在法国， BlaBlaCar是一家法国拼车公司，运营模式与滴滴类似。可是，它能够比滴滴更人性化，允许乘客和司机一起从多个维度进行配对，甚至包括他们自己报告的健谈程度——从 Bla（“看窗外风景，匆匆掠过”），到 BlaBlaBla（“聊起来没完没了”），不一而足。因此，用户可以更好地搜索并识别出自己的最佳配对。现在，BlaBlaCar在 20 多个国家已经拥有超过4000万名会员。
科技公司的最大优势不在于价格，而是其掌握的细分市场的大量数据、先进的算法和最优匹配服务。在数据处理能力和网络技术日新月异的当下，如果公司只依靠价格优势就想取胜的策略，已明显变得不合时宜。
百万级畅销书《大数据时代》的作者舍恩伯格，在他的新书《数据资本时代》中指出，在海量数据市场上，数据的价值将全面赶超货币，数据将是未来市场的基础。
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未来市场什么样？
要想知道未来市场的模样，首先，搞懂何为市场？舍恩伯格将市场看作促进人类合作的一种重要机制：“在帮助人类进行大规模合作方面，市场和公司这两种机制至关重要。”
市场机制有哪些特点？简单来讲，就是分散决策和交易。全世界每年都会进行价值超过100万亿美元的交易，导致人类市场上充斥着大量信息。但是，认知科学告诉我们，人脑，除了在视觉模式识别上，其实并不擅长处理大量的信息。人类只能够在同一时间内处理大约6个不同的信息，甚至不足以应对3种不同产品的3个特性的对比与比较。比如，假设与苹果相比，我们更喜欢香蕉，但同时我们更喜欢有机水果，而不是传统水果，更喜欢成熟的水果而不是青绿的水果，那么在青绿的传统香蕉和成熟的有机苹果之间，我们做出快速选择就会更困难。
于是，人类选择了利用金钱，把关于个人偏好的信息浓缩为价格。金钱使我们能够把苹果和橙子、咖啡杯和茶杯进行比较。有个问题：将信息浓缩成单一数字之后，我们反而更容易受到一些偏见的影响。
如今，数据本体和标注、个人偏好匹配算法、机器学习系统三大关键科技的进步，让我们可以抛开金钱和价格的限制，敞开怀抱迎接海量数据市场了。
舍恩伯格认为，市场重塑的所有必要因素都已就位。数据本体的改进帮助我们从大量的数据流中提取出有价值的数据，并对其进行多维度分类。匹配算法的进步使我们能够在市场中找到并选择最佳交易伙伴。机器学习系统通过观察，可以识别出个人偏好，并能赋予偏好的权重。作为可信任的助手，当我们做出有偏颇的决策时，系统也会提醒，并在做出选择时给提出建议和决策。
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海量数据涌来，
我们如何寻找爱情？
在互联网时代的来临，交友网站一炮而红。登录网站，各色人等的信息充斥眼前，面对如此多的选择，找到适合自己的另一半，太累人了。
面对这种局面，以往的交友网站通过问卷调查来梳理个人信息，但虽然此举可以为用户提供多维信息流，但是结果遭遇惨败。参与者花费几个小时的时间来回答问题，但是最终的匹配结果只比在爱情超市里好那么一点儿。怎么办？
现在，有一种可行的解决办法：借助机器学习系统，提高未来的约会服务。机器学习系统帮助从视频、照片、语音，甚至是可穿戴跟踪设备中，推断出必要的相关数据。当我们与喜欢的人互动时，我们微笑、脸红，甚至心跳都会被机器记录。如果一个系统不用费力就可以收集到用户的个人偏好数据，并将这些信息和适当的匹配算法结合起来，成功的匹配就会大量增加。
舍恩伯格认为，下一代的交友市场将会更加成熟和高效，尽管它可能不像上一代的市场那么令人兴奋。我们已经拥有了重塑在线交友市场所需要的技术与技能，现在要做的就是将它们组合在一起。
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当数据资本涌向公司，
我们怎样经营？
素有“万货商店”之称的亚马逊的CEO贝佐斯，他对公司的任何细节都会关注，与其它公司相比，亚马逊在工作满意度方面的排名低得可怕。公司员工们都在抱怨公司对员工的要求。
2015年，《纽约时报》的一个长达 50 页的调查报告指出，“如果你是一个优秀的亚马逊人，你就得做所谓的‘亚马逊机器人’。”一名员工告诉《纽约时报》的记者，最优秀的“亚马逊机器人”声称，为了仔细研究数据，并回答所有关于信息应该如何影响决策的问题，他们每周工作100个小时。而公司业绩最差的10%的人，就会被警告或者被解雇。
舍恩伯格认为，要应对市场的复兴，公司可以在两种战略之间做出选择：实现决策自动化与重新安排公司的组织（决策）结构。这两种选择都会打破公司的集中控制，除此之外，作者认为，公司希望通过吸收海量数据市场的一些关键特性，与海量数据市场竞争，这真是具有讽刺意味的一件事，还有另一件具有讽刺意味的事情：当公司为了拯救自己而从海量数据市场吸收各种元素时，大量的数据流将被捕获，而这反过来又会推动公司对决策自动化的重新尝试。
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当单人公司渐行渐近，
我们如何自立？
上述公司的转型，会对人类工作产生重大影响：第一，公司会拥有其运转所需的大部分资源，而且还会雇用人类，但是公司的管理和运行主要由机器操作完成；第二，公司最终可能会发展成为一个单人公司。无论做何种选择，未来，公司都不会雇用很多人来协调运营，至少不能与现有公司的规模相比。
《数据资本时代》中提出，机器学习系统具有局限性，它所能取代的工作是那些低层级的、常规的，由专业人员驱动的、与公司的其他部门几乎没有相互依赖关系的管理和决策工作；而拥有T形技能的人，一定不会被取代。
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当银行面临倒闭，
存钱养老还有意义吗？
海量数据市场会使货币贬值，而投资者将会为此买单。尤其对于工薪阶层来说，他们为了有钱养老而存钱和投资。而现在他们却要面临货币贬值的威胁，手中的财富因为数据更多而变少了。尤其对于那些还有 10 年左右就要退休的人来说，他们只能依赖坚实可靠的资本回报，这些投资者可能最终会成为最受打击的一代，金融资本对他们夸下海口，但它自己突然消亡了。
未来我们如何养老？舍恩伯格在书里指出，数字投资顾问将帮助投资者找到更符合投资需求的匹配机会，今后的投资建议可能来自机器而不是人。仅需一部手机，就可以得到专业的投资建议。
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人类会是数据资本时代的恐龙吗？
在一个机器学习系统越来越多的世界里，还有什么是需要我们人类来做的呢？我们会是数据时代的恐龙吗？会被推翻吗？是否有一天我们会发现，自己被圈定在一个保护区里，供那些发号施令的机器取乐？
与当下一些论断，诸如“人类自由会被大数据算法推翻”不同，大数据领域权威专家舍恩伯格在《数据资本时代》中阐明，即使在海量数据时代，如果人类愿意，我们将会继续引领世界。我们将会选择是否选择。
舍恩伯格提醒我们，海量数据市场是一个令人惊喜的选择工具，它将帮助我们做出更好的选择。但是，以安全、简单、连贯或者利润最大化的名义放弃个人选择的自由，对于人类而言，将会是一个可怕的损失——远远超过它所造成的经济效率低下的问题。它将侵蚀并抛弃每一个自由社会的核心原则。