大數(shù)據(jù)時代，如何避免陷入“算法崇拜”？

"數(shù)據(jù)"在今天從來沒有如此被廣泛關(guān)注，以往我們毫不在意地填寫手機號碼等信息，如今卻變得謹慎起來，原因是怕自己的隱私泄露，一個手機號碼可以關(guān)聯(lián)到自己諸多的數(shù)據(jù)。但現(xiàn)實當中，一方面大眾對數(shù)據(jù)被過度使用而煩惱，但另一方面我們可能陷入了"算法崇拜"之中，而算法就是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的技術(shù)原理。

比如我們一早起來會打開墨跡天氣，看看今天的天氣怎么樣，APP會提醒穿什么衣服?要不要帶傘?出門的時候，會打開百度或者高德地圖，看看上班路上堵不堵?今天是否限行?等等，這些行為已經(jīng)成為了一種生活的習(xí)慣。

從技術(shù)的角度來講，上述行為實際是APP內(nèi)核的算法導(dǎo)致的，是一種輕度的"算法依賴"，對大眾而言，并沒有算法的概念，頂多是"APP依賴"或者"數(shù)字化生活的依賴"，但如果過度地依賴算法為我們的生活、工作做決策時，你可能就陷入了"算法崇拜"，從心理上可以理解為"技術(shù)迷信"的非理性行為，而后果則是被算法左右你的內(nèi)心而迷失方向。

01、大數(shù)據(jù)與算法

要防止陷入"算法崇拜"，還需從源頭上了解算法的前世今生，而算法是和數(shù)據(jù)緊密聯(lián)系，算法源于大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和沉淀，為了讓數(shù)據(jù)具備可追溯和可歸納，同時讓數(shù)據(jù)具備商業(yè)化價值，各種各樣的算法產(chǎn)生了。

舉個例子，墨跡天氣APP是較早的提供天氣實時服務(wù)的手機應(yīng)用，它的技術(shù)原理是通過對接公共開放的天氣數(shù)據(jù)接口(技術(shù)上叫API接口)，獲得海量的、實時的天氣數(shù)據(jù)，獲得的原始數(shù)據(jù)只是各種有關(guān)天氣的參數(shù)，普通人根本看不懂，怎么讓大眾都能直觀的看明白呢?

于是產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計出APP呈現(xiàn)出來的視覺效果和產(chǎn)品的實現(xiàn)邏輯，而JAVA工程師開發(fā)出整個APP的系統(tǒng)后臺供數(shù)據(jù)導(dǎo)入，關(guān)鍵的原始天氣數(shù)據(jù)則由算法工程師根據(jù)產(chǎn)品模型進行邏輯演算，最終呈現(xiàn)出來就是我們看到的APP界面。

再深入理解一下這個案例，比如我們看到墨跡天氣APP今天顯示溫度是20度，下雨，于是算法工程師會把類似溫度、下雨量等數(shù)據(jù)綜合分析，然后再提取與這個溫度適配的穿衣出行的常規(guī)數(shù)據(jù)，比如天氣是下雨的20度，會提醒你穿秋衣并且?guī)悖幌掠甑?0度，則會提醒你穿秋衣和利于出行游玩。

更厲害的算法還會進行深度計算，除了利于出行游玩，還會推薦周邊哪些地方適合游玩等信息，這就需要APP除了對接天氣數(shù)據(jù)，還需要對接生活、出行和旅游景點等數(shù)據(jù)。

通過上述案例，我們看到一款優(yōu)質(zhì)APP算法的復(fù)雜性，也正是因為算法的復(fù)雜程度，包括獲取各種數(shù)據(jù)的渠道和難度不一，結(jié)果是建立了一定的技術(shù)壁壘，同時，技術(shù)其實都是通用的，關(guān)鍵是數(shù)據(jù)壁壘讓競爭對手無法超越，從而產(chǎn)生了"信任壟斷"效應(yīng)，由此逐步在用戶心目中建立了信任感而引發(fā)"算法崇拜"，這點我們在下節(jié)詳述。

對于技術(shù)，我們一貫的觀點是技術(shù)的就是人文的，技術(shù)終歸是為人性服務(wù)，大數(shù)據(jù)和算法也不例外，脫離了人性的技術(shù)，也就無所謂應(yīng)用和商業(yè)價值。

既然算法是源于數(shù)據(jù)，我們先看一下數(shù)據(jù)到底是什么?根據(jù)科技作家，原阿里副總裁涂子沛老師在《大數(shù)據(jù)》中非技術(shù)語言的描述：

數(shù)據(jù)分為兩種，一種是小數(shù)據(jù)，就是像氣溫、面積、大小等源于測量的數(shù)據(jù)，或者一般性統(tǒng)計，如人口多少、土地面積多少這些常規(guī)的數(shù)據(jù);另一種就是大數(shù)據(jù)，源于記錄的行為，也就是基于有信息背景的數(shù)據(jù)，有規(guī)律可循、有行為痕跡可循。過往的大數(shù)據(jù)通過各種行為的記錄，今天則是產(chǎn)生于無處不在的傳感器和微處理器。

海量的數(shù)據(jù)無論是小數(shù)據(jù)還是大數(shù)據(jù)，首先是一個沉淀的過程，當我們需要數(shù)據(jù)時，會從一個個數(shù)據(jù)倉庫中提取數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，這個過程把不需要的數(shù)據(jù)過濾掉，留下對自己有價值的數(shù)據(jù)，最后進行數(shù)據(jù)分析和演算，而分析和演算就是通過算法來實現(xiàn)。

目前，我們通過算法主要演繹四種數(shù)據(jù)，分別是：

1. 行為數(shù)據(jù)：也就是我們生活和工作的各種行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。如餐廳消費、坐地鐵打車等;
2. 狀態(tài)數(shù)據(jù)：即某個事物或生物的固有狀態(tài)數(shù)據(jù)。如臺風(fēng)參數(shù)、森林綠化指標、人體狀態(tài)等;
3. 社交數(shù)據(jù)：我們通過微博、微信、抖音等社交媒體產(chǎn)生的登陸、時間、評論、分享等行為數(shù)據(jù);
4. 工業(yè)數(shù)據(jù)：生產(chǎn)、設(shè)計和制造過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這是工業(yè)智能化的基礎(chǔ)。

而算法就是基本基于以上四種數(shù)據(jù)進行各種分析、演繹和模型輸出，最終呈現(xiàn)出我們看到的各種應(yīng)用，包括人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，也是基于算法來實現(xiàn)。比如搜索引擎的推薦算法、地圖應(yīng)用的導(dǎo)航算法、外賣APP的排名算法、音樂APP的偏好算法等等。

正是大數(shù)據(jù)的龐大和算法的復(fù)雜，導(dǎo)致的數(shù)據(jù)壁壘使得算法呈現(xiàn)神秘感，而從古開始，人們對未知領(lǐng)域力量的感知會油然而生一種莫名的信仰和崇拜，就如對神秘的太空一般。

02、崇拜和權(quán)威

就如近代歐洲歷史上，科學(xué)的發(fā)展與宗教產(chǎn)生了激烈的對立，數(shù)據(jù)算法也在挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的認知，過去人們要了解天氣的變化趨勢，往往憑借經(jīng)驗看天做判斷，過去看病也是遵循傳統(tǒng)的望聞問切，但今天，這些傳統(tǒng)的經(jīng)驗正在遭受數(shù)據(jù)算法的挑戰(zhàn)。

我們看天氣通過手機的算法推送，甚至一些常見的病狀都通過搜索引擎搜索解決辦法，另外，像音樂CD這樣的傳統(tǒng)聽歌方式正成為小部分音樂極客的愛好，大眾則享受網(wǎng)易云音樂、QQ音樂等的智能推薦，過去的車載導(dǎo)航已經(jīng)沒有市場，百度地圖和高德地圖可以解決一切導(dǎo)航問題。

這是科技發(fā)展，數(shù)據(jù)算法給我們帶來的便捷，我們樂于享受這樣免費的服務(wù)，但如果完全依賴于算法，也會導(dǎo)致你意想不到的后果。

比如前幾年有新聞稱某位司機遵循手機導(dǎo)航而找不到方向，另外，有的公司在管理過程中過于遵循數(shù)據(jù)結(jié)果而忽視人性化管理導(dǎo)致的團隊離職，甚至連為剛出生的孩子取名，也會到網(wǎng)上輸入備選的姓名查詢一下分數(shù)多少。

為什么會這樣?因為我們相信數(shù)據(jù)算法的權(quán)威性高于人為的判斷。而崇拜的產(chǎn)生就是基于對權(quán)威性的認可。

什么是權(quán)威性?我們經(jīng)常聽到類似于"權(quán)威解讀"、"某某領(lǐng)域權(quán)威專家"、"擁有某某權(quán)威技術(shù)"的說法。

百科對權(quán)威有五個解釋：

一指權(quán)力和威勢;二是使人信從的力量和威望;三是統(tǒng)治和威懾;四是在某個范圍里最有地位的人或事物;五是對權(quán)力的一種自愿的服從和權(quán)力。

那么從本文分析的角度看，所謂"算法崇拜"可以解釋為：基于數(shù)據(jù)算法擁有讓人信從的力量，從而產(chǎn)生權(quán)威感，讓人自愿地信服而排斥其它影響判斷的因素。比如我們在開車時，相信導(dǎo)航APP的程度會高于相信司機和旁人的經(jīng)驗。在點外賣時，相信餓了么的推薦排名會甚于同事的建議等等。

對數(shù)據(jù)算法產(chǎn)生權(quán)威感和崇拜，我們分析來自于以下三個因素：

1. 認知迷惘。對某個領(lǐng)域存在認知的困難和迷惘，而恰恰數(shù)據(jù)算法解決了這個問題導(dǎo)致的信任。比如我無法判斷天氣和某個陌生城市的路線，但某個天氣或地圖APP幫我解決了這些問題。
2. 數(shù)據(jù)處理難度。能人為判斷數(shù)據(jù)的處理難度而自身無法解決，但數(shù)據(jù)算法輕易地解決掉導(dǎo)致的信任。比如AlphaGo能憑借超強算法打敗人類冠軍，而自己無法做到這點。

• 人性固有的惰性。技術(shù)的發(fā)展讓人變懶已經(jīng)成為一種公認的事實，當數(shù)據(jù)算法能解決的事情，我們往往不會人為地去干擾，就如以前我們會自己打掃房間，但基于智能算法的掃地機問世后，通過對房間數(shù)據(jù)的計算可以智能地清掃指定的區(qū)域，從而取代了人工打掃，這是一種進步還是倒退?

對于數(shù)據(jù)算法的崇拜，我們始終認為并不是算法而是人為導(dǎo)致，我們并不否認算法的發(fā)展，適度崇拜而非迷信和過度信任，也許是我們的好選擇。

03、理性與回歸

無論數(shù)據(jù)算法如何的智能，面對技術(shù)的發(fā)展，我們還需回歸到理性中來，執(zhí)著于某個權(quán)威，我們可能會失去看問題的多元視角。

比如做市場決策，盡管數(shù)據(jù)算法提供了諸多可供參考的依據(jù)，但消費者的內(nèi)心是算法無法顧及的，我們還需要輔之以大量的潛在用戶的真實感受，地圖APP很強大，我們也要兼顧自己的感官和向當?shù)厝肆私鈱嶋H的路況。

避免陷入過度的"算法崇拜"，最重要的是避免過度，過度崇拜就是迷信，迷信的結(jié)果不僅僅是失去多元視角，更可怕的是迷失自我，失去應(yīng)有的理性判斷。

所以，基于上文的討論，我們提供以下的參考以避免過度地沉迷于數(shù)據(jù)算法：

1. 多方視角很重要。相信數(shù)據(jù)算法，但不要依賴于單一的數(shù)據(jù)結(jié)果，有的科學(xué)家論證一個結(jié)論時，往往會用大量的第三方數(shù)據(jù)作為輔證，這就是多方視角，對于特定領(lǐng)域的同一結(jié)果，往往會有不同的數(shù)據(jù)算法，會導(dǎo)致結(jié)果不一，這就需要我們采用多方視角相互比對才能得出正確的結(jié)論。
2. 必要的人為干擾。對于數(shù)據(jù)算法得出的結(jié)論，或者本身參與數(shù)據(jù)算法，可以根據(jù)情況進行必要的人為干擾，以加強算法的全局性。比如公司委托第三方開發(fā)一個財務(wù)投資系統(tǒng)，通用的投資邏輯還需要考慮公司的投資理念和風(fēng)控性格才能做出適合公司的投資系統(tǒng)。
3. 保持對事物的好奇心。這是底層思維邏輯，決定上層的認知和判斷，對凡事并不輕信而是帶著批判思維，也有助于避免陷入個人的偏聽偏信之中。

結(jié)語：

以上三個部分是我們對"算法崇拜"的幾點分析，我們不否認算法的偉大，也不排斥適度地崇拜算法，但我們提倡理性地認識和使用，哲學(xué)家周國平先生說：好奇心是人的理性開端，最基本的元素。如何避免陷入"算法崇拜"，除了了解數(shù)據(jù)和算法本身，保持我們的好奇心也許能從思維底層搭建我們的理性思維世界。

文章題目：大數(shù)據(jù)時代，如何避免陷入“算法崇拜”？
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