算法的陷阱：超级平台、算法垄断与场景欺骗

2016年1月，沃尔玛对外宣布将在全球关闭269家店铺，其中154家在美国本土。 ⁶ 沃尔玛因何会业务收缩？显然威胁并非来自人们的口诛笔伐，而是互联网电商的节节高歌击溃了它的扩张梦想。现如今，那些习惯光顾沃尔玛的顾客在穿梭于一列列商品摆架时，会拿着手机搜索电商的手机客户端，对相中的商品进行比价。 ⁷ 不仅是在沃尔玛，别的实体零售商也面临同样的境况。 ⁸ 面对电商对实体店的深度冲击，人们在实体店内消费的概率正在不断下降。

为了在这场竞争中不致落败，当前沃尔玛正在努力搭建线上购物平台，迫使自己尽快适应人们消费习惯的转变。就此，沃尔玛的目标是要在实体商店与电子商务领域都能独占鳌头。 ⁹ 2015—2016年的两年间，沃尔玛计划投入20亿美元的经费用于壮大其电子商务业务板块。而2014年，这笔特定开支还仅仅只有7亿美元。 ¹⁰ 当沃尔玛开始走下神坛时，又是谁取代了它的位置呢？答案无疑是亚马逊。根据一名华尔街投资分析师在2015年做出的判断，“接下来的岁月里，沃尔玛再难具备那种能与亚马逊一较高下的实力”。 ¹¹ 2014年，沃尔玛的营业收入（4,860亿美元）尚且是亚马逊（889亿美元）的五倍有余。但市场却对沃尔玛的骄人成绩给出了截然不同的看法——仅过了半年，亚马逊的股票市值已令前者黯然失色，两者之间的股票市值差距达到了700亿美元。 ¹² 不仅如此，亚马逊的销售额也在一路高歌猛进——从2010年的340亿美元，2011年的480亿美元，2012年的610亿美元，2013年的740亿美元，2014年的889亿美元，再到2015年的1,070亿美元。 ¹³ 亚马逊成为史上以最快速度突破1,000亿美元销售大关的企业。¹⁴

对已经掉队的沃尔玛来说，遗憾的是，它那为人称道的运营效率实难为大数据分析与动态定价模型输血。为了说明这种动态定价模型的重要性以及它们对市场竞争的影响，下面我们会对亚马逊的商业实践与实体商铺的做法做出比较。

第一，亚马逊的产品分类与仓储规模要远大于实体商铺。如今，有近百个门类、上百万种商品在亚马逊网站上销售。¹⁵ 2014年，亚马逊卖出了20亿件商品。 ¹⁶ 而今，它所卖出的书籍总数远超任何一家实体书店。在苹果公司因为与图书出版商合谋提高电子书价格而面临一起反托拉斯诉讼时，这家公司发出了这样的抱怨：为什么我们就不能针对亚马逊的定价策略做出点回击。¹⁷ 此外，2017年，亚马逊成为最大的线上服装类商品零售商，就连Gap（盖璞）这样的美国国民品牌也在考虑将它们的产品摆到亚马逊的超级货架上。Gap的CEO（首席执行官）曾对此表态，“如果说我们不曾考虑与亚马逊合作，那才是一个错误”。¹⁸

第二，随着零售商货架上的产品类别越来越丰富，手动调整价格的方式也将变得越发困难。为了确定价格，人们需要处理海量的数据。如果说有人选择手工操作，那么即便是给所有门店里的食品罐头更换价格标签这种简单的行为，也将耗费一位工人数月的时间。然而，对亚马逊而言，这些工作量根本不值一提。在过往的交易记录里，亚马逊积累了数量相当可观的用户信息，它甚至可以随时根据市场行情与消费者偏好调整网站上百万种产品的价格。此前，一起意外的价格飞涨曾将亚马逊“高超”的定价算法暴露在了大众视野之中：由彼得·劳伦斯（PeterLawrence）撰写的《苍蝇的成长》（The Making of a Fly ）在其价格高点时曾标价23,698,655.93美元（还不包括3.99美元的运费）。 ¹⁹ 抛开这个特例不谈，亚马逊在调整商品价格方面的确相当主动，它有时甚至会为了打击竞争对手而在一天之中两次调价。²⁰ 当然，如果不是定价算法的迅速反应，亚马逊很难及时将市场行情的变动反映到当前商品价格中。拿酸奶冰激凌与冰沙机为例，根据CamelCamelCamel.com（一家专门追踪亚马逊商品价格的比价网站）的统计，由这两样东西组成的商品组合价格会在27.97 \~ 59.99美元浮动。 ²¹ 另外一些商品的价格浮动则更加夸张，一支女士腕表价格甚至可能在几天的时间内在原价115美元的基础上，直接打个对折。²²

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第三，当亚马逊与其他电商将他们的定价策略推广到所有商品门类时，不论对实体商铺，还是对各大电商来说，为了确保自己不在这一轮营销竞赛中落败，它们都会竞相将定价算法技术纳入自己的信息技术支持部门，而亚马逊在该领域的开拓可以被看成是“大数据军备竞赛”的缩影。麦德罗纳风险投资集团的投资经理斯科特·雅各布森（ScottJacobson）在一份分析报告中写道，“在我们当下这个时代，为了冲刺销量，以亚马逊为首的电商正在对商品价格与用户体验进行实时的调整。对那些仅在每周或每月才对价格进行重新审视的零售商来讲，他们根本无法在这样的竞争环境下获得喘息之机。为了在业内守住一席之地，零售商迫切需要为自己装备信息技术武器。计算机大师与他背后的团队要做的工作就是确保让他们的零售商客户能够与电商站在定价算法比赛的同一道起跑线”。 23

正如雅各布森的报告中提及的那样，在这场竞赛中，亚马逊并不孤单。作为计算机算法软件市场中的行业领袖，BoomerangCommerce（以下简称“Boomerang”）开发的定价算法软件可以每分钟检索100 \~ 150个数据点，并适时调整价格。 ²⁴ “在亚马逊网站上出售的绝大多数商品都可以做到每隔15分钟调整一次价格，”Boomerang的创始人说道，“对一般的零售商来说，他们售卖的商品种类远不及亚马逊丰富，因而大多只需要在1 \~ 3个月的时间段里调整价格。” ²⁵ Boomerang的客户之一、拥有国际影响力的办公用品公司史泰博（Staples）因为有感于市场中动态调价的竞争压力而投身其中——“我们没有别的选择，

商品的市价总是在变化”。 ²⁶ 促使零售商使用定价算法的这份压力开辟了他们之间竞争的另一块战场。在酒店预订、交通出行、零售业、体育赛事、娱乐产业，定价算法早已统领了这些行业的线上市场。²⁷

第四，线上零售商无法单纯依靠开了一家网店而坐等销量暴涨。数据，特别是掌握相当规模的数据才是成功的关键。这些线上平台公司会收集大量涵盖人们生活方方面面的个人信息数据。这些数据就是价值所在。对这些线上平台的操控者来说，具备控制并迅速分析这些个人数据的能力将给他们带来显著的竞争优势。有一种说法，亚马逊售卖图书产品的初衷就是收集那些生活富足、受教育程度较高的精英人士的个人信息。²⁸ 此外，通过不断地测试与研究，算法模型已经找到了在不同维度的衡量标准下特定人群的消费模式。当前，亚马逊掌握的用户数据数量要远远超过其他零售商的数据储备。海量的用户数据支持着亚马逊进行各种营销实验，而它所能提供的商品的价格水平也将在动态调整中更加贴合不同消费者的消费偏好。在可以预见的未来，线上商品价格调整的频率将增加，而产品推荐页面也将改造成更好迎合不同消费者个人喜好的个性化样式。至于价格优化，那更是不言而喻。

第五，随着计算机算法软件市场的蓬勃发展，亚马逊算法的竞争对手已不再是实体店里手工调整价格的柜员，它们要超越的是其他同类型定价算法。一家目前已获得两亿美元融资的电子商务网站Jet.com声称，自己网站上商品的价格要比亚马逊还低10%\~15%。 ²⁹ 当整个行业的企业都采用算法来确定商品售价时，通过不断学习，算法能更好地预测并回应对方算法的行动。

为了能在竞争中战胜亚马逊的算法软件，Boomerang为它的零售商客户提供了一个“价格动态优化软件”。从分析客户自身与竞争对手的销售数据入手，这个软件使用了Boomerang独家拥有的专利算法。融合了精妙博弈论与投资组合理论模型的专利算法正是Boomerang谋求致胜的神秘武器，它可以在数据的支持下计算出客户想要了解的各种营销方案

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的反馈结果。 ³⁰

第六，线上购物的一些缺陷正在得到改进。对部分消费者来说，他们很享受那种在商场血拼后立即拿到“战利品”的购物体验。为了迎合这类消费者的需求，线上卖家正在不断提升商品的发货效率。如果你交纳一定年费成为亚马逊会员，那么就可以享受亚马逊Prime服务（包括免邮与优先送达服务）。³¹ 倘若你还肯再额外多付运费，那么有些商品甚至可以在下单后一两个小时内送达。³² 得益于高效的物流链条，那些想要节约采购时间的人们大可在网上购买生鲜食品。可以说，线上购物商城已经可以满足我们日常生活的所有需求。³³ 除了物流提速，有些电商还选择开设实体店铺，以便更好地配合线上营销策略。

大数据与量化分析工具的崛起

从亚马逊的例子来看，市场份额的开拓离不开大数据与量化分析工具的助力。虽然大数据的内涵广泛，但在这一节中，我们将聚焦个人信息数据。按照OECD给出的定义，个人数据是指“与一个可确认身份的个体有关的所有信息”。 ³⁴ 一般说来，大数据的特点可以用“4V理论”概括：数据的规模（volume），数据收集、运用、传播的速度（velocity），聚合数据的多样性（variety），以及数据所蕴含的价值（value）。 ³⁵

当量化分析成为趋势以后，大数据的价值正在放大。所谓量化分析工具，指的是可以处理并分析海量信息的算法模型。随着机器学习（machinelearning）能力的精进，大数据在各个领域的表现越发出众。

近年来，用来辅助定价决策、贸易往来与物流管理系统的自学习算法已取得了突破性研究进展。与此同时，行业领先的玩家仍在加大对人工智能深度学习技术的研发资金投入。2014年研发人工智能的初创企业募集到的资金已比前一年增加了两倍，其中数额较大的交易有SentientTechnologies公司1.04亿美元的C轮融资，由美国著名风投公司Formation8与ABB Technology Ventures领投的Vicarious Systems公司的B轮融资（合计1,200万美元）。³⁶

2011年，IBM（国际商业机器公司）研发的计算机系统“沃森”（Watson）在美国最受欢迎的智力竞赛节目《危险边缘》（Jeopardy!）中击败了该节目历史上最成功的两位人类选手。“沃森”不仅震惊了世界，还彰显了自己强大的深度学习能力。利用计算机系统在机器学习、大规模并行计划、语义处理等领域的非凡进展，“沃森”可以在反复测试与反馈中优化自己的解题策略，并理解人类的自然语言。 ³⁷这之后，在“打造数据支持类人工智能应用”的目标驱动下，IBM公司继续加大针对计算机系统深度学习的研发投入，并且拓宽了这项技术的适用范畴，增强了它的实用性。³⁸

近年来，由谷歌（Google）公司研发的DQN（即Deep Q Network）则有望将人工智能技术往前再推进一大步。为测试这一算法程序的可靠性，研究人员首先让DQN挑战了几十个传统的雅达利小游戏。与IBM的“沃森”有所不同的是，研究人员并没有将这些游戏的游戏规则直接输入DQN的程序中，DQN需要在玩的过程中自学，找到取胜之道。DQN的算法模型灵感取自人脑的中枢神经系统，并且可以在实践的基础上强化自身模拟神经网络的强度。这种称为“谷歌大脑”（Google Brain）的人工智能系统拥有100万个模拟神经元以及10亿个模拟神经网络连接，其复杂程度是其他人工神经网络的十倍有余。³⁹

当前，深度学习技术已渗入人们的日常生活中。在用户自助服务、打造交互式购物体验等方面，智能算法的作用越发凸显。欧盟数据保护监督局（European Data Protection Supervisor）的调研表明，目前算法已经可以做到理解并翻译各种语言、识别影像、撰写文章以及分析医疗数据。 ⁴⁰ 在微软的Windows Phone手机和必应（Bing）语音搜索功能中，在谷歌、丰田、苹果、奥迪、捷豹等科技企业或传统汽车企业正在研发的无人驾驶汽车里，深度学习软件正在发挥作用。还有股票交易市场，量化分析与大数据早已成为贡献丰厚回报的利器。⁴¹

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在实际应用中，大数据与量化分析的组合是相辅相成的。如果掌握海量数据的公司无法迅速对这些数据进行分析，并以此为据做出经营策略的调整，那么大数据所能发挥的作用将很有限。相应地，机器学习技能的增进也需要大量数据的支撑。同样是根据欧盟数据保护监督局的研究，“具备深度学习功能的计算机可以借助模仿人脑的人工神经网络处理大量的数据集，并完成学习任务”， ⁴² 当它们得以接触并处理更多相互关联的数据时，这些算法的学习能力将得到提升。对此，有一种说法是，如果简单的算法公式能够获取大量数据，那么它的表现将最终超越那些掌握了很少数据的复杂算法。造成这种结果的部分原因在于：算法学习能力的提升有赖于反复测试。此外，大数据中数据的相关性也能在算法的学习过程中提供辅助。

为了“做出有意义的工作”，IBM的“沃森”和其他人工智能系统都需要一样法宝——数据。这也就解释了IBM收购了天气有限公司（Weather Co.）的数据资产的原因，后者曾研发了一款很受欢迎的气象预报应用程序——“气象频道”（Weather Channel）。⁴³ 通过分析大量的气象数据，“沃森”可以做到不断改进与自身有关的气象数据的算法。 44进而IBM再将“沃森”的算法服务卖给其他机构，如保险信息技术公司Octo Telematics，后者将IBM的实时气象数据视作自己开发的“驾驶行为评分”应用程序的重要输入变量。⁴⁵ 在Octo Telematics提供的免费手机应用程序上，它向使用者提供以驾驶员驾车行为作为重要参考的个性化车险报价。它的算法不仅分析了驾驶员的车速、猛踩刹车或加速的频率，还将那些因为天气状况而可能引发的种种情况作为其他外部变量（如糟糕的路况）纳入模型，并在综合考虑上述因素后得出驾驶员行为评分。

46 对那些得到较高驾驶行为评分的司机而言，他们可以在OctoTelematics公司享受到比其他保险商更低的车险报价。在这个例子中，我们可以看到，根据准确的天气条件报告与在特定天气条件下某段车程总体耗时的相关数据，IBM的数据驱动类算法可以帮助它的客户打造一个精确可靠的评分系统。⁴⁷ 此外，我们还了解到了一点：在为保险产品提供个性化定价的过程中，保险公司正在从参考历史数据（一位司机在过去一年收到罚单的数量）的方式转变成依赖实时数据（司机在昨夜积雪结冰路面上的行车表现）。

当拥有10亿级用户基数的脸书（Facebook）与智能算法结合时，又会对网络推广产生什么影响呢？在下面这个案例中，我们将一探究竟。在脸书举办的2016年开发者年会上，脸书创始人兼首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）大谈人工智能即将与脸书用户产生的互动。扎克伯格指出，“有了人工智能、自然语言处理技术（natural languageprocessing），再辅以一点人工帮助，人们将可以做到与聊天机器人畅快交谈，这感觉就像是和朋友聊天般亲切”。 ⁴⁸ 就此，公司负责通信产品研发的副总大卫·马库斯（David Marcus）还向与会人员做了一份专题报告，说明脸书目前在该领域的研究进展。⁴⁹ 不单是脸书，苹果、亚马逊、谷歌、微软同样也在加大相关产品的研发力度。在研究人员的计划中，这种靠语音激活的数字化助理可以不必等待指示行事，它将通过“学习”自己做出决定。⁵⁰ 有了大数据与量化分析的鼎力相助，这种即时线上交流工具的性能将得到明显改进。

此外，人工智能领域的另一项突破性进展体现在计算机系统在有限信息条件下问题处理能力的提升。早在20世纪末，计算机算法就已经能够在完美信息博弈（perfect information games）条件下处理各类问题。以国际象棋为例，计算机程序可以在博弈的每一步清楚地知道这一步之前的每一步过程，从而计算出最佳反应策略，打败对手。直到2015年，人工智能终于在不完美信息博弈层面取得重要进展。当年，几位计算机科学家宣称，他们新开发的计算机算法可以攻克不完美信息扩展式博弈这个难题（扑克牌游戏就是这类博弈在实际生活中的代表）。据称，这种计算机算法已经在游戏测试中“侥幸”战胜了对手。

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现在，让我们分析一下人工智能在博弈论领域取得突破的重要意义。在国际象棋中，根据棋子在棋盘中摆放的位置，对局双方可以知晓此前走的每一步，以及当前棋局的情况。但在扑克游戏里，由于牌面并不明朗，玩家无法掌握整个牌局的全部信息。⁵¹ 因此，也导致求解扑克游戏的复杂程度要远比国际象棋高得多。但是，从统计学的意义上讲，这种新型算法计算出的出牌策略已经可以让自己在一局双人限注德州扑克游戏中立于不败之地。⁵² 这项技术突破的意义在于，在面对真实世界中的信息不完全状况时，计算机已展现出它可以进行“类人”式互动与决策的潜质。

云计算与物联网

未来十年，随着数据质量与广度的提升，机器学习与大数据之间的正反馈回路也将加速提挡。实现这一目标的重要贡献因素是云计算与物联网（Internet of Things）。

2015年，亚马逊的云计算与存储部门为客户增加了一项服务，相应的算法将帮助它们从客户现有的数据中找到规律，从而预测产品销量、消费者喜好，甚至是流行趋势。⁵³ 尤其是随着数据规模的递增，这种发挥预测功能模型的准确性也会提高。无独有偶，谷歌和微软同样也在云计算服务中增添了拥有自学习能力的算法模型，用来分析数据并预测客户未来的销售结果。⁵⁴ 借此，一个正向反馈随之而来：如果亚马逊云计算与存储部门的客户想要从这些模型提供的营销方案中获得竞争优势，那么他们会更有动力收集数据，并使用云计算服务；对于提供这项算法服务的企业来说，数据的积累意味着算法预测准确性的精进。

除了云计算的强大力量，物联网也将发挥作用。作为新一代信息技术的重要组成部分，物联网实际上是互联网的延伸与拓展，是将通信感知工具植入日常物品的一项新兴技术。这项技术可以实现机器通信（machine-to-machine communication），并且利用通信感知工具收集信息，分析这些数据。

同样是在2015年，亚马逊启动了它的物联网云平台（IoTplatform）。在这个全托管的云平台上，互联设备可以轻松安全地与云应用程序及其他设备交互。 ⁵⁵ 它可以支持数十亿台设备和数万亿条消息，并对这些消息进行处理，再将其安全可靠地路由至AWS（AmazonWeb Services）终端节点和其他设备上面。 ⁵⁶ 根据研究机构国际数据公司（International Data Corp）的估算，到2020年，全球物联网市场的产值将呈倍数增长，达到1.7万亿美元。 ⁵⁷ 此外，这家研究机构还注意到，众多科技企业都在下大筹码，抓紧布局物联网领域，像谷歌、英特尔公司（Intel Corp）、思科（Cisco Systems）、三星电子（SamsungElectronics）以及主流电信商——魏瑞森（Verizon）和沃达丰

（Vodafone）——都不甘落后。⁵⁸ 当传统的数据收集是通过我们自己上载个人信息或者与线上卖家沟通实现时，物联网的普及将为算法的升级提供更丰富的数据。长此以往，新生产的电子产品都将搭载人机交互界面。安装有人机交互界面的家用电器、衣物、轿车、自行车，以及智能建筑材料、可植入人体的传感器等将走进千家万户。

未来发展趋势

当前，人们已无法再忽视实时数据所能发挥的重要作用。真实的世界与线上的虚拟环境正在发生融合。从出生到死亡，数字化的个人信息将记录下我们成长的脚印与生活的痕迹。

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