--- schema_version: "library-reader-v1" source_type: "original_book" title: "数据资本时代" author: null edition: null publisher: null year: null isbn: "9787508694313" library_document_id: "fa2211c7-60b5-424b-a841-a97c7196aed1" source_sha256: "8dfd76f8a229ff851688e437b0a26ddf2082deffc2cf8b80b8e93acb79b50020" pdf_physical_page_count: 278 pdf_physical_page_index_base: 0 range_start: 240 range_count: 10 html_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/fa2211c7-60b5-424b-a841-a97c7196aed1?start=240&limit=10" markdown_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/fa2211c7-60b5-424b-a841-a97c7196aed1.md?start=240&limit=10" previous_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/fa2211c7-60b5-424b-a841-a97c7196aed1.md?start=230&limit=10" next_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/fa2211c7-60b5-424b-a841-a97c7196aed1.md?start=250&limit=10" --- # 数据资本时代 > 页码规则：PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX 是从 0 开始的权威文件物理页索引；PRINTED_PAGE 是页面中识别出的印刷页码，可能为空，二者不得混用。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=240 | PRINTED_PAGE=220 这类观点的支持者使用“完全自动化的奢侈共产主义”(fullyautomated luxurycommunism）这个术语（想象一下列昂尼德·伊里奇·勃列日涅夫穿着古驰懒汉鞋的形象),来描述他们的想法:大家的工作都减少了，但我们依然可以享受自己想要的一切。作家亚伦·巴斯塔尼声称是他创造了这个术语，他认为，这将会“为所有人带来卡地亚、万宝龙和蔻依。”英国报纸《卫报》的说法则少了一些物质的味道:“人类通过对机器的控制获得了茂盛的草地，而打理草地的则是他们宠爱的机器。”这种观点认为，在这样一个世界里，我们不再需要选择，蛋糕会再有的，想吃就吃掉它。而且市场，就像磁带播放器或者餐馆桌子上摆放的烟灰缸，最终会成为过时的东西 这类观点的大批拥护者，将自己的愿景建立在了一个基本谬误的基础上。他们关注的是物质资源，却没有认识到市场不仅是一种分配稀缺物质资源的方式，而且是一种高效的合作方式。只要人类需要合作，时间就会成为稀缺资源。只要不能做到永生，我们就需要市场在有限的时间内帮助我们相互合作。 我们需要拥抱我们的现实生活，而不是期待一个根本不存在的永恒世界。我们不否认世界各地都存在严重的经济问题，我们也将其视为严峻的挑战，但市场并不是问题的根源。相反，我们将市场看作我们战胜挑战的最终希望。我们认为，最重要的事情就是人们能够及时地相互合作，实现凭个人能力永远无法实现的目标。 我们确信市场会继续存在。人类的未来不是集中权力，也不是消费和富有，而是相互合作，把我们无法重新利用的资源时间，花在最有意义的地方。但是，一个全面的、可持续的选择自由，不仅需要从货币向数据的转变，而且需要我们在第4章中详细阐述过的技术进步。 数据资本时代 220 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=241 | PRINTED_PAGE=221 选择的自由，需要建立在一个由人类协调的、权力分散的社会机制上，这个机制就是市场。离开市场的分散性，数据的权威就会消失。这就是为什么我们把从资本向数据的转变，而不是人工智能的兴起或大数据的出现，称作市场的复兴。如果没有市场，数据和技术就不可能做到保护人类，帮助人类协调工作，更别提促进人类文明了。因此，在本书中，市场占据了中心地位。数据（和技术）仅仅起到促进市场复兴的作用。 沿着知识的道路继续前进 市场的复兴建立在获取丰富且全面的数据，以及将数据转化为决策的能力之上。反过来，这也让我们放弃了几个世纪以来，一直统治着传统市场的被人类浓缩与简化的信息。简化现实，让人们更容易接受它，这是一种人类古老的策略。当我们不熟悉情况，没有足够多的信息时，当我们无法更好地理解，心智能力达不到时，当我们缺少获得更准确、更详细信息的工具时，这个策略是非常有用的。 将地球假设为平的，这是我们在几个世纪里一直采用的一种简化方法，因为它切实可行。直到我们有了进一步发展的需要，我们才把它换成了更复杂的概念—地球是一个球体，它不是一马平川的。但是复杂是人类前进的动力。当我们将基于货币的市场转向海量数据市场时，我们做的是同样的事情。 从根本上说，这种转变是一场数百年前就开始的，规模更大、范围更广的运动的一部分。它曾促使弗兰西斯·培根强调实验证据的必要性，也促使勒内·笛卡儿去探求理性。它曾激励伊曼努尔·康德提出理性与道德密切相关，也促使亚当·斯密审视市场的协调力量。它还让汉娜·阿伦特看到了权力的本质，让约翰·罗尔斯思索正义的内涵。它推动人类沿着知识的道路前进，让我们有机会洞察我们生活的世界—一个具有丰富信息的世界，一个比我们能够想象的更多姿多彩、更多样、更微妙、更令人振奋的世界。我们的旅程还未结束，它将一直持续下去。 第10章 人类的选择 221 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=242 | PRINTED_PAGE=222 我们都应该认识到，人类不能将现实简单化，为了使之符合我们的认知局限。这一点是非常重要的。当我们将自己对世界运转的解释，限制在一个非常简单的、容易理解的，或者我们一直相信的范围内时，我们就限制了自己的想象力，将自己对世界的理解局限在最显而易见的事情上。过去，我们没有其他选择，简单化不啻为一种解决方法。但是有了数据后，我们不必再采用这样的方法了。 只要我们愿意，人类的未来就是一个知识与见解的未来。这就意味着，我们将会抛弃很多曾经深信的简单化模式，张开双臂拥抱世界的多样性。要做到这一点，只有数据还不够。要打开新的视野，我们还需要敞开心扉。但是，我们的想法与反空想主义的预测正好相反。反空想主义的预测认为数据是冷酷的，技术是与人类对立的，而我们相信数据的丰富性会让我们的未来更加社会化、更加人性化。 数据资本时代 222 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=243 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 20年前，哈佛大学教授刘易斯·布兰斯克姆曾经提出这样的忠告：“别给我讲我已经知道的事。”正是这一忠告指导我们写完了这本书。当然，对我们所讲述的故事，很多读者是多少了解一些的。但是我们希望，对于大多数读者来说，我们提供的总体叙事是耳目一新的，可以激励他们在市场与金钱、公司与金融、数字化与数据等方面，生发出与以往不同的看法。 我们提出的论点并不轻松简单，需要人们认真思考—至少在一定程度上，读者需要放弃一些有关经济与社会运转方式的传统观念，放弃一些长期坚持的信念，选择从另一个角度看待这些问题。 在过去的24个月里，我们就自己所讲述的故事，与世界各地的专家和同人进行了无数次对话，从他们那里我们学到了很多新东西。他们慷慨相助，提供了宝贵的见解。许多人都开诚布公地谈了自己的看法，但是他们要求我们不要提他们的名字。我们可以公开感谢的一些人包括：风险投资家艾伯特·威格，区块链爱好者唐（Don)和亚历克斯·泰普斯科特，数据分析师马克西米利安·希伯，隐私监管员雅恩·帕多瓦，保险业内人士克里斯琴·蒂曼，经济学家西姆哈·巴凯，扑克专业选手杰森·莱斯和唐圭金，本体论权威马蒂·所罗门，定价专家弗洛里安·鲍尔，计算机科学家曼弗雷德·布洛伊和约翰内斯·布赫曼，企业家奥古斯特-威廉·希尔，人力资源专家托马斯·萨特尔伯格，声破天公司的马蒂亚斯·阿瑞理得和安德斯·依瓦森，决策专家弗朗西斯·德·佛利考特，数学家埃里希·纽沃斯和马克斯·冯·雷内塞，交通设计专家斯特凡·拉姆勒，哲学家克里斯托弗·胡比希，博学家海因茨·马卡特，以及几位记者，包括路德维希·西格尔、乌韦·吉恩·霍泽尔、沃尔夫·洛特尔和克里斯托夫·科赫等。 致谢 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=244 | PRINTED_PAGE=224 我们还要特别感谢我们的版权代理商，加拉蒙代理公司(GaramondAgency)的莉萨.亚当斯女士，感谢她一直以来的信任与支持。我们也要感谢本书的编辑，基本书局（BasicBooks）的T.J.凯莱赫先生，感谢他一直鼓励我们要按照思路清晰、前后一致、概念明确的要求写作本书。此外，对罗宾·丹尼斯在本书开题方面和起草阶段所提供的帮助，巴巴拉·克拉克为上个版本所做的文字编辑工作，米歇尔·温为最终定稿所做的文字编辑工作，以及菲尔·凯恩在事实查证方面的出色工作，我们在这里一并表示感谢。 在写作本书时，我们也获得了来自各自工作单位的支持，并从中受益颇多。维克托在此要特别感谢牛津大学所提供的学术休假；托马斯想要感谢的是卡尔·纽曼和约翰·布劳特，他们停止了他在这几个月的紧张写作中在美国匡提科（QuantCo）的所有任务。同时，作为《第一品牌》杂志的科技通讯记者，托马斯也要感谢杂志社给予他的大力支持与充分自由。 数据资本时代 224 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=245 | PRINTED_PAGE=225 写书这件事最终消耗的时间与精力，总要比预期的多。本书的写作更是一再把我们推向极限，促使我们进行更深入的思考与研究。因此，除了按照惯例，我们要向家人深深鞠躬外，我们还要特别感谢家人的耐心。 致谢 225 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=246 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=247 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 不要成为自己创造物的奴隶 《数据资本时代》提到了大数据带来的三个重要变化:信息中介沉淀和共享的大量数据，使消费者不再仅仅依靠价格来评估商品的质量；先进的匹配算法可以从价格以外的多个维度更好地匹配供给和需求；海量数据市场的发展必然会到来，并化解分散与集中、多样与统一的尖锐矛盾。《数据资本时代》一书花了大量笔墨，用具体的事例描绘了数据驱动下商业市场正在发生的变化。 人类自己汇聚了越来越多的数据，发明了越来越好的算法，一手缔造了数据与智能时代。然而，我们的创造物本身，以及我们对这些创造物不加分辨地过度使用，例如甚嚣尘上的数据主义和算法主义，也可能给人类带来十分危险的后果。 首先，数据和算法可能破坏中立性和多样性。 表面上中立的技术，也可以产生非中立的结果。我从2007年开始，就一直做个性化推荐方面的算法研究。个性化推荐系统的算法本身是没有偏见可言的，无非是根据消费者个体以前的购买记录，来预测个体最可能购买的东西，然后做推荐。如果你是一个穷人，以前买过的东西都是相应品类中单价最低的，那么你在系统画像中一个名为“价格敏感程度”的维度的得分会非常高!于是，当你搜索一个关键词后，从前到后翻10页，你看到的都是为像你这样的穷人量身定做的便宜货。随着数据化浪潮的进一步发展，我们个人获取和处理信息的难度会进一步加大，我们会更加依赖各种各样的信息中介。例如.当抵达一个陌生的城市，我们如何规划一条一日游的路线？作为一个新手，我们如何利用在线教育平台选修若干课程，从而了解一个新的领域？我们如何在读书的时候就规划和选择自己的职业道路？我相信，高水平的算法会充分考虑你的家庭、性别、民族、消费水平等因素，替你做出“最适合你的选择”。因此，穷人和富人会抵达城市中不同的角落、下载不同的课程、规划不同的人生。在数据的世界中，不同出身的人所获得的信息差异，可能比现实世界的差异还大，从而他们很可能形成截然不同的视角、格局和能力。 译后记 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=248 | PRINTED_PAGE=228 伴随信息通信技术的发展，以及数据的累积和算法的优化，表面上我们可以获取的信息总量大幅度增加，我们的世界变得更加多样化，但实际上情况并非完全如此。因为电子商务平台打破了空间限制，很多原本可以在一个小镇、一个转角经营下去的特色小店，却逐渐消失了。除了主要销售畅销书的大型连锁品牌书店以外，具有店主极强个人偏好的特色书店，现在我们基本上找不到了。尽管我们非常推崇“个性化新闻”，但最近几年大家阅读的新闻和资讯实际上都差不多，因为个性化新闻，在很大程度上也是倾向于推荐你所喜欢的品 数据资本时代 228 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=249 | PRINTED_PAGE=229 类中比较流行的新闻毕竟流行起来的内容更有可能包含被读者喜欢认可的元素。数据和算法总以高效和准确为出发点，很多小众的事物因为无法产生规模效应而被算法慢慢淘汰了。如果世界上只有一种语言，那么效率应该最高。实际上，围绕大语种的数据和算法积累越多，小语种的生存空间就越小。最近，每两周就会有一种语言消亡，这也为希望保护文化多样性的当代人敲响了警钟! 其次，数据和算法可能带来新型的垄断和独裁。 维克托在书中已经勾勒出了这样的场景。因为对消费者需求的洞察、对商品特征的全面刻画以及对两者的精确匹配，都需要大量的数据支撑。所以拥有大量数据的“已经成功的公司”，譬如中国的阿里巴巴和腾讯等企业，将拥有一般企业所无法企及的数据赋予的能力。如果没有可匹敌的数据资源，这种能力上的差距是其他企业无论多么努力都难以弥补的，所以，一种新型的垄断方式很可能形成。它事实上使创新型的企业在没有数据积累的前提下，难以在市场中有效竞争，而那些已经成功的企业会获得越来越多有价值的数据，从而让打破垄断的门槛越来越高。 数据还可能带来新型的独裁。随着政府和大型企业对个人数据掌握的深度和广度的增加，如果我们不按照政府和企业“所希望的方式”生活和消费，我们就可能会在社会保障福利、落户就业、融资借贷等方面遇到各种困难。最终，我们有可能反而成了算法的奴隶，必须按照算法设定的目标努力前进。更可怕的是，数据拥有几乎无限的记忆力，因此我们今天的错误可能会带来很长时间难以消除的影响。你上中学时期的一次由冲动引起的打架斗殴；你上大学时因为攀比借了校园贷，却没有及时还款……这些记录，可能在你30岁的时候影 译后记 229 下一段：[继续读取](https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/fa2211c7-60b5-424b-a841-a97c7196aed1.md?start=250&limit=10)