活在終極算法的世界，是怎樣一種體驗？

想想你記錄在世界上所有計算機裏的數據：你的郵件、辦公文檔、文本；你發的微博、微信、推特；你的網頁搜索、點擊、下載、購買記錄；你的信用卡、傳真、電話、健康檔案；你閑逛時被手機記錄下來的信息；你拍過的所有照片；監控攝像機裏的簡短片段；你的穀歌眼鏡片段。未來想給一個人寫傳記，他的“數據排放”可能是最準確、最詳盡的素材。

當今世界上還沒有哪種算法能利用所有這些數據，甚至美國國家安全局也不能。即使有，該算法也不知道如何將數據變成逼真的你。假設你帶著自己的所有數據，然後把數據交給未來的終極算法會怎樣呢？

 

模型，另一個你

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終極算法已經包含所有我們教過它的所有東西。它會學習關於你的一個模型，而你隻要動動手指就能操控那個模型，可以把它揣在口袋裏，隨意對它進行檢查，然後將它用於你喜歡的東西。它也是一麵數碼鏡子，不僅能夠顯示你的外表，還能顯示所有關於你的、能觀察到的東西——一麵栩栩如生，並能和你對話的鏡子。你會問它什麼問題？你可能不會喜歡它的某些回答，但這就更有理由來好好考慮這些答案；有些答案可能會給你新的想法和方向。你的終極算法模型甚至可以幫你成為更好的人。

除了自我提升，你的模型還可以幫你推薦書、電影，它推薦的比亞馬遜能想到的還要好。它可以對你的郵件、發帖、推特信息進行過濾，還能適時代你回複這些消息。它還會為你處理生活瑣事，比如查看信用卡賬單、拒絕亂收費、更新訂閱、填寫納稅申報單。它會為你的疾病找到治療方法，由你的醫生來管理該方法，並從醫藥公司預訂。它會讓你留意到好的工作機會、提議度假勝地、建議你該為哪個候選人投票、尋找潛在的約會對象。另外，你和約會對象成功配對以後，它會與你約會對象的模型合作，為你們兩人挑選彼此都喜歡的餐廳。這時事情才真正開始變得有意思起來。

 

未來的網絡空間將是一個巨大的平行世界

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你不是唯一擁有這種“模型”人（你的模型24小時照你的要求辦事），每個人都會有自己的詳細模型，這些模型會一直互相對話。如果你正在找工作，而X公司正在招聘，X公司的模型會對你的模型進行麵試。這很像一場真實、身臨其境的麵試，但整個過程卻隻花不到一秒鍾。未來你在領英賬號上點擊“找工作”，會馬上進行全球所有公司的工作麵試，雖然遠，但與你的參數（專業、地點、薪資等）匹配，領英會馬上反饋最佳公司列表，你可以從中挑選想進行細談的公司。

約會也是一樣，你的模型會代你進行幾百萬次約會，所以你就不必了。星期六，你會在派對上認識最佳約會人選，你知道自己也是對方的最佳約會人選——當然，你也知道對方其他的約會人選也在屋裏。這肯定是一個有意思的夜晚。

在終極算法的世界裏，“我的人會聯係你的人”會變成“我的模型會聯係你的模型”。完成交易、談判條款、做好安排，這些都會在你舉起手指頭之前完成。你的“模型”就是指引你生活的力量，它會去你想去的地方，但讓你花費的時間比較少。

當你找到汽車、房子、醫生或者工作之後，這個過程並沒有結束——你的“模型”會繼續從經曆中學習東西，就像你一樣。它弄清楚在麵試、約會、找房子的過程中，什麼能起作用、什麼不能；它代表你和人們、組織進行互動，並學習關於它們的東西，然後從你與他們的真實互動中掌握技能（這一點更重要）。它預測愛麗絲會是你很棒的約會對象，但你時間不太方便，因此它會假設可能的原因，並在你的下一輪約會中進行驗證。它會把最重要的發現與你分享（“你覺得自己喜歡X，但實際上你更傾向於Y”），將你各種各樣的住酒店經曆和這些酒店在點評網站上的評價相比較。它不僅掌握網上哪個商家值得信賴，還要學會如何解碼那些不那麼值得信賴的商家所說的話。

你的“模型”有一個世界模型——不隻是一般的世界，還指與你產生關聯的世界。當然，其他所有人也會有自己不斷演進的世界模型。一段相互關係中的每一方都會向世界模型學習，並將其學到的東西運用到下一段相互關係中。你有每個和你有過相互關係的人以及組織的模型，而他們也會有你的模型。隨著模型的改善，它們之間的相互關係就會變得越來越像你在真實世界中的相互關係一樣——隻是速度高出幾百萬倍，並且隻存在於矽片中。

未來的網絡空間會是一個巨大的平行世界，隻會選擇最有希望的東西在真實世界中進行試驗，它就像一種新的全球性意識和人類身份。

 

你應該跟誰分享數據？

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當然，你獨自一人了解這個世界會比較慢，而如果100萬人了解一家公司或一種產品，速度就會比單人速度快得多。這就需要分享。那麼你應該和誰分享數據？這也許是21世紀最重要的問題了。

當今你的數據可以分成四種：

• 第一種，是你和所有人分享的數據，包括Yelp、亞馬遜、易趣網的反饋評分、領英的簡曆、博客、推文等。這類數據價值巨大。唯一的問題在於，掌握這些數據的公司不一定會允許對它們進行批量下載，從而用於構建模型。

• 第二種是你和朋友或者同事分享的數據，比如，你和你朋友都會利用facebook來分享各自的狀態和照片。漸漸地，facebook對於世界的了解比任何人都要多。如果它有更好的算法，就能了解得更多，而這些算法每天都會進步。作為回報，它會為你的分享提供基礎結構，這就是你使用facebook所做的交易。隨著學習算法的改善，它由數據產生的價值會越來越大，有些價值會以更相關的廣告、更優質的服務的形式回饋你。唯一的問題在於，facebook也可以隨意使用你不感興趣的數據和模型，你卻無法阻止它。

• 第三種是你和各種公司（不論是否有意）分享的數據，包括如今你在線上、線下做的許多事情。也許你沒注意到，這些公司都在瘋狂收集你的數據。這也難怪，它們是通往你的世界、你的錢包、你的投票甚至你的心靈的大門。但是每個人隻能擁有它的一小部分：穀歌掌握你搜索的內容，亞馬遜知道你網購的東西，美國電話電報公司會看到你的通話記錄，蘋果知道你下載的音樂，西夫韋懂得你購買的雜貨。沒有人能夠了解到完完整整的你。

• 最後一種，就是你不與別人分享的數據。這裏也存在一個問題，即也許你應該分享它。我們見過的一個例子就是癌症病人，他們可以通過分享腫瘤的基因組和治療史來為治愈癌症做貢獻。分享的好處遠遠不止這點。所有關於社會和政策的各種問題也許都可以通過了解我們每天產生的數據來得到解決。這並不意味著讓別人窺探你的私人生活，而是說要讓他們看到已經掌握的模型，而這個模型應該隻包含統計信息。因此，在你和他們之間，需要一位可靠的數據經紀人，保證你的數據不會被濫用，也沒有哪個免費使用者會在不分享數據的情況下就享受到好處。

總之，所有四類數據的分享都有問題。這些問題有一個共同的解決辦法：新型數據公司。

 

未來最具價值的公司之一

新型數據公司

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新型公司與你的數據的關係，就像銀行和你的錢的關係一樣。銀行不會偷你的錢（有也是極少數）。它們應該明智地對它進行投資，而且你的存款已經過FDIC（聯邦存款保險公司）承保。

“新型數據公司”會對你的網上互動進行匿名處理，並通過服務器確定這些互動路線，然後通過其他用戶將這些互動集合起來。它會把你這輩子所有的數據儲存在一個地方，會對關於你和你的世界的完整模型進行學習，並對其進行持續更新。它會代表你使用模型，並一直做你要做的事，發揮模型的最大能力。公司對於你的基本承諾是，你的數據和模型絕不會在損害你利益的情況下被使用。這樣的保證真的過於簡單，畢竟你本身就無法保證你絕不會做損害自己利益的事。但公司的存在就取決於這樣的保證，就像銀行的存在取決於它保證不會弄丟你的錢一樣，因此你應該信任這家公司，就像你信任你的銀行一樣。

這樣的公司會很快成為世界上最有價值的公司之一。當今你的簡介也許一分錢就能買到，但一個用戶對於互聯網廣告業的價值可能是每年1200美元，穀歌掌握的你的那部分信息價值約20美元，facebook的是5美元，等等。除此之外，還沒有誰能全部擁有各部分的數據，而且完整的數據比各部分數據的總和要多。利用這種數據創建一家《財富》500 強公司並不會需要很多費用。

當然，當前的一些公司想擁有數碼的你，穀歌就是其中一個。謝爾蓋·布林說:“我們想讓穀歌成為你大腦的第三個組成部分。”但是，雖然諸如穀歌和facebook之類的公司處於領先地位，但它們並不適合作為你的數碼家園，因為它們存在利益衝突。它們通過廣告分析來謀生，因此得權衡你的利益和廣告商的利益。你不會允許自己大腦的第一或者第二組成部分各有忠心，第三組成部分就更別提了。

 

未來的“工會”

數據聯盟

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公司和個人相比，收集和使用數據的能力要強大很多，這導致了權利上的不平衡。20世紀需要工會來協調工人與老板之間的權利，21世紀出於同樣的原因也需要數據聯盟。

數據越有價值，就越能從中掌握更好、更有用的模型，不對稱也就越嚴重。數據聯盟讓其成員與公司就其數據使用進行平等交易。也許工會能夠使活動開展起來，並鞏固其成員身份，方法就是為其成員開啟數據聯盟。但工會是根據職業和地理位置組織起來的，數據聯盟就比較靈活——加入和你有很多共同點的人群，那樣掌握的模型會更有用。請注意，加入數據聯盟並不意味著可以讓其他成員看到你的數據，這僅僅表示讓每個人都能利用通過共享數據掌握的模型。你的數據對世界的影響力和你的投票一樣，或者會更大，因為你隻會在選舉日去投票處投票，其他時候，你的數據就是你的選票。站起來，表明你的立場!

原文發布時間為：2017-04-08

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