大数据的本质是燃烧聪明人照亮傻瓜

在展开对大数据的本质进行探讨前，我们先定义如下共识：大数据是对大量的、多样化的、高速变化的数据进行有效处理、分析和利用，以发现其内在的价值和信息，改进决策，提升效率，推动创新。

随着IT技术的普及和发展，数据就像燃料，充斥在我们日常生活的方方面面，它就像信息时代的数字原油，谁掌握了数据谁就垄断了数字资源。

我们进一步发现，很难有对数据进行绝对掌握的主体，因为摩尔定律的强悍性，前人的成果或数据系统会始终处在迭代更新中，这在互联网世界司空见惯，而大多时候是前人为后人做嫁衣。诸多工程师、研究人员、专家们通过不懈努力，发掘总结出一个又一个数据模型，创造了一项项技术突破，这些成果相互连接、组合彼此，形成了一个庞大的知识体系。然而，这些付出的学识和心血往往容易被后来者做文章，他们可以轻松地根据这些数据模型，搭建起自己的知识网络。这也就是说，大数据把智力劳动者的心血和成果转化为便捷分享的资源，让许多使用者受益。

其次，很多聪明人的日常工作并不是在制造模型，而是帮助系统不断训练既有模型，如我们不断对AIGC的投喂，最终的使用者、获益者其实是后人。这个过程可以看成是聪明人通过有意或无意识（更多情况下）使用、探讨、验证数据模型，然后系统将这些所得成果分发给其他更广泛的人群，而这其中，普通人或者“傻瓜”是最大受益者。

诚然，上述两种观点都略显悲观。正如巨人牛顿说：“如果我看得更远，那是因为我站在巨人的肩膀上。”如果在场者有这样宏观的历史共识，那么后人就是在前人基础上的继续探索，是一种精神的延续而非割裂的获取。大数据的发展鼓励我们思考和探索，并激发了一种新的学习方式，即人类对共享知识的一种新的认识。当然，这种说法似乎是一种道德悖论、逻辑谬误，就像薛定谔的猫实验，我们都只是笼中猫，而非打开盒子的人。

所以，一些更聪明的聪明人制造（或者说发现并利用、强化了）一种茧房机制，作为茧房效应的主要推动力之一——大数据算法（其他还有商业行为、社交群组自有属性、机器学习等等），在很多网络平台，包括搜索引擎、社交媒体中，都使用了基于用户过往行为和偏好的个性化推荐算法。通过收集各种用户数据，包括点击、浏览、搜索历史和社交互动，来理解用户的兴趣、需求和习惯。这些信息被用来提供更加精确的个性化体验，比如给用户推荐可能感兴趣的产品、新闻、电影等。这也意味着用户往往被引导到与其观点和兴趣相一致的内容，而忽视或无法获取到其它观点和信息。这些算法倾向于向用户推送他们可能感兴趣的内容，从而形成一个个性化的信息茧房。一个直接效果就是：削弱公共讨论的多样性，加剧社会的信息隔离，影响民众对全面、多元信息的获取，从而影响公众舆论的形成和社会决策。

最后，如果大数据背后的逻辑——燃烧聪明人照亮傻瓜能够得以成立。我更希望，无论是聪明人还是傻瓜（即便这“傻瓜”可能只是相对于“聪明人”而言的看似普通的一群人），都积极奔向大数据为所有人打开的通往新知识殿堂的大门，享受有机会站在巨人的肩膀上、获取智慧并创新思考的当下。