互联网公司的算法真那么神吗？

这是数字经济的第四篇。

在互联网行业，尤其是投资人圈里，算法已经成了一种迷信，好像无论做什么，只要有了算法就像是吃了“神药”一样，干什么都行，甚至都能飞升了。

有意无意的，整个社会也都信了，程序员们也觉得自己写的程序决定着一家公司的未来，甚至拿着一个APP、一段程序就可以去拉投资，反正“算法”就是一切。

有的公司也各种渲染自己的精准算法有多么厉害，广告推送多么有效，还把算法当做自己的核心竞争力。甚至当美国人逼迫某个公司出售海外业务时，网络上也在流传一个说法：美国人看上了这家公司的精准推送算法，强迫收购这家公司，就是为了拿到“神”一样的算法，这样美国就无敌了，云云。

其实挺可笑的，说到底，全是利益。

为什么吹捧“算法”而不是“数据”，道理很简单。

第一，所有权问题。

正如小镇在《为什么中国支持全球统一税？》一文提到的，数字经济最核心的基础性问题就是数据产权问题，这个问题到现在仍然没有定论，欧洲那些所谓的定论根本就是因循守旧、因噎废食，我们不可能照搬。

先不说更大的领域，单说互联网。比如我们去刷视频、网购、在线支付，这都会产生大量的数据，这个数据参与方太多了，有平台、用户、商家，为了完成数据的交互还需要更多的参与者，比如说通讯商。

那这个数据到底属于谁？企业？用户？商家？亦或者归属于国家或者全民？

可以说，谁有了所有权，谁就掌握了收益分配的优先权和正当性。

但是数据产权一时半会根本说不清。互联网企业非常清楚数据有多大的价值，但是又有谁敢站出来公开说数据归公司所有？不要说在中国，就算在美国、欧洲，敢这么干就等着被社会骂死吧。

无论说破天去，用户作为一个人，也一定享有数据的起码部分所有权，霸王条款终归要受到合法性质疑的，企业是不好直接拿数据换钱的，无论这个钱来自于运营优化、还是吸引更多投资。

已经有现成的例子，今年曾有一波舆论，当时阿里受到质疑，被怀疑拿“蚂蚁森林”减碳额度去换钱，让阿里非常狼狈，好不容易才解释清楚阿里并没有去贩卖碳减排额度。这背后的故事不去讨论。

为什么会被质疑呢？因为“蚂蚁森林”虽然是阿里掏的钱，但却是阿里的用户通过自身绿色行动积累额度，然后换来的，阿里的用户都把这些树视为自己的心血，当听到自己的心血被拿去卖钱，感情上很难接受。

道理是一样的。

如果某家企业，广告是主要的营收，核心竞争力就是精准推送，那是把精准推送归功于庞大数据积累，还是归功于自己的独有算法呢？

如果归功于数据，那拿着属于用户的数据去换钱，这多少是有问题的，钱赚的也并不理直气壮，就有些一羊两吃了。

只要公司决策人不傻，一定会归功于算法，因为算法是知识产权，是这个公司自己所有的。程序员们也开心，因为可以大大提升自己的薪资水平。

第二，科技含量。

踏踏实实赚钱，远远不如有一个故事，提高估值或者股价然后去获得更多的融资。

就比如罗永浩还钱，也并不是靠直播卖货赚回来的，关键还是资本运作，打造一个模式和招牌后，提高估值，寻求获得投资方注资，这样才能在尽可能短的时间还上欠债。

无论直播卖货有多赚钱，相比资本运作，这都是辛苦钱，起码得有许多年时间的积累才行。

扩大到整个互联网甚至更大的范围，道理是一样的，为什么特斯拉市值这么高？为什么其他造车新势力市值这么高？归根到底是故事很美、未来很可期，关键是有一个不可复制的能力，这个能力最好就是科技。

科技含量高了，故事就好说了，相比苦哈哈赚钱，哪里有融资来钱快呢？

在科技含量上，“算法”要比“数据”听起来含量高多了，毕竟前者听起来就是一个高精尖的东西，后者感觉不过是一个记账的。

第三，难易。

数据是需要积累的，积累的过程并不轻松，这是一个非常需要时间和投入的事情。

就像中国如此重视数字经济，选择做的第一件事就是要推广物联网等新型基础设施，要建设完善的数据搜集、输送、存储能力，这是数字经济的根本。

这是需要大量投入的，不可能闭门造车、拍脑袋获得，也需要时间。

而算法就不同了，完全可以几个人闭门造车，也更有故事性，就算什么都没有也无所谓，说一句“我有算法”，好像就可以超越一切因素。

更何况，崇拜“算法”还能掩盖一些不好公之于众的事情，比如用户隐私保护，比如国家安全等等，具体的就不多说了，今年下半年已经有很多人说过了。

算法和数据，到底谁更重要，早在十几年前就被人说的很明白了。

其中一位是李飞飞，被称为“人工智能女王”，这位可不是刚刚入选最新的“2022年IEEE Fellow”的阿里李飞飞，当然这也是全世界学术科技界最权威的荣誉之一，今年全球一共新增265名学者，其中华人达83人。

李飞飞非常传奇，是美国非常少有的横跨科学、医学、艺术三个领域的院士，大家可以搜索下她的成就。

她主要研究的领域就是人工智能和大数据分析，其中一个非常重要的方向就是：通过深度学习让计算机能够看得见我们的现实世界。

李飞飞的做法并不是一门心思去研究算法，而是花了数年时间，发动全世界近5万人一起标记了近10亿张图片，并且精选了1500万张图片形成了著名的公开数据集“ImageNet”，在全世界进行了一场为期8年的算法竞赛。

从2009年到2017年，全球诸多算法团队不断优化算法，终于在2017年，优胜者对于图片的识别率达到97.3%，超过了人类，并且证明了更庞大的数据可以带来更好的决策。

李飞飞以及她领导组建的“ImageNet”，成了全世界人工智能浪潮的催化剂之一。

然而，即使已经站在人工智能和大数据巅峰的李飞飞，也从来没有吹嘘什么算法，她一直强调的就是数据的重要性。

我们的决策层也看的很清楚，“十四五”规划里新列入的关键生产要素是数据，而不是算法。

正如小镇在《一文读懂，为什么国家如此重视数据》里所讲的，数据一直存在，但仿佛宇宙中的暗物质一样，我们无法直接获得，我们现在做的很多事、开发的很多技术，就是为了感知到这些数据，储存并且利用。

搞清楚算法和数据，谁轻谁重的问题，也就能够更好的理解国家关于数字经济的政策了，也就更加能够明白，为什么国家更加看重的是数据，而不是算法。

总之，数据才是一切的根基，算法远比数据更容易提升。就算一时没有更好的数学工具，算法暂时没有创新，但只要数据有了，我们就有了一个宝库，无非是什么时候、用什么更好的方法把宝库里的财宝搬出来而已。

而没有数据的算法，不过是屠龙之术罢了。

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