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“人文清華”講壇 陳國青 大數據:顛覆的力量

發布時間:2019-06-17 08:24:34 已有: 人閱讀

  6月10日晚7點,著名管理學家、清華大學經濟管理學院EMC講席教授陳國青在人文清華講壇發表主題演講《大數據:顛覆的力量》,為大家深度解讀大數據時代和大數據思維,以及大數據帶來的沖擊、挑戰和機遇。

  陳國青教授表示“我們現在處在一個數據的海洋當中”,大數據已經能將數據背后的個人、企業和社會的圖像展示出來。“最新發布的數據顯示,目前數字經濟占我國GDP的比重是34.8%,也就是說,我們的主要經濟活動中已經有1/3以上是數字活動了。這是很高的比例。”

  陳國青教授介紹,大數據時代可以分為兩個階段。第一個階段是數據商務階段。第二個階段是算法商務階段。

  第一,大數據意味著超規模(Volume)。大數據的規模從一般意義上講具有大規模、海量的含義,但是沒有絕對的量綱標準,而是和領域及其問題相關。超規模是指超出了原有領域和問題規模邊界的大規模。

  第二,大數據意味著多樣性(Variety)。富媒體(Rich Media)大大擴展了人們的數字化生驗,全球數據和數字流量中 80%-90%都是文本、視頻、語音、圖像。

  第三,我們處在數據的海洋之中,但與我們企業或個人相關的數據相對說來是很少的,所以是低價值密度的(Value)。如何從低價值密度的數據海洋中挖掘出有用信息,成為企業數據分析的關鍵。

  大數據問題還引入了新的視角,即需要進行跨界關聯,將傳統視角和邊界之外的相關要素納入到管理決策中。

  全局視圖則是指問題定義與求解的全局性,強調對相關情境的整體畫像及其動態演化的把控和詮釋。這需要基于數據分析和平臺集成的全景式“成像能力”。

  針對現在社會上存在的“大數據只講關聯不講因果”的說法,陳國青教授特別指出這種說法存在誤導,特別是涉及到人財物的重大決策時,不講因果是不夠的,應該既要講關聯,也要講因果。

  大數據開始在改變會計學。傳統的會計學強調三張報表:資產負債表、現金流量表和利潤表,但對于長周期、高負債、高不確定性的 IT 企業、新行業企業、創業企業等,它們的客戶忠誠度、口碑、品牌等無形資產的價值可能挺高,因此傳統的三張報表就顯得捉襟見肘,所以會計業界和學界提出“第四張報表”來反映相關的數據資產。

  歷史學上大數據也改變了傳統的“自上而下的”史學觀,在大數據時代,歷史的記錄可以自下而上。比如國家圖書館互聯網信息戰略保存項目,與新浪微博合作,保存新浪微博公開博文,所有“草根”都成為了歷史的記錄者,通過自上而下與自下而上的融合,為后代研究當代歷史提供了更細粒度的單位和更加廣闊的全局視野 。

  陳國青教授特別提到,當個人數據被大量搜集和記錄,被遺忘的權利也變得重要起來。所謂被遺忘權是指數據主體有權要求數據控制者永久刪除有關數據主體的個人數據,有權被互聯網遺忘,除非數據的保留有合法的理由。這體現了大數據對法學界的影響。

  當前人工智能面臨的一個重要挑戰是“黑盒子”問題,這也激發了學界和業界對于“可解釋人工智能”的攻關。

  同時人工智能的出現,催生了人類的“亞種”——機器人,進而也催生了新的學科:機器行為學,研究機器如何塑造人的行為、人類如何塑造機器的行為以及人機協作的行為。

  陳國青教授特別強調目前隱私泄露、大數據殺熟、App 權限濫用等現象,也促使人們從隱私權、商業倫理、道德、法律等層面思考如何合理地使用大數據。

  過去近 20 年間,我國網民數量從 62 萬增長至 8.29 億,互聯網普及率從 0.03%增長至 59.6%,網站數量從 1500 個增長至 523 萬個,上網時間現在達到了人均每天4 小時。因此陳國青教授特別呼吁大家要感測和響應大數據時代。

  “人文清華”講壇是清華大學發起的大型思想傳播活動,推動建設更創新、更國際、更人文的清華新百年。講壇定期邀請優秀人文學者,在標志性建筑新清華學堂發表公眾演講,闡述其經典學說、獨特思考和重大發現。

  講壇于 2016 年 1 月 10 日在新清華學堂正式開啟以來,已舉辦 21 場演講,此前文學家格非、國學家陳來、社會學家李強、倫理學家萬俊人、歷史學家彭林、思想史家汪暉、國際關系專家閻學通、國家高端智庫國情專家胡鞍鋼、心理學家彭凱平、經濟學家李稻葵、法學家崔建遠、教育家謝維和、中國工業設計之父柳冠中、著名影視評論家尹鴻、公共管理專家薛瀾、科學史家吳國盛、文字學家黃德寬、經濟學家白重恩、藝術家常沙娜等知名清華人文學者,和74 屆雨果獎“最佳短中篇”小說獲獎作家清華校友郝景芳都曾來到講壇分享灼見,與聽眾交流。

  “人文清華”講壇 陳國青 大數據:顛覆的力量,6月10日晚7點,著名管理學家、清華大學經濟管理學院EMC講席教授陳國青在人文清華講壇發表主題演講《大數據:顛覆的力量》,為大家深度解讀大數據時代和大數據思維,以及大數據帶來的沖擊、挑戰和機遇。

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