好倒霉,我们活在信息时代
2019/10/7 18:00:00宁宇 人人都是产品经理

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     人工智能的发展,会把一些人的思考,以及需要思考之后才能完成的动作,通过计算机来实现;而这个思考过程,也是少数聪明人规则化和固化的“算法”。理论上,人类依然能在这样自动化、智能化的基础上持续创新。可实际上,有多少人能做到这一点?

     作者:宁宇

     微信公众号:尚儒客栈(ID:CMCC-ningyu)

     题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

     全文共 7070 字,阅读需要 15 分钟

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     关于信息时代的个体竞争优势,十几年前我就阐释过这样的观点:

     在信息匮乏时代,人获取信息的能力非常重要。

     有些人貌似其他能力不行,但如果能比别人获取更多的信息,就有主动权、竞争力和管理权威。不少人搞信息封锁和屏蔽,利用信息不对称来管理,行之有效。

     但在信息社会,一方面是信息爆炸,产生了非常多的信息;另一方面获取信息的渠道非常多,拥有海量信息成为每个人的常态。人与人之间的竞争力不再体现为获取信息的能力,而是识别信息的能力——谁能从海量信息中识别准确的、有价值的信息,谁就拥有信息时代的竞争力。

     如今,信息时代真的到来了。

     与以往相比,无论是在时间方面还是思维方面,要想获取、识别、吸收有价值的信息,让自己变得更强大,我们必须付出更多努力。

     一、技术进步驱动信息爆炸

     谁能从海量信息中识别准确的、有价值的信息,谁就拥有信息时代的竞争力。

     如今,信息时代真的到来了。

     与以往相比,无论是在时间方面还是思维方面,要想获取、识别、吸收有价值的信息,让自己变得更强大,我们必须付出更多努力。

     编辑们这么大工作强度的背后,是数字化和自媒体的发展,导致了文字创造和传播成本更低更便利。

     我还记得,在我刚上班的时候,文字都是在稿纸上一笔一划手写出来的,如果需要修改,哪怕只是一个错别字,都需要重新誊写一遍。

     在没有计算机的年代,一纸公文是千字文,实际上反反复复写几万字,那时候说写篇文章是呕心沥血,真不过分。

     而今,电子化的写作工具大大简化了文字的创作和“笔者”被“键人、鼠辈、触生”取代的时候,文字创造正在从人脑+工具走向AI。

     同时,传播的方式越来越便利,传播的渠道越来越多样,即便是闭门家中坐,都轻而易举地被海量信息包围。

     二、信息时代竞争加剧乱象丛生

     创作越来越便利,内容竞争的准入门槛越来越低,人人都是自媒体,文章的数量越来越多,自然竞争也就越来越激烈。

     为了生存和取胜,这一领域的玩家在不断创新。

     时效性首先成为内容生产者们追求的目标。

     为了抢新闻,内容生产者往往等不及对事件的真伪进行判断,更等不及整个事情的是非曲直,先发出来再说;或者一个完整的事情被碎片化处理,每次的信息增量很少,不得不重复以前的信息。

     还有一种表现,就是制造热点反转

     世间事自有其发展规律,即便在信息时代有所加快,也远远追不上创作效率的提升。

     于是,有时为了吸引眼球,有时为了增加信息流量,文字创作者开始无中生有、添油加醋,故意站在极端的立场发表偏颇过激言论,更有甚者开始制造谣言,引发讨论和反击,制造事件和流量。

     如今还有更高阶的操作,就是为了提升传播效果,内容创作者们以各种手段来调动读者情绪,对信息进行职业化的包装和处理,甚至是以专业化团队流程化运作。

     前段时间引起巨大争议的咪蒙创作模式,从选题到写作方法,再到推出前与部分读者的互动等,无一不是针对人性而且不断调整,这种模式形成的作品,常人对其中的信息真伪更加困惑。

     海量信息中有价值的新信息比例迅速降低,对信息的识别难度越来越大。一个热点过来,铺天盖地的文章,但仔细看下来,大都是依据有限信息进行主观推断和猜测,或者基于一个知识点借题发挥,有的文章再把真真假假的消息掺杂在一起,读者耗费了大量的时间和精力,却收获了了。

     无效信息还有一种表现形式。

     各类企业利用网络媒体进行企业宣传和产品营销,是互联网内容激增的重要原因之一:企业斥巨资开展公关,一笔宣传推广的费用砸下去,网上出现一批垃圾文章。

     没人看么?

     不怕,可以买量啊,还有水军啊。

     事后,公关公司给金主爸爸递交了表现不错的宣发投放报告,领导看到了不错的点击量,供需双方皆大欢喜。

     但实际效果是:清楚的人早就清楚,不清楚的人还是不明白。

     三、如何进行信息识别

     很多人并不适应这种信息爆炸,尤其是老人们。

     他们是从信息匮乏时代走来的,对信息的重视和信任程度超出我们的想象。

     所以,各种家庭群里充斥着谣言和不实信息,这是老年人对子女表现关爱的重要方式——因为在他们的年代里,获取这类信息是非常难的,他们只愿意和自己最关心的人分享;哪怕屡屡收到这样的简单回应:“别信,假的。”

     以我个人的理解,要想在信息时代做好信息识别,首先要厘清事实和观点的差异

     事实是客观存在的、不以人的意志为转移的,其真伪可以用客观标准去验证和衡量;而观点是从一定的立场和角度出发,对事物或者问题所持的看法。

     针对同样的事实,不同的立场会有不同的观点,这很正常。

     在开放性的社会中,各种观点的陈述和碰撞可以帮助我们从不同视角去分析事实,让我们对问题的复杂性和多样性有更全面的理解,所以应该允许不同观点的提出和讨论,全面评估各方观点,可以提高决策的准确性。

     对事实视而不见,甚至因为不认可某些观点就否定对自己不利的事实,其实是掩耳盗铃,容易导致错误的判断和决策,吃亏的最终是自己。

     更容易犯的错,是用观点取代了事实,基于错误的”事实”进一步推理和分析,一步步走向歧途。

     四、什么是有价值的信息

     首先,真实的事实是有价值的;其次,部分观点也是有价值的。

     剩下的大量观点,如果你知道了他的立场,也曾经考虑过他的思路,那么对于你来说,就是无效信息。

     在信息时代还有一个识别能力非常重要,就是识别虚假信息,找出不实信息

     一般来说,社会事件中最有效的识别方式就是“让子弹飞一会儿”:一段时间之后各方全发声了,真相才会浮出水面。

     而在专业领域,往往是等不到真相的,必须更积极主动。

     通常的做法是:

     先从多方渠道收取不同信源的信息;然后将知识经验与逻辑推理相结合,形成自己的初步判断;再主动寻找相关渠道进行判断核实。

     我的这篇文章是浩如烟海的自媒体文章中的一滴水,传递的是我的个人体会,是我的“观点”;在下一篇文章里,我谈一谈对信息时代里数据加速膨胀的观点,大数据这个产业的价值是真实存在的么?

     相对于信息识别能力,建立数据驱动的思维难度更大,而且短时间内未必会成为个人的竞争优势。

     但从长远看,这种能力在信息时代更具价值。

     五、数据要真实

     “除了上帝,任何人都必须用数据来说话。”

     这是美国的一句谚语。

     当我们想表达一个观点,或是阐述一个现象的时候,用数据总比其他的方式更具说服力。

     由于个体在经验和知识方面的差异,在缺乏数据的情况下,人们可能就一个问题无休止地争论下去;而如果有真实的数据存在,那么就会很容易达成共识。

     以前,我们表达对产业的观察,往往是基于个人的判断,而现在要拿出各种行业报告,来阐释市场空间、竞争对手、自己的优劣等;而对已经或者正在发生的事情,更是要用一组真实的数据来证明。

     当观点以量化数据为基础的时候,其准确性和可信度立刻上了一个台阶。

     随着大数据概念的兴起,人们渐渐懂得:不仅可以用数据证明既有的观点,还可以从数据中找出新的规律。

     从商业到政治,大数据产业迅速发展了起来,获取数据、存储数据、分析数据的单位成本都大幅度降低,惠及产业链上的各个玩家。

     然而在这个游戏中,有一个容易被忽略的问题:数据是不是真实的,是否真的代表了事实?

     如果台上的人对着满屏的数据侃侃而谈,台下的人却窃窃私语——这数据有假。

     基于这样的数据得出的结论,你还相信么?

     而在现实中,数据不真实,却是我们不得不面对的情况。

     首先,由于技术局限性,有的数据被采集时就存在误差。或是真实数据被大量假数据掩盖,这些不可用的”脏数据”,不能准确或完整代表事实真相。

     另一类情况,是人为干预的结果。

     据说,在统计圈里是这样的套路:

     每一个上级单位都会对下级提要求:给我的数据一定要真的,至于我怎么往上报,那是我的事。与此同时,这个上级单位会接到他的上级同样的要求,而这个下级单位也会对他的下级下达同样的要求。

     换句话说:只要是以人工的方式层层上报的,都是被处理之后的数据。

     这样的数据,也不是完全可信的。

     因此,要建立数据驱动的思维,首先要做到对数据真实性的严控,尽量避免出现”假数据,真分析”的状况。

     对于数据的出处和真伪进行识别,找到获取准确数据的方法,这既是数据驱动思维的前提,也是数据驱动思维的基础。

     六、数据驱动的路径不是从结论反推数据

     正确的数据驱动思维方式是:

     依托数据形成对客观世界的准确认知,然后再从这个认知点出发,通过推演和分析去探寻未来。

     也就是说:像小时候做题一样,根据已知条件,通过逻辑和公式,形成最终的结论。

     “大胆假设,小心求证”,这也是数据驱动思维的方式——先假定一个方向或者判断,然后去寻找相关的数据和事实,严谨地验证假设的合理性和准确性。

     这个论证过程,有的时候是正向的,有的时候则是逆向的-——否定了其他可能性,剩下的就是真相。

     然而,毕竟我们刚刚步入信息时代。很多人还无法建立起正确的数据驱动思维,但又要基于数据说话,所以就犯了这样的错误:先预设结论,再基于结论反推数据。

     在企业内部,有的决策者仍习惯于拍脑袋判断和决策,主观上先形成了结论,再驱动下属为结论去找数据。表面看是拿数据说话,是经过逻辑推演形成的结论,其实是自欺欺人,空中楼阁,根本不是数据驱动思维。

     有的公司喜欢引用第三方报告的数据来证明自己的业绩好、成长空间大,于是就有了这样场景:A企业发现B公司报告的数据,可以证明需要的结论,而B公司以自己的报告被A企业引用为荣。

     两家单位相互证明对方的权威性,以为是梯云纵,实际是基于虚假的数据在互相忽悠:都是先设定结论,从需要的结论寻找数据,再依托这些数据反过来证明结论的正确。

     实际上,数据驱动思维的基础就是真实的数据情况,如果没有实事求是的态度,就谈不上数据驱动思维。

     从数据出发进行推理,是基于真实的数据。而进行假设时,如果最终的数据和事实证明假设有误,就需要放弃或者修订这个假设。

     如果把假设直接作为结论,再为了证明这个结论去寻找数据做支撑,这样弄虚作假、劳民伤财的做法,压根就不是数据驱动思维。

     七、数据驱动思维的核心是保持务实、开放

     刚才说的例子是企业,其余对于个体来说,也存在类似的情况。

     当我们看到某些数据和事件与自己的预期一致,就倾向于相信其真实性;而如果不支持自己的观点,就习惯性质疑甚至拒绝接收这些信息。

     久而久之,“信息茧房”就出现了——习惯性被自己的兴趣所引导,失去了解不同事物的能力,甚至丧失了和它们接触的机会。

     把自己囚禁在“信息茧房”里,并不仅仅体现在对数据的片面认同,也会体现在对其他信息的理解和判断上。

     比如,某个新闻事件一出来,有的人立刻信以为真,有的人马上嗤之以鼻,本质其实都是仅仅凭借自己的直觉,从自身的立场出发,没有甄别论证就做出判断,不能确保其准确性。

     未来,由于有了更充足的数据,基于这些数据发掘出更多的事实,这是生活在信息时代的人需要具备的能力。

     采用数据驱动的方式进行准确的推断,是信息时代的常规思维模式。但当我们刚刚步入信息时代的时候,在过渡期还会有很多人笃信自己的结论,只是为了数据而去找数据,对于这样的行为还是要保持警惕的。

     要培养数据驱动思维,保持个体在信息时代的竞争力,我的个人经验和建议就是:尽量避免预设立场,时刻提醒自己在充分理解事实的基础上进行判断和决策,以开放务实的心态接受各种信息。

     只要数据和信息是真实的,是事实,无论是否符合自己的意愿,就要接纳和吸收,然后再基于数据和事实做出自己的下一步判断。

     接受与自己不一致的观点,不轻易做判断下结论——要做到这一点真不简单。

     从某种角度来说,这是用理性与人性进行抗衡,需要强大的毅力和克制力才能完成;而真的形成数据驱动思维的人,就具备了信息时代优于常人的竞争力。

     我表述的观点是:在信息时代,人和人之间的竞争力差距会体现在信息识别的水平,以及能否建立起数据驱动思维。

     如果说,这两方面的能力都是内主观因素,那么当我们步入信息时代,外部环境的客观因素又会有哪些质变,需要我们特别关注?

     八、在计算机面前,我们都是由数字化标签构成的

     狭义的数字化,是一个技术层面的概念。

     它的意思是指:

     将连续变化的输入(如图画的线条或声音信号)转化为一串分离的单元,或者把人与物的各种信息变成数字信号或数字编码,在计算机中用0和1表示。

     广义的数字化,则是在完成数字转换的基础上,通过各种设定的程序对数据进行处理,在我们生活的现实世界之外,构建一个由0和1组成的数字化世界。

     如今,我们的一言一行一举一动,都可能被各种设备监测,迅速完成采集、转换、加载、传输和处理,成为数字化世界的一部分。

     随着技术的发展,很多数据采集过程都已经完全自动化,可以直接完成转换输入进IT系统,甚至在我们没有感知的情况下,就自动完成对世界的数字化镜像。

     这已经导致,并将进一步加剧数据量的爆炸式增长。全球现有的数据中,有90%是2010年之后产生的,而这种趋势还在加剧,未来会有越来越多的数据产生,数字化世界越来越逼近现实的世界。

     近年来,移动互联网大发展,个人被数字化的程度已被迅速提升。所以,不同的APP完成数据的采集和处理之后,为了达成最佳商业目的,都会对客户打上不同的标签。

     从开始的性别、年龄,到后来的地理位置、职业身份,再到消费能力、活跃范围,每一个人都被打上各种标签,然后被分类处理。

     在浑然不觉中,我们每个个体都成为计算机分析的对象,被营销,被推荐。

     大数据产业的发展,也对个人信息标签化产生了极大的推动作用。

     打着数据共享和信息变现的名义,个人信息在不同系统之间流转的基础上,又被各种应用进行信息挖掘和交叉关联分析,生成了更高阶的个人行为特征和性格偏好。

     计算机把我们自己都没察觉到的特点打上了标签,把我们自己都没关联起来的信息整合在了一起,是不是很吓人,很可怕?

     最初,我们还试图抵抗这一进程,比如填写假信息、关闭数据上传、拒绝填写问卷等。

     但如今,数字化应用已经遍及各个角落,零散的个人抵抗已经变得没有意义,随着数据源源不断地流入到IT系统里,客观上已经形成了绝大多数人的完整而真实的个人数字化映射。

     “在计算机面前,我们只是一堆标签。”

     一个朋友曾经发出这样的感慨。

     这话听着不舒服,但正在一步步变为现实。

     现在,如果有人打电话骚扰你,或许已经不再是你被谁跟踪了,也不是运营商把你的电话号码卖了出去,而只是你的某一个标签,已经被某一个系统识别了出来。

     九、在数字化世界里,我们思考和行为的规则趋同

     我们是如何思考的?

     首先,通过感官获取信息,然后根据自己头脑的分析判断,得出自己的观点。

     其实,这与计算机有积分相似,先获取数据,再根据应用/算法得出结论,本质上并没有差别。

     在现实世界里,人类获取的信息是离散的,也可能会忘记一些信息,所以在解决了数字化问题之后,人类在信息存储方面不占优势。

     原本在现实世界里,人的思维是多样化的,因人而异;但是在计算机的世界里,规则却是由少部分聪明人用程序写出来,或者叫它“算法”。

     随着人工智能的普及,算法不断优化,根据我们的习惯和喜好,为我们推荐最适合我们的信息和商品。

     这是不是很好?

     现在,很多人已经不这么想。

     由于算法将越来越多的行为都规则化,不需要人为判断和思考,照样能达成最佳目的,让客户有良好的体验。我们会习惯性地被自己的兴趣所引导,从而将自己的生活桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中。

     这也就是一个正被越来越多人认同的概念:“信息茧房”。

     APP会根据你的标签推荐你喜欢点击的新闻和视频,渐渐的,我们获取的信息都是被“算法”推荐过来的。

     人工智能的发展,会把一些人的思考,以及需要思考之后才能完成的动作,通过计算机来实现;而这个思考过程,也是少数聪明人规则化和固化的“算法”。

     而且,人再聪明也只是一个人,而计算机可以联网,可以体系化,成为聪明人的集合,来对待每一个个体。

     理论上,人类依然能在这样自动化、智能化的基础上持续创新;可实际上,有多少人能做到这一点?

     被标签化让你不舒服,但思维被规则化才是更加可怕的事情。不知不觉中,思考和行为都已经堕入别人设计的套路和程序,在失去自我的道路上越走越远。

     数据的增长和对数据的处理,到底是让我们变得更强大了,还是说我们付出资源和努力,我们不断生产着数据,又要花很大的代价去处理数据,构建出一个数字化的世界,最终却事与愿违?

     机器在学习,人却成了机器和螺丝钉。

     我们的行为和思考方式越来越程式化,算法代替我们进行信息的取舍,对人类来说真是最佳选择么?

     在海量信息中识别准确的信息,基于数据进行研究和思考的数据驱动思维,在与计算机和算法的斗争中保持独立性,从长远看,这些不仅会是成功人士的标配,甚至可能是在社会上生存的基本能力;而这种能力在本世纪以前几乎并不需要。

     况且,人会衰老,凡人皆有一死,而计算机还在被一波一波新的聪明人培育成长。

     所以我说:好倒霉,我们活在信息时代。

     —————— / END / ——————

    

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     说好假期要读几本书,最后一页未翻天天放在床头;

     说好要好好进修英语,最后还停留在“abandon”。

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