大数据助推经济：仍待解答的命题

CNCC2018期间举行的科技展现场

 

包老师是吉林大学计算机学院的一名教师。10月25日由中国计算机学会（CCF）主办的2018中国计算机大会（CNCC2018）在杭州国际博览中心开幕的当天，他7点20分就抵达了会场，找到一个位于前排的好位置后，安心等待8点半大会开始。在本届大会注册人数超过7600人的情况下，这样的“未雨绸缪”无疑是明智之举。

 

近年来，每年一届的中国计算机大会人数连年攀升，今年参会人数又再创新高。这与信息技术的飞速发展及其在社会经济中日益重要的地位息息相关，也体现出计算机学术界和产业界人士关照现实的热情与冲动。例如，本届会议的主题是“大数据推动数字经济”。对此，大会主席、中国科学院院士、CCF会士梅宏对《中国科学报》记者的解释是，构建数字经济是大势所趋，而大数据是数字经济的基础，因此本届大会决定以此作为研讨的重要方向。

 

不过，对于这一命题，在为期三天的会议中，大会特邀报告人之一、中国工程院院士李国杰在演讲时表示，“我今天是来提问题的，并没有最终答案。”中国科学院院士吕建也在其报告结束时问了几个意味深长、有待解答的问题。很显然，提出问题是解决问题的重要部分。

 

“超越技术是必然选择”

 

如何认识大数据的巨大作用？李国杰在演讲伊始，就提出了这样一个问题。

 

在李国杰看来，大数据的“大”是指影响大，但其影响又很难统计。

 

例如，2017年，我国子信息产业收入总规模18万亿元，其中大数据核心产业收入只有234亿元，“仅相当于面膜产业的规模”。李国杰认为：“大数据的作用不仅仅体现在经济增长上，而是更多地体现在生产方式、生活方式、科研模式、政府管理模式的改变和福利改进，特别是人们思想观念和认知方式的改变”。

 

对于如何理解大数据是经济转型的新动力这一问题，李国杰的回答是：“大数据是数字经济的关键生产要素，其作用是促进各类经济活动朝着更加高效率、高质量、可持续和更加智能化的方向发展。”

 

早在上世纪80年代初期，著名未来学家阿尔文·托夫勒就在《第三次浪潮》一书中预言，大数据极有可能是继农业革命和工业革命后的“第三次浪潮”。事实也正是如此。在大数据的推动下，人工智能（AI）迎来了第三次发展高潮。

 

“大数据和人工智能就像双胞胎，我们统一把它们叫做数据智能。”李国杰说，“数据智能的巨大驱动作用本质上是整个信息技术的作用。如同气化有几十年的酝酿一样，信息技术也酝酿了几十年，现在是见效的时候了。”

 

李国杰强调，发展数字经济要排除“左”和“右”两方面的干扰。“右”的干扰是对大数据和人工智能等新一代信息技术麻木不仁，错失发展机遇；极左的干扰是不顾国情，盲目冒进，对新技术抱不切实际的幻想，在发展技术上抵制改革开放。“我们要满腔热情地拥抱驱动数字经济的新技术，不是做表面文章，而是扎扎实实地将大数据与人工智能技术融入实体经济。”李国杰说。

 

东软集团董事长兼首席执行官刘积仁从商业模式的角度分析了为什么今天大数据应用并没有取得理想结果的原因。他认为，解决问题时，需要高质量的多源数据与领域知识的融合，而数据的融合不仅涉及到数据本身，还与现实的规则、伦理及商业模式相关，所以利用数据时要有跨越技术的思维。

 

基于此，刘积仁断言：“超越技术是我们搞技术人的必然选择。”

 

“理性看待技术发展”

 

近年来，大数据和人工智能等技术的热度一直居高不下，对此，李国杰认为，“我们应该理性看待”。

 

他援引美国三院院士迈克尔·乔丹的话说：“在未来三十年内，人工智能实现不了创造性和变通的灵活性。目前人工智能技术还不够强大，远没有成为一个理论齐备的学科。人们对AI的期待太高了，我们还没有步入可以利用对脑的知识来指导搭建智能系统的时代。”

 

在李国杰看来，判断我们现在处于什么时代，需要有历史的眼光。作为一种基础的科学范式，数据科技的影响可能要比人工智能更持久，但人工智能技术更具有颠覆性。

 

除了大数据和人工智能，区块链技术也是本次大会的热点。谷歌中日韩文搜索算法的主要设计者吴军在列举了区块链可以更好地保证公正性，具有较高安全性、方便性、低成本、透明化程度高等优点外，也坦承这些优势有一定的理想化成分。现实情况中，区块链的协议还很粗糙，使用不够方便，并且成本非常高。例如，使用区块链买一杯星巴克咖啡需要花费12~15美元，并且还会存在两三个小时的延时问题，而通常一杯咖啡只需要五六美元。

 

对区块链有深入研究的新加坡国立大学教授黄铭钧也认为，虽然区块链有诸多优点，但大量出于投机主义的ICO（首次币发行）活动以及过度吹捧的区块链系统的出现，使得区块链技术非常容易沦为盲从者的“毒药”。

 

“区块链技术距离成熟还有一段较长的路要走”，黄铭钧告诉《中国科学报》记者，“存储是现在区块链最大的瓶颈。”不过，他对未来表示乐观，认为在某些应用场景下，以建立信任为前提，可以大幅减少区块链的存储成本。

 

“人才驱动，拿什么驱动人才？”

 

谈及目前技术发展的现状，李国杰指出：“头重脚轻基础薄弱是我国最大的短板。”

 

他举例说，我国人工智能基础层、技术层和应用层的人才数量占比分别为3.3%、34.9%和61.8%，而美国则为22.7%、37.4%和39.4%。“我国基础层人才比例严重偏低，头重脚轻，根基不牢。”