大數據殺熟？這僅僅是開始！
1
輸出的是數據，被牽引的是靈魂
2018年3月，「大數據殺熟」突然闖入我們的視野：
——網友廖師傅稱，他經常通過某旅行服務網站訂某個特定酒店的房間，長年價格在380元到400元左右。偶然一次，通過前台他了解到，淡季的價格在300元上下。他用朋友的賬號查詢後發現，果然是300元；但用自己的賬號去查，還是380元；
——同一個打車軟體，相同條件下，一個使用多年的VIP比剛註冊的普通用戶要多出10元錢；
——用不同手機測試發現，買電影票，老用戶票價更貴；
……
有網友的總結，殺熟現象主要有以下幾種：
情況一：老用戶比新用戶價格高、會員比普通用戶價格高；
情況二：蘋果用戶比安卓用戶價格高；
情況三：不續費價格變更貴、默認捆綁服務費；
情況四：不同用戶價格不同。
人們迅速歸納出了「大數據殺熟」的套路：根據你經常瀏覽或消費的商品的類型、價格區間、購物歷史，結合你的地理位置，移動情況，常去消費地點等等，推測你收入水平，分析你當下或潛在的消費慾望，為你進行精準的用戶畫像、制定精準的溢價措施。
簡而言之，同樣的服務，「看臉」定價！
於是，人們憤怒了，紛紛聲討無良商家，要求從制度上、法律上對這些大的消費平台進行規範、懲治，保護消費者的權益。
這時候，李彥宏不小心撞到槍口上來了：
在中國高層發展論壇上，這位中國人工智慧的領軍人物侃侃而談，「中國人更加開放，對隱私問題沒有那麼敏感。如果他們願意用隱私交換便捷性，很多情況下他們是願意的，那我們就可以用數據做一些事情。」
結果可想而知，自然被媒體和網友的口水淹沒了。
深入想一下，李彥宏說的有錯嗎？
我認為沒錯。
我們中國人是不是更加開放另當別論，但是確實對隱私問題沒那麼敏感，或者乾脆點說，認為有些事根本就不是什麼隱私。
不服氣？
我們反過來推演一下：假如這些平台沒有進行「大數據殺熟」，而是給與老用戶、VIP用戶比普通的、新進的用戶更多優惠，比如九折、八折，你會在乎他們收集你的各類個人信息嗎？
再深入一步，我們現階段在乎的是個人隱私嗎？
不是！我們在乎的是同樣的產品和服務，受到了不公平的價格歧視，簡言之：同樣的東西付出了更多的錢，這讓人心裡不爽，非常不爽！
這個調調是不是有點熟悉？有點像「不患寡而患不均」？
接下來，一個很重要的問題我們迴避不了了：個人隱私數據有那麼重要嗎？到底怎麼界定隱私?大數據運用的邊界在哪裡？
現實都是歷史的迴響。追蹤以往，人們發現，這個套路亞馬遜早在2000年就玩過了，只是亞馬遜早已放棄了這一套玩法，採用更老道的「深度勾引法」來影響消費者的購物習慣。
2018年3月17日媒體曝光，劍橋分析公司「竊取」5000萬臉書用戶的信息，導致facebook股價大跌，像馬斯克等一些名人紛紛取消了自己在facebook上賬戶，埃德伯格至今陷在泥潭中無法自拔。
這事表面上看就已經很嚴重，據說，劍橋分析公司「竊取」5000萬臉書用戶的信息，然後通過有針對性的用戶畫像，給他們提供有傾向性的信息，進而影響美國大選，幫助特朗普上台。
但是，這不是全部事實的真相，不是！
真正讓人憂慮、憤怒和恐怖的是：至少在西方世界，「大數據殺熟」的對象，已經不是什麼簡單的消費習慣。有那麼一些人在運用大數據試圖控制人們精神的選擇和內心的思想！進而控制人們的各種情感和行為！
和這個比起來，我們現在的「大數據殺熟」還不算什麼，還差著好幾個量級。
但是，你以為有多遠？
歌德在《浮士德》里描繪了一個恐怖又誘人的畫面：魔鬼和上帝之間打了一個賭，作為賭注的浮士德自己卻尚未知曉這件事。魔鬼引誘浮士德與他簽署了一份協議：魔鬼將滿足浮士德生前的所有要求，但是將在浮士德死後拿走他的靈魂作為交換。
大數據會牽引、滿足我們所有的願望，但是——
我們最終輸出的是靈魂。
2
你的數據沒那麼重要，給慾望畫像很簡單
據說，現在西方的一些公司大佬為了防止泄密或者泄露個人隱私，嘗嘗用不幹膠將筆記本電腦的攝影頭給遮蔽住。
但這個有用嗎？怎麼看都像掩耳盜鈴。
至少科技已經發展到，你即使拔掉電腦電源，把手機電池卸下來，依然無法阻止數據被竊取和丟失。
但是，真正的問題來了，你的數據有那麼重要嗎？沒有大數據，人工智慧就無法進步、發展和挑戰人類了嗎？
我們來看一則我們熟悉又被忽視的新聞：
2017年5月23日至27日，柯潔與阿爾法圍棋（AlphaGo）進行人機大戰，三番棋全敗。這則新聞讓很多人驚嘆，AlphaGo終結了圍棋，人工智慧實現了新的超越。但很少有人意識到，這個戰勝柯潔的AlphaGo和當初戰勝李世石的AlphaGo已經不是同一個了。
這個名叫AlphaGo Zero的，是谷歌下屬公司Deepmind的新版程序。它從空白狀態學起，在無任何人類輸入的條件下，AlphaGo Zero能夠迅速自學圍棋，並以100:0的戰績擊敗「前輩」。
準確的說，人類經驗和自我訓練並非AlphaGo Zero最大的亮點，其關鍵在於採用了新的reinforcement learning（強化學習的演算法），並給該演算法帶了新的發展。
它證明了在某些領域訓練AI AGENT的過程中，模型的價值超過了訓練數據（先驗知識）。如果這種模型可以運用到其他領域，可以期望AI AGENT會產生超過人類現有知識積累的新的創造性的知識。
我不知道大家看明白了沒有，這是什麼意思？
意思很明確，你的數據沒那麼重要！大數據是早期人工智腦的食糧，但隨著人工智慧技術的發展，數據並非是完全必要條件。
Zero英文意思是：零。除了圍棋最基本規則（棋盤的幾何學定義、輪流落子規則、終局輸贏計算、打劫等），它就是一張白紙。放棄參考任何人類棋譜，完全自我學習。
給人類的慾望建模很複雜嗎？需要多少數據？
結論很簡單：沒有你的數據，一樣可以「殺熟」。
3
我們離無用有多遠
雅克·阿塔利在《未來簡史》中推演，未來將會出現一個「無用階級」，他預測：「人工智慧和生物基因技術正在重塑世界，人類正面臨全新的議題。生命本身就是不斷處理數據的過程，生物本身就是演算法；計算機和大數據，將比我們自己更了解自己。未來，只有1%的人將完成下一次生物進化，升級成新物種，而剩下99%的人將徹底淪為無用階級！」。
這個時間點有多遠呢？
牛津大學和耶魯大學研究人員曾對此做過一項研究，研究顯示：這個時間，不會太久遠！（註：圍棋在西方並不流行，因此報告沒有包括這個項目）
2018年：玩《憤怒的小鳥》比人類更快通關
2019年：在世界撲克錦標賽中勝過人類
2022年：摺疊衣服比人做得更好（沒有機械痕迹）
2024年：語音轉錄（對人類語音的識別）超過人工轉錄的準確率（已經差不多了）
2025年：能組裝任何樂高模型
2025年：在任何電子遊戲中勝過人類
2026年：朗讀文字的能力超過人類
2026年：寫出具有高中水準的文章
2027年：駕駛技術全面超越人類
2028年：人工智慧生成的流行音樂能佔據排行榜
2029年：在5000米跑步比賽中擊敗最快的人類選手
2033年：用Rosetta Stone（語言學習軟體）翻譯一種新的語言
2036年：可取代零售業的服務人員
2048年：能寫出暢銷書，登上《紐約時報》排行榜
2057年：以超越人類的水平進行醫學手術
2060年：研究數學的能力超越人類
2062年：在所有事情上超越人類
本報告是基於352位AI研究人員的調查，預計到2136年，所有人類的工作全部可以由AI控制來實現自動化。交通運輸、健康、科學、金融、軍事各個領域都將被重塑！
這事初想起來挺好，既然人工智慧都幹了，我們無用就無用了吧，我們天天吃吃喝喝，玩玩樂樂，打出生起就開始享受生活，衣來伸手、飯來張口，想去哪就去哪，想要什麼帥哥美女就有什麼，這不正是我們人類夢寐以求的生活嗎？
且慢，先不說從哲學意義上我們會喪失人生的意義，除了浪費資源、添加肥料以外失去了生存的意義，關鍵是，一切是不是像我們想像的這麼美。
至少剛剛逝去的霍金老先生不這麼認為。
老霍很清醒地指出：與其擔心誰來控制人工智慧的問題，人類更應該擔心的是，人工智慧到底願不願意受人類控制。
他在倫敦舉辦的2015時代精神會議上提出了上述觀點。在此之前，他曾向人們發出警告：人工智慧可能會導致人類的滅絕。
什麼意思？意思就是你以為你能從此能過上幸福生活，那得看人工智慧帶不帶你玩。
馬斯克的觀點更直接：人工智慧最大的威脅不是機器人殺手，而是「網路中的深層智慧」。他進一步解釋稱，人工智慧可以通過創建假冒賬戶、發送虛假新聞等方式操縱信息，甚至可以引發戰爭。
老霍憂慮地說： 「人工智慧計算機可能在接下來的100年之內就將人類取而代之。」他說道，「如果這樣的事情成為了現實，我們必須確保計算機和我們站在同一戰線上。」
這事很多人覺得太玄乎，不至於。試想一下，假如人工智慧的智商達到1000，看我們人類是不是就像我們人類看大猩猩，甚至牲畜？我們人類怎麼對待大猩猩和牲畜？
天道循環，疏而不漏啊。
「我們的未來是一場不斷增長的科技力量與人類使用科技的智慧之間的競爭。「
現在，未來的脈絡很簡單，將分三個階段：
第一階段：數據有用階段。人類提供大數據，並千方百計地利用、融合數據，當然也會爭吵，乃至發生戰爭；
第二階段：數據無用階段。隨著人工智慧的發展，更先進的強化學習比如建模方式的普及，數據對於人工智慧不再是不可或缺的；
第三階段：人類無用階段。一小部分人隨馬斯克逃亡火星，大部分人被人工智慧統治或者豢養。
結局已明：我們終將無用。
時間：最多100年。
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