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数据是新的石油吗? 精选

已有 5062 次阅读 2023-1-12 07:06 |系统分类:海外观察

2006年,英国数学家克莱夫·亨比创造了“数据是新的石油”这一短语。

2011年,Gartner高级副总裁彼得·桑德加德进一步称:“信息是21世纪的石油,分析是内燃机”。

2017年,《经济学人》一篇文章宣称:“世界上最宝贵的资源不再是石油,而是数据”。

在过去几年里,“数据是新的石油”说法广为流传。但是,对此有不同声音——赞同者有之(认为数据和石油有相似之处),质疑者亦有之(认为数据和石油有不同的特点)。

【数据和石油有相似之处】

“数据是新的数据”说法的赞同者认为,数据为网络世界的几乎所有事物提供动力,并将为我们生活的各个方面提供动力。数据掌控者,就像石油掌控者一样,将从中获益。数据和石油之间存在某些相似之处:

1)数据和石油都有巨大价值。

前面提到的《经济学人》文章(参考资料[1])主要谈数据经济要求采用新的反垄断规则。其背景是世界上最具价值的上市公司——Alphabet(谷歌的母公司)、亚马逊、苹果、Facebook和微软,控制数据的生成(例如社交媒体、搜索数据、购物行为),获得不公平的竞争优势。与之相比较,一个世纪前的石油有类似的问题,1911年洛克菲勒的标准石油公司案,被美国最高法院定义为非法垄断,并被拆分为34家小公司。文章使用“数据是新的石油”短语,是作为与早期垄断的对比。

现在,把数据比作石油,更多的是指数据的价值。数据在当前兴起的人工智能、机器学习和数据科学应用中的巨大价值,如同石油在工业经济(矿产开发、交通运输、制造建造、燃气水电暖等公用事业)中巨大价值。专家创造了“数据经济”一词,以表示大数据是我们的经济和社会越来越依赖的原材料。如果没有石油,就不会有工业经济,因为它让所有机器运转。数据的使用是类似的,如果没有数据,也就没有数据经济。数据和石油一样,对世界产生大的影响。

2)数据和石油都需要经过处理才变得有价值。

“数据是新的石油”的观点流行,还与这两种资源如何变得有价值的相似之处有关。就像未经提炼的原油,必须通过炼制转变为燃油、塑料、化学品等有价值的实体一样,必须对数据进行处理、分析,使其具有价值。经过适当的处理和分析的数据,成为决策工具,提供有洞察力的、有价值的信息。

3)内燃机的使用使石油成为最有价值资源,人工智能的发展使数据成为最有价值的资源。

早在1859年,埃德温·德雷克在美国宾夕法尼亚州就建造了第一口商业油井,但直到将近一个世纪后,从20世纪60年代开始石油才成为主要的能源,这是由于19世纪末,发明了以汽油和柴油为燃料的内燃机,制造出世界量产汽车。

内燃机消耗大量石油,人工智能消化大量数据。人工智能使机器能够从经验中学习。今天大多数人工智能——从下棋的电脑到自动驾驶汽车——都严重依赖于深度学习。深度学习神经网络需要经过大量的数据训练。当前爆火的、具有强大功能的语言模型,对数据的需求量最大。

【数据和石油有不同特点】

“数据是新的数据”说法的质疑者认为石油和数据具有非常不同的特点,数据的经济价值将比石油更大:

1)石油是一种有限的资源,而数据是无限的和可重复使用的。

自然界石油形成要经历非常漫长过程,由于石油有限,可用的石油越来越少。与石油不同,数据不会“用完”,数据是可更新。相同的数据可以以多种方式使用和利用。所以,将数据与太阳、水和风等能源进行比较更为合适,因为这些能源非常丰富。

2)石油需要大量的资源来运输,而数据可以在几毫秒内传遍世界。

将石油从一个地点运送到另一个地点需要利用管道、铁路、航运和卡车运输。而数据可以通过电缆(例如电话线或光纤)或无线系统进行数据传输、发送和接收。数据传输便捷的另一方面,也增加了数据安全风险,传统安全措施难以适配,应该特别注重数据安全保护机制的改进。

3)数据比石油更有价值。与石油不同,数据是通过分析和不同数据集的组合产生见解,提供真正的价值。随着数据的使用,它变得更有用。数据不像石油一样,在使用后就损失可用性。

在我们迈向更数字化的未来道路上,对企业和社会至关重要的技术,包括人工智能、大数据、物联网、自主系统、机器人和自动化,所有这些技术离不开数据。

【结语】

数据和石油两者都是经济的关键资源,直接和间接地为经济和社会提供动力,关乎国计民生,乃至影响到国际关系(想想历史上国际间围绕石油发生过的一系列斗争和当前俄乌冲突背景下的大国间关系)。

“数据是新的石油”是对数据价值的一个比喻,但是,数据和石油既有相似之处,又有不同的特点。必须充分考虑数据的特点,更好利用数据和保护数据。

数据是我们的经济、社会和未来越来越依赖的资源。在21世纪,数据比较石油更有价值,而且回报更巨大。

参考资料:

[1] The Worlds Most Valuable Resource Is No Longer Oil, but Data. The Economist. 2017, May 6




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