3星|《数据资本时代》：数据会导致资本贬值，缺数据和实例证明

Posted 2021-01-30 zuoqs

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了3星|《数据资本时代》：数据会导致资本贬值，缺数据和实例证明相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

数据资本时代

《大数据时代》作者的新书。基本的思想是说：价格的一个重要作用是传递市场中的信息，大数据会导致信息传递更方便，因而导致资本贬值。

这个思想比较有趣，不过逻辑上没能说服我，作者也没能拿出实例与数据来证明，因此我认为这个想法还处于猜想、畅想阶段。

书写到一大半的时候才提出主题思想。前面是各种AI应用的介绍与畅想。

此外作者还提议：对大公司收取数据税，就是把一部分数据向政府开放来换取一定额度的免税；企业雇用人类员工可以抵免税收，以此拉动就业，并激励企业研发更有价值的人工智能。

总体评价3星，有参考价值。

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以下是书中一些内容的摘抄：

1：在以上因素的综合作用下,这个新型虚拟市场产生了巨大的吸引力,成了经济学家所说的“稠密市场”(thick market),即拥有大量买家和卖家的市场。稠密市场属于优质市场,可以提高人们找到自己所需商品的可能性。P2

2：雅虎持有阿里巴巴的大量股票。事实上,按照阿里巴巴的股价来看,雅虎持有的阿里巴巴股份的资产价值比雅虎的总市值还高。因此可以说,雅虎股票的卖家是在付钱让买家购买股票。也就是说,雅虎股票实际上是在以负值交易。P3

3：直到现在,海量信息在市场上的传播一直都是非常困难的,其价格也特别昂贵。所以我们才采用了一个变通方法:将所有信息压缩成一个单一的评价指标,那就是“价格”,并通过金钱来传达这一信息。P5

4：按照研究人员约翰·希利·布朗和约翰·哈格尔的说法,在政府向小企业开放摩托车行业后,重庆的几家公司开始打破授权规则,它们试图创建更便宜的生产流程,让摩托车最终成为大众消费得起的产品。这些公司并没有去寻找减少自已工厂费用的方法,而是决定购买和组装由其他公司制造的零部件。它们直接奔向了市场。P31

5：中国人不仅拆解了日本最先进的摩托车的基本构造,而且解构了摩托车生产的基本组织结构。他们没有选择公司式的集中控制和垂直管理,他们的成功靠的是积极利用各类市场参与者,高效地生产出人们可以买得起的摩托车。P32

6：2017年,人类终于遇到了他们的对手:Libratus获得了超过170万美元的筹码,并最终赢得了【德州扑克】比赛。P60

7：为了确保这些重要的时刻很容易被找到,ESPN雇用了几十个人实时观看多个体育赛事,依靠人工,手动标记每场比赛和场上互动。P66

8：许多市场的成功,都源于它们能够提供海量的数据流。因此,有效的标注策略及其研发工作就担负着重大的经济责任。作为这方面的数据专家,马蒂·所罗门强调:问题的关键在于找到正确的本体。她知道这会是十分困难的。P68

9：亿贝正在进行的海量数据研究项目的出发点,就是要改进产品的编目,将可发现率从42%提高到90%。P69

10：未来的约会服务将会使用机器学习系统,它可以从视频、照片、语音,甚至是可穿戴跟踪设备中,推断出必要的相关数据,而不是让用户花数小时回答问题。当我们与我们喜欢的人互动时,机器学习系统会在我们微笑或脸红的时候进行记录,它还知道什么时候我们的心脏开始同步跳动。P83

11：杜兰特很不光彩地被公司的投资者强迫出局，投资者聘请了一个外部咨询师来评估通用汽车的管理效率，结果他们发现公司所有的信息、决策以及金融资源都要通过杜兰特本人来传达给其他人，他的这一做法使公司在1920年经济严重衰退时期，几乎陷入瘫痪状态!随着杜兰特出局，问题也迎刃而解。P96

12：麦克纳马拉在福特任职期间,以及后来作为美国国防部部长和世界银行行长,始终都专注于与人脑无法处理的大量信息做斗争。他毫不留情地简化数据,降低数据复杂性,使数据更易于人脑分析处理。麦克纳马拉对简化信息的专注堪比市场参与者对价格的关注。P97

13：因此,在选择公司的领导者时,没有一种万无一失的方法,可以让我们找到那样一个能够神奇地克服所有人类认知局限的人。我们无法通过选择,来逃避美国管理学家赫伯特·西蒙所提到的“人类理性的局限性”,也就是说,人类做出最优决策的能力有限。P101

14：富国生命保险的战略以自动化为中心,利用数据驱动的机器学习系统来做以前由白领员工做出的决策。而戴姆勒采取了另一种策略:精简管理决策流程(同时继续保持汽车生产的快速自动化)。这两种策略的目标,都在牵制新老竞争对手的同时,保护公司不会受到市场的打击。P110

15：桥水基金公司,全球最大的对冲基金公司,将很快做到这一点。桥水基金公司计划建立一系列机器学习系统,这些系统不仅将为其1600亿美元的资产选择投资机会,而且将做出一般的管理决策,比如聘用、提拔、解雇人员等。P113

16：富国生命保险的选择,我们称之为“选项1”,专注于成本。只有当公司能够成功地实现决策自动化与决策优化,减少开支,并永久性减少员工的规模时,这种解决方案才能生效。但是从本质上讲,选项1是将赌注押在了过去,押在了一种只会颠覆员工现有状况而非公司结构的战略上。P118

17：戴姆勒的战略,我们称之为“选项2”,是不同的。这家高端汽车制造商没有把重点放在机器上,而是放在重组管理决策流程上,它期待获得的不仅是与宝马和特斯拉等对手竞争的优势,而且希望获得市场优势。从组织结构上看,这似乎是把赌注押给了未来:戴姆勒愿意牺牲曾立下大功的等级制度,以换取与重振的市场和数字挑战者的同步发展。P119

18：现有公司和初创公司所要做的事情已经非常明确地摆在了我们眼前:做出将哪些决策权下放给机器的决定;积极利用市场的力量,改进公司的协调方式。P130

19：“更好”最终会战胜“好”,并成为赢家。使用海量数据流来做决策,比单纯依靠金钱要更有优势。随着经济转向海量数据市场,也就是更高效率的市场,市场所必需的大部分信息将不再流经银行。P137

20：随着货币作为市场信息传递者的作用日渐衰减,资本的作用也会下降。在市场体系中,金融资本是关键,因为它是一个易替换的生产要素:必要时,它可以很轻松地换来急需的物资,从而实现有效的资源利用。反之亦然。P139

21：后来智利军方发动了政变,推翻了阿连德总统,也摧毁了这套系统的基础设施。协同控制工程夭折了。然而,那个基本的构想一直流传到了今天。一起保留下来的,还有人们对用科技来管理整个国家的希望。P175

22：在美国,卡车司机运送的70%的货物都是由高速公路运输的,所以如果能够通过自动驾驶提高行车安全,那么美国每年死于卡车事故的4000人的性命也许可以被挽救。不过,提高经济效率,也就是降低燃料消耗、提高昂贵设备的利用率和降低劳动力成本等,才是推广自动驾驶系统的真正动机。P181

23：这三套政策措施(传统式分配式,参与式),以及更激进的全民基本收入,都建立在某此经济假设的基础上:流入劳动力的收入份额会继续下降,而流入资本的份额却会增加,由此造成我们的经济中存在非常危险的不平衡。此外,这些政策都假定两者之间有直接的负相关:如果一个减少,另一个就会增加。P192

24：但是,如果劳动力市场份额和资本份额都在下降(尽管二者速度不同),那么谁又是最大的赢家呢?余下的收入累积在哪里?巴凯的回答是,余下的收入迅速积累,形成利润的飞速增加。这里所说的利润,指的是经济学家所说的对产品和服务随意涨价所获得的利润。这将导致市场效率低下,竞争匮乏,而且这也意味着投资者(包括所有为退休而储蓄的人)被占了便宜。P193

25：如果我们认同经济正在从依赖货币向依赖海量数据转变,我们就应该更有创造性地思考,如何让公司支付它们本该支付的税款。政府可能会考虑让它们用数据而不是用货币来支付部分税款。汽车制造商可以匿名提供汽车上的传感器数据,这样政府就可以利用这些数据来识别道路交通中特别危险的地方,从而改善交通安全。P197

26：企业雇用人类员工可以抵免税收的政策,不属于勒德分子。它不只是针对那些白领工作即将自动化的公司,其目标也不是要阻止这些公司或其他公司自动化。相反,它将支持以创新的人类服务为重点的商业模式的发展。因此可以说,该政策是劳动力市场转型的催化剂,是用来促进公司对新服务产品和新商业模式的尝试。P199

27：但是它从根本上误判了大数据时代的意义:第一,大数据时代摆脱了金钱和资本的束缚;第二,大数据时代通过数据的丰富性来提升现实的丰富性;第三,大数据时代更加欢迎市场而不是公司;第四,大数据时代提供了提升人类合作能力的特殊机会。P201

28：数据正在取代货币,市场也正在取代公司,我们如果想要针对数据驱动的市场的影响来制定政策,首先就必须认可“以数据支付部分税款”这一变化。为此,我们提出了累进式数据共享授权和以数据缴税。P202

29：我们确信市场会继续存在。人类的未来不是集中权力,也不是消费和富有,而是相互合作,把我们无法重新利用的资源时间,花在最有意义的地方。P220

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