數據是經濟的血脈。
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回看人類歷史，幾乎每一次新科技和新事物出現時，人們總是在兩種情緒之間拉扯：擁抱，恐懼？
200年前紡織機出現時，憤怒的盧德主義者搗毀了令他們憎惡的機器，憤怒背後的根本是恐懼；
100年前火車出現時，有人説，這麼大的煙囱、這麼大的聲音，破壞了風水，中國萬萬不可修鐵路。背後作祟的還是恐懼；
60年前人工智能第一次被提了出來，同樣引來兩種截然不同的態度，有人熱情擁抱，有人深感恐懼，科學家霍金、特斯拉CEO馬斯克、臉書創始人扎克伯格公開辯論：AI對人類到底是不是威脅？
同樣飽含爭議，讓人類在熱情擁抱和恐懼擔憂之間拉扯的，還有一樣事物——數據。
01
擁抱VS恐懼？
數據本不是新事物，但數據大爆炸併成為推動經濟發展的重要元素，卻是近年來的事。
1998年，圖靈獎獲得者傑姆·格雷提出“新摩爾定律”，即人類有史以來的數據總量，每隔18個月就會增加一倍。
2004年全球數據總量是30EB（1EB=1024PB），2005年是50EB，2006年是161EB，2020年將達到35000EB。
毫無疑問，我們生活在一個前所未有的新數據時代。
但這是一個事實判斷，對事實本身很少有疑問，但在事實判斷的背後，卻是涇渭分明、莫衷一是的價值判斷：
數據帶來巨大的安全風險，數據帶來個人隱私泄露，數據導致壟斷，數據讓經濟更加不平等，數據導致失業……
羅漢堂秘書長陳龍教授在9月23日的《2020中金數字經濟論壇》上説，有一個是這個時代特別重要，但對於它的共識又是特別少的話題，那就是數據。
確實如此。我們今天其實站在對數據理解的十字路口——究竟該如何看待數據的價值？如何看待和處理與個人信息相關的服務？人們對隱私究竟在乎不在乎？數據到底有沒有帶來更大的壟斷……
陳龍教授説，數據的本質是信息，而回看人類數千年的發展，信息是經濟發展的核心動力。70年代以來，所有信息經濟學家做的事情，都是去解釋信息不對稱，可信信息的缺失和不對稱對經濟有多大障礙，以及用什麼樣的機制去減少這樣的不對稱。信息從來都是人類進步的核心動力，讓信息流動起來具有核心價值。
但今天，人們對數據和信息帶來的問題出現了前所未有的擔心。羅漢堂在2020年7月進行的一次隱私調研中發現，超過99%的用户表示關心隱私問題。
但基於實踐中的調研發現，答案並不是看上去那麼簡單，人們在數據和隱私的關係中，並沒有完全倒向一邊。
有平台對用户使用信息授權率進行調研，發現一個非常有意思的現象，敏感信息的授權率隨用户年齡變化呈現“微笑曲線”趨勢，也就是説，一個人一開始如果對數字技術不懂的話會擁抱，如果懂一點的話他會更小心一點，如果經驗豐富的話反而會擁抱更多，因為他知道如何處理信息的敏感和自己的需求之間的平衡。
就全球平均而言，只有23%的人表示不願用任何好處換隱私，其他更多的人其實是在信息交換、交流和隱私安全之間把握平衡，並且擁有相當大的擁抱度和開放度，並不是“隱私壓倒一切”。
02
那麼問題來了，既然有99%的人在調查時都表示關心隱私問題，為什麼在實際的生產和生活中又對數據和信息呈現出相當程度的擁抱態度呢？
歸根到底，還是因為數據的價值，信息交換和流動的價值。
這一點，相信所有人在生活中都有真實的感覺。假如一天不讓你用手機，不讓你用社交軟件與朋友聯繫，一天不讓上網，不讓打開新聞資訊App和視頻App，相信絕大多數人都會感覺從心裏到生理的難受。
今天，在中國，如果你出門忘了帶手機，沒法用支付寶或者微信支付掃碼付款，吃飯、坐車、購物都會成問題，一定會感受到巨大的不方便。而這些的背後，都是無時無刻不在的數據交換和流動。
今年疫情期間，中國在控制疫情方面的速度是相當快的，生產和生活恢復的速度也是相當快，中國很可能會成為今年唯一的一個實現GDP正增長的大國，而這背後，數據和信息的交換和流動發揮了重要作用。
基於數據的疫情地圖、疫情熱搜，使口罩等防護用品的流動更加高效、精準；健康碼方便了人們的出行；大量的數據分析，大規模文獻篩選和科學超算工作，讓病毒基因測序、新藥研發、蛋白篩選的速度大大加快……
陳龍教授説，信息革命本質上是信息的成本變的極低，極低就帶來了三個數字化：連接、決策和信任的數字化，本質上是數據在背後流動。
連接的數字化使交易距離擴大。傳統意義上，一個小店只能服務10平方公里之內的用户，但現在在淘寶和天貓的平台上，平均買家和賣家的距離是1000公里，這背後是數據讓買賣雙方匹配了。
信任的數字化體現在許多場景中，比如金融KYC(Know Your Customer)，螞蟻的授信機制是310，用3分鐘申請、1秒鐘到賬、0人工干預。螞蟻平台在過去的幾年中為兩千多萬的創業者和小微企業提供了貸款，他的抵押品是0。“信息是新的抵押品，它在深刻的改變做金融的方式”。如果沒有信息、沒有數據的話，是不可能做到的。
淘寶上還有一個工具叫生意參謀，通過讓商户獲得更多的市場信息，來幫助商户提高銷量。通過對不用生意參謀和用生意參謀兩者不同的曲線對比發現，兩者之間的銷量有很明顯的差別，而且差距會越來越大，這證明通過市場數據分析進行的決策數字化，可以直接提高效益。
陳龍教授認為，信息革命的本質是信息創造和分享的成本的革命。數據是經濟的血脈，數字技術改變的，是血脈產生、流淌的廣度和深度。數據的自由流動，就是數字化經濟。
03
再來説説數據擔憂。
人們對數據的恐懼和擔憂，主要有數據的安全性、隱私的泄露和數據帶來的壟斷，失業問題等等。
在最近羅漢堂出版的新書《新普惠經濟》中，專門闡釋了數字技術與以往技術有所不同。數字技術的普惠性、快速普及性、低門檻，給予落後的社會和經濟羣體前所未有的服務和賦能，促進了中國偏遠地區和最不發達地區的發展，數字技術有希望為人類社會帶來普惠性增長。
那麼，數據是不是強化了壟斷？是不是導致贏家通吃？企業是否利用數據優勢阻礙創新？
先看一個數據，從八十年代到現在，把美國IPO企業五年以後退出概率做一個統計，退出就是要麼被收購了要麼是倒閉的，最容易退出的就是Information Technology，就是科技公司，和數據有關的公司，這類公司2010~2014年期間5年後的退出概率超過了50%。另外一個是Communication（通信業），反而是傳統的行業競爭會更有壁壘。
這個結論説明，數據類的科技公司競爭極其激烈，壓力很大，並不是那麼容易構成強領先或壟斷優勢，反而時刻面臨着被替換的危險。
那麼，大企業是否利用數據優勢阻礙創新？以阿里巴巴為例，從2010年至今，由於協同設計、生產、銷售的可能性的提高，阿里巴巴平台上品牌數量呈指數型上升。並且催生了網絡達人、網紅、內容營銷人、快遞小哥等許多新興的行業和崗位，帶來了一個龐大的數字經濟體。
從早期的BBS、博客、微博，再到微信、百度、今日頭條、優酷、愛奇藝、抖音、快手、B站、知乎、花椒、映客、虎牙、鬥魚、喜馬拉雅、蜻蜓，以及電商平台淘寶、京東、小紅書，依託這些數字化平台，誕生了一批又一批自媒體創業者、網紅、小店店主、微商、播客、UP主……這些互聯網平台讓個體創業的門檻大大降低，加快了技術普惠、信息普惠、曝光普惠時代的來臨。
對於大數據“殺熟”的擔憂，陳龍教授的看法是，理論上大數據企業進行價格歧視的動機是很弱的，他們更在意的是通過長期服務的改善，來獲得消費者的持續參與。因為科技公司成功與否，最終取決於能否給消費者提供可靠、高效、性價比高的服務，“殺熟”其實是違背了這個出發點的。
對於隱私的問題，人們也並不是説為了獲取數據的價值，就必須容忍隱私被侵犯。越來越多的企業和機構開始採用privacy engineering的理念，基於“原則”的工程設計和技術的結合來實現“懂你，卻不知道你是誰”——最小化的採集數據，限制不必要的流動，把敏感的數據去掉，還可以加密處理。
總之，人類面對數據帶來的種種隱患時，絕非無可奈何，而是可以通過種種機制、技術、理念的不斷完善，來實現保護用户隱私和數據安全的前提下，促進數據的流動和使用，實現數據的價值。
200年前紡織機的出現，人類經過了上百年的時間，才逐漸接受，並走上了工業化的道路，火車的出現同樣如此。人們對新事物的認識、瞭解、接受，並學會興利除弊、有效駕馭，需要時間，需要耐心，更需要有效的、接地氣的研究和探索。這大概正是中金舉辦的這場數字經濟論壇的價值。