規避大數據過度發展的風險

　　《中國社會科學報》：您認為“大數據”的負面作用有哪些？

　　姜奇平：“大數據”是中性的，談一個中性東西的“負面”作用，需要補上這個問題省略的潛臺詞，才能讓這個問題本身成立。

　　第一種可能，如果不能正確利用大數據，會產生什么負面作用？我認為，如果離開主體，離開人們的需求、應用搞大數據，會造出許多數據垃圾，不僅不會讓人的腦子變得更清楚，反而會加大決策成本，讓人們迷失在過多的數據中，找不到所要的答案。

　　為了規避為大數據而大數據的風險，第一要強調以人為本。搞大數據的根本目的就是要提高人的洞察能力，使人變得更加智慧，至于發展技術、產業等次一級的目的，是由此派生的。第二要強調應用導向。對大數據，要抓應用促發展，以最終用戶需求為導向，讓大數據產生實效。要克服長官意志，讓市場發揮配置大數據資源的基礎作用。要避免只是從投入、供給角度片面發展大數據，最后弄出一些沒有市場需要的政績工程。

　　第二種可能，在大數據本身沒問題的情況下，把大數據擺在不恰當的位置，或加以夸大，會產生什么負面作用？對此我認為，大數據在功能、價值和意義這一串價值鏈中，更多定位在意義上。意義要以功能和價值為基礎，如果脫離了功能、價值而片面強調意義，負面作用是對整體產生虛化作用，也就是讓事情不實在。

　　《中國社會科學報》：從中觀上看，大數據產業的比重是不是越大越好？如何規避大數據發展不足或是過度發展的風險？

　　姜奇平：大數據產業比重不見得越大越好。它與產品制造業、服務業的比重應恰當。比重過高，就會出虛火。大數據作為產業，恐怕與經濟的服務化程度有關，對農業、制造業、服務業等經濟的服務化越發展，對差異化和質量提升的要求就會越高，對大數據的需求就會越高，大數據的產業鏈就會展開得越充分。而經濟的服務化，也不應是人為決定的。一般在人均收入5000美元之后，出于對生活質量的追求，人們可能越來越多地把錢花在服務上。

　　為了規避大數據發展不足或過度發展的風險，需要的可能恰恰不是產業政策干預，而是要進一步發揮市場作用。美國《連線》雜志聯合創始人凱文·凱利認為，未來人們會在個人信息保護與個性化服務需要之間達成均衡。對個性化的賦值越高，越傾向于開放個人數據，供服務者量身定制；相反，越不重視個性化（如只顧溫飽），越傾向于保守個人數據，讓服務者不了解自己。大數據的發達程度，顯然與此機制有關。就中國現實情況來說，現在恐怕不是個性化供給能力過剩、服務水平過了，而是現有產業政策讓同質化的中國制造產能過剩太突出了。因此，雖然從局部和短期看，一些地方發展大數據可能有點熱，但整體上大數據發展還是不足的。