人工智能是巧婦，大數(shù)據(jù)是米；大數(shù)據(jù)工程人員越來越有運(yùn)維的味道，成為底層基礎(chǔ)的技術(shù)；大數(shù)據(jù)與隱私的權(quán)衡，需要關(guān)注。

從數(shù)據(jù)本身而言，大數(shù)據(jù)是人工智能的核心競爭資源

有人說：數(shù)據(jù)、算法、算力是人工智能的核心三大模塊。說是數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能，不為過。沒有數(shù)據(jù)，算法就是巧婦難為無米之炊，數(shù)據(jù)是知識的外在表現(xiàn)形式。

互聯(lián)網(wǎng)時代，每個公司積累的大數(shù)據(jù)，是每個公司的戰(zhàn)略物資。比如電商的用戶行為數(shù)據(jù)，比如社交領(lǐng)域的用戶通信數(shù)據(jù)。

后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，從預(yù)測算法到客服機(jī)器人、人臉識別等等，背后模型都是以大量的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的。比如NLP領(lǐng)域：從GPT,BERT,GPT2,Transormer-XL,XLNET,RoBERTa,模型背后的數(shù)據(jù)越來越多，模型越來越重，精度越來越高。

未來人工智能的落地，依賴于大數(shù)據(jù)。比如金融、醫(yī)療行業(yè)，誰有真正的大數(shù)據(jù)，誰才有可能脫穎而出。

從技術(shù)角度來講，大數(shù)據(jù)日趨成熟，成為應(yīng)用的底層基礎(chǔ)技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)越來越成熟，從離線數(shù)據(jù)到實(shí)時數(shù)據(jù)，從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從hadoop到spark,storm。

很多公司都有自己的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊構(gòu)建的大數(shù)據(jù)平臺，有點(diǎn)類似運(yùn)維工作的味道。前幾年，你說你會hadoop；今年你肯定不好意思再這樣說，因?yàn)榇蠹叶紩adoop的皮毛。

大數(shù)據(jù)與隱私

很多人意識到了數(shù)據(jù)的重要性，并想方設(shè)法從中盈利。如果你買過房子，不久后你可能會收到中介的電話，問你的房子要不要出租；或者問你的房子，要不要裝修。等你小孩上學(xué)，會收到電話，問你小孩要不要舞蹈、鋼琴、英語培訓(xùn)。

大數(shù)據(jù)帶動了數(shù)據(jù)采集的需求。從人工收集到APP等索要各種權(quán)限，大數(shù)據(jù)采集的成本越來越低。最近因?yàn)榕老x，很多人甚至公司整個團(tuán)隊被抓，將來預(yù)計對這方面的立法會越來越關(guān)注。

很多大公司的app,都會要求你同意一個協(xié)議，里面說白了要用你的數(shù)據(jù)，需要你同意。對于這些app，鑒于市場環(huán)境，沒法拒絕，除非你拒絕用它。從用戶角度而言，想拒絕，很難。

怎么用好大數(shù)據(jù)，并保護(hù)好隱私，是未來需要權(quán)衡的一點(diǎn)。