互联网如何让我们不高兴 | 世界读书日书单（内附福利）( 七 )
事实上 ， 社会学家萨尔加尼克（Matthew Salganik）等人的研究表明 ， 当普通消费者在网上购物的时候 ， 那些爆款的商品在品质上通常只比同类商品的平均水平稍微好一点点 ， 之所以能成为爆款 ， 主要原因在于时间优势 ， 就好比最先滚下来的雪球会变得硕大无朋 ， 其他雪球则失去了变大的机会 。 如果没有线下实体店 ， 那些抢得先机的商品就会一直独领风骚 ， 吸引眼球 。 实体店扮演了“守门人”的角色 ， 让消费者可以从容选择多种商品 ， 而不是被网上的风潮所裹挟 。 换言之 ， “守门人”就是要恢复被大数据技术所省略的“试错”过程 ， 让用户得以超越既存模式 。
一个与此相关的话题就是“实体书店复兴” 。 国内的实体书店经历了一轮倒闭潮 ， 但是近年来 ， 在一些大城市里 ， 实体书店不但卷土重来 ， 而且迅速扩张 。 支撑“实体书店复兴”的内在逻辑就是“守门人”功能 ， 实体书店不是为了加快图书交易的过程 ， 而是要放缓这一过程 。
与“守门人”类似 ， 坦纳强调“低效率媒介”具有不可替代的价值 。
和电子屏幕相比 ， 纸是一种低效率的媒介 。 在电子书上搜索特定内容、做批注等等要远比在纸书上方便 。 但是电子书并不能取代纸质书 。 电子书能够方便读者掌握细节 ， 而阅读纸质书能够让读者对作者的意图获得更好的整体性的理解 。
地图亦然 ， 和电子地图相比 ， 纸质地图在很多情况下显得颇不方便 。 但是 ， 纸质地图能够一目了然地提供一幅大图景 ， 让用户在大脑里对地理定位建立鲜明的印象 。
数据和图景的对比 ， 在医生的诊断实践中尤为关键 。 当前 ， 不少医院已经开始利用人工智能和大数据技术来诊断病情和开处方 ， 此举看似减少了平均诊断时间 ， 提高了诊断效率 。 然而 ， 坦纳指出 ， 人工智能诊断的一个后果就是会把病人的很多身体特征都当作患病的信号 ， 让病人去做更多的检查 ， 结果延长了病人的诊断过程 。 而且 ， 过多的检查本身就会带来不少副作用 。
传统的有经验的医生是基于对病情的整体性把握来作出诊断 ， 而在医院引入人工智能诊断之后 ， 常常会出现有经验的医生与人工智能的诊断结果相冲突的情况 。 大数据技术给医生和病人带来的更多是困扰 ， 而非方便 。
坦纳指出 ， 从哲学角度而言 ， 大数据技术的盲区在于它不能提供两种重要的知识 。
其一是所谓“地方性知识”（local knowledge） 。
例如 ， 电子地图显示穿过某个十字路口是最近的路线 ， 但是你知道不能那样走 ， 因为你曾经走过那条路 ， 知道那里堵车非常厉害 。 你具有对这个十字路口的“地方性知识” ， 但是电子地图并没有 。 事实上 ， 很多老司机都知道 ， 如果完全按照全球定位系统（GPS）的指导路线开车 ， 迟早会被引到一条麻烦的道路上 。 这时最好能有一张纸质地图 ， 重新判定方向 ， 另辟路线 。
其二是所谓“默会知识”或说“内隐知识”（tacit knowledge） 。
无论你给一个智能系统输入多少信息 ， 总还是有很多东西是没有明晰解释 ， 只可意会不可言传的 。 前面提到的医生对病情的整体性理解 ， 就是一个典型例证 。
缺乏上述两种重要的知识 ， 意味着大数据技术不可能提供有效的“大图景” 。 对大数据技术的过度依赖 ， 虽然能够在短期提高效率 ， 但是从长远而言 ， 必然事倍功半 。
如果仅限于网上购物、开车认路和诊断病情等日常情境 ， 那么 ， 大数据技术的弊端还是有限的 。 问题在于 ， 大数据技术对人类社会的冲击远远超出了日常情境 。
坦纳在书中提出了一个重要论点——信息科技和金融其实是一回事 。 从“平台效率”的角度而言 ， 专注于消除摩擦、迅速实现信息匹配的大数据技术 ， 其实和追求“无摩擦融资”的金融化进程是同构的 。 换言之 ， 大数据技术的盲区 ， 几乎就等同于金融领域的盲区 。
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