互聯網公司的算法真那么神嗎？
在互聯網行業，尤其是投資人圈里，算法已經成了一種迷信，好像無論做什么，只要有了算法就像是吃了“神藥”一樣，干什么都行，甚至都能飛升了。
有意無意的，整個社會也都信了，程序員們也覺得自己寫的程序決定著一家公司的未來，甚至拿著一個APP、一段程序就可以去拉投資，反正“算法”就是一切。
有的公司也各種渲染自己的精準算法有多么厲害，廣告推送多么有效，還把算法當做自己的核心競爭力。甚至當美國人逼迫某個公司出售海外業務時，網絡上也在流傳一個說法：美國人看上了這家公司的精準推送算法，強迫收購這家公司，就是為了拿到“神”一樣的算法，這樣美國就無敵了，云云。
其實挺可笑的，說到底，全是利益。
為什么吹捧“算法”而不是“數據”，道理很簡單。
第一，所有權問題。
正如我在《為什么中國支持全球統一稅？》一文提到的，數字經濟最核心的基礎性問題就是數據產權問題，這個問題到現在仍然沒有定論，歐洲那些所謂的定論根本就是因循守舊、因噎廢食，我們不可能照搬。
先不說更大的領域，單說互聯網。比如我們去刷視頻、網購、在線支付，這都會產生大量的數據，這個數據參與方太多了，有平臺、用戶、商家，為了完成數據的交互還需要更多的參與者，比如說通訊商。
那這個數據到底屬于誰？企業？用戶？商家？亦或者歸屬于國家或者全民？
可以說，誰有了所有權，誰就掌握了收益分配的優先權和正當性。
但是數據產權一時半會根本說不清。互聯網企業非常清楚數據有多大的價值，但是又有誰敢站出來公開說數據歸公司所有？不要說在中國，就算在美國、歐洲，敢這么干就等著被社會罵死吧。
無論說破天去，用戶作為一個人，也一定享有數據的起碼部分所有權，霸王條款終歸要受到合法性質疑的，企業是不好直接拿數據換錢的，無論這個錢來自于運營優化、還是吸引更多投資。
已經有現成的例子，今年曾有一波輿論，當時阿里受到質疑，被懷疑拿“螞蟻森林”減碳額度去換錢，讓阿里非常狼狽，好不容易才解釋清楚阿里并沒有去販賣碳減排額度。這背后的故事不去討論。
為什么會被質疑呢？因為“螞蟻森林”雖然是阿里掏的錢，但卻是阿里的用戶通過自身綠色行動積累額度，然后換來的，阿里的用戶都把這些樹視為自己的心血，當聽到自己的心血被拿去賣錢，感情上很難接受。
道理是一樣的。
如果某家企業，廣告是主要的營收，核心競爭力就是精準推送，那是把精準推送歸功于龐大數據積累，還是歸功于自己的獨有算法呢？
如果歸功于數據，那拿著屬于用戶的數據去換錢，這多少是有問題的，錢賺的也并不理直氣壯，就有些一羊兩吃了。
只要公司決策人不傻，一定會歸功于算法，因為算法是知識產權，是這個公司自己所有的。程序員們也開心，因為可以大大提升自己的薪資水平。
第二，科技含量。
踏踏實實賺錢，遠遠不如有一個故事，提高估值或者股價然后去獲得更多的融資。
就比如羅永浩還錢，也并不是靠直播賣貨賺回來的，關鍵還是資本運作，打造一個模式和招牌后，提高估值，尋求獲得投資方注資，這樣才能在盡可能短的時間還上欠債。
無論直播賣貨有多賺錢，相比資本運作，這都是辛苦錢，起碼得有許多年時間的積累才行。
擴大到整個互聯網甚至更大的范圍，道理是一樣的，為什么特斯拉市值這么高？為什么其他造車新勢力市值這么高？歸根到底是故事很美、未來很可期，關鍵是有一個不可復制的能力，這個能力最好就是科技。
科技含量高了，故事就好說了，相比苦哈哈賺錢，哪里有融資來錢快呢？
在科技含量上，“算法”要比“數據”聽起來含量高多了，畢竟前者聽起來就是一個高精尖的東西，后者感覺不過是一個記賬的。
第三，難易。
數據是需要積累的，積累的過程并不輕松，這是一個非常需要時間和投入的事情。
就像中國如此重視數字經濟，選擇做的第一件事就是要推廣物聯網等新型基礎設施，要建設完善的數據搜集、輸送、存儲能力，這是數字經濟的根本。
這是需要大量投入的，不可能閉門造車、拍腦袋獲得，也需要時間。
而算法就不同了，完全可以幾個人閉門造車，也更有故事性，就算什么都沒有也無所謂，說一句“我有算法”，好像就可以超越一切因素。
更何況，崇拜“算法”還能掩蓋一些不好公之于眾的事情，比如用戶隱私保護，比如國家安全等等，具體的就不多說了，今年下半年已經有很多人說過了。
算法和數據，到底誰更重要，早在十幾年前就被人說的很明白了。
其中一位是李飛飛，被稱為“人工智能女王”，剛剛入選最新的“2022年IEEE Fellow”，這可以說是全世界學術科技界最權威的榮譽之一，今年全球一共新增265名學者，其中華人達83人。
李飛飛非常傳奇，是美國非常少有的橫跨科學、醫學、藝術三個領域的院士，大家可以搜索下她的成就。
她主要研究的領域就是人工智能和大數據分析，其中一個非常重要的方向就是：通過深度學習讓計算機能夠看得見我們的現實世界。
李飛飛的做法并不是一門心思去研究算法，而是花了數年時間，發動全世界近5萬人一起標記了近10億張圖片，并且精選了1500萬張圖片形成了著名的公開數據集“ImageNet”，在全世界進行了一場為期8年的算法競賽。
從2009年到2017年，全球諸多算法團隊不斷優化算法，終于在2017年，優勝者對于圖片的識別率達到97.3%，超過了人類，并且證明了更龐大的數據可以帶來更好的決策。
李飛飛以及她領導組建的“ImageNet”，成了全世界人工智能浪潮的催化劑之一。
然而，即使已經站在人工智能和大數據巔峰的李飛飛，也從來沒有吹噓什么算法，她一直強調的就是數據的重要性。
我們的決策層也看的很清楚，“十四五”規劃里新列入的關鍵生產要素是數據，而不是算法。
正如我在《一文讀懂，為什么國家如此重視數據》里所講的，數據一直存在，但仿佛宇宙中的暗物質一樣，我們無法直接獲得，我們現在做的很多事、開發的很多技術，就是為了感知到這些數據，儲存并且利用。
搞清楚算法和數據，誰輕誰重的問題，也就能夠更好的理解國家關于數字經濟的政策了，也就更加能夠明白，為什么國家更加看重的是數據，而不是算法。
總之，數據才是一切的根基，算法遠比數據更容易提升。就算一時沒有更好的數學工具，算法暫時沒有創新，但只要數據有了，我們就有了一個寶庫，無非是什么時候、用什么更好的方法把寶庫里的財寶搬出來而已。
而沒有數據的算法，不過是屠龍之術罷了。
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