在预估未来时，我们常常忽略未来十年的变化，但回想十年前的08年，我也是用着笔记本电脑，塞班手机。为什么这十年并没有给我们带来根本性改变，而只是让我们活得更像美丽新世界和黑镜中描述的那样了？只是我最近为什么总在读反思互联网的书籍的原因，这十年来科技界风起云涌，但创新大部分集中在更高效的分蛋糕，而不是做蛋糕上。我认为这才是为什么美国衰败的真正原因。而这个教训值得每个人记住。

最后我们看看作者给出的六条关于如何更高效的使用大数据的建议，一是平衡数据和直觉的判断，能够更好的找出隐藏意图的是人，能够在矛盾的需求中找出平衡的是人，不要轻易的交决策权交给数据，在决定生死的领域，人要保有不那么高效的技能，以免机器失效后没有备份。二是重视面对面的交流而不是在线的交流，面对面看似低效的交流带来的创意胜过在线远程交流表面上的高效。三是鼓励有创意的去浪费资源，那怕成功的机会不大，但只要成果足够革命性，就应该去积极尝试。四是在传统媒介中寻找随机性，比如去阅读看似和当前行业没有关系的杂志，比如这篇文章中通过肯尼迪的名言来引出大数据的问题。五是主动去追求困难，比如在手机上阅读时将字体经常改变，能够降低阅读的速度，但却能够让你记忆更深，而让付款如果不是刷脸指纹这么方便，而是要打出一串字母做密码，将会减少冲动消费（如果你将密码设成BuYaoDuoShou效果会更好）。最后一个建议是congnitive boostrap，这很难翻译成中文，但了解机器学习在boostrap和begging的会很容易理解。面对一个不熟悉的领域，你学习是不应想着读完这个搜索结果中的前十篇文章（数据上最高效），而是从一个靠谱的综述开始，阅读这篇文章引用了那些文章，读完引用的文章后在再来读最初那一篇，或者用你学到的知识来改进你的搜索，如此重复的取出一部分信息，内化成知识，再去找自己不那么熟悉的知识。

不管是大数据，深度学习，区块链，基因检测和编辑，任何一个潜在具有革命性的工具都会有被滥用的风险，我们要做的是在这些技术被滥用之前找到问题所在，好的医生能够再病势还没有深入骨髓时就及时干预。而只有能越精确的定义清楚问题，才能够更高效的解决问题。解决方案不必是非黑即白的回到过去，而是拿来主义的改变心智模式，运用工具而不是成为工具的提线木偶。

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