怎么存活于大数据和人工智能结合的时代_光环大数据培训
大数据使一个新时代应运而生_光环大数据培训
大数据使一个新时代应运而生_光环大数据培训在“大数据”趋势的驱动下，企业具有更大规模的收集和处理数据的能力，越来越广泛的信息加速了各行各业决策的速率和准确率。
而大数据的“大”，已成为存储业界目前所面临的严峻挑战。
据IDC预测，到2015年，大数据技术和服务市场将从2010年的32亿美元增长到169亿美元，年复合增长率（CAGR）达到39.4%，几乎是整个信息和通信技术市场年复合增长率的七倍。
快速的数据流转，动态的数据体系，以及越来越多样化的数据类型，面对如此海量的数据规模，尽管业界的专业人士不断的推崇“大数据”，但其所带来的复杂程度和处理难度，使得企业不得不去重新考虑存储基础架构的问题。
随着企业不断寻求通过各种方法创新并为客户构建更好的解决方案，他们面临的一个最大挑战是，如何使真正对社会具有深远意义以及可持续影响力的创新解决方案实现商业化。
据 IDC 调查，到2014年，绝大部分数据将是非结构化数据。
因此，在数据大爆炸或大数据的背景下，我们需要具备发挥非结构化数据巨大潜力的能力，以便生成新的可持续业务、从现有资产获取经济价值并提高用户生产效率。
大数据洞察，基础架构先行大数据数量庞大，格式多样化。
大量数据和信息由家庭和办公场所的各种设备生成。
它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业带来严峻的数据管理问题。
IDC认为传统的基础架构不能满足大数据需求和挑战。
支持大数据部署的架构必须可以动态调整，并具备以下主要特性：按需提供的容量和可扩展性，使基础架构能够在必要时根据容量和性能扩展或缩减规模。
维持“始终在线”的环境以及防止计划外停机的故障恢复能力。
内置数据管理，并且能够在每个处理阶段以及每个后处理常规运行阶段管理数据保护、监管达标、处置和同化。
针对大数据的容量需求，存储虚拟化是目前为止提高容量效率最重要最有效的解决方案，它为缺乏这些能力的现有存储系统拓展了自动分层和精简配置等存储效率的工具。
大数据与AI深度融合,进入智能社会时代_光环大数据培训
大数据与AI深度融合,进入智能社会时代_光环大数据培训大数据与AI深度融合,进入智能社会时代什么是人工智能人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的理论、技术及应用系统的一门新技术科学。
人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。
首先是计算智能，机器人开始像人类一样会计算，传递信息，例如神经网络、遗传算法等；其次是感知智能，感知就是包括视觉、语音、语言，机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些行动，例如可以听懂语音的音箱等；第三是认知智能，机器能够像人一样思考，主动采取行动，例如完全独立驾驶的无人驾驶汽车、自主行动的机器人。
什么是大数据大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据是以数据为核心资源，将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示，最终实现数据的价值。
大数据与人工智能相辅相成大数据的积累为人工智能发展提供燃料。
IDC、希捷科技曾发布了《数据时代2025》白皮书。
报告显示，到2025年全球数据总量将达到163ZB。
这意味着，2025年数据总量将比2016全球产生的数据总量增长10倍多。
其中属于数据分析的数据总量相比2016年将增加50倍，达到5.2ZB（十万亿亿字节）；属于认知系统的度学习的方法训练计算机视觉技术提供了丰厚的数据土壤。
大数据主要包括采集与预处理、存储与管理、分析与加工、可视化计算及数据安全等，具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，为人工智能提供丰富的数据积累和训练资源。
以人脸识别所用的训练图像数量为例，百度训练人脸识别系统需要2亿幅人脸画像。
数据处理技术推进运算能力提升。
人工智能领域富集了海量数据，传统的数据处理技术难以满足高强度、高频次的处理需求。
从大数据时代来到人工智能时代的发展变化_光环大数据培训
从大数据时代来到人工智能时代的发展变化_光环大数据培训光环大数据培训机构，我们现在这个时代确实是已经从大数据时代，移到人工智能时代。
为什么这样讲呢？实际上这和大数据本身的内涵关联性比较强，为什么说关联性比较强呢？我们知道大数据本身的规模特别地大，越来越大，从原来的EB级现在正在往ZB级发展，数据本身在不停地增加，我们叫数据泛滥。
这个数据泛滥，比如和零售有关有很多数据，再早一点是科学的数据，不管哪种数据都是和网络关联的，个人自媒体出来以后网络数据又非常多。
但这些数据以前大家都把它叫做大数据，最近有一个讲法，大数据不是规模大，而是垃圾多的数据叫大数据，利用率低的数据。
比如视频数据，另外网络的个人数据，真正被利用的比例还是很低的，大数据本身的概念越来越大，但这个数据大了以后到底怎么使用怎么发展，最近一段时间大家都深入讨论，比如说数据是不是越大越好，是不是什么东西都一定要一个数据？回答是No。
最近有一个非常好的案例，AlphaGo 下围棋，以前是需要使用人类下围棋的数据，同时自己尝试了三千万局的数据，最近的AlphaGo Zero不需要人类对弈数据了，自己会生产数据。
现在我们就可以提问，什么样的情况不需要外部数据，自己生产数据就够了？我和有些专家讨论，觉得什么样的AI系统不需要外部数据就可以战胜人，实际上就是满足三个条件：1.集合是封闭的，不管你是状态集还是什么集，你的集合是封闭的，我们知道围棋集合是封闭的。
2.规则是完备的。
也就是说下棋什么地方能下，什么地方不能下，这个规则完全完备的，不能随便更改。
3.约束是有限的，也就是说你在约束条件下，不可以递规，因为有了递规之后往下推延就停不下来，而有限的时候就能停下来。
满足这三个条件，不需要外部数据，系统自己产生数据就够了。
所以可以想见，今后有很多的情况你去判断这个人和机器最后谁能赢，满足这三个条件机器一定赢，不管德扑、围棋，类似的情况很多了。
是不是所有的情况都是这样？当然不是。
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展，这种行业转移将变得更加普遍。
人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能，人工智能的发展会越来越好，因此参加人工智能培训课程进而转行人工智能行业是非常好的时机。
光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX 技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。
课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。
完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。
课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。
课程四阶段Python基础学习内容：Python基础实战开发学习目标：熟练掌握Python基础开发，掌握函数与控制、Python数据库开发。
完成项目：设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。
课程五阶段Python进阶开发学习内容：Python进阶实战开发学习目标：熟练使用经典开发与爬虫设计，熟练掌握买面向对性开发及并发原理。
完成项目：智能电子购物车项目、异步即时聊天室项目、Python超级爬虫编写。
课程六阶段Django编程开发学习内容：Django编程实战开发学习目标：熟练掌握Django框架设计、了解Django工作机制、熟练应用Django框架。
光环大数据培训_怎么利用人工智能改变当下
光环大数据培训_怎么利用人工智能改变当下光环大数据作为国内知名的大数据培训的机构，聘请一流名师面对面授课、课程更新迭代速度快、与学员签订就业协议，保障学员快速、高效的学习，毕业后找到满意的高薪工作！一场AlphaGo大战李世石的世纪之战把人工智能重新推向了巅峰。
而事实上，这样的盛况在历史上已经出现过几次了。
“人工智能自1943年诞生之日起，一直起起伏伏，每隔10~15年，就会有一个重要的事件出现，随后引发一阵热潮”，北京大学数学学院信息科学系教授林作铨在被问到人工智能是否有元年、奇点的问题时这么回答。
作为一个在人工智能领域已经做了30年研究的资深专家，林作铨的观点可能会打击一部分的信心，然而这就是事实。
就他所做的研究，以及看到的业内理论层面的研究，这些年可以说并没有实质性的突破，今天所谈的深度学习方法及算法几十年前就在用，所不同的也仅是如今的计算力（硬件层）远超过去，所以今天可以训练围棋，上一个阶段还只是国际象棋。
以上算是业界对通用人工智能或者强人工智能当下及未来的判断，要实现这个确实很难。
但这并不妨碍人工智能去逐步地改变我们的生活、工作方式。
就像大规模机器学习专家王益在日前由百分点集团与北京大学携手举办的“2016百分点数据与价值国际论坛”上所表达的，每个人对于人工智能的定义都不相同，论通用人工智能，现在的技术水平确实还差的很远，不过如果细化到每一个细分领域，人工智能其实已经为我们带来了很多变化。
超越人还遥遥无期多想想怎么利用人工智能改变当下吧liOyADBFYxTxA_600大规模机器学习专家王益比如AlphaGo，再比如人工智能现在已经取代了很多人的工作。
十五年前，我们找资料要到图书馆，但是现在我们都用谷歌、百度搜索，图书管理员很多已经被搜索引擎弄下岗了；十五年前，我们买衣服去动物园服批发市场，去各种专卖店，我们进去之后会有服装售货员，上来帮我们推荐什么样的衣服合适，今天也已经有很多下岗了，淘宝的推荐系统，已经取代了服装售货员；原来我们要去贷款，要到银行去，我说贷款五千块钱会被人踢出来的，还他的利息不够他那个专员跟我聊半个小时，现在我们在网络上P2P贷款，人工智能可能帮助任何一个只要贷50块钱的贷款者，找到有五毛钱利息就愿意去投资的投资者，所以银行业现在面临着互联网金融极大的冲击。
光环大数据人工智能培训_人工智能以及我们的未来
光环大数据人工智能培训_人工智能以及我们的未来光环大数据作为国内知名的人工智能培训的机构，帮助无数学员稳健、扎实的提升人工智能技术，来光环大数据学人工智能，高薪就业不是梦！把自己想象成在一辆未来的自动驾驶汽车的乘客。
这辆汽车与你以一种近乎于人类的方式进行交流，不靠它的导航系统，就能读懂你的目的地。
并且了解你对音乐，车内温度和灯光的喜好，这些调整也无需按动任何按钮。
两种截然不同的技术革命正在推动这种技术走向未来：虚拟现实是可计划的，可控制的和可预测的;与之强烈对比的是，人工智能完全不是这些。
真正的人工智能像生物一样推理和思考，它会演变和适应周围环境。
其技术的提高依赖于认识虚拟现实和人工智能的区别，理解人工智能融入用户生活的方式。
我们的日常交流更多的在视觉环境下，我们越来越依靠增强的数字技术交流和通过使用社交平台、互动视频、游戏、会议、训练等分享的信息。
这些视觉的要素促使我们学习，生意的往来，发展我们的社会关系。
然而，这些视觉环境全依赖人工输入和管理。
人类设置好参数，建立好对每个视觉环境的控制。
这种帮助我们网上交流和虚拟现实生活的智能软件和计算机技术就是AI-虚拟现实技术。
这种技术在解决现实世界难题时很有用，但它“不自觉”，能力和运行也有限。
所以，虚拟现实在学习和抽象思考是它的短板方面。
对于一种智能生物来说，想成功的自觉和自适应，其结构基础必须深深建立在生活和周围环境的信号上。
通过这种方式，我和我的同事John Carbone发明了机器蟑螂，它的分布智能系统和章鱼的分布系统类似。
三个神经元代表大脑中的“腿”，还有一个中央调节器，帮助这家伙自主生活，适应变化的环境和保持自剩像动物本能会饿来说，这家伙会寻找灯光补充能量，灯光同时也会发出危险和伤害信息。
他们为夜间而生，同时设计成认识到在灯光下太多的时间会使他们更容易受到捕食者的伤害-由另一个机器人发出的红外灯光模拟。
结果表明，他们必须学会解决怎样平衡竞争生物。
深度学习和大数据结合的红利还能持续多久_光环大数据人工智能培训
深度学习和大数据结合的红利还能持续多久_光环大数据人工智能培训这轮 AI 热潮的很大一个特点就是底层技术方面在打通，虽然说过去对通用人工智能大家曾经有过很高的期望，但一直没有落地。
这次，深度学习给大家带来了很多机会，使得我们在底层技术方面有了越来越多的共性。
然而深度学习并不是万能的，那么它的局限性在哪里？当遇到天花板时又该如何呢？4月8日，在 ADL 第78期“深度学习：从算法到应用”的 Panel 环节，四位顶级 AI 学术大牛同台纵论驱动这一轮 AI 浪潮的底层技术，主题为“深度学习和大数据结合的红利还能持续多久”。
1从左到右分别是：山世光、颜水成、李航、俞凯四位分别是：中科院计算所研究员、博导，中科视拓创始人、董事长兼 CTO 山世光360副总裁、首席科学家颜水成华为诺亚方舟实验室主任李航上海交通大学研究院、思必驰创始人兼首席科学家俞凯于 2017 年 4 月 7-9 日举办的中国计算机学会学科前沿讲习班（CCF Advanced Disciplines Lectures，简称 ADL）第 78 期，是由 CCF 和 KDD China联合主办的高端学术及技术系列性品牌活动。
底层技术在打通，声、图、文领域相互借鉴山世光：今天的三位大咖里，俞凯老师做语音识别，颜水成老师主攻视觉方向，而李航老师则在自然语言的理解处理领域非常资深，而且在更加广泛的人工智能上问题上也有研究，包含了声、图、文三个领域。
我们今天讨论的题目就是“深度学习和大数据的红利在 AI 领域还能持续多久”，既然不同研究领域的人都坐到一起了，那我们就先讲讲这个大家互相跨界的情况。
为什么这么说呢？因为我个人觉得这一轮AI热潮很大的一个特点就是底层技术方面在打通。
虽然过去我们对通用的人工智能曾经有过很高的期望，但是实际上一直没有落地，但是如今深度学习给大家带来了很多的机会，而且底层的技术有了越来越多的共性，比如说卷积神经网络不仅在语音里面有用，在自然语言处理里面也有应用，所以我想请三位从这个视角谈一下，这一轮AI在通用技术方面有什么样的进展？俞凯：稍微纠正一下，大家不要以为我是做语音识别的，我一定要说这句话，为什么？我所做的事情其实是口语对话系统，包括语音识别、语音合成等大家可以想得到的东西。
人工智能时代 人工智能应成为促进教育进化的良药_光环大数据培训
人工智能时代人工智能应成为促进教育进化的良药_光环大数据培训要加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。
人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
由于技术门槛高，且难以通过短时间学习掌握，具备专业知识及实践经验的技术大牛是企业争抢的目标，更出现高薪难求的状况。
人工智能作为国际竞争的新焦点与经济发展的新引擎，正在对越来越多的行业产生冲击。
在教育领域，伴随着人工智能所蓄积力量的释放，人们不可避免地会问，教育本质会不会改变？学校是否会消失？教师是否会被机器人替代？这些问题体现了人们面对人工智能的危机意识以及危机意识背后的焦虑。
而危机意识的出现，往往会是引发变革的前奏，笔者认为，之于教育行业而言，当前最急需的是转换思维方式，化危机为契机，认真思考更为关键的问题，什么才是真正的教育？什么样的学校永远不会消失？什么样的教师才具有不可替代性？在教育发展史上，技术一直是一个不可忽视的因素，当前以人工智能为代表的新技术井喷式发展，正在引导教育从封闭走向开放，在开放中进一步打破了权威对知识的垄断，加速了知识的老化，并在加速形成迅速膨胀的全球性知识库。
但是我们看到无论外在的技术如何发展，教育有三点根本特质不曾改变，即教育是一项心灵事业，教育是一种情感体验，教育是一种智慧成长，既有心灵的相遇、相伴与相生，又有情感的交流、碰撞与激扬，还有思维的引发、提升与创新。
当将人工智能作为一面镜子来审视教育时，我们会发现，关爱心灵，塑造品质，提升思维，促进成长，才是教育的本质，是教育这座大厦最为依赖的坚实基础。
当然，在谨慎乐观的同时，还需要保持一颗变革之心，我们必须认识到，作为教育核心的学习这一要素正在被新技术深度改变：技术改变了人类活动的时空结构，改变了人们的学习方式；技术提供了丰富的信息表征形式，改变了学习者的认知方式；技术改变了学习资源的分布形态与对其拥有关系，改变了参与者之间的教育关系；技术提供了行为主体的智能代理功能，改变了学习的系统生态。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
怎么存活于大数据和人工智能结合的时代_光环大数据培训数字化革命如火如荼。
它会怎样改变我们的世界？我们产生的数据量每年都会翻番。
用另一种说法：2016年我们产生的数据量和人类直至2015年的整段历史的数据量相同。
每一分钟，我们都会制造出几十万次的谷歌搜索和脸谱网帖文。
这些数据中包含的信息能揭示我们的思考方式和感受方式。
不久后，我们周遭的事物——甚至可能包括我们的衣服——也会和互联网相连。
根据预测，10年之后，全球会有1 500亿只联网的测量传感器，比地球上的人类总数还要多20倍。
接着，每过12小时，数据总量就会翻番。
许多公司早已试图将这些大数据转化成大财富。
所有一切都将变得智慧化，我们不仅会有智能电话，还会有智能房屋、智能工厂和智能城市。
我们是不是应该预期这些发展会促成智能国家和更智能的星球？人工智能领域确实正在取得激动人心的进展。
尤其是人工智能对数据分析自动化的贡献。
人工智能如今不是一行行写代码，而是能够学习知识，从而不断发展自身。
近期，谷歌公司的DeepMind算法教会自己在49款雅达利公司的游戏中获胜。
算法如今几乎像人类一样能辨识出手写语言和模式，甚至比人类更出色地完成某些任务。
算法能够描述出照片和视频的内容。
如今，有70%的金融交易是由算法完成的；部分新闻内容是自动生成的。
所有这些都有激进的经济后果：未来10到20年之内，现今的工作中大约有一半会受到算法的威胁。
当今的全球500强公司中，有40%的公司会在10年内消失。
可以预料，超级电脑不久就会在几乎所有领域超越人类能力——大约2020到2060年之间。
专家开始敲响警钟。
特斯拉汽车公司的埃隆•马斯克、微软的比尔•盖茨和苹果公司共同创立人斯蒂夫•沃兹尼亚克等技术预言家纷纷发出警告，超级智能对于人类来说是个严重的威胁，或许比核武器更加危险。
这是不是杞人忧天呢？有一件事很清楚：我们组织经济和社会的方式会彻底改变。
我们正在经历二战结束以来最大规模的变化；在生产自动化和自动驾驶汽车问世之后，社会的自动化就是下一个目标。
社会处于十字路口，社会自动化有望带来更多机遇，也可能带来相当多的风险。
假如我们做出错误的决定，就可能会威胁到人类历史上最了不起的成就。
20世纪40年代，美国数学家诺伯特•维纳创立了控制论。
根据他的说法，系统的行为可以由合适的反馈方式来控制。
不久后，一些研究者设想按照这条基本原理来控制经济和社会，但那时还无法获得必要的技术。
目前，新加坡被视为用数据控制社会的完美榜样。
最初是想用一个程序来保护新加坡免于恐怖袭击，结果却影响了经济政策、移民政策、房地产市场和学校课程。
在西方国家，消费者面临越来越频繁的信用核查，有些网上商店还试验了“个性化定价”。
越来越显而易见的是，我们所有人都处在制度性监视之下。
2015年，英国情报机关的“因果警察”（Karma Police）程序内幕公之于众，报道表明每个英国人的互联网使用情况都受到了全面的筛查。
是不是“老大哥”在如今变成了现实？程式化的社会和公民一切在一开始都显得相当无害。
搜索引擎与推荐平台开始向我们提供关于产品和服务的个性化建议。
这些信息是基于之前的搜索、购买、旅行和社交互动中收集到的个人数据和元数据而得出的。
尽管根据官方的说法，用户的身份受到保护，但实际上能相当容易地推断出用户的身份。
今时今日，算法相当清楚地知道我们做了什么事，我们在想些什么，我们有什么感受——可能比我们的朋友和家人更加清楚，甚至比我们自己还清楚。
所提供的建议往往正好合适，做出的决定感觉就像是自己做出来的一样。
实际上，我们以这种方式受到更加成功的远程控制。
它们对我们了解得更多，我们选择的自由程度随之降低，愈加可能是被其他人预先决定好的。
但这种情况不会停下来。
一些软件平台正在向着“诱导计算”进发。
在未来，这些软件平台使用精密复杂的操纵技术，将引导我们历经整个行为过程，可能是执行复杂的工作程序，或者是为互联网平台生成免费内容，让那些商业公司从中赚取几十亿金钱。
趋势是从为电脑编程转变至为人类编程。
这些技术在政治圈内也正变得越来越流行。
在“助推”的标签下，政府正在企图大规模地引导公民转向那些更为健康或更加环境友善的行为，他们采用的方法就是“助推”——一种家长式管治的当代形式。
这种新型的“关怀型政府”不仅对我们做什么感兴趣，还想确保我们会做出那些被认为是正确的事情。
这儿的魔力术语是“大数据助推”，也就是大数据和助推的结合体。
对于许多人而言，这似乎是一种数字化权杖，允许统治者以高效的方式管治大众，而又不必让公民走民主程序。
这种做法能不能战胜既得利益，让全世界的发展路径最优化呢？假如能够如此，那么公民将被一位数据授权的“睿智国王”统治，这位“睿智国王”能够制造出民众想要的经济成果和社会成果，几乎就像挥舞“数字魔棒”一般。
但是，只要稍微读一下相关的科学文献，就能看到，那些控制民意的企图尽管想达到“最优化”，却注定要失败，原因在于问题的复杂性。
民意的形成是个动态过程，充满意外情况。
没人知道如何挥舞那根“数字魔棒”——也就是操纵助推的技术——才能达到最佳效果。
什么是正确手段，什么是错误手段，常常要到事后才清楚。
比如说，2009年德国猪流感大流行，所有人都被鼓励去接种疫苗。
然而，我们现在知道有一定比例接种疫苗的人患上了一种罕见疾病——发作性嗜睡病。
幸运的是，不再有人选择去接受疫苗接种！另一个例子是近期医疗保险提供商试图通过分发小型健身手环，鼓励客户增加锻炼，目标是降低人群中心血管疾病患者的数量，结果却是出现了更多的髋关节置换手术。
在社会之类的复杂系统中，一个领域的改进几乎必然会导致另一个领域的恶化。
因此，事实表明，大规模干预有时能演变成大范围错误。
尽管如此，罪犯、恐怖分子和极端主义者迟早会尝试去控制那根“数字魔棒”——甚至可能是在我们未曾注意到的情况下。
几乎所有公司和机构都被黑客侵入过，甚至连五角大楼、白宫和美国国家安全局也没幸免。
当缺乏充足的透明度和民主控制时，另一个问题就会出现：系统从内部受到腐蚀。
搜索算法和建议系统可能受到影响。
一些公司可能对某些词汇组合进行出价，攫取更有利的搜索结果。
政府大概也能影响搜索结果。
在大选时期，他们也许会助推中间选民，诱导选民支持他们——这种对选民的操纵难以察觉到。
因而，谁控制了这项技术，谁就能赢得选举——通过“助推”的方法让他们攫取权力。
在许多国家，某个搜索引擎或社交媒体平台拥有占主导地位的市场份额。
这使得以上难题愈加严重。
该搜索引擎或社交媒体平台可以决定性地影响公众，远程干预这些国家。
即使欧洲法院在2015年10月6日做出的判决限制了欧洲数据的过度输出，但潜在的问题在欧洲内部也依然未得到解决，遑论其他地区了。
我们能预料到什么样的让人讨厌的副作用呢？为了让操纵不为人注意，需要所谓的“共鸣效应”——即给出的建议是针对每个个体充分定制化的。
这么做的话，局部趋势因重复而逐渐强化，从而导致“过滤气泡”或“回声室效应”：到了最后，或许你所能获得的只是你自身的意见经过反射回到你面前。
这会引起社会两极化，结果形成各自不同的社会群体，彼此间不再能相互理解，而且发现彼此间的冲突愈演愈烈。
个性化信息能够以这种方式在无意间摧毁社会凝聚力。
目前能够在美国政治中观察到这种现象，民主党人与共和党人游离得越来越远，政治妥协变得几乎不可能，结果就是社会的碎片化，甚至可能是社会的瓦解。
由于共鸣效应，社会民意的大规模变化只能缓慢和逐步形成。
效应的发生有时间延迟，但也无法轻易地撤销。
譬如说，针对少数族裔或外来移民的愤恨可能会失去控制；民族主义情绪过度的话，可能引发歧视、极端主义和矛盾冲突。
或许，更为意味深远的事实在于操纵方法改变了我们做决定的方式。
它们压制了其他相关文化和社会线索，起码是暂时的压制。
归纳来说，操纵方法的大规模应用可能引发严重的社会损害，包括在数位世界中的行为残忍化。
谁应该为此承担责任？法律问题鉴于过去数年里对烟草公司、银行、IT公司和汽车公司的巨额罚金，其间产生的法律问题不应该被忽略。
但是，假如操纵技术违法的话，违反了哪部法律呢？首先，操纵技术显然限制了选择的自由。
假如对我们的行为的远程控制完美运转的话，我们本质上会成为数字时代的奴隶，因为我们只会执行那些实际上早已由其他人做好的决定。
当然，操纵技术只会在部分程度上有效。
尽管如此，我们的自由确实正在缓慢消失——实际上，正因为足够缓慢，才至今未曾受到公众的一丁点抵制。
伟大的启蒙思想家伊曼努尔•康德的见解似乎与这儿的问题密切相关。
康德说过，一个企图决定其公民幸福与否的国家是个专制国家。
然而，个体自我发展的权利只能由那些掌控自身人生的人来践行，这样也就预先假定了“信息自我决定权”。
这大概是我们最为重要的宪法权利。
除非这些权利得到尊重，否则民主政治无法良好地运行。
假若这些权利遭到限制，那就会削弱宪政、社会与国家。
大数据助推之类的操纵技术的运转方式类似于个性化广告，因此其他法律也受到了影响。
广告必须明确标明，不可误导他人，也不允许利用某些心理学花招，譬如知觉阈限下刺激。
这正是严禁在一部电影的某个瞬间显示出软性饮料画面的原因，因为那样的广告并非意识可察觉的，但可能仍然具有潜意识效应。
此外，当前对个人数据的广泛收集和处理肯定不符合在欧洲国家和世界其他角落实施的数据保护方面的法律条文。
最后，个性化定价的合法性值得质疑，因为它可能滥用内幕信息。
其他相关方面包括可能破坏平等原则、无歧视原则和竞争法，因为自由市场准入和价格透明不再有保障。
这种情况可以比拟为某些公司在其他国家以低价销售它们的产品，但又要试图避免消费者通过这些国家来购买产品。
在过去，这类案例的结果往往是高额罚金。
个性化广告和定价无法与经典广告或折扣优惠券相比，因为后者是非特定的，不会以利用我们的心理弱点和破坏我们的批判性思考为目标而侵犯我们的隐私。
此外，让我们不要忘记，在学术圈里，就算是毫无危害的决策实验也被认为是以人为对象的实验，这样就得获得伦理委员会的批准。
在每一个案例中，相关人士被要求给予知情同意。
相比之下，鼠标一点，就确认我们赞同1份100页厚的“使用条款”协议（如今的许多资讯平台都是这样的做法）显得非常不足。
然而，助推这样的操纵技术正在数百万人身上做着实验，没有告知那些人，没有透明公开，更没有伦理约束。
即便是脸谱网这样的大型社交网站或者OkCupid这样的线上约会平台，都已经公开承认做过这类社会实验。
假如我们希望避免对人类和社会的不负责任的研究（想想近期的拷问丑闻中心理学家们的卷入程度），那么我们迫切地需要实行高标准，尤其是科研质量标准和类似于希波克拉底誓词的行为准则。
思考、自由和民主有没有遭到侵蚀？让我们假设有一台超智能的机器，它拥有神一般的知识和超过人类的能力：我们会遵循它的指示吗？看起来有可能。