大数据时代，人类会被数据控制吗？| 专访前纽约副市长_风闻

7月27日，造就邀请到斯蒂芬·戈德史密斯（Stephen Goldsmith），来到造就“未来大会”中进行了演讲，他是哈佛大学肯尼迪政府管理学院教授，美国政府创新计划中心主任。

戈德史密斯曾担任纽约市副市长，为纽约建立第一个市长数据办公室，让纽约成为一个以数据为驱动的智能城市。我们正处于一个大数据时代，人工智能、城市管理和数据控制之间的问题该如何处理？

关于这些问题，香港科学园董事车品觉、造就创始人汤维维与戈德史密斯进行了一场深度交流，他会给大家什么样的答案呢？

**汤维维：**我的第一个问题是关于未来的，我认为在未来每个人都是一个是数据包，我们需要相互联系，寻找新的机会，所以未来的城市会是什么样子？

Goldsmith：在未来，人们将会相互联系，思想将被连接，地点将被连接。

在过去的几十年里，政府还在用纸张办公，没有数据来解决些问题，如果我们考虑连通性和数据，意味着我们可以更早地发现问题，公民将能够更快地告诉我们他们看到的问题，政府将能够从这些机构中获得洞见。

物联网的数据，由人产生的数据，由政府产生的数据，假设我们能够正确地控制这些数据，我们就能够代表政府做出更好的决定。

谁有权力把数据连接起来？

车品觉：很多年前，当你做纽约首席运营官的时候，你会需要利用数据，你决定要做的第一件事是什么？

Goldsmith：这是五六年前的事情，那时我们刚刚开始做数据分析，我想在副市长办公室建立数据分析中心，帮助其他机构的运作。

那时候的机构都是各自独立运作的，比如：水务局、卫生部门、交通部门，在他们的机构里有很多数据可供他们使用，他们也有人去管理这些数据。

我们面临的挑战是，如何让他们意识到可以利用其他机构的数据，改善他们自己的工作。有很多方法可以帮助他们的员工，我们想让市长下令建立一个数据分析办公室，让这个办公室服务于其他机构，并记录他们的绩效。

车品觉、Goldsmith与汤维维在造就空间访谈

我们就这样创建了一个新的机构，通过行政命令规定，把负责开放数据和负责数据分析的人，放在一个机构内，这个机构归属于政府的运营部门。

这是白思豪市长所做的，这个部门将为其他机构提供服务，它就好像是个内部咨询小组，为其他机构提供咨询服务。

**车品觉：**是的，数据的隔离会导致团队的隔离。

Goldsmith：你问的这个问题，是有问题的，因为你对数据了解得更多。

所以挑战是，你可以根据你的经验，告诉我你的判断，如果你想把纽约的所有数据都放到一个地方，这需要10年的时间，因为系统之间都是不同的。

但城市建立了一个数据桥梁，我们可以在特定情况下获取需要的数据，比如发生龙卷风一样的灾难和紧急情况时，我们要去获取所需的数据，首先要弄清楚他们有什么数据，我们要创建一个数据端口，可以根据我们需要来挖掘数据。

这其中大部分工作是通过地理平台完成的，而不是一个很复杂的系统，纽约的模式是识别开放数据，而非把数据都集中在一个地方。

另一个不把它全部放在一个地方的原因是，这样很难保证数据的及时更新，由一个小组管理的联邦数据系统，并告诉其他机构，这是运行守则。

**车品觉：**我问这个问题的原因是，这方面我知道一些不好的经验，当数据分析团队不能控制数据源时，数据来源自己决定提供哪些数据时，数据分析团队就是在上层的，而数据是在底层的。

这样当用户要求我们解决问题时，就会比平时花更多的时间，这就是为什么你曾经说，开放数据的开发团队在一侧，其他团队在另一侧，你说过他们会趋向分开，在我的脑海中，有时也可以放在一起。

但当时我认为这个描述是准确的，因为它们都有不同的目标，导致效率低下，但当它们聚在一起出现时，困难就会减少，他们会有一个新的目标，数据开放。

有人想要开放数据，不仅仅是为了你，也是为了他人，那不可避免的，有人会想要专注于问题本身。

这就是我为什么要问这个问题，我认为你实际上比我更了解。

Goldsmith：白思豪市长通过了一项当地的法律，规定开放数据和数据分析小组合并在一起，这两个小组由不同的人管理，但他们向同一个人报告。很有趣的是，这些如果可视化做得好，将有助于一个机构解决另一个机构的问题，因为数据是可视化的。

我们在芝加哥发现，机构一很难从机构二那获取数据，我们通常说开放数据的可视化 ，是指一个机构从另一个机构获取数据，不止是考虑公众对数据的获取，我们要考虑的是机构如何获取数据。

如果你在卫生部门里工作，想找出流感爆发的原因，往往是社交媒体上发布的“我的孩子昨天得了流感”，

这类信息能帮助你更快地识别出正在发生的事情，所以我认为他们应该在一起，并直接向市长汇报。这些机构不会对数据本身有热情，我们需要激发他们的热情，让他们有通过使用数据解决问题的热情。

在纽约，我过去常召集会议，让主要机构的运营官员聚在一起，比如说我们会请YouTube的人，让他来讲故事，讲如何使用数据来改善商业运作，他们会讲故事，而那些听讲的官员会效仿这些好方法。所以你需要营造这种环境，当时的迈克尔·布隆伯格市长，和现在的白思豪市长也支持一理念，这是一种改对变工作方式的热情，我认为，把开放数据和数据分析放在一起是有益的。

**车品觉：**我认为，在城市这个情境下，我们需要成立数据联盟，因为其他机构没有动力去把数据提供出来，让其他人利用。因此，数据联盟或多或少是每个机构之间的智能契约，你会发现在机构间有一张智能契约的网络，数据在这些机构中传输的非常频繁，如果没有它，大家就会变的很自私。

**汤维维：**但是谁有权力把数据连接起来，谁有权力去从不同机构中获取公共数据？

Goldsmith：这在每个城市都不同，比如上海和纽约就不同，我觉得你需要非常清楚这些问题：

你的城市规则是什么？

谁拥有数据？

什么时候要保护数据隐私？

什么时候数据是个性化的？

数据存档了多久？谁有权限查阅？

在什么情况下有可以查阅？

我举个例子，洛杉矶现在试图建立移动管理系统，将所有数据连接起来，那么从哪里得到优步数据、摩托车数据、公交数据和税收数据呢？这些数据对管理交通非常重要，但些公司不会给他们所有的信息，这时就必须建立数据共享的规则和查看的权限。

我想说的是，我们需要明确规则、公开规则、执行规则。

**车品觉：**我记得有人问过你这个问题，我们是否应该成立包括第三方专家的委员会？在美国也是这样的吗？你们是如何组建委员会的？推动进程的成员有哪些呢？

Goldsmith：我不认为有任何美国的城市做到了尽善尽美。

你在阿里巴巴工作，你说愿意和政府分享一些信息，但不想让竞争对手知道这些，我们正确保自己有知识产权，政府会有一些关于数据所有权规定，或一套与知识产权相关的规则吗？

从城市角度来说，如果你正在收集数据，比如纽约市街边小亭子的数据，那么谁拥有些数据呢？是公司拥有它还是城市拥有它？

纽约街景

甚至在移动传输上，两家公司之间也会存在着大量的争论，有些是在城市和公司间，我们常常看到这样的争论，大多数都是公司一不想向公司二分享数据。

我认为最好的模式是建立一个小组，由城市官员、大学学者和专家组成，还会有来自各行业的代表出席，可以针对议题发表看法。我认为任何透明公开的委员会都是有益的，即使是争论的议题让大家明白，事情比他们想象的要复杂。

**车品觉：**在阿里更容易些，因为我们有数据委员会，我们让拥有数据的人加入委员会，并把他们的案例一个个发过去，由委员会发表意见，随后我们总结案例，把他们的案例公布给每个人，在案例里必须写明对数据的观点。

当其他人需要数据时，就可以说，我的情况和这个案例很像，可以让我也得到从其他部门获取这个数据的权限吗？

我们的工作模式就是这样的，各方自己持有数据，但当你谈论数据时，不应该说是我的数据，这实际上是公司的数据，在城市的情境中，你们也是这么做的吗？

**汤维维：**这样的模式很简单，城市的会更复杂吗？

Goldsmith：我们正在做这件事，但还没有做完，这里有数据工具、数据量和数据的质量原因，甚至还有行业的原因。

你仔细想想，如果我们在五年或六年前，在Airbnb和Uber出现前，制定了规则，那我们现在有这么多的数据，四五年前制定的规则都早已过时了。

因此，有些城市正在努力解决问题，在公平和公正方面，西雅图做的特别谨慎，从一个社区到另一个社区的服务质量如何？我们如何利用数据来展示呢？这些是在进程中的，我觉得还没有哪个美国的城市成功了。

**车品觉：**有关于代理数据的讨论，我总是试图说服一个又一个城市，让他们相信代理数据实际上更安全，而且使用起来也很方便，这不是从数据的角度，我是在说从运营的角度。

Goldsmith：我没有想过这个问题，直到你提起来，这绝对是个好问题。如果我们需要数据来解决问题，那么代理数据同样可以解决问题，它比实际数据更安全个人隐私也更少，政府机构更愿意这样做。

我认为你的想法非常好，这是非常重要的，我在回哈佛之后，会写一篇文章，我认为它将解决许多问题。

**车品觉：**我认为这很重要，戈德史密斯刚才提到了，因为当我在一家公司工作的时候，政府来找我想要数据，但我会说，我不能给你所有的数据，请详细说明你想解决的问题，看看我是否能帮助你。

因此我想到了代理数据，因为实际上你需要有这样的代理，也就是说只需要一些样本，你要的是代理的数据，甚至不是数据本身。例如如果你想知道城市的流动性，实际上你可以去找美团的数据，美团相当于美国的Yelp，它可以帮助你了解城市在夜间的活动，因为人们晚上要去吃晚饭。

**汤维维：**但我觉得还有一个大问题，就是人们会搞不清这是他们的数据还是公共数据，他们会不清楚哪里去找数据，分不清是公开还是私人数据。也许在未来，人们会被数据控制，你认为这是个大问题吗？

是很大的问题吗？它因城市而异，也需要加以解决，人们需要控制他们的数据，但与此同时，他们的行为也会影响其他人。

你需要了解广泛的数据，如果你说我完全控制了我的数据，这听起来不错，但是我们假设你生病了，你需要在一个地方接受治疗 ，不应该四处走动，理论上我们都可以控制我们的数据，但实际每个城市的政府都必须制定规则。

**车品觉：**正如我们录制这段视频的时候，我也可以问，谁拥有这段视频和数据？因为我们有三个人在交流，每一个人都拥有一部分信息，那么你怎么能说把它们分开，并分清所有权呢？

所以在业内我们尽量不提所有权的问题，但我们在问责方面做了很多尝试，你是如何使用些数据的？对于个人来说，如何控制我的数据？我有权知道我的数据是如何使用的，我也可以决定，是否授权你可以在以后使用我的数据。

我想也许在将来，谁有权使用这些数据更为重要。

城市该如何利用数据

**车品觉：**在中国经常有政府官员跟我说，他们想要一个可遵循的顶层设计，你认为顶层设计应该是什么样的？

Goldsmith：让城市利用数据，是有趣的问题，我认为它必须是自下而上和自上而下的。

在顶层，高级管理人员需要下决心使用数据，他们需要下决心改变政府的工作方式。因为我们今天所拥有的系统，不是围绕着技术系统设计的，这需要政府有一个数据分析中心的机构，里面的工作人员使用数据，来让政府工作做得更好。

它需要得到高级官员的认可并被充分利用，你可以把它看作是服务机构，与政府的其他部门合作，它就是来提供服务的。

当我是副市长的时候，我们去询问各个机构，我们怎样才能帮助你更好地工作？你是否有能用数据解决的问题？

这里有两个问题，一是架构，另一个是该架构如何帮助机构，让解决问题的速度更快，这两件事需要同时发生。

**车品觉：**也就是说，其实没有顶级设计，就像公司里一样，公司会有很多关于数据的问题， 但在城市里，我们应该向哪些机构提出问题？

Goldsmith：是的，我认为你的问题真的很好。我的意思是，两者都需要有设计、有策略、有领导的承诺，但官僚机构倾向于对行政命令的反应不及时。

所以我认为你需要设计和策略，需要数据设计，需要组织架构设计，所有些都是至关重要的，与此同时，数据分析小组是帮助机构解决问题，这样你就获得设计的支持。

**车品觉：**在纽约，当你在做副市长的时候，你有类似的顶层设计吗？

Goldsmith：在纽约副市长就像城市政府的运营总监，就像首席运营官一样，我们有众多工作人员来做运营，我们建议数据分析中心，由运营副市长领导，让市长掌握战略。

因此，我们设计了适用于每个机构的绩效指标，有数据组帮助该机构提升绩效，我们有了策略、组织和绩效标准，我让那些运营的工作人员去各个机构，看是否能解决那些对他们来说很重要的问题。

所以是自上而下和自下而上的，不完全是自下而上，而是自中而上地说服管理者，去应用这个模型。

**车品觉：**在公司，一个CEO可以去找部门领导，告诉他们今年的KPI，这应用在城市中是相似的还是不同的？

Goldsmith：我知道你在阿里巴巴有卓越的背景，但不论是阿里巴巴还是亚马逊，实际上，衡量利润比衡量城市的公共价值要容易得多，因为每个绩效指标都要对应一个事项。

我认为相似之处是你需要测量绩效，困难之处是如何定义。政府的绩效表现是更加复杂的，是办公效率？是客户服务吗？是公平、公正吗？

数据让你能够知道，哪些群体受到了良好的待遇，哪些机构响应得好，这是个连续的过程，我们称之为迭代，让政府工作不断改进。

另一个问题，因为我和很多私营公司合作过，我感受即使是市长下令，也并不意味着官僚们会去执行，他们会无视市长的指令。我们要做的是说服政府的机构，帮助你更好地做决定，会让你的工作更令人满意，人民的满意度会提升 ，这就是我所说的，自上而下和自下而上。

人工智能会取代政府雇员吗？

**车品觉：**接下来这个问题有点难回答，或者有人不想要回答这个问题，关于人工智能在城市中的应用，你对此有何看法？

Goldsmith**：**政府雇员担心自己的工作被人工智能取代，我所做的是让他们相信他们的工作会更好。

让我们以呼叫中心为例，上海的12345市民热线，在纽约市311热线，我们每年接到三千万个电话，有很多话务员会回答问题，他们的工作是超负荷的。如果你用AI和机器人去回答简单的问题，让那些话务员解放出来，解决更复杂的问题。

如果我们把人工智能的能力分类：一个是做枯燥的日常工作，解决重复的问题；另一个是向政府雇员提出建议，提供更好的方法来完成他们的工；第三种方法是我们可以使用人工智能来评估员工的结果 ，并告诉你哪些人需要培训。

我对人工智能的未来很乐观，现在几乎美国的所有城市都在试验和实践。

**车品觉：**一个紧接着的问题是，伴随着这些新工具的出现，我们可以犯更少的错误，或者防患于未然但正如你书中所说：“与此同时，使用人工智能也可能会犯更大的错误，因为我会依赖AI。”

Goldsmith**：问题不是“如何不犯错”，问题是“如何尽量少犯错”。**

我认为我们面临的挑战是：将人工智能正确定义，让它提升运营中的裁定，帮助政府雇员而不是取代他们。

我刚在Digital Twins上发表了一篇专栏文章，如果你做了一张上海的电子地图，在这个区域关掉路灯，或者我每天增加五千辆车，街上会发生什么？这时你可以通过这张电子地图来进行测试，它允许你对你的想法进行试验，这些想法是不可能在现实的城市实验的。

你不是在让AI做决定，你只是想告诉交通工程师和专家，如果你改变了这，结果是如何的。如果AI取代政府雇员，它就会成为问题，我认为将是严重的问题，但如果公职人员需要更多的信息，以更好的方式传递给他们，我认为AI是个良好的机遇。

**车品觉：**我想说，我们现在处在一个大数据时代，但我认为会有更多的数据出现，远超我们今天所有的，大数据实际上变成了小数据。当我们拥有了物联网，有了5G、6G后，世界会变成什么样子？我们的生活会更美好，还是变得前所未有的糟糕？

**汤维维：**你能向未来提出一个问题吗？

Goldsmith：我想我的问题是，数据如何在改善我们的生活质量的同时 ，不让我们失去对个性和身份的自主权和控制力？