如匆匆于&《1+1−1×1÷1》&《扼杀》

数据具备对创新庸俗化的能力，而且是超级的强烈。The representation of data is a guaranteed regularity feature. And regular features are the enemy of innovation.『1』这是数据应用研究专家一直都在规避的问题。至于说为何不说解决，是因为，这个问题根本解决不了。

我们今天在很多数据与算法应用的国家与地区中的公司，对数据与算法的神圣化有些过了头。甚至于，在神圣化数据与算法的背后是有资本故意推动的痕迹。这个对于任何商业公司来说，都是要谨慎对待的。

数据与算法对于创新的扼杀主要体现在以下三个方面：

一、数据与算法基于统计规律，用规律结果进行真相揭开，然而在这个基础上，真相都是过去的显现，对于未来来说，不确定性才是它的根本，然而，他却告诉我们，体现出来的就是真相。这会跑更多的公司无法突破现有的产品设计思维框。

二、基于过去的统计是无法计算未来的，变量的增加实际上很多时候是无法被统计进去的。那么，结果的偏差会放大我们对未来的一切感知评判，最终，我们开始依赖数据与算法对我们的框定。只要有了框定，我们就会无法跳出这个标准去思考，因为跳出框定的标准，我们就会告诉自己：这不是正确的的！

二、新鲜事物的触角延伸是无法被统计的，既然无法被统计到，那么，我们就无法有效的解决数据沉淀的问题，如果我们依赖数据和依赖规律，你会发现我们会永远忽略新鲜事物延伸出来的触角。

事实上，在60年代的时候，就已经有很多的统计学家提到过这个问题。他们甚至警告我们：All datatable laws are useful only for simple conventions.『2』我们都在积极的推动创新，是技术与实际生态的，而非商业模式的，商业模式的创新实际上是这么多年来技术创新之后的附产物，它对技术创新的根本是有负面影响的。

In a society driven by business models, you can see that everyone is impetuous, proud, and accomplished nothing.『3』这可能是对一个文化族群最严重的伤害。

《1+1−1×1÷1》&《扼杀》

参考文献：

『1』Donald E.Knuth～2017年～The art of computer programming；

『2』Thomas H.Cormen、Charles E.Leiserson、Ronald L.Rivest、Clifford Stein～2018年～Introduction to algorithms；

『3』Robert Sedgewick, Kevin Wayne～2009年～algorithm（第四版）。

学院创始人：王士如

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