被后浪拍在沙滩上的可能
人类历史上以蒸汽机为代表的第一次工业革命，社会进入机器大生产时代，手工作坊的工匠失业了；以电的发明和使用为代表的第二次工业革命，社会进入电气化时代，制作马车的工匠失业了；以计算机技术、航空航天、核能、生物技术为代表的第三次科技革命，社会进入信息化时代，无线电报相关产业渐渐消失了；以大数据和机器智能为代表的第四次科技革命，掌握简单技能的多数人将面临被淘汰的时代趋势。
数据是文明的基石，处理数据的能力是衡量文明发展水平的标准之一。21世纪之前，人类从观察生活中积累数据，然后形成信息，经过推理演绎获得知识。农业时代，我们的祖先为了获得足够的粮食，学会了观察天体的运行规律，古埃及太阳历、古巴比伦太阴历、古中国颛顼历等各自形成了地区特色的历法，历法实际上是对天文现象的数据化描述。
工业时代，以牛顿为代表的机械思维，直接带来工业大发明的时代，通过观察生活，记录数据，经过推理演绎，得到普遍性的规律，人类开始意识到能够掌握自己的命运，而不在依赖于运命的垂青。以“牛顿力学三大定律”为代表的机械思维，是在确定性的基础之上，相信事物之间存在因果关系，只要掌握了相关现象，通过推理演绎就一定能发现背后的规律，从而指导人们认识世界，改造世界。电梯，电气化的交通方式，大都市伴随着电的使用而出现，这些都是可以预见的。机械思维带动的两次工业革命，确立了私有财产神圣不可侵犯，资产阶级在它不到一百年的阶级统治中创造的生产力,比过去一切时代创造的全部生产力还要多（马克思语）。晚清时期，为对抗西方列强，洋务派坚持“中学为体，西学为用”，引进西方先进军事装备、机器生产和科学技术以挽救清朝于危难，但思维依旧停留在传统封建思维，也就注定了洋务运动不可能取得日本明治维新所要达到的富国强兵的目的。
以大数据和机器智能为代表的智能时代，人类获取知识不在是经过普遍的因果关系推导规律，与机械思维是建立一种确定性的基础上所截然不同的是，大数据思维完全是建立在不确定的基础上，而要想清除这种不确定性，就要引入信息（信息论之父 C. E. Shannon ）。大数据的科学基础是信息论，在一个封闭的系统中，熵（信息源的不确定度）永远是朝着不断增加的方向发展的，也就是说，从微观上讲，这个系统越来越无序，从宏观上看它趋于恒温。智能时代承认这个世界充满了不确定性。
大数据思维，承认事物之间的相关性。当事物之间无法确定因果关系时，大数据为我们提供了解决问题的新思路。在以前，大数据的产生、存储以及大数据的处理都存在一定的局限性，即使使用了大数据，依然没有办法消除信息源的不确定性，也就谈不上解决问题。但随着信息技术的不断发展，特别是随着web2.0时代的发展，人们在数据的产生、存储、解析技术水平不断提高，数据的维度逐渐富集，数据之间存在“互信息”（互相印证），信息的完备性不断提高，大数据能够覆盖小概率事件，于是采用大数据，很多问题便迎刃而解。
大数据能产生的效益性在很大程度上取决于使用和挖掘数据的水平。电视和报纸时代，由于商家不能掌握到每个人的不同喜好，于是只能采取广告轰炸的形式推销产品。而大数据的应用，利用各种软件收集到个人信息，通过智能算法来对每个营销对象进行数据刻画，根据每个人对产品在价格、外观、大小等方面的偏好，精准营销。大数据在商业应用上，讲究个性化推荐，时效性，相关性，在各个手机浏览器上，只要你看过一种类型的消息，浏览器会自动给你推荐你以前点击过的相同内容。
随着大数据的不断发展，很多行业正在被改变，语言翻译、医学诊断与生物医药制药、律师，原有产业叠加新技术产生新动能，旧产业+新技术=新产业。三星FamilyHub冰箱，不仅能控制光线、温度，还能记录冰箱的储藏物，整合购物规划，并能实现与三星的智能家居生态系统融合。传统家用电器销售只赚一次性的钱，电器卖出之后就与厂商再没有关系了。而智能机器时代的销售，融合数据赚长久服务的钱，实现细水长流。
尽管大数据为我们带来种种便利，但也存在不少隐忧。比如侵犯隐私、数据的所有权、数据诉讼、失业等。
互联网存储了太多的个人信息，家庭地址、身份信息、交通轨迹等等，通过大数据技术，很容易完整地刻画出一个人的信息肖像，喜好、生活轨迹、人际关系等等，以个人穿戴为例，若是有人贩子能够获得儿童手表存储的各种信息，身份、活动轨迹、生活习惯等等，那儿童时时刻刻就处于危险境地。另外，大数据在个人疾病的诊断方面，用处极大，从医学影像判读到生物医药的研制。但是在保险公司看来，如果大数据被用来预测一个人的病理演变，那么保险公司就能拒保，或者提高保险费用，这样就能降低支出，提高利润，那么普通人购买医疗保险进行风险分散的意义就不存在了。
在web2.0时代，网络内容大多数都是由个人产生的，但个人产生的数据所有权却没有确定的法律依据，除了目前几家大型的互联网企业坚持个人创造的数据属于个人所有，这就为以后的争议诉讼带来了司法实践的难题。没有所有权，因为数据滥用带来的损失如何界定赔偿责任，并且单个人在与大企业的诉讼方面本身就处于劣势，而我国又缺乏集体诉讼的司法实践。个人的信息安全维护成为刻不容缓的问题。
过往历史中，产业迭代过程中的失业人员难以适应新的产业发展要求，造成的摩擦性失业，这在短时间内是很难得到解决的。大多数剩余劳动力只能是因为时间的推移（老了）自动退出劳动力市场，虽然可以通过就业培训缓解这一问题。但随着社会化分工越来越细，个人就业需要掌握的知识和技能水平要求越来越高，远不是通过短期就业培训就能解决的。个人在社会结构性调整面前通常是很无力的，失业就意味着返贫。
而这并不能归结为社会公平的问题，社会公平只能反映在机会平等上，而不是结果的公平。根据吉尔德定律，即尽量多地采用便宜的资源，尽可能节省贵的资源。当大数据和智能机器能够代替大多数人的劳动，并且成本更低时，人就渐渐会被淘汰了。作为对比，美国特斯拉2019年营业收入为1750亿人民币（1美元=7.2元人民币），员工总数4.5万人；中国比亚迪2019年营业收入1277亿人民币 ，员工总数22万人，两相对比，可见差距。特斯拉工厂更多采用的是机器人，而非雇佣汽车行业工人。
智能时代，智能机器将代替掌握简单技能的多数人。而我们能做的，并不是去反对大数据和智能机器的采用，而是应该参与进来，提高我们的知识水平，放弃简单的能被代替的技能，掌握更高级的技能，提高自己的竞争力，实现自身的不可替代性，因为稀缺性能实现自身价值的最大化。
写于《智能时代》卷尾。
