「用商業角度 破解世界變化」

這是「商業偵探佳」的第 103篇視頻

今天要和大家來看看可能是全世界最能幫你掙錢的技能：預測未來！

俗話說，“千金難買早知道，萬金難買后悔藥”！如果你可以預測未來，可以在疫情前，就開始投資做口罩；可以在喬布斯發布iPhone手機之前就買蘋果的股票；沒等ChatGPT上市，就可以囤貨英偉達的芯片……

預測未來可以說從古至今都是人們想要獲得的超能力，從夜觀天象，看紫微斗數，到算星座，翻塔羅牌，再到預測世界杯贏家的章魚保羅和超級碗冠軍的河馬Fiona，人類對預測未來的熱情絕對跨越了時空和文化，達到高度一致！除了有助于積累財富，從軍事，農業，到婚姻，健康，能幫助人類解決很多煩惱。

但問題來了，預測未來，能實現么？

答案是可以！

而且我們距離它已經很近很近了……

未來如何預測？要看懂Superdeterminism超決定論

相信很多人一聽說預測未來，就覺得是玄學，但是今天要和大家討論的必然是科學！預測未來不但靠譜，而且是有一個涉及量子力學的理論叫Superdeterminism——超決定論的理論支撐的。

這個理論認為宇宙中，一切的一切，包括我現在寫的這篇公眾號，都是在宇宙誕生之時就注定的，因為所有的能量的分布，分子原子的軌道和位置都在那一刻已經確定，各種因素互相作用下的所有結果都是必然。

就好像我的一個預測——如果我把一個沙漏倒過來，那么沙子一定會掉下來！當然大家肯定要說，這算什么預測，要知道地球引力這種簡單科學，幼兒園小朋友都懂好嗎！話雖這么說，其實就是想告訴大家，按照超決定論，只要我們掌握了所有因素或者信息，已知就一定可以預測必然的未知。

但是，如果預測出了問題——比如被磁鐵吸住的鐵沙子就不會往下漏。

不是因為未來預測不了，而是因為我們掌握的信息不全，沒有考慮到磁力的出現，道理就是這么簡單。

雖然圍繞超決定論有一些爭議，當然揭秘宇宙的一切也并不是我們今天討論的重點，而想借此說明，人類在通過收集信息預測未來這條路上，已經實踐了一段時間。比如70年代的時候，有一個探討世界議題的組織羅馬俱樂部，就搞了一個叫做World3的電腦模擬器，去預測地球生態中人口增長，工業發展等等極限，還根據World3的推測結果出了一本書《增長的極限》。

而現在我們距離預測未來這個終極目標已經非常近了，為什么呢？因為我們正在經歷著一場數據大爆炸！

數據居然還能這么玩兒？

目前我們了解的最新數據是我們每天產生的數據有3.288億 terabyte，10TB容量算是大硬盤吧，一天就要3000多萬塊才能放得下，這個造數據的速度在過去13年，翻了60倍，我們現在所有數據的90%都是在差不多過去兩年內產生的。

當然，數據量的爆炸，其實也是只是故事的一面。如果把那么多數據全部給我給你，我覺得咱們除了抓狂，也做不了什么。不經處理的數據=垃圾，這就要說到故事的另一部：處理數據！而科技發展到現在，也慢慢不再是難題，這就又要說到時代機遇了——人工智能的崛起，算法的不斷優化，都是我們處理大量數據的工具，而在我們打磨這些工具的過程中，形成了一個學科叫做Predictive Analysis（預測分析學）。

也就是通過統計學、機器學習等各種花樣的技巧在數據上做文章！

總結下來就是在各種看似有關系沒關系的數據中找規律——預測未來。比如MIT，麻省理工大學的團隊，在去年3月宣布研發了一個預測未來的工具叫tspDB，就是通過對有時間序列的數據進行分析推導未來，而且使用的人沒有什么統計等背景也可以，這個工具的理論基礎一種叫做Singular Spectrum Analysis（奇異譜分析）的算法。

但這個預測未來工具也是有創新的，一是在于它不像傳統的奇異譜分析發那樣，需要人工對數據進行手動干預，比如數據有缺失要補充，有錯誤要糾正，tspDB的機制，是幫你在后臺把這些工作都搞定了，同時它還有另外一個創新就是在于可以同時對多個因素進行綜合分析，在預期金融市場，交通等應用上，據說都相當精準。

專家說：數據是這樣預測未來的…

為了更好地理解數據如何應用在預測未來上，我們這次聯系到了一個移動數據公司FingerMotion的CEO Martin J·Shen，來看看所謂的“預測未來”到底是怎么發生的。

Martin，我們能預測未來嗎?

一定程度上是可以的

怎么預測？

談論像預測未來這樣的事情時，在某種程度上你是在看一個人或一個群體，他們傾向于做什么？他們經常這樣做嗎？ 通常你會得到一個正確答案，因為人性可能很難預測，但習慣會堅持下去，習慣是你傾向于一遍又一遍地做的事情。

我們所做的“預測未來”是我們可以從某些存在的行為中推斷他們做某件事的可能性有多大，什么因素會導致他們更可能購買某種產品？

插一句哈，Martin說的沒錯，預測未來不但可能，而且已經開始滲透我們的生活。有沒有過上一秒剛和朋友聊了口紅，下一秒就閃過某寶，某東的相關推送，就是簡單粗暴地通過你的聊天數據預判你的消費行為，這個算比較初級的。

再舉個例子，我先生做金融的，他們會購買很多數據，有一種數據就是看大家上一個交易日都在金融網站點擊哪一個股票，判斷市場的情緒并且預測情緒的走向，再來決定要怎么交易，用你的數據在你看不見的地方掙錢。

繼續和Martin溝通······

Martin 你們公司會拿這些數據和預測來做什么？

我們正在與太平洋人壽再保險和慕尼黑再保險等公司的研究實驗室合作，這兩家公司是世界上最大的再保險公司。

我們做的其實是增加了對個人行為的洞察和分析，來評估他們做某事的可能性，實際上，我們提供的是風險評級，我們會觀察他們的風險模式。比如一個司機，他開車的速度快還是慢，他過去的理賠記錄等等。

方便舉個例子嗎？

這么說吧， 有一個50歲的男人，他每周一到周五開車上下班，每天5英里，時間是早上9點到下午5點，道路也很安全。

與此相比，同樣是50歲的男人，但是他每天開車100英里，全天都開，還走高速公路，各種路況，速度還非常快。

通過這個簡單的信息對比，同樣是50歲的男人，但是情況截然不同，你認為這對保險公司有價值嗎？尤其是保險公司的汽車部門，我們認為這當然有價值。

聽起來你們公司也能幫助保險公司來計算更準確的保費？

可以這么理解

那我更好奇地是普通消費者如何從你們的服務中受益呢？

我覺得普通人也能從這種風險評估中獲益，因為如果我是保守駕駛的一方，我肯定希望能夠享受到更便宜的保費，而駕駛風險高的一方，理論上就要收取更高的保費，這種“因人而異”的評估相對公平，對整個行業都能有所幫助，不僅僅是保險公司 也包括個人。

另外這種評估顯然也有助于檢測欺詐行為。例如在保險行業，假如一個司機說，我出了嚴重的事故，被人撞了，脖子受傷了，這時如果你使用定位或其他類型的工具檢測他的數據，你可能會發現那個人也許根本就沒去過事故發生地，更別提受傷了。

這無疑能為保險公司節省一些錢，當然也為普通人節省了一些錢。為什么?因為這樣大家的總體保費也不會提高。

那你們對其中涉及到的隱私問題怎么看？

我們非常重視數據隱私和數據安全，正如我所說，我們訪問的數據是經過電信公司授權的，我們與電信公司合作，這些公司受到中國政府的監管，他們有自己的授權、軟件和硬件技術來確保數據的安全。現在大家都能看到，當你進入任何網站或任何應用程序時，你必須在隱私協議上簽字。

還好我都是拒絕一切協議，只保留必要的。

從專家的回答我們也不難看出，用數據來預測未來已經有了一定程度上的應用，對普通人來說也不都是壞事。這里還想再補充一個跟大家聯系更近的應用，就是癌癥的早期預測，現在AI可以通過生活方式、基因、醫療歷史等等數據預測癌癥的發生。比如麻省總醫院癌癥中心和麻省理工學院就開發了一個工具Sybil，預測肺癌發生的準確性高達86-94%。這還只是一個預測未來造福的案例，我們還是希望能更多地擁抱科技的好處，降低科技的傷害。

另外大家更關注和爭論的關鍵也在于，到底是誰來控制數據？預測未來產生的利益到底應該如何分配？如何對每個人才公平？感覺這個又是需要另開一篇文章來討論的話題了。

大家期待預測未來的到來么？你覺得還可以如何利用好這個“超能力”呢？歡迎評論區大家來討論～

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