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🚀前言

当平凡的数据显露出价值，围绕数据的争夺就在所难免了。

🚀一、AI眼中的历史与未来

历史研究长期以来一直是历史学家的专属领域，而今，人工智能科学家正踏入这片园地。英国布里斯托大学的科学家内罗·克里斯蒂亚尼尼（Nello Cristianini）与历史学家合作，借助AI的数据挖掘技术，从大量旧报纸中发掘出可能比传统历史著作更为准确的英国现代史图景。

没有哪位历史学家能够通读跨越一个多世纪的数千万份报纸，但AI可以。该系统收集了1800年至1950年间3500万份英国地区新闻报道（约占该时期英国地区报刊总量的14%），分析了总计286亿个词汇。作为对比：一个成年人以每分钟300字的平均阅读速度，不眠不休也需要180年才能完成同样体量的文本阅读；而AI仅用了约8周。基于这一庞大语料，AI提出了独到的历史分析，重新诠释了19世纪至20世纪上半叶共150年的英国历史，并揭示出许多传统方法难以捕捉的历史事件与趋势。

例如，某些渐进的技术变迁过程往往难以被历史学家明确判定，AI却可给出明确的时间节点。电力何时超越蒸汽成为主流？答案是1898年——这一年，“电”在新闻报道中的出现频率首次超过“蒸汽”。再如，虽然历史书记载火车时代始于19世纪40年代英国国家铁路系统的建设，但AI从新闻数据中进一步发现，火车实际取代马车成为更重要的交通工具，还要再经过半个多世纪。此外，“经济”一词是何时成为日常用语的？AI发现，在20世纪之前，“政治经济”一直是更常用的术语；直到1900年左右，两词的使用频率趋于接近；进入20世纪第一个十年后，“经济”才逐渐成为主导用语，使用率稳步上升并远超“政治经济”。这是AI透过数据看到的英国历史——它以量化的方式穿透迷雾，从庞杂的记录中理出脉络，揭示出人眼难以察觉的宏观变迁。

数据科学不仅能重构历史，也能预测未来。2009年，在H1N1甲型流感暴发前数周，谷歌通过分析用户搜索记录，成功作出了比美国疾控中心更及时的疫情预测，其准确度与官方后续数据高度吻合。这同样是数据分析能力的体现。

关于数据价值的故事远不止于此。好莱坞电影《点球成金》（由布拉德·皮特主演）讲述的便是一段基于数据的传奇：在美国职业棒球联盟中，预算有限的奥克兰运动家队不敌财大气粗的纽约扬基队，赛季前景黯淡。总经理在困境中结识耶鲁大学经济学硕士彼得，后者借助数据分析，筛选出一批被低估但上垒率极高的球员，以低成本组建起一支强队，最终创下二十连胜的佳绩。该片改编自纪实小说，虽有一定虚构成分，但现实中，深度数据分析早已成为棒球、英超足球等多项体育赛事中的标配技术，是提升球队成绩的重要支撑。

以上案例只是数据应用的冰山一角。如今，数据技术已广泛应用于政治、军事、经济、教育、科研、医疗、金融等宏观领域，也深入企业营销与个人健康管理等微观场景。数据不仅是人类社会的核心资源与关键财富，更是人工智能发展的基石。