数据主义的哲学探赜

关键词：数据主义;大数据;哲学;技术

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2021）21-00-03

科学技术的每一次革命都推动生产力发展，促进社会活动，使认知思维发生转向，引发哲学思考。大数据技术引发的一场技术革命正改变人们对事物的看法。维克托·迈尔-舍恩伯格认为“大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉;大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法”[1]，因此可将大数据技术视为方法上的革新。在史蒂夫·洛尔看来，“在实践中，诸如大数据技术这类创新型技术，不仅有利于经济发展，还不知不觉重塑我们的世界观，让人们作出相关的决策”[2]，大数据技术在认识论角度给予我们新的观念。从认识论及方法上看，大数据技术建立在大量数据集的基础上，进行感知、分析处理以获得精准、快速、更有全局性的决策依据，大数据无处不在。然而，赫拉利却提醒人们要谨慎对待大数据技术数据主义，这是一种“崇拜数据，试图用数据来取代欲望和经验的观念”[3]。如果沉溺于数据主义的思维惯性，大数据将吞噬我们的主体性。

1 大数据的特征

要对大数据的特征进行剖析，首先要了解数据是什么。数据的概念与数和量的概念息息相关。数是人类对外在环境多少、大小等属性的认识。毕达哥拉斯对数有着浓厚的兴趣，由此展开了理性探索，由于长期沉溺其中，认为“数是万物的本源”，推进了数的发展。而量（amount）是数与各种计量单位的组合。同数与量相比，数据（data）一词加深了内涵，它除了具有衡量事物多少、大小等数量属性外，还可区分事物的特性，形成区别事物的标准，已然成为人类生活生产中不可舍弃的重要观念，是科学研究定性、定量的基础和依据。从词源上看，数据的拉丁文有“已知”的意思，隐喻了知识的含义，进一步认识，确定性事物得到证实后，数据也有“事实”之意。

1946年，电子计算机问世后不久，数据被定义为“传递和储存计算机信息”。“数据处理”（data processing）这个计算机专业术语在1954年被提出。1980年，通过计算机数据处理，数据在数量获取、种类增加、处理速率等方面均超出了之前的成就，数据从简单的因果性结构形式的数值延伸为文字、图像、表格和声音等大量可通过计算机转化为相关性非结构形式的数据，数据资源在形式上变得更为丰富。如1998年《科学》上刊登的一篇介绍计算机数据处理的文章《大数据的处理程序》[4]（A handler for big data），第一次提出大数据（big data）一词，意味着大数据概念逐步进入社会生活中。

大数据指的是主体所持资料远远超出存储器的容量，无法通过数据处理程序在时效内对数据展开进一步处理和管理，转而通过大规模的数据处理中心完成分布式数据集的归类和整理，为个人和决策者提供更为有效的信息。

大数据的特征有以下四点。第一，数据容量大。大数据指的是资料远超传统数据载体容量下的收集、储存、驱动和处理的数据集。第二，数据类型丰富多样。除单线程处理的因果性结构化类型以外，还涵盖了并行处理的相关性非结构化的文字、图像、音频等类型。第三，由于数据处理速率高，将当前的因果单线程数据处理方式转变为相关并行处理方式，从而增强了数据处理的协同性和数据共享。第四，单条数据价值低，整体数据商业价值高。因数据容量巨大，稀释了单条数据的价值，但数据的整体价值增大。

因此，大数据有多种形式结构，通过各级系统的关联性对复杂的信息进行处理。由于大数据的种种优势，特别是经验中具有的优势，数据主义者抛弃西方理性主义，成为理性的“怪胎”，伴生在大数据技术的变革之中。

2 数据主义的哲学蕴涵

哲学的蕴涵包含了本体论、认识论和方法论三大内容，背离理性主义道路的数据主义则是逻辑经验主义的拓展与衍生，构成了数据与世界同构的本体观。在认识论上占据经验主义立场，是逻辑实证主义认识论的延续。在方法论上，数据主义是工具理性的代言。此时，本体论、认识论以及方法论一脉相承。

首先，从本体上看，数据主义是以数据泛在为本源，以逻辑推理与统计为本然，以数据的展现为本真的形式本体。由此，数据主义视数据为万物的始基，事物的一切属性均可通过数据表征，甚至数据就是世界。诸如此类的说法都是数据主义的理性逻辑。满足这一逻辑，在数据概念出现伊始，数据就用于刻画行为事理、反映世界的图景，是认知世界演化的最基本的要素。而通过人为感知自然的数据，科学的意义仅是一种经验，不存在科学探究，因为自然以及人类社会的一切秩序在这一层面上恒定，这是由于“数据主义的数据流已经不再是人们可以处理的量，人类也无法将数据转化成为信息，更不可能通過数据转化成为知识或者智能，大数据和计算机的算法主宰了世界”。此时，人们已不用再考虑自己的心理意义，行动通过记录自行体验，将自己所有的数据并入整个数据流当中，由算法找出这些体验的意义，人们仅通过执行数据就可获得所有意义。数据主义认为人类的体验并不比动物的体验优越，数据的普遍性打破了物种的隔阂。

数据主义诞生于大数据的基础上，因此，数据主义者认为数据是对世界本源的反映。一方面，世界是一个整体，万物萦绕在数据之中，其中包括结构性数据和非结构性数据，大数据中的数字、图片、文字甚至我们的决策都可数据化，世界也成为“数据整体”。另一方面，数据是客观的，不带有任何主观因素。在数据密集型、统计探索和数据采集的基础上，当今科学已经步入探索性时代。数据主义勾勒了世界大同的图景。

其次，从认识上看，数据主义兴起新的经验形式。经验论认为人类知识起源于感觉，感性经验可以获得知识，甚至只有通过感性经验才可获得知识，这与大数据技术通过相关性取代因果性的逻辑一致。因此，迈克尔·舍恩伯格主张“我们现在拥有如此多的数据，这么好的机器计算能力，因而不再需要人工选择一个关联物或一小部分相似数据来逐一分析了”[1]。数据主义是指通过大数据技术的技术方法归纳推理获得新生事物，强调对数据相关性的运用，人们仅分析数据而不用假设它可能产生或者表征什么，只需要将数据输入一个足够大的运算群体中，便会有大量数据计算和统计算法发掘部分科学方法无法发现的事物和规律，从而达成因果性到相关性的替换。此时，数据驱动的科学研究将取代理论驱动的科学研究，理论就此终结，科学研究方法就此终结。

最后，从方法上看，数据具有工具性。数据理性和工具理性是数据主义方法论的两个基本前提。数据本身是工具理性载体的工具属性数据理性，蕴含着逻辑理性与统计理性的合理性，即推理过程的逻辑主义，数据采集、分析处理的统计完备性和相关性分析。从工具理性的角度出发，强调生产工具能代替人类改造自然的行为，人类只有依靠计算或控制的工具，才能进一步认识自然、控制自然、改造自然。数据在数据主义的观点中拥有工具特性，因此，数据主义忽略了数据在事件的历史条件及其行为事理的或然性和不确定性，引导出机械的、唯一的、绝对的机械决定论的决策问题。工具理性是“通过对环境的情况与他人的举止的期待，沿用这种期待作为条件或手段，实现自己合乎理性争取和考虑的目的”[5]。将数据作为功利化产物，作为一种工具，作为一种手段，将目的性和手段嵌入其中，最后对穷尽所有可能的目的作出合乎工具理性的权衡，针对既定目的有效地使用手段和工具。现代科学技术中的大数据技术催生的数据主义，必然无法回避工具理性，表现为对待自然时的客观性、数学的普遍性形态以及面对自然时的工具理性立场下的经验认识，通过经验的科学技术知识使世界彻底“祛魅”。

3 回归数据主义的理性反思

在数据主义的压迫下，现代社会价值理性逐渐衰落，数据主义的进击逐步争夺人文主义的地盘，妄图颠覆人文精神与决策主导权，出现了技术的“越界”，从而引发数据主义的理性反思。在马克斯·韦伯看来，工具理性显然导致了价值理性的崩塌，那意义的丧失就无法避免。在数据主义的世界观中，价值理性无法实现，工具理性弥漫在人类社会里，用数据说话突出的客观性、由数据直接进行的决策正在侵蚀人文主义，康德的“人为自然立法”正成为迷梦。

此时，价值理性者和决策主体支持者站出来指出数据主义的“越界”。一方面，在价值理性者看来，数据主义无法给予我们诸如“我们应该怎么做”“我们应该怎么表达自己的喜怒哀乐”这类问题的答案。科学技术此时不再重视过程，转而成为结果正义的代名词，对终极意义进行解释，每个人都必须根据自己的认识表现出对自我生命意义的阐释，“要么通过自由意志接受，要么就拒绝”[6]。数据主义只能够告诉我们世界是什么，而无法告知我们意义存在何方，关于艺术、法律、历史和文化现象有无价值的问题，数据主义是不能提供答案的，更不会回答是否值得下功夫去了解这些现象[7]。科学技术无法回答世界的意义问题，在科学技术原则下为世界制定一个标准，以说明普遍性。因而价值呈现出多样性，工具理性的价值是基于制定的标准，不符合标准的就不能够使用。与工具理性普遍标准对立的则是价值的多元性，社会存在多元化的价值观冲突，现代社会在独立的价值领域之间出现了排外现象，而且无法采用一种基于工具理性的普遍标准以阻止这类排外现象。人们也就只能采用人文主义的方法从意义、权力、信仰等价值因素寻求自己遵从的价值原则，数据主义无法衡量人的价值。

另一方面，在人的主体性支持者看来，数据主义相关性追求的极端是因果性，依据一切行为事理必然有其内在的因果关系这一主张，通过归纳和演绎获得必然决策。然而在杨子飞[8]看来，数据主义宣称的“大数据”是自然数据的冰山一角，完备数据或全样本数据注定是一个谎言。此时就预示着数据主义以大数据技术为基础的主张是站不住脚的，所谓的大数据依然不是自然的所有数据，由于人们的认知有限，只是相对于人类经验来说是大的数据，数据永远没有尽头。在我们拥抱大数据技术赋予的新生活、新思维的同时，需要清楚地认识大数据。

首先，以数据驱动为基础的数据主义无法穷尽人类不确定行为事理的全貌，当你通过经验得知所有的天鹅都是白色，你也无法确定没有其他颜色的天鹅。其次，我们无法在纯粹客观上对同一张图片的美与丑达成一致，人对数据的认识依然存在无标准的主观偏好。最后，数据主义无法制定一种标准主导人们决策。

因此，在不同决策的动机下，人类的行为选择和决策就已经弱化了数据在社会中的合目的性，人的主观偏好活动构建出人类可能生活的社会甚至是整个世界。坚持人的道德和决策的主体地位，评估人类社会的风险，在控制风险的前提下，把数据置于其中，并通过数据的作用决策，谨慎、稳妥地推进，这才是面对大数据技术的理性态度，数据主义的主张终成泡影。

4 结语

数据主义是大数据技术背景下产生并符合工具理性的主张，虽然人在数据主义立场下，可将世界简化成为数据的集合，以达到“祛魅”的作用。但是人们也要对大数据技术持有敬畏之心。人不可因数据具有的强大功能，就把人的一切决策都抛给数据，由数据作决定，这是本末倒置。决策的主体是人，人在展现创造性时并不完全依赖数据，而数据是支持人们决策的事实，人给予了数据含义，数据支撑事实的重量。本质上说，通过数据进行决策预设了数据之所以可能的前提，盲目使用数据是对数据的迷信，人们对数据应持有谨慎态度，数据只是辅助人的决策，而不是主导决策。

参考文献：

[1] 维克托·迈尔·舍恩伯格.大数据时代[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2012：20，51.

[2] 史蒂夫·洛尔.大数据主义[M].胡小悅，等，译.北京：中信出版社，2015：4.

[3] 尤瓦尔·赫拉利.未来简史[M].林俊宏，译.北京：中信出版社，2017：333.

[4] 托尼·卡斯.大数据的处理程序[J].科学，1998（282）：636.

[5] 马克斯·韦伯.经济与社会（上卷）[M].林荣远，译.北京：商务印书馆，1997：56.

[6] 马克斯·韦伯.学术与政治[M].北京：三联书店，1998：36.

[7] 苏国勋.理性化及其限制：韦伯思想引论[M].上海：上海人民出版社，1988：243.

[8] 杨子飞.“第三洞穴”与“数据主义”[J].自然辩证法研究，2016，32（8）：63-66.

作者简介：杨成远（1994—），男，贵州贵阳人，硕士在读，研究方向：科学技术哲学。