一个安卓App开发者曾经试图跟女朋友解释自己近乎无所不能的工作：在App安装后，他能够获得大量授权，推断数据里的人群做什么工作、常去哪里、毕业于什么学校、有什么爱好、有没有结婚、有没有外遇、有没有房、有没有车、现在是外出度假还是在家待着，甚至通过读取银行通知短信，推测实际收入。有时候为了客户需要，他还得推测人心，排除伪君子，比如如果手机里下载高端财经App，打开频率却几乎为零，那么这个人的标签要么是不小心下错了软件，要么就是「比较装」??
文丨李斐然
编辑丨赵涵漠
我们的故事
北京城里有许多故事不为人所知，一个最容易被人忽视的真相是，在这里，总有人比你更了解自己。周一早高峰时间挤在地铁里刷财经新闻的一些人，会在周五下班路上收到系统为他们推送的八卦新闻，因为算法知道这是他们此刻最想看到的内容。做人脸识别的公司知道我们每天晚上什么时间卸妆，什么时候敷面膜，周末早上赖床到几点，因为在这些时候，人脸识别通过率会骤然变低。
在真实世界里，性别只分男和女，但是原阿里巴巴集团副总裁车品觉说，阿里巴巴曾经就有18个性别标签，它知道有些账号白天是男性用户持有，而晚上使用的却是女性。判断依据是用户资料、浏览商品类目、对话使用称谓，以及那些我们自己或许都未曾察觉的访问习惯——点击屏幕的轻重，经常输错的错别字，在浏览器窗口是喜欢在新窗口打开、还是反复使用前进后退键，正是它们告诉机器，此刻对着屏幕滑动商品页面的究竟是谁。
大数据里的我们，拥有异常真实的群体画像。因为我们在面对手机的时候非常诚实，永远对它说真话。
世界上知道这些秘密的只有你，和机器另一端的数据科学家。在机器语言里，我们不止是一个名字、一个地址、一串设备识别符。它每秒钟监测超过个变量，记录每一个行为轨迹。
今年57岁的韦思岸（AndreasWeigend）知道无数这样的故事。他出生在德国，原本在赫赫有名的欧洲粒子物理研究所（CERN）研究上帝粒子，但在年，他选择投身大数据世界，成为了亚马逊首席科学家，后来他曾任阿里巴巴数据顾问、人人网早期外部投资人，也曾为摩根大通、汤森路透、沃尔玛、ATT等机构提供数据咨询。
他教会机器一个理解人类的方法是：获知一个用户地址后，还要抓取这个地址周围5公里内的书店分布状况，因为这决定了用户有多大概率在亚马逊买书、会在什么情况下买书。这条准则后来被应用到了阿里巴巴的数据分析实践，所以当淘宝知道你家5分钟步行路程内有超市的时候，它就不会频繁向你推荐油盐酱醋，但是它看到你的搜索记录，获知你皮肤敏感，而15分钟路程内的商场都没有你习惯用的护肤品，那么，这些商品将会出现在你的屏幕上。
韦思岸将数据分析师每天的工作形容为「人性实验」，就像科学家通过实验探索物质的本质，数据分析师通过程序研究人的行为特征。技术改变了人的物理概念。定义我们的不仅仅是账户和密码，还有我们的爱好、情绪、行为习惯。不管我们在互联网上如何伪装，换新的名字、新的头像，机器总能轻易识破。数据记录下的习惯，是我们的另一个身份定义。
这些故事让他兴奋，同时让他感到不安，韦思岸告诉《人物》，「我能看到最近十几年我们的生活因为技术发生了颠覆性变革。但是它真的让我们变得更自在吗？我没有答案。」
在数据的世界里，我们面对手机的每一个举动，都在成为机器学习的材料，训练人工智能更加理解人性。曾经那些高深玄奥的人生命题——我们是谁？好朋友意味着什么？我们将会选择什么样的生活——这些答案都可以从搜索记录、社交网络的聊天记录和手机传感器里找到。
截止年第一季度，超过10亿人每月使用