围绕大数据的激烈争论主要围绕在它是否如预期的一样好抑或它是否最终只是归于落寞。自2011年8月开始的被大肆宣传的谷歌流感趋势(GFT),加剧了这种担忧。在我看来，毫无疑问，数据分析有朝一日会对医疗保健、犯罪的监测、设计更完善的产品、改善交通模式以及农业产量起到有效的作用。但我的忧虑在于，在未来的某天，我们如何使用我们所收集到的所有数据——去揭示真相呢？设想一下DNA技术是如何帮助被错误关押了数十年的犯人重见天日的？在未来，超级计算机将会如何处理今天的数据采集者们还尚未学会如何使用的数据呢？
在过去的几世纪中，我们收集了诸如气候、人口、商业和政府事务等相关的信息。农民们记录天气来判断何时播种；我们有土地记录，这样我们就可以拥有土地资产；我们开发了手机通讯录，这样我们就可以随时联络。在十五年前，我们开始在互联网上创建web页面时，一些团体已经开始收集诸如我们喜欢读什么样的新闻，浏览什么样的网站，听什么样的音乐，去哪里旅游这样的数据了。随着LinkedIn,MySpace、Facebook、Twitter和其他社交媒体的出现，我们开始热衷于发布自己关于工作、社交、商业往来、美食、娱乐、甚至是性取向和精神价值的信息。
今天，数据积累速度成倍增加。每一分钟就有超过100小时的视频上传到YouTube上，在你身边无处不在的全球监控摄像头所收集到的视频更是不计其数。手机应用程序跟踪着我们的每一个动作：我们无论去哪，以何种速度，几点醒来，都被记录下来。很快，我们所佩戴的或者已经内置于智能手机中的设备，将监测到身体各项功能的运行；我们的DNA序列将揭示软件处方对身体所产生的作用。
国家安全局已经开始挖掘我们的电话元数据并且偶尔进行监听；营销人员根据我们的性别、年龄、教育、地理位置、社会经济地位来向我们推销更多的产品；政客们对于他们的竞选活动也做了相应的细微调整。
与未来发展的趋势相比，上述这些都只是小儿科而已。我们仍然面对这这些问题：用于分析数据可用的工具仍略显粗糙；杰出的数据科学家寥寥无几；像谷歌这样的大公司仍没有找出什么是用于分析的最好的数据。然而随着人工智能技术和计算机技术的迅速发展，这些状况一定会随之转变。到时我们将能够分析所有从原初收集到的数据——宛如进入了一个数据的时间机器。
我们将回顾过去的犯罪案件，再次审核纳税申报表，追踪腐败，辨别谁是历史上真正的英雄或恶棍。人工智能cybercop(网络警察）可以帮助我们扫描到来自城市与乡村每个角落的数据：相机所收集到的数据，电话记录，电子邮件，银行卡账户，信用卡记录，医疗数据，利用这些可以立即破获一个犯罪案件，其办案效率要远远超越福尔摩斯。我们的子孙将知道我们过去所犯过的罪行；小孩子也许会想知道为什么爷爷对奶奶不忠呢？
可怕的是，我们将失去我们自己的隐私，同时也为新型的犯罪和诈骗打开了大门。政府与雇主们将对我们拥有更多的控制权，当我们把这些信息天真地拱手给出时，一些机构会由此谋取更大的利润。愈来愈多的数据和电脑意味着愈来愈多的金钱和权利。看看华尔街的银行家们，他们早已利用这种优势在高频交易中盈利了，他们又是如何从我们的金融体系中攫取上亿美元的暴利的呢？
我们迫切需要更加强大的法律和技术保护措施。我们需要意识到危险。我们必须意识到我们任何一个不端行为，将无处可藏——甚至它是发生于我们过去生活的。
在这个数据时代我们有很多机遇。
想象一下，如果我们让以下的这些事情成为可能：当我们把一个人的基因、生活习惯、位置和他的病史、药史相联系起来，我们将理解药物的真正效果及其副作用，这将改变药物测试和处方管理的方法。当我们可以看到数百万人的基因数据时，疾病与DNA之间的联系也会随之被发现，这样就可以开出针对个人的药物——根据每个人的DNA独家定制。这将是一场卫生与医药的革命。
在学校，如果班型过大，老师不可能了解每一位学生——尤其是学生所学习的其他类课程，习惯，以及多年的发展轨迹。如果一位数学老师可以跟踪孩子的每一次进步，了解他的喜好，偏爱哪一类教学风格，哪些是他独特的优势智能，哪些是他的弱势智能？从他的数码学习机器、考试成绩、出勤率、日常习惯等要素中收集到这些信息，老师将会了解到学生在关注什么，什么知识需要被强调，如何教育好每一为个性化、独立的学生的难题便迎刃而解了。这将是对教育体系自身的变革。
将一个人的购物习惯与其社交偏好，健康状况，地理位置的数据结合起来，购物助理和个人设计师将会为这名用户度身定做全新的产品，正如3D打印机打印出的曼妙服饰般神奇。基于人工智能的个人数字助理可以预测一个人想穿什么、想吃什么，并即可为他准备好！
所有这些场景将会成为可能，就像其他成千上万的应用程序在农业、制造业、交通等领域已经正在发挥作用了一样。唯一的问题是我们将多快到达，而这一过程中，又会伴随着多少噩梦呢？
（注：本文由OCCS软件云工厂进行编译，转载请注明出处。）