马斯克破了世界纪录：亏钱第一名！却还是全球第二富......******
文/汪俐辰
对全球大多数富豪来说，2022年是亏钱的一年。
据吉尼斯世界纪录官方网站消息，美国特斯拉公司首席执行官埃隆·马斯克自2021年11月以来损失约1820亿美元(约合人民币1.37万亿元)，更有消息称，这一数字实际上可能接近2000亿美元，一举打破了历史上个人财富损失最大的吉尼斯世界纪录。
什么原因使他损失如此惨重？全球富豪们过去一年资产发生了哪些变化？
为何少了这么多？
据《福布斯》报道，马斯克的净资产从2021年3200亿美元峰值下降到2023年1月的1380亿美元，亏掉了一大半，这主要是由于特斯拉股票表现不佳。
据了解，马斯克财富的主要来源于持有的特斯拉股票，然而在过去一年时间里，特斯拉的股票市值已经缩水了约65%。
其中，为支付收购推特的440亿美元费用，马斯克抛售特斯拉股票，成为自2010年特斯拉上市以来规模最大的一次抛售，从而导致公司股价暴跌。也有消息表示，冲击特斯拉股价的另外一个原因，是全球纯电车市场需求低迷。
虽然不能确定马斯克到底损失了多少，但他的总损失远远超过了这一纪录此前的保持者——日本软银集团首席执行官孙正义。
孙正义的个人财富从2000年2月780亿美元的峰值下降至同年7月的194亿美元，短短几个月里其净资产蒸发近600亿美元。
尽管马斯克亏损的钱打破了世界纪录，但根据彭博亿万富翁指数显示，他目前仍然是世界第二富有的人。
还有谁亏钱了？
据彭博亿万富翁指数，2022年，全球最富有的500人财富蒸发了近1.4万亿美元。
数据显示，在微软、谷歌、亚马逊、Meta等公司股票下跌的背景下，微软联合创始人比尔·盖茨财富缩水286亿美元，微软前首席执行官史蒂夫·鲍尔默损失194亿美元；
亚马逊和蓝色起源公司创始人杰夫·贝索斯损失852亿美元，其前妻麦肯齐·斯格特损失373亿美元；
谷歌联合创始人谢尔盖·布林和拉里·佩奇分别损失440亿美元和453亿美元。
此外，Meta首席执行官马克·扎克伯格财富损失也很惨重。截至2022年12月30日，扎克伯格的净资产自同年1月初以来缩水了799亿美元，仅剩456亿美元，主要原因包括Meta向元宇宙转型的代价高昂，以及整个科技行业的滑坡拖累了Meta的股价。
在2021年年底，扎克伯格曾经是全球第六大富豪。但是在去年底，扎克伯格在彭博财富指数的排名下降了19名，位居第25，是自2014年以来的最低排名。
谁是最大赢家？
几家忧愁，几家欢喜。要说最大的赢家，非印度企业家高塔姆·阿达尼莫属。2022年以来其身家增加了446亿美元，是亿万富豪阶层前十中身家唯一获得增长的富豪。
据报道，阿达尼的阿达尼集团(Adani Group)拥有一个上市公司网络，活跃在发电、水泥、房地产等领域。
截至1月9日，阿达尼以1170亿美元的资产位居彭博亿万富豪榜的第三位，超过了比尔·盖茨和沃伦·巴菲特。
现在全球首富是谁？据彭博亿万富翁指数显示，截至1月9日，LVMH集团董事长伯纳德·阿尔诺(Bernard Arnault)以1750亿美元的身价位居榜首。
阿尔诺是奢侈品巨头LVMH集团的掌舵人，LVMH(酩悦·轩尼诗-路易·威登集团)是全世界最大的奢侈品公司，总部位于法国巴黎。旗下拥有路易威登、DIOR、Tiffany&Co。等75个品牌，涵盖葡萄酒和烈酒、时装和皮具、香水和化妆品、腕表和珠宝以及高端零售等领域。
综合自吉尼斯世界纪录官方网站、澎湃新闻、界面新闻等
你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******
在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？
1.“已知、未知”大数据都知道
大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！
甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……
再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。
当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。
2.数据挖掘就像“垃圾处理”
什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。
大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。
不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。
这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。
再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。
3.大数据挖掘永远没有尽头
大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！
一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。
接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。
几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。
其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。
如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。
各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。
当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。
4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存
必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！
不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。
但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。
因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。
对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。
(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)
