本文摘自天下文化《資料煉金術》未經同意請勿轉載、摘編
演算法大多不是私有智慧財
說到那些數位巨星企業為何能取得優勢，第二個普遍的誤解在於：搞錯了演算法所扮演的角色。在那些故事中，總是把演算法吹捧得像是數位巨星企業和那些優秀工程師的智力精華結晶，是必須全力保護的智慧財產，要比克里姆林宮衛兵守護列寧遺體更為慎重。
另外還常有人說，現在只有谷歌、蘋果、臉書、亞馬遜，以及百度、阿里巴巴、騰訊這幾座互相競爭的萬神殿，才擁有足夠的數學巫術，能夠碰觸到資料的無上智慧。但事實是：這純粹就是胡說八道！許多在資料分析上廣泛使用的演算法，都是出自於學界，常常最早就是公布在開源的演算法資料庫裡，人人都能夠免費存取。例如「R」這套廣受愛用的資料分析軟體，就是一項開源專案的成果，能夠免費下載。這項專案的背後，是由主要來自各大學的開發者結成聯盟，共同監督，並付出心力。
許多常見的機器學習法也是如此。有些最重要的機器學習演算法都是直接公諸於世，早已為人所知多年。而對應的工具與應用程式，也都可以在 GitHub（目前屬於微軟旗下）等開放平臺取得。
事實上，講到演算法，巨星企業其實是意外的樂於助人。就算這些企業確實是自行開發演算法，通常也是只要過了一小段時間，就會解除專利保護。而在某些地方，矽谷甚至是朝著開放的方向，更邁進了一步。像是馬斯克（Elon Musk）這樣的企業家，正在出資創辦 OpenAI 的平臺，希望讓人人都能免費下載各種廣受好評的機器學習工具，實際投入使用。
數位革命必需的原物料：大數據資料
關於數位顛覆如何導致資訊權力轉移，主流故事裡的第三個、或許聽來也最令人肅然起敬的元素，就是號稱這些成功的真正原因在於人類的聰明才智。通俗科幻小說有個傳統套路，就是出現某個天才、有某項驚人的發明，就這樣改變了一切。而在數位時代足以做為這種角色代表的，就是經典喜劇《宅男行不行》（The Big Bang Theory）裡面的超高智商宅宅夫妻艾美和薛爾登這兩位博士。根據那套巨星企業的故事，他們的企業園區裡到處都是小艾美和小薛爾登，才智堪比愛因斯坦，把資料點石成金。
但事實是，雖然前面談到的資料煉金術或許真的存在，但可沒有什麼資料煉金術士組成的祕密集團。各大數位企業的資料科學家與量化分析專家，用的數學與統計材料都與一般人完全相同。那些矽谷龍頭企業之所以能占據主導地位，並不是因為真的聘雇到什麼人類最頂尖非凡的頭腦。如果要講關於各種方法與模型的科學與知識，無論在美國、歐洲或亞洲，各家企業（包括新創企業）都有能力迎頭趕上，也都絕對能聘請到訓練有素的資料科學家。
這代表著什麼意義？那些在數位時代輸人一截的企業，並不是因為缺乏運算能力、無力發展雲端應用。而各種資料分析的工具或機器學習的演算法也不難取得。此外，雖然數位巨星企業或怨天尤人的落後者總掛在嘴上，但數位人才在全球的分布其實十分廣泛，並不像他們說的那麼集中。
落後者之所以無法得到在數位領域的重大飛躍，其實是因為無法取得資料，而那才是數位革命必需的原物料。 谷歌、臉書、亞馬遜、蘋果、微軟、Netflix、PayPal、Spotify、Uber、Booking.com、百度、阿里巴巴、騰訊、字節跳動、商湯科技、依圖科技……這些數位龍頭在各自的領域，打造出各種機制、機會與應用程式，蒐集了大量只掌握在他們自己手中的資料。
就這點而言，「資料」和「石油」確實有些相似之處。不論是誰擁有油田，可不會想把石油拱手讓人。而對資料龍頭來說，也只有在特殊情況下，才會與他人分享自己的原物料。這種態度從策略角度來看並不難理解，因為「取用權」能夠轉化為競爭優勢；這正是企業估值時的基礎，而且這能讓競爭對手苦思、苦惱、苦無解方。
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