大数据时代，让我们置身于智能化与大数据时代快节奏、便利化的生活方式当中，并且通过人工智能AI技术逐步渗透到社交、购物、出行、新闻媒体、政治事件等各个领域，甚至这种计算机强大的学习能力和数据分析开始左右我们的思考，诱导我们的日常选择，比如社交、购物、政治事件关注等等。美国经济学教授加里·史密斯的新著《错觉：AI如何通过数据挖掘误导我们》提供了非常独特的视角，以大多数倡导大数据和追逐大数据产业的研究者不同，史密斯教授更多的是对计算机挖掘大数据以及应用到各个领域的现象进行批判性研究，这项研究将启迪我们思考大数据与人工智能的社会意义、伦理价值、科学内涵。如果只考虑大数据和计算机应用的优势，忽视其负面效应和局限性，那么大数据以及AI将可能失去其科学与社会价值，这也是作者对“理论先于数据”这一科学方法的有力支撑。《错觉：AI如何通过数据挖掘误导我们》列举了很多思想性实验以及案例研究，如图灵测试、汉语室思想实验、威诺格拉德模式挑战赛等等，这些实验无不揭示计算机本身的思维模仿与学习并不是完全超越人类，计算机的语言、阅读和写作缺乏灵魂、语境。而计算机模型以及数据分析结果无法替代人类的判断，仍然需要人类充分的讨论与批判，完全依赖计算机的数据结果将导致很多混乱和错误的决策。

从理论上来说，计算机技术的演进以及大数据、人工智能的应用的确已从实验室进入到人们的日常生活当中，特别是随着移动互联网、5G通信技术的进步，计算机甚至在某些部分，如计算能力、学习能力、数据分析、储存以及模型预测方面超越人类智慧。数据挖掘成为各个科技公司、高科技企业、创业公司的核心竞争力，一切产业发展都以大数据为支撑，而这的确产生了巨大的经济、社会效益和广告宣传效益。互联网产业以及数字经济的崛起为大数据与人工智能的应用提供了广泛的市场，数据库的泛滥也间接引发了诸多的争议，特别是一些购物网站、新闻媒体、社交软件大肆应用数据挖掘，跟踪用户的日常应用习性、消费特点和社交网络，企图诱导用户选择购买服务或订制某些产品。值得注意的是，计算机语言和储存的能力比人类运算更快，承载的数据资源更为庞大，这些依据人工智能开发的应用系统侵入人们的生活，左右人们的思维。如果缺乏对计算机语言以及数据分析结果本身的识别，将带来很多消极的结果。《错觉：AI如何通过数据挖掘误导我们》这本书通过一系列数据结果质疑计算机的“坏数据”，而使用数据同样存在较大的“随机性”，作者指出，模型不可避免地是由无法解释的随机事件创建出来的，我们应该承认自己容易受到模型的诱惑。

看似无所不能的计算机技术却也存在诸多的缺陷，与人类的智慧、思维相比还有很多的局限性。其中，最重要的一点，正如作者在文章开篇表明的那样，计算机在批判性思维方面存在严重缺陷。计算机在数据处理、储存以及记忆方面的优势是人类无法匹敌的，随着计算机与人工智能的深度融合，大量的产业、产品以及思维将受制于计算机技术。有一点可以明确，现代人们的生活、生产以及创新大都依靠计算机模型和数据分析，海量的数据往往意味着创业客群与市场，而“窃取”这些个人信息和数据渐渐演变为一种产业，行走在法律的边缘。作者列举了预测总统大选、非线性模型、神经网络算法等一系列典型的案例，这些“新瓶装旧酒”的计算机数据模型看似提供了有力的技术支撑，为预测和分析验证带来了从未有过的“技术优越性”，却最终在现实面前“现形”。从现实来看，很多技术至上论者盲目地认为计算机语言和数据可以“无所不包”，迷信于大数据，陷入数据的误导与错觉，难以做出理性的决策。如作者在本书第三章总结道，计算机没有现实生活认知，这些智慧和常识来自真实生活。