我最近讀到英國學者 Tim Harford 的新書〝Messy：The Power Of Disorder To Transform Our Lives〞。他對高科技的快速興起有很好的批判：例如它不能幫助人類做決定，只會努力想取代人類的決定過程；就像效率和制度無法把「人這個變數」（像感覺、激勵、……）考慮進去，事實上效率和制度本身也深深受到「人這個變數」威脅著。所以他說人類應該聰明些，至少騰出空間和時間來讓生活更有彈性，也就是說過得比較符合人性的生活而不要被快速的高科技取代。自古以來，「人這個變數」就一直是最複雜、最難處理的變數。所以人際關係常常被認定是一個人成功的要件。台灣正因為同性婚姻掀起了跨越藍綠的「內戰」而社會大撕裂。但同性戀大文豪王爾德說過「婚姻的基礎，正是建立在彼此間的誤解上。」複雜到如此不可思議的「人之變數」，科技再高升，應該也束手無策吧！
另外美國作家 Nick Lovegrove 的書〝Mosaic Principle〞（摩西原則）主要是談回到以前鑲嵌細工所需要的通才。所以跟 Hartford 的書有相似的看法。他說在全球化和高科技驅使的快速世界，人們相信要進步、成功、卓越一定要特殊專業化（專才）。看看美國大學生只有7%主修人文方面的學門，絕大部分選擇以市場為導向的專才學門。表面上看來，專才有其時代意義，但是如果每一個人必須成為某一行業的專家，則後果是相當危險的，因為通才（對很多學門都懂一些）有他們的特殊價值，例如要解決許多高科技時代的問題像不平等、貧富越來越不均、科技使原先平衡的世界分崩離析（disruption）、氣候變遷、警察維安、老人問題（安樂死？）、長期照護、種族歧視……，這些都需要跨越許多領域，思考既廣博且聰明的通才。富比士雜誌剛發表2016年世界最具權勢的人物，蘇俄的普丁連霸四年！他出身蘇聯的 KGB（間諜系統），不用說他要跨越很多領域，是個極優秀的通才。英國歷史上最了不起的大間諜叫作 Kim；他是劍橋大學數學系畢業第一名，他不像東方學生一定要追求高學歷，因為他認為間諜（double, triple agent）的工作才夠挑戰。當然他是卓然有成的傑出通才。
自古以來人類最難的一個問題是在充滿煩惱的世界，如何找到喜樂。大家都耳熟能詳以下的箴言：喜樂的心，乃是良藥；憂傷的靈，使骨枯乾。剛好最近兩位全球宗教界的巨人達賴喇嘛和南非的 Desmond Tutu（諾貝爾和平獎得主）在印度慶祝達賴80歲生日。他們兩人在一起談了一個禮拜，由作家 Douglas Abrams 整理出一本書來叫作〝The Book of Joy〞（喜樂之道）。此書把人類喜樂的八大支柱描繪出來：Mind（知）的部分有 Perspective（展望），Humility（謙讓），Humor（幽默），Acceptance（接受）；Heart（心）的部分有Forgiveness（原諒），Gratitude（感恩），Compassion（同理心），Generosity（慷慨）。結論：喜樂的祕訣在於：不要把自己想得太多啦（not thinking too much about yourself）！高科技時代我們更需要哲學家、宗教家嗎？
三位國際級專家談大數據
我12月3日在台大聽三位國際級專家談大數據。第一位是俄亥俄州立大學教授 Greg Allenby。他批評大數據使用的結果過份樂觀，強調大數據必須仰賴小數據和對市場的分析，因為人類使用的所有物品其特色和消費者對物品的感受之間的關係超級複雜，尤其在國際市場上因文化的差異，更是難以推測！總之，從實驗室和研究室裏得到的結果常常跟市場上的表現不一樣，這更突顯小數據和對市場分析的重要性。
蔡瑞胸院士的結論：簡單最美！不論在預測或分門別類上，統計模型裏，參數越少越好，變數越少也越好。比較大數據跟小數據，常常發現在運用上，根本不需要較多的數據！最原始，歷史最久的統計模型常常「小兵」立大功，根本不必要最新的、最複雜的模型！蔡院士鼓勵聽眾只要熟悉簡單的統計模式，再加上領域內的知識（domain knowledge）就可以有研究成果發表！
緊接的何德華副校長的兩個實例，實在排得真好。他也是「管理科學」期刊的總編輯，他的講題是「大數據可以解決大問題嗎？」，他用兩個實例來詳細解釋如何用適當的數據來解決實際問題。第一個實例是如何減少新加坡計程車的出事率。他用了兩個猜想：一是司機行為，二是計程車車體的顏色，經過很詳盡的分析，結論是黃色車比藍色車安全，至於司機行為猜想當然正確，因為行為比司機的教育程度、經驗、性別、抽菸與否、……都要重要；第二個實例是運用到新加坡女性乳癌篩檢上。經過非常詳盡的分析，結論是全新加坡適齡女性之乳癌篩檢率只要超過50%，就是過度診斷！事實上，我告訴何主編，以我多年多國精算師的經驗，幾乎所有比較富足的國家，都有過度篩檢、健檢、診斷、醫療……的行為！因為醫界就像商界總是要更多生意。
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