由 dawei 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，甚至通过人工智能这种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。
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》（以下简称《错觉》）一书提供了非常独特的视角，与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辩护。
《错觉》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，计算机甚至在某些领域，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，当前计算机的运算能力早已比人类更快，承载的数据资源也更为庞大，这些依据人工智能开发的应用系统已渗透进人们的生活，甚至左右人们的思维。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》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。