当2020年结束的时候，媒体和网络上又是一片对数字化的喧嚣，以数字化为核心概念的新基建的口号也出现了。
但是我们更应该关注的是数字化和不确定性之间有着什么样的关联。
之所以要思考这个问题，是因为在数字化的时代，我们需要超越数字化，关注不确定性。 因为不确定性是数字化时代主旋律，数字化带来了更多的不确定性。
什么是不确定性？ 首先要明确我们所说的不确定性是什么。
关于不确定性，有三个重要的需要说明的地方。
第一，不确定性不是风险。
第二，不确定性没有概率。
第三，不确定性不是随机事件。
不确定性不是风险
芝加哥大学经济系的创始人奈特在1920年代就指出不确定性的概念，并指出不确定性与风险的区别，即风险是可能预见的可能事件，而不确定性事件是不可预见的。比如这次新冠疫情就是不可预见事件。
这些年我们产生了那么多的预测工具和各种大数据分析的概念，但对于新冠病毒疫情这样的巨大事件却毫无预测。
不确定性没有概率
奈特还指出，不确定性不存在类似风险的概率，也就是没有可以依赖的概率来帮你做出预测和判断。
因为我们对于随机事件的处理方式是采用了正态分布的假定，根据我们观察到的事件的规模、 大小和表现程度计算出一个平均值和概率，再用这个平均值来代替我们所关心的现象。
但是这样的理解和处理都是有问题的。其实无论多少数字，你总是可以计算一个平均值。 但这个平均值和概率是否真正具有代表性，这是另外一个问题了。
不确定性不是随机事件
一般我们在学术思考和工作上往往习惯把自己不能理解、不能控制、无法预料的事情都当成随机事件来理解和处理。
生活中如果我们随机地挑选一个人用他的身高和体重来代表一个人群的特点，都不会离人均身高差得太远。 这是真正的随机事件的特征——人与人之间的身高是互相不影响的。
不会因为我身高高了两公分，你就矮了两公分。 这种就是具有独立性的事件，是你自己的行为对事实无法做出有效改变的事件。
比如说我希望自己再长五公分，但其实你对自己的身高做不了什么事情，这才是随机事件的特征。 但是复杂系统理论认为，只要有人的主动行为的事件都不是随机事件。
因此，社会行为包括市场、企业、团队、竞争、合作都是人的主动行为。 所以我们并不是生活在一个随机的世界里，我们生活所处的复杂系统后面，一定存在着某种互相影响的秩序。
爱因斯坦说过，上帝从来不掷骰子。 其实我们生活的世界里真正的随机事件非常少，即使有，意义也不大，我们大概也无法处理。
之所以我们习惯给予不了解的事物一个随机的假定，一方面是我们对随机事件定义不够严谨；另一方面，我们选择对事件的观察方法本身也是随机的。
很多人往往认为只要数据足够大，就会呈现正态分布。 其实我们往往只是在有限的时间段观察到我们可以观察到的有限的现象。 如果给予足够的时间，我们感兴趣的现象大概都不应该是正态分布的。 如果可以给几万年，人的身高可能也不是随机事件了。