8、数字时代全球化会走回头路吗？
技术、贸易和知识的自由流动和分享是全球经济繁荣的核心动力 ， 在世界经济分化严重、技术发展参差不齐的今天 ， 我们如何推动全球数字经济协同 ， 让每一个国家受益？
2001诺贝尔经济学奖获得者迈克尔·斯宾塞（Michael Spence）说：让我感到兴奋的是中国的数字经济增长范式能够启发其他国家 ， 开发巨大的国内市场就能带来巨大的增长机会 。 在此基础上我们不难想象 ， 只需要一点点的国际合作 ， 这种发展模式就能推广到全世界 。 各国小微企业参与到国际市场中或将成为下一个增长引擎 ， 这才是最最激动人心的事 。
9、人工智能该不该有道德观？
无人驾驶汽车必须选择撞向一边 ， 左边是老人 ， 右边是小孩 ， 它该做何选择？这该由算法来决定吗？
2011年诺贝尔经济学获得者托马斯·萨金特（Thomas Sargent）指出：说到底 ， 机器并不是自己在学习 ， 它们学的 ， 都是人类输入的数据 。 是人类在告诉机器要学习什么 。 因此 ， 我们人类在给机器提供数据的时候 ， 要努力去除掉一些偏见 。
10、大算力和大数据 ， 一定会让我们离真相更近吗？
我们在多大程度上可以利用大数据和大算力做决策 ， 接近世界的真相 。 在一秒钟内能摸象腿数百万次 ， 我们就一定会避免盲人摸象了吗？
2013年诺贝尔经济学获得者拉尔斯·彼得·汉森（Lars Peter Hansen）说：数字经济时代 ， 丰富的数据确实为经济学分析提供了更多的素材 ， 但是实证分析本身的价值则非常有限 。 对于实际发生什么和可能发生什么 ， 理论模型却能帮助我们做不同情形和不同政策下的比较 。 因此纯数据驱动具备一定的局限性 ， 模型能让人们在大数据时代的今天做更好的决策 。
2011年诺贝尔经济学获得者托马斯·萨金特（Thomas Sargent）指出：大数据和大算力提升了抽象信息理论的价值 ， 它们的高速发展对处理信息的方法论提出更高要求 。 更优的信息估计技术 ， 算法博弈论 ， 多元时间序列算法和数据模拟技术等都可以在大数据时代散发光彩 。
【数字世界“终极十问”：谁是数据真正的受益者？】我们并非手握答案 ， 提出关键问题是第一步 。 关于这些终极问题 ， 你有哪些思考与回答呢？
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