悖論是表面上同一命題或推理中隱含著兩個對立的結論，而這兩個結論都能自圓其說。
以下是關於現代技術和雲世界的一些新悖論。這些觀點將引發我們的深思，如何應對這個時代巨大的技術變革：當出現新的技術時(如智慧型手機！ 雲計算！人工智慧！)，我們都將面臨一個新的挑戰。有些新事物難以理解或應用，運用過去世界的邏輯很難解釋新世界的變化。
採取辯證的態度看待事物的矛盾性或者兩面性，可能更容易理解事物的本質。以下是一些極具啟發性的悖論。
1. 世界上最大的計算機也是最個人化的。
「雲」是全球計算系統網，每個子系統擁有超過百萬臺的伺服器，通過巧妙的網絡與其他數百萬臺計算機相互連接。無論何時何地，數以萬計的人們都在這些系統中進進出出，盡情享受著電子郵件、網際網路等等商業體驗。沒有哪兩個用戶的需求是相同的，像谷歌雲這樣的服務試圖預測特定的業務和個人需求——一些由用戶配置，一些利用人工智慧「代理」，使人們能夠更有效地使用和操作。
傳統意義上，龐大的伺服器集群提供的是非個人體驗。如今，我們通過伺服器/個人電腦與雲的連接，享受到更加個性化的體驗，為有限和冰冷的機器注入了無限的活力。
2.一個永恆的數字世界。
我曾經計算了一下，100年前，去看歌劇明星恩裡科·卡魯索(Enrico Caruso)和買一張他的唱片要花30美元(按今天的幣值計算)。如今，在YouTube或其他網站上，錄製音樂基本上是免費的，而在百老匯(Springsteen on Broadway)公開市場上的平均票價接近1800美元。
我相信，這些會議和現場商業活動爆炸式增長的原因，是由於數字時代的迅猛發展，而讓現場的真實的體驗變得相對稀缺。具有諷刺意味的是，我們看到了很多企業巧妙利用數位技術，使人們獲得更加生動的體驗方式，比如體育公司提供了一款在體育場中導航的應用程式，以獲得更好的體驗。
3.工作在流失！工作也在增長！
人們非常擔心數百萬人的生活將被機器人和人工智慧(AI)攪得天翻地覆。也許是這樣，但也是相對的——麥肯錫的研究很好地預測了主要的失業和主要的就業機會。
雖然我們已經看到一些機器人在做一些相對簡單的工作，比如在倉庫裡搬運物品，但迄今為止，它們仍然對人工勞動的影響相對較小，理由其實也很簡單，比如像修剪草坪或開卡車這樣的工作需要大量的人為判斷。
與此同時，美國勞工統計局(Bureau of Labor Statistics)表示，目前美國約有35.7萬名私人教練。未來十年，這一行業的增長率預計將達到13%，高於平均水平；預計將有16萬名按摩師，增長了22%;預計還將有55000名婚姻家庭諮詢師，增長了22%。現在你明白了吧！我們會把更多的錢投入到那些看著我們、摸著我們、聽著我們的人身上，而目前機器不會這些。
當然隨著未來的發展，新的工作機會也會湧現。正如你所看到的這些工作：無人機駕駛員、行動應用程式開發人員、社交媒體經理、機器學習專家——這些都是我們十年前聞所未聞的。
4.注重特定的數據及其相互間的關係
在我們這個以數據為中心的新世界裡，公司核心業務的軟體開發人員往往受到高度重視。這是因為通過網際網路產品或軟體，可以實時收集關於產品性能的信息，從而根據用戶需求或變化的市場條件進行調整。
隨著人工智慧變得越來越成熟，特定領域的數據在如何構建和優化產品方面扮演著越來越重要的角色。成功的開發人員不僅具有該領域專業知識，還要了解該領域的哪些數據最重要，如何收集這些數據，以及如何避免偏見。正因為如此，大型科技公司越來越多地聘用醫療、交通或零售等領域的專家，而不是簡單地聘用具有綜合技能的工程師。沒有數據是獨立的，事物之間的關係也很重要。
5.從數據中發現問題和挖掘價值。
與上述相關的一點是：人工智慧可以在難以想像的大量數據中，發現以前未知的模式和見解。如果你把你公司的所有數據，PB級的數據，只專注於要求它為你帶來更多的錢，你可能會以失敗告終。
然而，根據公司的核心競爭優勢和最優質的數據，提出具體的問題，你可能會得到最有用的結果。這可能很困難，但對於從數據中獲得真正的價值至關重要。
6.基於不確定因素的挑戰
我舉的這個例子來自傑夫·迪恩的觀察，他是谷歌研究和人工智慧的負責人。他指出，高級人工智慧，就像深度學習，並不是基於確定性，而是基於可能性(他稱之為「沿梯度改進方向」)。此外，考慮到深度學習系統的層次性和序列性，有時很難準確地找出該系統是如何得出結論的。這似乎是一種並不善於自我解釋的機器，不像汽車引擎那樣，可以很確定地觀察和理解其工作原理(比如少量汽油被火花塞點燃，推動活塞移動)。
在一個日益依賴統計值/近似值的世界裡，我們現有的許多法律和社會規則會有所新的變化，這些規則是建立在一種不確定的因素之上的，可能會受到挑戰。
7. 在一個充滿不確定的新技術世界裡，令人回想起那首85年前的宗教詩歌。
T.S. Eliot在《The Rock》的一段副歌中準確地描述了我們的處境：「他們不斷地試圖逃離世界的黑暗，他們夢想著完美的制度，以至於沒有人需要做出改變。」
換句話說，無論我們多麼了解和完善這個世界，我們仍然需要努力成為一個更好的人。機器不能解決這個問題。