7月7日，在上海发展研究基金会和上海市社会科学界联合举办的第129期沙龙上，哈佛大学文理研究生院院长孟晓犂教授作了题为“大数据时代的发展需求：机器人还是大器人？”的精彩演讲，并在随后回答了大家关心的问题。孟晓犂教授指出，大数据很重要，智能机器人的数据处理能力也很重要，但更重要是能够担负重任的人——大器人。什么样的教育能够培养出大器人，是他特别关注的领域。
一、哈佛的教育理念
作为哈佛大学文理研究生院的院长，孟教授首先介绍了哈佛的教育理念，他将之概括为“6C”，即教育要在六个方面对学生进行塑造：
Citizenship(公民意识)
Compassion（同情心）
Creativity（创造力）
CriticalThinking （批判性思考）
ConnectingDots （触类旁通）
CommunicationSkills （沟通能力）
一个人若具备这六个方面的综合能力，基本上就离孟教授心中的大器人不远了。孟教授特别强调公民意识的重要，这关乎一个人内在的品格和做事的动力。公民意识是指一个人对于自己在社会中的地位和责任有积极的态度，并采取积极的行动。他说到国内某大学在翻译“6C”时，别的都翻译正确，唯独把“公民意识”翻译成“市民意识”，显出国内对“公民意识”的陌生。
二、大数据与统计陷阱
孟教授是数学专业出身，后来在哈佛教授统计学。他告诉听众，统计的方法是运用概率方法去描述生活中的不确定性，从而区分数据中的信息与噪音。统计的思想是运用对统计规律的理解去做出正确的推断与决策。美国一些大学近来加入了提高学生分析和运用数据能力的相关课程，比如Visualzing Data（数据可视化）。哈佛大学则将在通识教育中把Data Science（数据科学）作为必修课。
他举了二战中美国海军统计战机受损的例子，工作人员统计了受损飞机上的受损部位，以判断哪些部位需要加固以增加飞机的存活率。但著名统计学家Abarham Wald告诉海军，他们的统计方法有重大的数据缺失，因为他们忽略了那些被击落而没有返航的飞机，那些飞机的受损部位才是真正应该被加固之处。返航的飞机虽然也带着损伤，但至少还能飞回来，因此其受损部位并不是致命的。海军采纳了教授的意见，并发现最致命的部位是不在原先统计结论里的机头。
孟教授借此例子介绍了统计学的重要概念——选择偏差（Selection Bias），即对于样本的选择没有很好的反应总体实际，从而有偏差。我们不仅要知道数据，更要知道收集数据的过程，因为后者决定数据的质量，质量远重要于数量。选择偏差造成的低质量数据会严重误导我们，而且低质量数据越大，误导越严重。他又以最近的美国选举为例，解释为什么选举前民意调查的结论几乎都看好希拉里，结果却是特朗普赢了。就是因为在这次大选的民意调查的统计中，有大量的低质量数据——许多人或因惧怕暴露自己的真实观点，或因对媒体的反感而有意误导调查人员，导致调查数据的可靠性降低，有效样本的比例大大低于通常情况。所谓“失之毫厘，谬之千里”。人们以为样本数量越大，统计结果的可靠性自然就更高，殊不知如果数据的收集过程出了问题，错误的叠加反而可能加重人们的误解或偏见。
三、教育仍是关键
孟教授据此提出，大数据时代的发展需求是：机器人和大器人都需要，但更要强调投资培养大器人, 因为机器人的发展进化离不开大器人。机器人的特点是造期短、见效快、数量大；大器人的特点是造期长、见效慢、数量少，所谓百年育人。他提出了教育上的建议：
1、培养大器人需要人脑工程师——教师，教师的素质和能力是关键。
2、培养越早越有效——盖新房比改造老房容易且便宜。
3、通识教育与专业培养要互补共进。
4、要培养T型人才（既有通识，又是专家），甚至π型人才（既有通识，又是两方面的专家）。