宋世祥認為厚數據逐漸被重視正是因為人們開始反思大數據的局限。在今日大數據的廣泛應用下，可以看到人的消費習慣、網路使用習慣或是電子產品使用習慣，都已經能夠被妥善記錄下來，形成巨大的資料聚集，也有相應的服務產生。根據人們在Google上的搜尋紀錄，在臉書上或是搜尋頁面上進行商品資訊的精準曝光，已經成為過去五年當中最重要的行銷策略之一。但在《大數據的傲慢與偏見》（Weapons of Math Destruction）一書裡，作者凱西．歐尼爾（Cathy O’Neil）已經提醒我們，大數據的應用是奠基於數學演算法之上，而設計數據模型的設計者可能帶有偏見，並且針對特定目的來處理資料，這都讓我們有可能反而看不到真相。
再者，我們也看到伴隨著過去幾年大數據、人工智慧與機器人越來越成熟，許多的工作類型正在逐漸消失中。新聞媒體運用機器人來寫新聞稿，法律事務所運用機器人來整理資料與卷宗，餐飲業運用機器人來協助送餐點餐甚至製作餐點，飯店業運用機器人來接待貴賓，金融業的線上客服甚至也都轉為運用聊天機器人（chatbot）來提供服務。我們也可以想見，在5G的科技覆蓋下，未來許多的交通也會大量仰賴自動駕駛技術。這些工作的共通點在於「重複」、「單調」，所以可以用演算法來統合大數據資料進而驅動機器人來提供服務。但在這樣的趨勢下，我們也看到許多人在抱怨這樣的產品與服務其實沒有溫度，自己基於情境或是脈絡的特殊需求沒有被看到。
身而為人，我們一方面樂見運用大數據的人工智慧發展越來越成熟，能夠更加掌握我們的需求，能更即時地滿足我們的需要。但我們卻也同樣不願意看到自己只是成為一堆數字資料的集合，或者僅僅只是海量資料或巨量數據中的一筆。我們更期待自己的聲音、感受、想法被重視，希望被「有溫度地」提供產品與服務，而不是僅是要人類去配合尚未成熟的演算法或是資訊服務。

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2020高雄教育節-志於學