很多趋势将会在2018年继续下去,尤其是呈现指数级增长的多技术融合。气候变化依然是一个最紧迫的问题,尤其当我们通过碳预算来解决问题的时候。
正如比尔·盖茨所说的那样: “大多数人都高估了自己一年内能做的事情,却低估了10年内能做的事情。” 同样的道理,大多数的年度预测都高估了一年内可能会出现的趋势,但都低估了这些趋势随着时间的推移可能会产生的影响。
以下是我认为在接下来的一年里最值得关注的15个领域:
(一)随着我们进入到数字革命的全新阶段,国际关系、政治经济和国家治理将迫切需要新的设计模式。
这里主要有三个值得探讨的主题:
(1)庞大的全球性平台(如Facebook、Google和Amazon)正在定义一个全新的政治经济。这些公司的企业主权将会和国家主权产生摩擦。这些国家将会利用这些全球平台赢得人们所认为的经济利益。这些庞大的全球性平台都明白,各国政府将寻求通过监管或立法来约束自己的权力。这些公司将加快脚步以确保自己平台优势的延续,并提高他们在未来几年里和解谈判的基准线。
(2) 更多国家会颁布国家层面的AI战略。这么做的结果是?在这方面的合作将会越来越必要,关于知识产权、隐私、数据和运营许可的争论也将会日益增多。
(3)硅谷的政治文化以及如何将它融合到软件、企业文化和战略中的问题将会持续存在。硅谷将聘请外部人士来解决这些问题,这可能需要几年时间。在我们解决这些问题之前,加密奇才将会在新兴的区块链网络上建立治理机制。他们将以一种狭隘的意识形态框架来实现这一目标,这样的框架将在未来几十年威胁到我们,届时这些网络将调节我们所需要的许多资源。这一点之所以很重要,是因为信息技术系统会影响我们如何建立对世界的理解、如何看待我们的选择,同时也会影响我们的行为。简而言之,它们影响的是我们对“是”和“应该”的理解。
(二)硅谷领先,但全球范围内的创新和扩张将会日益增多。
在为能源链脱碳方面,欧洲和美国处于领先地位。中国在城市交通系统大规模电气化上取得了巨大进步。 在各个国家以及各个国家科技巨头的支持下,大家对AI的关注将会以更加新颖的方式和大范围落地实施的方式呈现。
美国面临的公民医疗问题和社会问题日益严峻,再加上美国开始将经济重点转向国内,因此对于很多企业家来说,美国已经越来越没有吸引力。美国的商业文化主要以公司利润为重,在影响社会结构的领域缺乏创新的动力。 奇怪的是,欧盟正在为创新提供空间,因为它有能力将广泛的利益相关者聚在一起,而不仅仅是各方单独的竞争。2017年欧洲围绕开放银行和隐私政策方面的创新就是一个非常好的例子。
其他创新中心的跨越式发展也将在2018年持续下去。我们可能还无法在短时间内见证一家非洲公司能与美国的科技巨头展开强有力的竞争,但是我们将会看到他在诸如农业科技和分布式发电这样的领域做的非常有意义的创新。
然而,全球最大的公司依然将主要来自硅谷,苹果公司的市值在2018年将有可能超过 1万亿美元。
(三)更多的资金将会流入技术领域的公司,但主要集中在发展后期阶段的企业。
在软银之后,规模超过50亿美元的基金将会大量出现,平台垄断的投资案例已经得到了很好地认可。这些基金将会尝试在本土范围或全球范围内寻找并投资新兴的赢家(例如 Careem和滴滴出行)。这可能会导致市场的早期阶段的资金缺口,正如欧洲和美国的种子资金发展放缓所证明的那样。
(四)人工智能软件堆栈将继续与传统软件分离。
这包括:
(1) 全新的交互机制。其中一个就是语音交互,语音既作为输入又作为输出。第二个则是图像,嵌入式相机将会为机器学习系统提供大规模的输入(情感计算应用的发展就是其中的一个例子)。
(2) 专用硬件(例如谷歌的 TPU)和全新的框架(如 TensorFlow和它的竞争对手)。
(3) 云到端计算,因为我们正在它需要的地方提供了越来越多的数据信息。
(4) 全新的软件开发模式(顶尖开发人员在培养高度参数化的模型,并用数据训练它们)
(五)人工智能将成为大型企业的技术投资重点。
经过多年的原型迭代,自动化技术和人工智能软件现在已经主导了 首席信息官(CIO)的日程表。它们在这个领域投资将会越来越大。其中一批赢家就是在2013至2014年间创办的人工智能公司,它们现在已经成长为相对成熟的企业了,已经实现了非常可观的营收并将能够持续快速增长。最优秀的公司,不管是传统大企业还是创业公司,都会将人工智能投资与战略性的组织变革结合起来。这些公司将从数据供应链的简单概念出发, 围绕数据网络效应和 AI锁定循环来重新思考他们的商业额模式。
那些认为人工智只能用来削减成本、而无法用来扩大产出的公司,它们在未来将会日渐没落。
(六)我们将越来越多地展示人工智能是如何增强人类能力的。
有越来越多的证据表明AI工具是可以给我们每个人带来实实在在的好处,我们将会越来越多地看到在人工智能武装下的人类是如何变得更为强大的。人工智能学术界的共同努力将会继续带给我们惊喜,我们在深度学习之外的领域将会看到更多突破性进展,比如强化学习、对抗网络、一次性学习和无监督学习方法等。
(七)对于人工智能如何影响就业的讨论将从AI如何消灭工作岗位转到如何更好地帮助人类员工适应不可避免的变化。
不同的国家将会采取不同的措施。那些将对社会资源的(如教育和安全网)投资和保持一种健康的创业和创新的方法结合起来的国家将会有最好的表现。在理解算法系统中的信任、公平、正义问题上,我们也会取得更大的进步。由立法者、监管机构和社会活动人士所推动的机构将会把AI伦理问题视为重中之重。
(八)密码技术将变得更加重要,并开始展示它们的用途。
2018年,基于标记化的分散应用程序和协议的活动将会增加。在投机性泡沫之下,头脑理智的团队将会聚在一起用区块链技术的独特属性来解决实际问题。我们会发现人工智能开发人员将会越来越多地试验将AI和区块链结合起来。这些领域包括如何构建数据开源机制来激励数据共享,允许模型的共享以及使用区块链和智能合约来让各个不同的 AI调解他们机器与机器之间的交互。
(九) 电影《 Knight Rider》中的 KITT车将继续成为自动驾驶汽车的黄金标准。
自动驾驶汽车厂商的雄心将会变得越来越大,即使城市监管机构对他们非常友好,但他们依然需要花时间去克服现实世界的障碍。2018年不会有自动驾驶汽车厂商会交付自动驾驶汽车。
(十)创业者和企业家对医疗保健领域的兴趣将会越来越大。
为什么会这样呢?第一个FDA批准的基因疗法已经上市了。未来还会有更多经FDA批准的疗法会出现。CRISPR今年可能会出现在今年的人体试验中。此外,将深度学习技术成功地应用于电子健康档案、低质量的消费者跟踪数据以及医学图像领域,这有助于开发出突破性的应用。非数字化医疗保健对资金的需求十分迫切。人口老龄化再加上国家和私人层面的负担能力的有限,这将加大对创新型解决方案的需求,而基于人工智能的数字医疗或许能够提供这种创新型解决方案。
(十一) 规模更广且更先进的新型网络攻击可能会出现。
可能会利用某种机器学习技术进行攻击:要么使用聊天机器人、要么使用自然语言生成技术,更智能的密码攻击方式,将连接的设备作为人质,或者可以避开检测的自适应系统。
(十二)增强现实将持续处于温火慢炖而非沸腾的状态。
增强现实和混合现实的真正信徒将会继续坚持自己的信仰的东西,但是由人工智能和区块链带来的大规模变革的机遇(尤其在金融科技、医疗保健和能源领域)势必将吸引更多有紧迫感的创业者。 延伸现实的边缘案例将会是最有趣的地方,在工业领域中尤其如此。聪明的公司将开始在这个领域锻造自己的能力,从而在未来获得回报。
(十三)数字广告的入侵时间太长了,今年的广告技术将会受到影响。
iOS和 Google Chrome中的增强隐私功能,以及欧盟“通用数据保护条例”的数据义务要求将会伤害广告技术和程序化广告。但 Facebook和 Google几乎没有注意到这个问题,将会继续主导市场。
(十四) 加密货币“挖矿”对能源的迫切需求将会给可再生能源的增长蒙上一层阴影。
可再生能源的价格将会继续下降,新的太阳能和风能业务将大大低于最好的化石燃料所能提供的价格。比特币和其他代币的采矿行为导致的能源消耗量将继续以每月20%以上的速度告诉增长,除非这些货币的价格大幅回调,否则这样的增速会一直持续下去。所以,到明年这个时候,挖矿消耗的能源大约是现在的10倍,相当于意大利整个国家的能源消耗量。
(十五)道德将越来越多地影响消费者的选择和投资策略。
消费者将越来越多地根据公司的道德定位是否能让自己产生共鸣来做出购买和投资决策。 这个特点将会被某些行业放大,尤其是保险行业,因为保险行业需要对与气候变化或监管渎职相关的风险进行评估。大学捐赠基金可能会在调整投资立场和剥离某些资产上倍感压力。
原文链接:https://www.technologyreview.com/s/609868/18-exponential-changes-we-can-expect-in-the-year-ahead/
编译组出品。编辑:郝鹏程。