【哈佛商评】2015年不容小觑的科技趋势

你们公司准备创造下一个Uber奇迹吗？你可曾想象过可以怎样利用加密电子货币来增强你们公司的数字化保安系统呢？你是否考虑过你们公司使用的算法可能会不经意地对你撒谎呢？ 每逢岁末，我应用一套筛选法，找出一些在数字媒体领域最重要的正在显现的趋势和正在走向成熟的科技。它分析消费者行为模式，微观经济趋势，政府政策，市场作用，以及在我们不断演变的科技及数字媒体生态系统背景下即将出现的研究项目

你们公司准备创造下一个Uber奇迹吗？你可曾想象过可以怎样利用加密电子货币来增强你们公司的数字化保安系统呢？你是否考虑过你们公司使用的算法可能会不经意地对你撒谎呢？

每逢岁末，我应用一套筛选法，找出一些在数字媒体领域最重要的正在显现的趋势和正在走向成熟的科技。它分析消费者行为模式，微观经济趋势，政府政策，市场作用，以及在我们不断演变的科技及数字媒体生态系统背景下即将出现的研究项目。我的同事们和我一道利用一套5项的核心属性：矛盾性，转折性，奇特性，偶然性，逆变性，来寻找出即将显现的苗头，这些属性帮助我们辩认出可能将要冒出地平线的各种趋势。然后，我们对每一种趋势提出以下五个问题：

1.  人们在何处/如何浪费时间？

2.  人们在何处/如何遇到技术性困难？

3.  人们在何处/如何寻找资讯？

4.  人们在何处/如何被卡住？

5.  人们想要如何被感知？

这5个问题帮助我们从质量和数量上评估一种苗头是否能一直保持下去成为一种趋势。我们也对自己辩认出来的趋势所引发的想法进行压力测试。我们筛选出的2015年趋势，伴随着一些非同寻常的新挑战，为各行各业的管理者们提供重大的机遇。以下是6个值得注意的趋势。

深度学习：人工智能计算机现在能够利用类神经网络进行深度学习，你可以把类神经网络理解为受到大脑的工作原理启发而形成的能够把像素翻译成英文的计算机系统。2014年末，谷歌研究人员们为一个新项目揭开了面纱，这个项目利用类神经网络和深度学习对一个场景中的多个要素进行识别，而无需人工辅助。它的软件能够通过处理海量数据来“学习”如何思考。举例说，深度学习终将能让机器人辩认出从未见过的物件以及自行导航到新的位置。深度学习贯穿多个领域，它将在不远的未来，对生产制造，医疗，零售，公共事业以及其他行业发挥作用。

智能虚拟私人助理SPVA：多款SPVA应用软件从2013年开始在市场上出现。当时，他们利用了语义学和自然语言处理；对我们的日程表，电子邮件，以及通讯录进行了数据挖掘；以及我们最近这几分钟的行为来预测随后的10秒钟我们会思考些什么。大部分这些原创的应用软件已被收购了。谷歌收购了Emu，雅虎收购了Donna，苹果收购了Cue…以及其他收购行动，不在这里逐一列举。在这之前它们的活跃期，Emu是一个私人秘书的化身。它会对交谈进行监控以及在交谈双方输入了文字后自动提出建议。打个比方，如果你要邀请你的朋友一起看一场电影，Emu会立即对你们进行地理定位，提示出附近的影院，上映的电影及时间列表，然后检查你们的日程表找出你们共同的空闲时段。它甚至会呈现出一段预览让你们看。一旦它找出你们最适当的会面时段，它会帮助你们购票然后把全部数据输入到你们的日程表。这一切都是由一个单独的移动应用软件完成的。从2015年开始，消费者们将要看到SPVA技术被植入他们的手机里。例如，谷歌正开始不动声色地向安卓用户们发布一项新的SPVA功能，当你停泊了你的汽车，它会自动感知，在你的谷歌地图上精确地标注你停泊的位置，然后当你须要驾驶时帮助你回到停泊的位置。你无须发出明确的指令，它就能完成这一切。它适用于市场营销人员，信用卡公司，银行，地方政府下属机构，政治宣传，以及在其他更多的用场，SVPA都能被轻松驾驭，以便传递关键资讯和更好地考察民情。

更多不同类型的公司仿效Uber模式：尽管它的经营方式备受批评，2014年仍是Uber的丰收年。这个用于司机和乘客相互联系的简单的移动应用软件，现在估值达到400亿美元，超过了诸如哈里伯顿Halliburton Corporation, 安泰Aetna, 通用磨坊General Mills, 达美航空Delta Airlines, 卡夫食品Kraft Foods, 嘉信理财Charles Schwab等公司。Uber的迅速成长归因于消费者以闪电般的速度采纳了它，那是因为Uber在两个方面表现优异。第一，它使得人们能利用业余时间赚些外快。职业司机能通过Uber快捷方便地找到乘客。一直以来，它对于失去了工作的人们来说是一种恩赐，当就业机会无处可寻的情况下给他们提供了挣钱的机会。第二，Uber提供了一个完美的支付界面。乘客无须携带现金或信用卡，而整个交易过程通过一个简单的移动界面完成操作。Uber的成功启发了数以百计的想要模仿它最突出特点的创业者。2015年，大量模仿Uber运作模式的经营派送及中介业务的公司将要涌现出来，例如食杂类货物快速投递，直升机客运，便携式自动柜员机，酒类货物投递，上门按摩，干洗和水洗，iPhone修理，私人陪购，药用大麻，遛狗，汽车故障救援等业务。与此同时，消费者要点击后台支付程序的“一键完成交易”按钮，这意味着，享有良好口碑的零售商，运输公司，以及银行等机构，可以尽情地利用这种由便利养成的消费习惯。

对于算法的失察：一套算法说白了就是一套守则或流程，必须遵循它才能找出解决问题之道。在新的一年里，我们也不禁要提出这样的问题：究竟要如何使用算法才不会触及道德底线？我们还要仔细审查某些算法出错的倾向。程序员们在算法中加入主观判断以便得出答案，这样做导致在大数据空间里，越来越多的物件、数据甚至是人员也被错误地归类。由于算法出错，在多个机场发生过许多次错误地辩认出恐怖主义嫌疑人的事件。高频交易算法曾经把股市逼上绝境。亚马逊网站的一个算法错误导致一本名叫The Making of a Fly: The Genetics of Animal Design的书单价飙升到26,698,655.93美元。在接下来的几个月里，管理者们须讨论如何为算法引入问责系统。

数据隐私：层出不穷的侵犯隐私行为不断地摧毁着公众的信任。根据皮尤研究中心对互联网和社会的民意调查，91%的美国人表示赞同或强烈赞同“消费者已经对自己的个人信息和数据失去了控制权”的观点。或许是因为害怕第三方监控我们使用手机，又或许是顾虑到网上交易的安全性，人们越来越为自己的隐私感到担忧，把矛头直指各家公司，而不是居心叵测的黑客们。在2015年，各家公司不仅要设法踏踏实实地对数据进行加密，还要把为保护我们的隐私而采取的各项措施公之于众。2015年有一个特别值得关注的领域：数字化同意书。律师们不久将有可能会引用我们的隐私作为证据在法庭上对付我们。2014年，佩戴式活动追踪系统Fitbit的数据，经过第三方分析工具处理后，曾经在法庭上被用作“呈堂证供”，与此同时，美国消费者保护机构FTC开始调查Fitbit这种把用户个人隐私出售给广告商的做法。我们将会目睹数字化同意书的需求增长以及透明度的提高。

分布式数据库Block chain技术：所谓block chain是指被“比特币数字化系统”的参与者们共享的交易数据库。有了这项技术，这个由众人监督的总账系统被使用时，加密电子货币就能保障完全匿名。可以把它理解为一种单个人无法获取全部数据控制权的分布式共识系统。即便比特币本身尚未真正发展壮大，block chain技术仍然大有前途。举例来说，有人提出这样的观点说，如果塔吉特公司当时使用了block chain技术就不会发生信用卡信息大面积泄露的事件。一家名叫Blockstream的新公司，计划应用block chain技术搭建一个通用的平台，这个平台适用于任何需要签名和确认身份的情况。它能让人们参与“不可信任”的交易，由买卖双方以及一个类似第三方托管人、信托人或其他中间人的中介机构协同完成。

在未来的一年里，上述各个科技趋势将会在某种程度上对你们的业务产生影响。防备正在袭来的冲击的最佳方法是尽可能地学习更多东西，与你们公司的同事共同讨论暗藏的可能性，然后致力于发起一项小型的内部实验，以帮助你们明辨各种趋势动向。

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