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摘要:美國著名商業科技預言家凱文·凱利
美國著名商業科技預言家凱文·凱利
跟30年後的我們相比,現在的我們就是一無所知,必須要相信那些不可能的事情,因為我們尚處於第一天的第一個小時——開始的開始。
我想講一講未來20年的技術走向。技術都會有一個前進的方向,我把它叫做必然,就是這個趨勢像重力一樣,一定會發生。比如有了晶片、電波等,必然會出現互聯網,會出現手機。
我不想講蘋果會不會取勝,特斯拉會不會取勝,中國今後怎樣,美國將來怎樣,這不是我說的必然。
我說的是一種總體趨勢,我相信這些趨勢是可以預測的,但是它的細節無法預測。
比如電話一定會出現,但蘋果不是;網路一定會出現,但Twitter不是。我想講一些長期的趨勢,這種必然的趨勢都是交織在一起的、互相依賴的,但最後朝同一個方向前進。
01
第一個趨勢 :形成(becoming)
所有的東西都在不斷升級
下雨時每一滴水會如何進入到山谷,這個路線是肯定無從瞭解的。但是你一定知道方向——因為有重力,所以必然向下。而類似於必然發生的“重力”,商業趨勢也是必然的,總體趨勢一定能夠預知。
我們是有選擇的。在未來,新的技術必然會出現,我們可以選擇想要新技術以什麼樣的形式出現——也就是說“到底出現什麼”是我們可以選擇的。
而今天聊到的必然趨勢,互相依賴互相支持。在未來,所有的東西都變成了另外的東西,都在流動和改變。這樣一種流動是時常在發生的。
比如有形的產品變成了無形的訂購服務,過去在商場才能買到商品,但是現在,你可以在網上購買相應的服務,服務的一部分包含了你需要的商品。
比如從硬體到軟體,現在所有的東西都是軟體,這也是流動的趨勢。比如現在,名詞變成了動詞,有形的東西變成了無形的。還有產品向服務的轉型,之前賣成品,是有形的,現在採取訂購,訂購服務,是無形的。
我們處在一個液態的世界,所有的東西都在不斷地流動,不斷升級,變得越來越好。比如汽車,這好像是我們能夠想像到的最有形的東西,但是你在睡覺時,特斯拉汽車也在不斷升級,它的確變得越來越好了,這就是我們將要進入的一個新世界。
這些對我們有什麼影響呢?
首先,終身學習,不斷學習。當你一直處於一個學習的狀態時,你永遠都是一個新的人。所有的東西都是不確定的,你永遠都是無知的,不管你多大年紀,處在人生哪個階段,總會有新的東西出現,所以我們要永遠處於學習的狀態。
其次,所有的東西都是在形成的過程中,我們之前看到的是產品,現在看到的是過程。比如,我們以前拿到的是已出版的百科全書,現在的維基百科就不是一本百科全書,它是一個創造百科全書的過程。一直在被改變,一直處在創造的過程中。
02
第二個趨勢 :知化(Cognifying)
與人工智慧的合作表現決定你的薪酬
未來技術變革的影響是永久性的。技術將和人工智慧相關,技術要做的事情是讓所有的東西更加智能,這個智化的過程就是技術帶來的改變。
未來技術跟人工智慧相關,是會給我們社會帶來根本性變革的技術趨勢,可能就像之前的印刷術一樣。
很多東西已經變得很聰明了。比如看X光方面的專家會被人工智慧所取代的,法律方面的AI可以比人類律師助理更高效地閱讀檔。
還有飛機駕駛員,比如一趟飛機的航程是12小時,人類飛行員只要工作七八分鐘就行了,剩下的時間都是AI駕駛飛機,這些都是已經發生的。
我們為什麼還需要人工智慧去幫助我們開車呢?比如Google的無人駕駛汽車。因為他們的思考方式跟我們不一樣,不會考慮雜七雜八的事情,只是專注去開車。
我們在AI方面做的事情,並不是讓他們比人做得更聰明,因為它們很多方面已經比人更聰明了,我們要做的是各種各樣的AI,讓他們有多種思維方式。
Google訓練人工智慧玩電子遊戲,十年前就開始做了,Google從來沒想過去教AI怎麼玩,而是教AI怎麼學習,AI與人類的不同只在於思考的方式不同。
未來將有數以萬計創業公司,他們從事的是人工智慧用於某一個領域的工作。使用者越來越多的話,機器會越來越聰明,這是一種滾雪球的方式。
過去我們對智商的的認知就是一維的,這是一般的認知,我們不應該再這樣看待智商。
我們的智商像不同的樂器彈奏不同的樂曲,不同的人彈奏出的樂曲也不一樣,所以大家的IQ不一樣。動物、人類和機器的節奏也不一樣,所以IQ也不同。
很多人也非常擔心,機器人會跟我們搶工作。有一些工作實際上是可以直接讓機器人來做的,我們在AI上做的事情不是要讓AI更聰明,而是讓AI自己去學習,有更多思考和思維。有很多新工作,是機器人去幫助你完成的,工作職位是不斷增加的。
AI幫助人類從電力電氣、蒸汽時代到現在多彩紛呈的現代世界。現在的汽車,人類用手的肌肉力量即可開動250馬力,我們假設將250馬力的車轉換成250種思想,那麼你開的就不是車,而是自動化的電腦。人類未來的目標,是將智力作為一種服務,可以像電力一樣傳輸。
所以,對效率要求不高的工作更適合人類。
比如要求創造力的工作,因為創造本身就是不講究效率的,不用考慮正確性,這是人類適合去做的工作。
任何看上去特別重複性的、沒有意思的、沒有什麼樂趣可為的事情,都可以讓機器完成。所以阿爾法狗和人比賽,是不公平的比賽,因為AI吸收了過去所有的套路。
未來不管是哪個領域,實際上它都是最聰明的人加上機器。與人工智慧的合作表現決定了你的薪酬,你必須要和機器進行合作,而不是和他們對抗。
03
第三個趨勢 :屏讀(Screening)
任何一種平面都可以成為螢幕
這個趨勢已經圍繞在我們周圍了,螢幕無處不在。任何一種平面都可以成為螢幕,看的書是一個螢幕,接觸的所有平面都可以是一個螢幕。甚至有的人衣服都可以當成螢幕。
不同的螢幕之間形成了生態系統,不僅我們看他們,他們也在看我們。螢幕可以跟蹤你的眼神,知道我們注意力聚焦在那兒了,我們重視什麼東西,然後改變螢幕上呈現出來的內容。
情緒跟蹤就是很好的例子,螢幕可以做注意力跟蹤、情緒跟蹤。可以根據用戶的注意力、情緒做調整。知道你什麼時候高興,什麼時候困擾。我們即將進入螢幕時代,無處不在的螢幕,以前是讀書,現在是讀屏。
原來書本給人權威,現在是流動開放雜亂的世界,現在的真相是要不斷地自己組裝。
04
第四個趨勢 :流動(Flowing)
你做的所有生意,都是數據
電腦中的三大階段:原來是檔夾,之後是網路,現在我們處於一個數據流動的時代。現在的階段就是流標籤,雲端組成各種各樣的流,通過微信、微博、Facebook等等,我們可以聽流媒體上的音樂,看流媒體上的電影電視,所有東西都成為一種流。
什麼東西在流動呢?數據,不管你是做房地產、醫藥、化工,還是教育,其實你做的生意都是數據。
商業乃數據之商業。歸根結底,你在處理的都是數據。處理數據和處理客戶一樣重要。
全世界都處於同一個經濟脈搏,企業不可能永遠增長。但是城市不一樣,城市永遠在增長。
因特網像一個城市,而不是一個企業,正因為它擁有著無限增長的特質。比如Facebook現在有15億的社交連接,15億人相互連接可以做的事情太多太多了,可以產生的價值也不可估量。
很多公司已經意識到了這一點。這麼多的數據像是形成了超級生物體,遠遠超過人腦的容量了,這樣一個巨大的機器星球,其實是全球化的一個運作,全世界的經濟好像都以同樣的脈搏在跳動,以同樣的行為方式在運作。
05
第五個趨勢 :重混(Remixing)
大多數創新都是現有事物的重組
經濟學家發現,全新的東西很少,大多數創新都是現有事物的重新組合。這種重組就是我這裏所說的重混。這是世界發展的方向,重要的趨勢。
做重組或者重混時,首先是要做一個拆解,把它拆解成非常原始的狀態,再以另外一種方式進行重組,之後不斷進行這樣的迴圈,就像你把樂高拆開後再組裝。
其實報紙也是一樣,報紙不是一個單一的物體,它是一個組合,就是把不同的東西組合在一起:體育賽事、天氣情況、書評,包括菜譜等等。英特網上也是,不同的資訊組合在一起,把之前所有的報紙拆解了,然後組合在一起。
同樣,我們也可以拆解銀行,把不同的銀行功能分解之後重新組合起來,汽車也是這樣,基本上所有的東西都可以這樣做。
把化學概念運用到企業當中來,就像一張元素週期表,看一下企業當中的元素週期表,有哪些必要的元素,進行多次拆解重組,會形成新的東西。企業想要升級,需要拆解企業的構成,再進行重組,在重組的過程中產生新事物。
06
第六個趨勢 :過濾(Filtering)
能吸引注意力,就能賺到錢
這是世界的另一面。現在有各種各樣的選擇,比如,每年會有600萬首新歌,我們不可能聽完,電影、書、雜誌、文章,也是如此。
我們肯定需要一些人來幫忙,找到我們真正需要的東西,這就叫做過濾。我們是缺乏注意力的,所有的東西都變得越來越豐富,唯一變得稀缺的是人類注意力,沒有哪一種技術可以增加你的注意力時間。
金錢是會隨注意力走的,你能夠吸引注意力,就會賺到錢。只要人們在這個地方花了注意力,肯定需要這方面產生價值,你在這方面做文章,就會賺到錢。
既然我們的注意力是世界上最珍貴的資源,我付出了注意力,我就應該拿到報酬。比如,我如果看了廣告,就應該拿到報酬。
07
第七個趨勢 :互動(Interacting)
它的影響將和AI一樣深遠
在我看來,互動的影響力可能和AI一樣深遠,電腦就是依賴於互動的。
為什麼現在電視那麼有意思呢?過去電視就是一個開關或者直接換一個頻道,現在可以和電視互動了,可以搜索了,可以做各種各樣的事情。
2050年的時候,電腦會變成什麼樣子?基本上你可以用整個身體沒有任何障礙地互動,電腦是全方位可互動的機器。就像交響樂團的指揮家一樣。有一些納米雷達技術,他可以知道你手指動作的意義。
智能手機之後應該是什麼呢?一個是虛擬現實VR,把機器戴在腦袋上,你可以看到一些東西。
第二種是MR,也就是現實和虛擬混合。你如果把這樣一個眼罩戴上的時候,每一件事情都是以3D的方式存在的,你可以用手控制這些現實,而且你真的是相信這些現實是存在的。
08
第八個趨勢 :使用(Accessing)
所有權價值變成使用權價值
“使用”這個詞其實很難去解釋,也就是之前我們是擁有一個產品,之後我們去使用某一種服務。
優步是世界上最大的租車公司,但是它並不擁有一輛車,Facebook是世界上最大的媒體公司,但是它卻不擁有內容,阿裏巴巴是世界上最大的零售商,但是它沒有庫存。
這種擁有的概念已經不是那麼重要了,使用在很多方面比擁有更好,你馬上用到一個東西,用完之後馬上可以丟掉,肯定比擁有某些東西要更好。因為你的目的是使用,但是擁有的話,你要承擔很多的責任。
擁有的概念發生了改變,使用權優於所有權。很多東西,我們只需要使用,不需要維護、儲存等其他工作。
現在很多的軟體也是朝這個方向走了,不用購買,而是訂閱,不僅是數字行業,在有形的行業也在發生這樣的轉變,包括汽車,滴滴、優步都是其中的例子。我們不需要擁有汽車,只需要使用這種服務,使用無需擁有,無需維護,無需儲存。
未來按需提供的服務比你擁有這件事物的比例要高。按需經濟:各行業的優步。有形的企業也在發生改變。
年輕人,我們把他們叫做遊牧民族一樣的人,他們在世界各地旅行,但是他們隨身什麼都不帶,你需要什麼東西的時候,在哪兒都能夠拿到。
再過二三十年,新興人類去哪兒都不用帶任何東西了,去任何一個酒店,他們馬上提供你想穿的衣服,你穿完後留在那裏,酒店會幫你清理好。
甚至連手機都不用上,因為你看到任何一個平板,就可以認出你是誰,變成你的螢幕,任何一個手機可以認出你來,就變成你的手機。
整個世界都是你的,非常瞭解你,你需要什麼都可以給你提供,想送到哪兒都可以。不需要行李箱,不需要任何東西,都有相應的服務,就像是新型遊牧民族,不需要攜帶,遊走世界。
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第九個趨勢 :共用(Sharing)
核心不是分享,而是協作
經常會有人講分享經濟,我想拓展一下這個概念。
首先,現在的分享還屬於非常初級的階段,這個世界很大,有很多東西都是可以分享的。對於創業者來說有一個挑戰:我們能夠做什麼?能讓分享得越多,價值提升越多。
其實我們在講分享時,不是一般意義的分享,而是在講協作,即:分享=合作,以一種規模化的方式合作,可以讓成千上萬幾十億的人以合作的方式進行互動,這些人的共同協作可以帶來社會的變革。
這種規模是之前大家都無法想像的,這就是未來分享的趨勢所在,不僅僅是分享設備,這會產生巨大的價值和財富,帶來巨大的社會變革。
這裏面有一個例子,就是區塊鏈,區塊鏈技術就是把一些交易以分佈式的方式呈現,所以你可以以合作的方式來進行計算,不是一對一的,而是整個網路上交易都可以計算出來,之前的任何一項交易都會成為之後的網路構建的基礎,在這樣一個區塊鏈的網路當中,你是無法作弊的。
10
第十個趨勢 :開始(Beginning)
技術的用途,是“用”出來的
關於技術,在最開始的時候,沒有人知道新的發明是最適合用於什麼的,比如愛迪生的留聲機,愛迪生根本不知道這能用來幹什麼。
留聲機慢慢應用於兩個場景:一是錄下臨終的遺言,二是錄下教堂裏的講話,包括唱歌,後來留聲機主要用於這個用途。
所以,用途很多時候就是通過使用來發現的,不斷嘗試,在發明的時候,我們可能想不了那麼多。新技術出來的時候,我們也不知道可以用來幹嘛,只有通過使用。
我們要評估技術的時候,也必須要使用這個技術,而不僅僅是空想,因為這個趨勢是必然的,我們要指引和控制技術發展的方向,必須要使用,然後去調試、優化,使這個技術變得更好。
因為這些是很新的東西,雖然我們每天花五個多小時在社交媒體上,我們也不知道社交媒體能夠給我們帶來什麼好處,這些問題都沒有想通。它要求我們真正去學習它,使用它,這是需要時間的。
我們現在在做的工作可能和兩年後完全不一樣。150年前,美國70%是農民,現在只有1%的農民,難道那69%的農民就失業了?並不是,設想一下,在多年之後,工作可能就不存在了,我們在不斷的時代的演變中,不斷改變。
先去做,去嘗試,去探索然後再思考,再規劃,再去重複試驗。要先做後想,再做再想。如果沒有做就去思考,只是紙上談兵。
所以我們需要不斷學習,不斷接受新的技能心得知識。我們要迎合這個時代的變化,所有人都是新手。
學習是不斷創新的,如何去創造新的東西,如何去做創造和引領,不僅僅是學習,要去思考,勇於試錯(不能害怕這個錯誤),犯錯和學習進步不能分開。
持續性的小錯誤的容忍性,才能有大的創新的推動。最核心的一點,是需要有思考的原型,然後把它延長下去。
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第十一個趨勢:提問(Questionning)
好問題比完美的答案更重要
今天要找到答案很容易,你可以問百度,可以問穀歌,還有各種AI,他們都特別棒,回答變得越來越便宜。
但是同時,提問變得越來越貴了,我們必須要培訓人們去提問,讓他們創造問題,一個好的問題,會比一個完美的回答更有價值。
你必須要有非常好的駕馭問題的思維方式,因為問題本身可以開發一個新領域,是一個能動最好的推送者,像引擎一樣,推動人的思維不斷去創造。
問題比回答更有意義,好的問題是新的領域,問一個好的問題,必須要有一個駕馭問題的能力。必須要有意識去挖掘問題,不管設想是怎樣的,問題要提出來。
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第十二個趨勢 :顛覆(Disruption)
內因從來不是主要原因
最後我想說說顛覆,就是我們的創造性從何而來。
當我們在思考顛覆時,有四個規律:
1、不管你在哪個行業,顛覆不是從內部出現的,而是從外部推動的。搜索引擎的創新,不是從搜索開始的。
2、一些一蹴而就的現象和技術,只是看上去很突然,但其實它已經在背後存在了很多年,比如VR已經25歲了,只是因為沒有滿足成為產品的底限要求,所以到不了大眾的視線。
3、創造或者發明,是一個不掙錢的市場。首先大多數的發明都是失敗的,風險非常高,一開始的品質非常差,也就意味著利潤非常低,任何商人都會告訴你,投資這一行是非常不掙錢的。
4、市場小、前途未蔔是創業公司的座標,成功的公司不需要承擔這些風險。但是創業公司沒有選擇,因為他們擠不進那些體量大、很賺錢的市場,只能從這塊看起來很差的業務做起。
下一波技術顛覆:
1、航空公司的顛覆者是無人機,現在無人機可以搭載人了,未來還會有更多的發展,也就是說航空業的顛覆來自於無人機的公司。
2、銀行的顛覆來自比特幣、支付寶等外部公司。
3、電信行業顛覆不是來自手機、移動通訊網絡,而是來自無線網。
4、汽車的顛覆不是來自汽車,而是特斯拉,帶輪子的電腦。
5、物種進化過程中不斷思考如何進化來提升適應度,低的物種就會被淘汰,高適應度的物種就會存活下來。
所有的企業都在不斷追求卓越,也是為了提升適應度。當處於生態圈裏卓越的公司,想要攀登到更高峰的時候,需要先下山(降低適應度)再提升來達到頂峰,企業越成功越難下山。
結尾
我最後做一個總結,大家都知道未來令人難以置信,很多年前我在講電腦,當時的電腦非常大,如果我說,以後電腦可以放到包裏,甚至衣服上,人們會覺得我很愚蠢。
這些年來我發現一點,我們必須要相信那些不可能的事情,那些看起來不太可能為我們所使用的東西,將來肯定會為我們所用。我們尚處於開始的開始,處於第一天的第一個小時。
現在沒有人是AI的專家——很多人懂AI,但是沒有人是專家。跟30年後的我們相比,現在的我們就是一無所知。
我們看過去,認為過去是好的創業時機。同樣,未來也是最好的時候。我們也處於最好的創業時代,因為我們還處在一個起點的時代。
如果現在我們已經處於20年以後了,人們會怎麼說呢?可能會說,天呀,我真希望2017年活在這個世界上去創業,因為那個時候是創業的最好時期,很簡單就找到商機了,很容易就改變世界了。
世界上最偉大的東西,現在還沒有被發明出來,也就是說你現在開始,為時未晚。
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我們什麼時候可以說技術指標達到了支撐位或阻力位?例如,相對強弱指數通常在30和70之間震盪,因此,我們可以說它們代表支撐和阻力水準。
金融市場就像一頭狂躁的野獸,要麼瘋漲,要麼狂跌。某只股票一天上升20點,第二天又下跌24點,從而引起公眾的關注,使他們產生了海市蜃樓般的幻想。那麼,是什麼因素能引起資產價格的上下波動呢?
所有的行業,都是有天賦的更容易接近成功,但是並不代表資質平平的人就永遠沒有辦法成功。
市場通常主要由恐懼和貪婪驅動,特別是在極端行情之下,這是最重要的情緒。