未來以來?未來十年的9大預測全揭露

未來以來?未來十年的9大預測全揭露



科技變革日新月異,過去只存在於幻想中的技術和設施一一實現,僅僅相隔十年往往就有極大的顛覆。那麼,從2020年往後的十年裡,又會有什麼變化可能呢?



1. 新型機器學習方法:聯合學習(Federated Learning)


2018年,全人類每天大約創造2.5EB(相當於25億GB)的新數據,近兩年來所創造出的數據更佔據了有史以來數據總量的90%。


面對龐大的數據量,機器學習領域提出了新的解決方案:聯合學習。以往機器學習時,我們把數據傳送給演算法,而聯合學習的方式則是將演算法「傳送」至數據端。在還沒理解何謂聯合學習的時候,多數人已經享受到它的好處。


當使用手機輸入文字的時候,應該有過以下的經歷:透過手機輸入法打字時,手機將會依據過去的輸入習慣提供一些相關字詞,這些字詞建議正是來自於機器學習。由於法規規定Apple和Google等科技公司不得將用戶的隱私訊息回傳,他們使用聯合學習的方式取代舊有模型,在你的手機上訓練模型。


聯合學習的發展背景在於對於隱私權的保護,額外付出的成本則是在配備(如手機)上運作演算法。


醫藥界的新趨勢預測


醫藥生技方面的法規限制往往比一般資訊法規更加嚴格,現行條件限制下,醫療相關數據幾乎無法離開醫院。根據目前局勢推測,醫學相關的硬體設備將於2023年問世。將演算法傳送到這些硬體上將有效迴避法規責任,這樣的做法將可有效應用因為現行法規而受限的龐大數據量。



2. 深偽技術(Deepfakes)


自從Photoshop問世之後,網路上的圖像再也無法「眼見為憑」;深偽技術(Deepfake)對影片也將造成同樣的影響。


已有美國參議員向Facebook公司高層表達了對深偽技術可能影響2020美國總統大選的疑慮,而筆者也認同深偽技術對本屆選舉的影響是無可避免的。社群平台和使用者之間的爭議將會再度上演,為了消滅假新聞,將會要求社群平台用戶在註冊時提交真實訊息,這些提交驗證資料的真人用戶們已然為社群平台創造出更多的價值。預估在2024年,社群媒體平台將會要求用戶驗證發布內容的真實性。


目前,大多數的「色情報復(revenge porn)」皆為非法,深偽技術將使得這類犯罪更難被起訴。社群平台也導致政治人物的家庭成員成為受害者。



3. 民族主義擴張


全球化對於消費者及大型企業來說是個優勢,但對於受雇者及中小型企業則不盡然。


「當地企業創造價值,跨國企業擷取價值。」


自由貿易協定、趨向便宜商品的消費選擇使得消費競爭白熱化,在地的中小型企業無法與大企業抗衡,使得近年來世界各國都有民族主義興盛的徵兆,在在顯示全球化趨勢對中小型企業的強烈衝擊。


世界正處於戰爭邊緣


目前法國、香港持續保護國內企業已超過半年;黎巴嫩同樣施行保護政策兩個月以上,當地人民也因此要求總理下台;伊拉克因為失業率及低薪問題頻發衝突,據統計近三個月內已有500名民眾喪生,2萬名民眾受傷;另外如智利、芬蘭、海地、哥倫比亞、德國柏林、伊朗、阿爾及利亞等地都已出現相關的法令措施或抗議活動。


世界各國的人民都擔心與國外企業的競爭會導致失業,要求自己的政府盡到保護責任。預估繼英國脫歐之後,法國與德國也將會跟著脫歐,歐盟組織將逐漸瓦解。中國則將繼續緩慢地、有系統地蠶食這個世界,也將更加迅速地促進民族主義的發展。


目前中國和俄羅斯將在網路上「分居」,各自構建自己的伺服器,這是他們回應「民族主義」的做法。



4. 電競將蔚為風潮


未來電競賽事將成為比傳統體育競賽還要龐大的產業。


Netflix曾為電競產業註解:「我們有籃球,我們有NBA,我們沒有ESPN。」


在傳統競賽中,整場比賽中無法每分每秒完整參與球員與球員之間真實互動,而在電競中,整場賽事都在線上串流,這使得觀眾更容易理解整場比賽的環節。同時,遊戲公司也將持續調整規則,讓遊戲更加吸引人。


從主流媒體的角度看電競產業,仍處於萌芽階段,但其實其重要性已經慢慢有所改變:溫布頓網球錦標賽的個人冠軍獎金,與《要塞英雄》(Fortnite) 世界盃冠軍獎金,均為300萬美元。


電競肯定會有更加龐大的市場。


粉絲活躍參與


雖然現行社群網站流行,有許多知名人士在Twitter上與粉絲進行交流,但是雙方沒辦法立即性互動;而遊戲平台Twitch則打破這個隔閡,Twitch的主播們相當於電競領域的街頭藝人,將「表演」直接地呈現給觀眾,讓粉絲能夠與「新名人」即時實況互動的場合。畢竟對於粉絲而言,在Twitter上要獲得這些名人們的注意相當困難。


對這些主播來說,他們所販賣的「商品」,其實是一個能夠直接互動的機會。然而,主播與粉絲之間仍然隔著一塊「玻璃天花板」,如果花費越多時間在直播互動上,相應的與現實社會的社交時間也會減少。



5. 區塊鏈與比特幣浪潮


當區塊鏈成為主流,信任就是紅利。


近年「分散式金融(Decentralized Finance)」的熱議使區塊鏈已成為主流,但核心管理技術仍然是困難的。區塊鏈更傾向應用在大型企業供應鏈上,將被博弈、遊戲和貿易等領域應用;在這樣的情況下更需要去解決關鍵的管理、監管和復原技術,畢竟,「你沒有鑰匙,就不是你的。」


當發展出每個人都能使用的關鍵保管解決方法時,區塊鏈將成為主流企業的首選。


區塊鏈投機


由於比特幣(Bitcoin) 將在2020年中進行第三次挖礦獎勵減半(Halving),防毒軟體大亨 John McAfee依照2017年比特幣第二次「獎勵減半」的模型進行預估,自信地宣稱比特幣將在2020年末達到100萬美元的價值。


若將比特幣作為一種通用貨幣,無疑是相當失敗的;但作為資產工具,它則相當成功。



6. 自駕車開啟新紀元


在現行法規的限制下,自駕車的應用發展緩慢,但是最終資本主義將會勝出──趨近於0的交通成本將會是自駕車市場背後的最大推手。


正如同已衰弱的瀏覽器霸主Netscape曾提供平台,才能繁衍出如Amazon、Google、Facebook等科技巨頭,自駕車的發展也在為往後新的商業模式鋪墊前所未有的發展之路,未來不需要考慮交通成本後,將會出現超越現今想像極限的新型商業模型,比如:


◎行動式廚房:披薩外送將會在運送的路程上烘烤,將出爐控制在抵達的瞬間
◎預測式出貨:消費者還未下單時,先將貨物送上路
◎移動辦公室:移動式的辦公空間通勤族將省去通勤成本
◎行動展示間:除了便於購買外,商品退貨也將更加方便



7. 瀕臨破產的社福制度


由於戰後嬰兒潮的老化、出生率逐年降低以及種種原因,各國的納稅人增加幅度,往往比不上需要使用社會福利的人數,導致越來越多國家的福利制度越加需要勒緊褲帶。


以澳洲為例,在2007-2008年納稅人約有1310萬人,2015-2016年繳稅人口約為1350萬;但是相應的,雖然表面上多出40萬左右的納稅人口,然而這幾年總人口增加數卻是278萬人。依比例換算,當繳稅人口增加率為2.93%時,總人口增加率為13.24%。


同時,澳洲政府提供給失業者的輔助就業計畫,09年時約有44萬申請者,14年時增加到69萬申請者,五年內增長了56%。顯示當人口增加時,產業並沒有同步增長,也將間接導致社服財政的缺口。



8. 數位化主權貨幣和負利率會打開潘朵拉之盒


未來在金融體系上勢必也會有劇烈的變化。國際貨幣基金組織(International Monetary Fund) 日前發布〈如何讓負利率運作 (Cashing In: How to Make Negative Interest Rates Work)〉一文,從金融危機與負利率的關聯性切入,帶到現金對於金融體系的影響性,若要讓負利率的金融系統穩定運作,勢必需要逐步讓可自動免費「零利率」的「現金」消失。同時,目前在日本、瑞典、丹麥、瑞士,甚至是歐洲中央銀行的利率,都是負的。


純網銀(Neobanks)


這種新型態的線上銀行出現,將會與傳統銀行競爭年輕客戶群。年紀較大的客群考量安全性與舒適性,較傾向直接進入實體分行面對面與行員完成手續。


主權貨幣(sovereign currency) v.s. 私營貨幣(Corporate Currencies)


全世界已有多個國家透過中央銀行致力於發展數位化主權貨幣。


各國通常都會頒布相應的金融法規以限制傳統銀行的擴張,因為銀行業相應於其他產業擁有突出的優勢。然而,私營貨幣(Corporate Currencies) 也有類似的優勢,卻沒有相應的限制。


天秤幣(Libra) 作為世界第一種新型私營貨幣,讓世界各國非常擔心將會危害自己的貨幣主權。天秤幣最初的設定是將是用多種法定貨幣做為儲備貨幣,然而,天秤幣的擁有者卻是一群企業,那麼到時候還有什麼方法可以阻止天秤幣與法定貨幣脫鉤?


主權貨幣迎敵?


主權貨幣的價值來自它所能提供的效用比率及使用率,多數國家的中央銀行都受其主權政府所管轄,國家的貨幣政策再由央行來制定。


但是將私營貨幣放在這個標準下檢視:它同樣具有影響國家甚至世界經濟的能力,但國家們卻沒有對其管轄的權限。


比特幣因為供給有限,價值也被所有人承認,如同黃金等貴金屬一樣公認有價;以太幣(Ethereum) 則像原油,因為交易者的炒作,其價值水漲船高。其他的虛擬貨幣影響力又更小。


目前這些虛擬貨幣尚未能影響一個國家經濟掌控力,加密貨幣的使用者迄今僅僅約五千萬人,但是天秤幣的擁有者Facebook,將有一個管道可以把天秤幣直接推銷給兩億人口。憑藉這個理由,美國也將希望能減緩天秤幣的發展。



9. 研究結果重構


這將是筆者最希望2029年時能夠實現的現象。


未來會出現比過去更完善的數據蒐集,顯然將會將我們導向更好更準確的研究結果,不過你真的會希望企業掌握所有與消費者相關的數據嗎?


聯合學習的相關技術將解鎖原本無法被使用的數據。網際網路時代,我們從可以透過搜尋引擎獲得網路上10個以上最相符的結果,未來透過的潛力資料開發,將可獲得100個以上即時回饋的分析結果。而且過去使用者所有的搜尋、瀏覽及使用紀錄將會被用於訓練和重新排序演算法,所有的搜尋結果將根據個人的使用習慣重新編列。


上一個世紀中創造財富的手段已經不再適用現今所處的年代,我們應該拓展對於數據分析的想像空間,而第一步,立刻從數據著手!


全文轉譯自 Ben Longstaff <9 predictions for 2020–2029>