今天翻看Gartner，突然看到一篇趨勢的簡報，有關(guān)新興技術(shù)趨勢成熟度曲線的，大概看了一下，可以說是刷新的我的三觀，也觸及了本人的認知盲區(qū)，這五個新趨勢是真的沒有了解過。不得不佩服一下Gartner的腦洞和創(chuàng)新思維。本文只是對簡報的簡單翻譯，并沒有其他相關(guān)解讀(因為是真的不懂)，后邊會針對這些趨勢進一步做些功課和研究，感覺還是蠻有意思的。Gartner的VP在9月30日會在線講解這五個趨勢，現(xiàn)在可以預(yù)約Webinar。

圖1 健康碼

Gartner 2020年新興技術(shù)成熟度曲線，重點介紹了將在未來5到10年內(nèi)明顯改變社會和商業(yè)的30項技術(shù)概況。

在中國的大多數(shù)城市，市民和訪客必須下載健康碼(一款顯示COVID-19狀態(tài)的應(yīng)用)才能訪問許多公共和私人場所和服務(wù)。綠碼表示此人可以自由通行，黃色表示需要隔離，紅色表示確診感染。

在印度，Aarogya Setu會提示哪些旅客乘坐火車和飛機是“安全的”。阿拉伯聯(lián)合酋長國最近推出了目前被用于航空旅行的ALHOSN UAE，它可以通過顏色顯示一個人是否健康、需要隔離或已感染，也包括“尚未測試”。

所有這些被稱為“健康護照”(Health Passport)的應(yīng)用，都是應(yīng)對疫情的例子，也是Gartner 2020年新興技術(shù)成熟度曲線中新增的技術(shù)之一。在印度和中國，使用健康護照的人口數(shù)量使這項技術(shù)的市場滲透率達到了5%-20%，對于一項剛剛進入曲線的技術(shù)來說，這是前所未有的。

Gartner研究副總裁Brian Burke表示：“這種曲線展現(xiàn)了那些將在未來5到10年內(nèi)對企業(yè)、社會和人類產(chǎn)生重大影響的技術(shù)。這包括實現(xiàn)復合企業(yè)技術(shù)，渴望社會重拾對技術(shù)的信任，以及能夠改變大腦狀態(tài)的技術(shù)。”

新興技術(shù)成熟度曲線是一條獨特的曲線，它將1700多種特有技術(shù)提煉成一份技術(shù)和趨勢清單。今年的榜單突出了五個獨特趨勢：

• 復合架構(gòu)(Composite Architectures)
• 算法信任(Algorithmic trust)
• 超硅(BeyondSilicon)
• 形成性AI(Formative AI)
• 數(shù)字版?zhèn)€人(Digital me)

趨勢1：復合架構(gòu)

面對快速變化和分散化，組織需要轉(zhuǎn)向更加敏捷、響應(yīng)更快的架構(gòu)。復合架構(gòu)由構(gòu)建在靈活數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上的打包業(yè)務(wù)功能組成。這允許企業(yè)對快速變化的業(yè)務(wù)需求迅速做出響應(yīng)。

例如，由復合架構(gòu)支持的“復合企業(yè)”提供了增強型的業(yè)務(wù)彈性。這種模塊化設(shè)計使組織能夠在需要時進行“重組”，比如在全球疫情或經(jīng)濟衰退期間。組合式企業(yè)有四個核心原則：模塊化、效率、持續(xù)改進和適應(yīng)性創(chuàng)新。盡管許多組織應(yīng)用這些原則的方式比較零散，但組合式企業(yè)會在其整個組織應(yīng)用這四個原則——從業(yè)務(wù)模式到員工工作方式。

這種模塊化的業(yè)務(wù)模型使組織能夠從嚴格的、傳統(tǒng)的計劃過渡到自主敏捷化。組合式的企業(yè)思維可以創(chuàng)造更多的創(chuàng)新、降低成本以及更好的合作關(guān)系。

這一趨勢下的其他技術(shù)分支包括業(yè)務(wù)能力打包、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、私有5G和嵌入式人工智能。

趨勢2：算法信任

消費者信息曝光、虛假新聞和視頻，以及帶有偏見的AI等事件越來越多，已經(jīng)導致組織開始從對政府(政府登記機構(gòu)、清算機構(gòu))的信任轉(zhuǎn)向?qū)λ惴ǖ男湃?。算法信任模型確保了數(shù)據(jù)隱私和安全、資產(chǎn)的來源以及人和事物的身份。

例如，“經(jīng)過驗證的來源(authenticated provenance)”是一種對區(qū)塊鏈上資產(chǎn)進行身份驗證并確保其真實或非偽造的方法。雖然區(qū)塊鏈可以用來認證商品，但是只能追蹤其被給予的信息。

為了能充分地跟蹤資產(chǎn)，必須從其源頭進行跟蹤。例如，如果在區(qū)塊鏈中添加了一個仿冒品作為正品，那么區(qū)塊鏈將根據(jù)錯誤的原始數(shù)據(jù)輸入繼續(xù)驗證其真實性。由于不可變的分類賬性質(zhì)，它將永遠不可修改或刪除。

Gartner認為，對區(qū)塊鏈興趣的增加將帶來更多的數(shù)字認證和驗證(方式)的選擇。

在算法信任趨勢中的其他技術(shù)分支包括差分隱私、負責任AI和可解釋AI。

趨勢3：超硅

摩爾定律預(yù)測高密度集成電路中晶體管的數(shù)量每兩年就會翻一番，但技術(shù)方面正在迅速接近硅所能承受的物理極限。這推動了新型材料的發(fā)展，這些材料具有更強的性能，能夠支持更精密、更快的技術(shù)。

例如， “DNA計算和存儲”使用DNA和生物化學來代替硅或量子結(jié)構(gòu)以執(zhí)行計算或存儲數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)被編碼到合成DNA鏈中進行儲存，酶通過化學反應(yīng)提供處理能力。

盡管有兩款成功的原型機，但該技術(shù)目前還處于初級階段，價格昂貴，在主流應(yīng)用方面存在重大技術(shù)障礙。一旦成功，DNA計算和存儲這一技術(shù)將影響和改變數(shù)據(jù)存儲、處理并行性和計算效率。

這一趨勢的其他技術(shù)分支包括生物降解傳感器和碳基晶體管。

趨勢4：形成性AI

這里提一下形成性評價的概念，可以有助于理解形成性AI。教學形成性評價(formative evaluation)是相對于傳統(tǒng)的終結(jié)性評價(summative evaluation)而言的。所謂形成性評價，“對學生日常學習過程中的表現(xiàn)、所取得的成績以及所反映出的情感、態(tài)度、策略等方面的發(fā)展”做出的評價，是基于對學生學習全過程的持續(xù)觀察、記錄、反思而做出的發(fā)展性評價。

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形成性AI是一種能夠動態(tài)變化以對真實情況作出反應(yīng)的人工智能。種類有很多，從能夠隨時間動態(tài)適應(yīng)的AI到能夠生成新模型來解決特定問題的AI。

例如，形成性AI是AI的一種，它可以創(chuàng)建新內(nèi)容(圖像、視頻等)或改變現(xiàn)有內(nèi)容。新的作品與原始作品相似，但不完全相同。這種技術(shù)會產(chǎn)生深度造假內(nèi)容，這可能會導致嚴重的虛假信息和聲譽風險，預(yù)計在未來五年內(nèi)，此類情況還會增加。然而，如果利用得當也會獲得各種收益，比如藥物發(fā)現(xiàn)和合成數(shù)據(jù)生成，甚至AI可以生產(chǎn)藝術(shù)品。

這一趨勢的其他技術(shù)分支包括組合式AI、差分隱私、小數(shù)據(jù)和自我監(jiān)督學習。

趨勢5：數(shù)字版?zhèn)€人

例如，雙向腦機接口(BMIs)是一種改變大腦的可穿戴設(shè)備，能夠在人腦和計算機或機器接口之間進行雙向通信。BMIs既可以是可穿戴設(shè)備，也可以是用來監(jiān)測腦電圖和個人精神狀態(tài)的植入設(shè)備。常規(guī)監(jiān)測BMI與雙向監(jiān)測BMI的區(qū)別在于后者可以通過電刺激改變?nèi)说男睦頎顟B(tài)。

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在商業(yè)領(lǐng)域，潛在的應(yīng)用包括身份驗證、訪問和支付、沉浸式分析和外骨骼系統(tǒng)。但其他應(yīng)用也有其自身的社會和倫理問題，可能包括使用刺激來提高疲勞員工的集中力，或通過向大腦施加電流來改變易怒教師的情緒。雖然存在許多潛在的用例，但BMIs也為潛在的攻擊者帶來了額外的漏洞。