凱文·凱利：未來20年12大戰略趨勢
我想講一講未來20年的技術走向。
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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。比如有了芯片、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，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；網絡一定會出現，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。
形成：所有的東西都在不斷升級
這是我的書《必然》中的第一章，就是所有的東西，都變成了另外的東西，所有的東西都是一種流動的狀態，都在不斷地改變。
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——因爲有重力，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。
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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。
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比如有型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。
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比如從硬件到軟件，現在所有的東西都是軟件，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象到的最有形的東西，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？
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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。
知化：與人工智能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。技術將和人工智能相關，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。
未來技術跟人工智能相關，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。
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很多東西已經變得很聰明瞭。比如看X光方面的專家會被人工智能所取代的，法律方面的AI可以比人類律師助理更高效地閱讀文件。
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。
我們爲什麼還需要人工智能去幫助我們開車呢？比如Google的無人駕駛汽車。因爲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，因爲它們很多方面已經比人更聰明瞭，我們要做的是各種各樣的AI，讓他們有多種思維方式。
Google訓練人工智能玩電子遊戲，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與人類的不同只在于思考的方式不同。
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未來將有數以萬計創業公司，他們從事的是人工智能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。
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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。
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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，是將智力作爲一種服務，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，因爲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、沒有什麼樂趣可爲的事情，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，因爲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。與人工智能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。
屏讀：任何一種平面都可以成爲屏幕
這個趨勢已經圍繞在我們周圍了，屏幕無處不在。任何一種平面都可以成爲屏幕，看的書是一個屏幕，接觸的所有平面都可以是一個屏幕。甚至有的人衣服都可以當成屏幕。
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不同的屏幕之間形成了生態系統，不僅我們看他們，他們也在看我們。屏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，然後改變屏幕上呈現出來的內容。
情緒跟蹤就是很好的例子，屏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。我們即將進入屏幕時代，無處不在的屏幕，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。
一些积极的信号
流動：你做的所有生意，都是數據
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計算機中的三大階段：原來是文件夾，之後是網絡，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，所有東西都成爲一種流。
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，正因爲它擁有着無限增長的特質。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。
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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，以同樣的行爲方式在運作。
重混：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。這種重組就是我這裡所說的重混。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循環，就像你把樂高拆開後再組裝。
财报解读
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，不同的信息組合在一起，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。
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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。
過濾：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。
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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。
互動：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。
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爲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。
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使用：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，阿里巴巴是世界上最大的零售商，但是它沒有庫存。
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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。因爲你的目的是使用，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。
現在很多的軟件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。
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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，你穿完後留在那裡，酒店會幫你清理好。
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甚至連手機都不用上，因爲你看到任何一個平板，就可以認出你是誰，變成你的屏幕，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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共享：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象的，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。
開始：技術的用途，是用出來的
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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，二是錄下教堂裡的講話，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，因爲這個趨勢是必然的，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。
因爲這些是很新的東西，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。
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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。
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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，纔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。
提問：好問題比完美的答案更重要
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今天要找到答案很容易，你可以問百度，可以問谷歌，還有各種AI，他們都特別棒，回答變得越來越便宜。
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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，因爲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。
顛覆：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，有三個規律：
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市場小、前途未卜是創業公司的座標，成功的公司不需要承擔這些風險。但是創業公司沒有選擇，因爲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：
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，也是爲了提升適應度。當處於生態圈裡卓越的公司，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。
結語：
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，當時的計算機非常大，如果我說，以後計算機可以放到包裡，甚至衣服上，人們會覺得我很愚蠢。
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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爲我們所使用的東西，將來肯定會爲我們所用。我們尚處於開始的開始，處於第一天的第一個小時。
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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，認爲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，因爲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2018年活在這個世界上去創業，因爲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。
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