文｜凯文•凯利

来源｜教育思想网 蓝血研究（lanxueyanjiu)

跟30年后的我们相比，现在的我们就是一无所知，必须要相信那些不可能的事情，因为我们尚处于第一天的第一个小时——开始的开始。

我想讲一讲未来20年的技术走向。技术都会有一个前进的方向，我把它叫做必然，就是这个趋势像重力一样，一定会发生。比如有了芯片、电波等，必然会出现互联网，会出现手机。

我不想讲苹果会不会取胜，特斯拉会不会取胜，中国今后怎样，美国将来怎样，这不是我说的必然。

我说的是一种总体趋势，我相信这些趋势是可以预测的，但是它的细节无法预测。

比如电话一定会出现，但苹果不是；网络一定会出现，但Twitter不是。我想讲一些长期的趋势，这种必然的趋势都是交织在一起的、互相依赖的，但最后朝同一个方向前进。

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形成（becoming）

——所有的东西都在不断升级

下雨时每一滴水会如何进入到山谷，这个路线是肯定无从了解的。但是你一定知道方向——因为有重力，所以必然向下。而类似于必然发生的“重力”，商业趋势也是必然的，总体趋势一定能够预知。

我们是有选择的。在未来，新的技术必然会出现，我们可以选择想要新技术以什么样的形式出现——也就是说“到底出现什么”是我们可以选择的。

而今天聊到的必然趋势，互相依赖互相支持。在未来，所有的东西都变成了另外的东西，都在流动和改变。这样一种流动是时常在发生的。

比如有形的产品变成了无形的订购服务，过去在商场才能买到商品，但是现在，你可以在网上购买相应的服务，服务的一部分包含了你需要的商品。

比如从硬件到软件，现在所有的东西都是软件，这也是流动的趋势。比如现在，名词变成了动词，有形的东西变成了无形的。还有产品向服务的转型，之前卖成品，是有形的，现在采取订购，订购服务，是无形的。

我们处在一个液态的世界，所有的东西都在不断地流动，不断升级，变得越来越好。比如汽车，这好像是我们能够想象到的最有形的东西，但是你在睡觉时，特斯拉汽车也在不断升级，它的确变得越来越好了，这就是我们将要进入的一个新世界。

这些对我们有什么影响呢？

首先，终身学习，不断学习。当你一直处于一个学习的状态时，你永远都是一个新的人。所有的东西都是不确定的，你永远都是无知的，不管你多大年纪，处在人生哪个阶段，总会有新的东西出现，所以我们要永远处于学习的状态。

其次，所有的东西都是在形成的过程中，我们之前看到的是产品，现在看到的是过程。比如，我们以前拿到的是已出版的百科全书，现在的维基百科就不是一本百科全书，它是一个创造百科全书的过程。一直在被改变，一直处在创造的过程中。

2

知化（Cognifying）

——与人工智能的合作表现决定你的薪酬

未来技术变革的影响是永久性的。技术将和人工智能相关，技术要做的事情是让所有的东西更加智能，这个智化的过程就是技术带来的改变。

未来技术跟人工智能相关，是会给我们社会带来根本性变革的技术趋势，可能就像之前的印刷术一样。

很多东西已经变得很聪明了。比如看X光方面的专家会被人工智能所取代的，法律方面的AI可以比人类律师助理更高效地阅读文件。

还有飞机驾驶员，比如一趟飞机的航程是12小时，人类飞行员只要工作七八分钟就行了，剩下的时间都是AI驾驶飞机，这些都是已经发生的。

我们为什么还需要人工智能去帮助我们开车呢？比如Google的无人驾驶汽车。因为他们的思考方式跟我们不一样，不会考虑杂七杂八的事情，只是专注去开车。

我们在AI方面做的事情，并不是让他们比人做得更聪明，因为它们很多方面已经比人更聪明了，我们要做的是各种各样的AI，让他们有多种思维方式。

Google训练人工智能玩电子游戏，十年前就开始做了，Google从来没想过去教AI怎么玩，而是教AI怎么学习，AI与人类的不同只在于思考的方式不同。

未来将有数以万计创业公司，他们从事的是人工智能用于某一个领域的工作。使用者越来越多的话，机器会越来越聪明，这是一种滚雪球的方式。

过去我们对智商的的认知就是一维的，这是一般的认知，我们不应该再这样看待智商。

我们的智商像不同的乐器弹奏不同的乐曲，不同的人弹奏出的乐曲也不一样，所以大家的IQ不一样。动物、人类和机器的节奏也不一样，所以IQ也不同。

很多人也非常担心，机器人会跟我们抢工作。有一些工作实际上是可以直接让机器人来做的，我们在AI上做的事情不是要让AI更聪明，而是让AI自己去学习，有更多思考和思维。有很多新工作，是机器人去帮助你完成的，工作职位是不断增加的。

AI帮助人类从电力电气、蒸汽时代到现在多彩纷呈的现代世界。现在的汽车，人类用手的肌肉力量即可开动250马力，我们假设将250马力的车转换成250种思想，那么你开的就不是车，而是自动化的电脑。人类未来的目标，是将智力作为一种服务，可以像电力一样传输。

所以，对效率要求不高的工作更适合人类。比如要求创造力的工作，因为创造本身就是不讲究效率的，不用考虑正确性，这是人类适合去做的工作。

任何看上去特别重复性的、没有意思的、没有什么乐趣可为的事情，都可以让机器完成。所以阿尔法狗和人比赛，是不公平的比赛，因为AI吸收了过去所有的套路。

未来不管是哪个领域，实际上它都是最聪明的人加上机器。与人工智能的合作表现决定了你的薪酬，你必须要和机器进行合作，而不是和他们对抗。

3

屏读（Screening）

——任何一种平面都可以成为屏幕

这个趋势已经围绕在我们周围了，屏幕无处不在。任何一种平面都可以成为屏幕，看的书是一个屏幕，接触的所有平面都可以是一个屏幕。甚至有的人衣服都可以当成屏幕。

不同的屏幕之间形成了生态系统，不仅我们看他们，他们也在看我们。屏幕可以跟踪你的眼神，知道我们注意力聚焦在那儿了，我们重视什么东西，然后改变屏幕上呈现出来的内容。

情绪跟踪就是很好的例子，屏幕可以做注意力跟踪、情绪跟踪。可以根据用户的注意力、情绪做调整。知道你什么时候高兴，什么时候困扰。我们即将进入屏幕时代，无处不在的屏幕，以前是读书，现在是读屏。

原来书本给人权威，现在是流动开放杂乱的世界，现在的真相是要不断地自己组装。

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流动（Flowing）

——你做的所有生意，都是数据

计算机中的三大阶段：原来是文件夹，之后是网络，现在我们处于一个数据流动的时代。现在的阶段就是流标签，云端组成各种各样的流，通过微信、微博、Facebook等等，我们可以听流媒体上的音乐，看流媒体上的电影电视，所有东西都成为一种流。

什么东西在流动呢？数据，不管你是做房地产、医药、化工，还是教育，其实你做的生意都是数据。

商业乃数据之商业。归根结底，你在处理的都是数据。处理数据和处理客户一样重要。

全世界都处于同一个经济脉搏，企业不可能永远增长。但是城市不一样，城市永远在增长。

因特网像一个城市，而不是一个企业，正因为它拥有着无限增长的特质。比如Facebook现在有15亿的社交连接，15亿人相互连接可以做的事情太多太多了，可以产生的价值也不可估量。