凯文·凯利：未来20年的12个趋势

作者：凯文·凯利来源：混沌大学（ID：dfscx2014）

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。

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。第一个趋势 ：形成（becoming）所有的东西都在不断升级这是我的书《必然》中的第一章，就是所有的东西，都变成了另外的东西，所有的东西都是一种流动的状态，都在不断地改变。 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。比如有型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。第二个趋势 ：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，。