凯文凯利:你必须相信不可能

日期:02-15 来源:未知

 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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01
 
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。
 
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02
 
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。
 
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03
 
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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04
 
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。
 
很多公司已经意识到了这一点。这么多的数据像是形成了超级生物体,远远超过人脑的容量了,这样一个巨大的机器星球,其实是全球化的一个运作,全世界的经济好像都以同样的脉搏在跳动,以同样的行为方式在运作。
 
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05
 
重混(Remixing)
 
大多数创新都是现有事物的重组
 
经济学家发现,全新的东西很少,大多数创新都是现有事物的重新组合。这种重组就是我这里所说的重混。这是世界发展的方向,重要的趋势。
 
做重组或者重混时,首先是要做一个拆解,把它拆解成非常原始的状态,再以另外一种方式进行重组,之后不断进行这样的循环,就像你把乐高拆开后再组装。
 
其实报纸也是一样,报纸不是一个单一的物体,它是一个组合,就是把不同的东西组合在一起:体育赛事、天气情况、书评,包括菜谱等等。英特网上也是,不同的信息组合在一起,把之前所有的报纸拆解了,然后组合在一起。
 
同样,我们也可以拆解银行,把不同的银行功能分解之后重新组合起来,汽车也是这样,基本上所有的东西都可以这样做。
 
把化学概念运用到企业当中来,就像一张元素周期表,看一下企业当中的元素周期表,有哪些必要的元素,进行多次拆解重组,会形成新的东西。企业想要升级,需要拆解企业的构成,再进行重组,在重组的过程中产生新事物。
 
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06
 
过滤(Filtering)
 
能吸引注意力,就能赚到钱
 
这是世界的另一面。现在有各种各样的选择,比如,每年会有600万首新歌,我们不可能听完,电影、书、杂志、文章,也是如此。
 
我们肯定需要一些人来帮忙,找到我们真正需要的东西,这就叫做过滤。我们是缺乏注意力的,所有的东西都变得越来越丰富,唯一变得稀缺的是人类注意力,没有哪一种技术可以增加你的注意力时间。
 
金钱是会随注意力走的,你能够吸引注意力,就会赚到钱。只要人们在这个地方花了注意力,肯定需要这方面产生价值,你在这方面做文章,就会赚到钱。
 
既然我们的注意力是世界上最珍贵的资源,我付出了注意力,我就应该拿到报酬。比如,我如果看了广告,就应该拿到报酬。
 
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07
 
互动(Interacting)
 
它的影响将和AI一样深远
 
在我看来,互动的影响力可能和AI一样深远,电脑就是依赖于互动的。
 
为什么现在电视那么有意思呢?过去电视就是一个开关或者直接换一个频道,现在可以和电视互动了,可以搜索了,可以做各种各样的事情。
 
2050年的时候,电脑会变成什么样子?基本上你可以用整个身体没有任何障碍地互动,电脑是全方位可互动的机器。就像交响乐团的指挥家一样。有一些纳米雷达技术,他可以知道你手指动作的意义。
 
智能手机之后应该是什么呢?一个是虚拟现实VR,把机器戴在脑袋上,你可以看到一些东西。
 
第二种是MR,也就是现实和虚拟混合。你如果把这样一个眼罩戴上的时候,每一件事情都是以3D的方式存在的,你可以用手控制这些现实,而且你真的是相信这些现实是存在的。
 
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08
 
使用(Accessing)
 
所有权价值变成使用权价值
 
“使用”这个词其实很难去解释,也就是之前我们是拥有一个产品,之后我们去使用某一种服务。
 
优步是世界上最大的租车公司,但是它并不拥有一辆车,Facebook是世界上最大的媒体公司,但是它却不拥有内容,阿里巴巴是世界上最大的零售商,但是它没有库存。
 
这种拥有的概念已经不是那么重要了,使用在很多方面比拥有更好,你马上用到一个东西,用完之后马上可以丢掉,肯定比拥有某些东西要更好。因为你的目的是使用,但是拥有的话,你要承担很多的责任。
 
拥有的概念发生了改变,使用权优于所有权。很多东西,我们只需要使用,不需要维护、储存等其他工作。
 
现在很多的软件也是朝这个方向走了,不用购买,而是订阅,不仅是数字行业,在有形的行业也在发生这样的转变,包括汽车,滴滴、优步都是其中的例子。我们不需要拥有汽车,只需要使用这种服务,使用无需拥有,无需维护,无需储存。
 
未来按需提供的服务比你拥有这件事物的比例要高。按需经济:各行业的优步。有形的企业也在发生改变。
 
年轻人,我们把他们叫做游牧民族一样的人,他们在世界各地旅行,但是他们随身什么都不带,你需要什么东西的时候,在哪儿都能够拿到。
 
再过二三十年,新兴人类去哪儿都不用带任何东西了,去任何一个酒店,他们马上提供你想穿的衣服,你穿完后留在那里,酒店会帮你清理好。
 
甚至连手机都不用上,因为你看到任何一个平板,就可以认出你是谁,变成你的屏幕,任何一个手机可以认出你来,就变成你的手机。
 
整个世界都是你的,非常了解你,你需要什么都可以给你提供,想送到哪儿都可以。不需要行李箱,不需要任何东西,都有相应的服务,就像是新型游牧民族,不需要携带,游走世界。
 
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09
 
共享(Sharing)
 
核心不是分享,而是协作
 
经常会有人讲分享经济,我想拓展一下这个概念。
 
首先,现在的分享还属于非常初级的阶段,这个世界很大,有很多东西都是可以分享的。对于创业者来说有一个挑战:我们能够做什么?能让分享得越多,价值提升越多。
 
其实我们在讲分享时,不是一般意义的分享,而是在讲协作,即:分享=合作,以一种规模化的方式合作,可以让成千上万几十亿的人以合作的方式进行互动,这些人的共同协作可以带来社会的变革。
 
这种规模是之前大家都无法想象的,这就是未来分享的趋势所在,不仅仅是分享设备,这会产生巨大的价值和财富,带来巨大的社会变革。
 
这里面有一个例子,就是区块链,区块链技术就是把一些交易以分布式的方式呈现,所以你可以以合作的方式来进行计算,不是一对一的,而是整个网络上交易都可以计算出来,之前的任何一项交易都会成为之后的网络构建的基础,在这样一个区块链的网络当中,你是无法作弊的。
 
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10
 
开始(Beginning)
 
技术的用途,是“用”出来的
 
关于技术,在最开始的时候,没有人知道新的发明是最适合用于什么的,比如爱迪生的留声机,爱迪生根本不知道这能用来干什么。
 
留声机慢慢应用于两个场景:一是录下临终的遗言,二是录下教堂里的讲话,包括唱歌,后来留声机主要用于这个用途。
 
所以,用途很多时候就是通过使用来发现的,不断尝试,在发明的时候,我们可能想不了那么多。新技术出来的时候,我们也不知道可以用来干嘛,只有通过使用。
 
我们要评估技术的时候,也必须要使用这个技术,而不仅仅是空想,因为这个趋势是必然的,我们要指引和控制技术发展的方向,必须要使用,然后去调试、优化,使这个技术变得更好。
 
因为这些是很新的东西,虽然我们每天花五个多小时在社交媒体上,我们也不知道社交媒体能够给我们带来什么好处,这些问题都没有想通。它要求我们真正去学习它,使用它,这是需要时间的。
 
我们现在在做的工作可能和两年后完全不一样。150年前,美国70%是农民,现在只有1%的农民,难道那69%的农民就失业了?并不是,设想一下,在多年之后,工作可能就不存在了,我们在不断的时代的演变中,不断改变。
 
先去做,去尝试,去探索然后再思考,再规划,再去重复试验。要先做后想,再做再想。如果没有做就去思考,只是纸上谈兵。
 
所以我们需要不断学习,不断接受新的技能心得知识。我们要迎合这个时代的变化,所有人都是新手。
 
学习是不断创新的,如何去创造新的东西,如何去做创造和引领,不仅仅是学习,要去思考,勇于试错(不能害怕这个错误),犯错和学习进步不能分开。
 
持续性的小错误的容忍性,才能有大的创新的推动。最核心的一点,是需要有思考的原型,然后把它延长下去。
 
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11
 
提问(Questionning)
 
好问题比完美的答案更重要
 
今天要找到答案很容易,你可以问百度,可以问谷歌,还有各种AI,他们都特别棒,回答变得越来越便宜。
 
但是同时,提问变得越来越贵了,我们必须要培训人们去提问,让他们创造问题,一个好的问题,会比一个完美的回答更有价值。
 
你必须要有非常好的驾驭问题的思维方式,因为问题本身可以开发一个新领域,是一个能动最好的推送者,像引擎一样,推动人的思维不断去创造。
 
问题比回答更有意义,好的问题是新的领域,问一个好的问题,必须要有一个驾驭问题的能力。必须要有意识去挖掘问题,不管设想是怎样的,问题要提出来。
 
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12
 
颠覆(Disruption)
 
内因从来不是主要原因
 
最后我想说说颠覆,就是我们的创造性从何而来。
 
当我们在思考颠覆时,有四个规律:
 
1.不管你在哪个行业,颠覆不是从内部出现的,而是从外部推动的。搜索引擎的创新,不是从搜索开始的。
 
2.一些一蹴而就的现象和技术,只是看上去很突然,但其实它已经在背后存在了很多年,比如VR已经25岁了,只是因为没有满足成为产品的底限要求,所以到不了大众的视线。
 
3.创造或者发明,是一个不挣钱的市场。首先大多数的发明都是失败的,风险非常高,一开始的质量非常差,也就意味着利润非常低,任何商人都会告诉你,投资这一行是非常不挣钱的。
 
4.市场小、前途未卜是创业公司的坐标,成功的公司不需要承担这些风险。但是创业公司没有选择,因为他们挤不进那些体量大、很赚钱的市场,只能从这块看起来很差的业务做起。
 
下一波技术颠覆:
 
1.航空公司的颠覆者是无人机,现在无人机可以搭载人了,未来还会有更多的发展,也就是说航空业的颠覆来自于无人机的公司。
 
2.银行的颠覆来自比特币、支付宝等外部公司。
 
3.电信行业颠覆不是来自手机、移动通讯网络,而是来自无线网。
 
4.汽车的颠覆不是来自汽车,而是特斯拉,带轮子的计算机。
 
5.物种进化过程中不断思考如何进化来提升适应度,低的物种就会被淘汰,高适应度的物种就会存活下来。
 
所有的企业都在不断追求卓越,也是为了提升适应度。当处于生态圈里卓越的公司,想要攀登到更高峰的时候,需要先下山(降低适应度)再提升来达到顶峰,企业越成功越难下山。
 
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13
 
结语
 
我最后做一个总结,大家都知道未来令人难以置信,很多年前我在讲电脑,当时的计算机非常大,如果我说,以后计算机可以放到包里,甚至衣服上,人们会觉得我很愚蠢。
 
这些年来我发现一点,我们必须要相信那些不可能的事情,那些看起来不太可能为我们所使用的东西,将来肯定会为我们所用。我们尚处于开始的开始,处于第一天的第一个小时。
 
现在没有人是AI的专家——很多人懂AI,但是没有人是专家。跟30年后的我们相比,现在的我们就是一无所知。
 
我们看过去,认为过去是好的创业时机。同样,未来也是最好的时候。我们也处于最好的创业时代,因为我们还处在一个起点的时代。
 
如果现在我们已经处于20年以后了,人们会怎么说呢?可能会说,天呀,我真希望2017年活在这个世界上去创业,因为那个时候是创业的最好时期,很简单就找到商机了,很容易就改变世界了。
 
世界上最伟大的东西,现在还没有被发明出来,也就是说你现在开始,为时未晚。


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