凯文•凯利：未来12个趋势

未来12个趋势

文：凯文·凯利  编：李强

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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，有三个规律：

●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。

●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。

●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。

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：

●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。

●银行的颠覆来自比特币、支付宝等外部公司。

●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。

●汽车的颠覆不是来自汽车，而是特斯拉，带轮子的计算机。

●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。

▌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。

蒋方舟曾说：“一个人如果不看书，那么他的价值观就会由他身边的人决定，因为他没有别的输入途径，只能模仿身边人，周围流行什么，就跟随什么，永远找不到自己。”

反观现代社会，信息越来越多，思想越来越少；交际越来越多，真心越来越少；欲望越来越多，满足越来越少……太多的人推崇“读书无用论”，把赚钱和玩乐列为人生首选。更不要说读经典书了，读书都已经成为了一种奢侈品。

如果不读书，就无法思考对于生命的意义，更无法理解为什么会有人甘冒失去自由，甚至失去生命的危险，去书写、传播他们认为有价值的东西。

但就算读书，有的人仅仅只是在浏览文字，看完即过；有的人能够形成一些知识记忆点，在社交场合以充“谈资”，但也就仅此而已，他们不会辨别文本的质量，也很少思考文字现象背后是否还有深层的内涵；

还有的人边读边想，希望辨明模糊内容，形成知识网络，获得更多触及问题本质的解读，从而脱离简单信息的附庸，变成独立思考的个体。

要达到独立思考的境界，需要长期的训练，或者丰富的生活经验。对于快节奏急行的现代人来说，其实并不容易。

所幸，在人类文明历史中，沉淀下了许多观念的先行者和思想的传播者，透过他们的眼睛和大脑，后来者能够快速了解世界是什么样的，以及为什么是这样。

为此李强好书伴读诚荐“思想经典书单”，涵盖各个领域，帮我们站在巨人的肩上思考。

无论是刚刚开始想要自我启蒙的觉醒者，还是那些已经有一定思想深度的知识精英，在这个书单中都能找到相应层次的读本，并完成思想的梯度进阶和体系自建；这个书单既能满足特定知识领域专业人士常读常新的心理需求，还能满足知识“探险者”跨界学习的思维挑战。