2020 新兴技术炒作周期曲线：这 5 个趋势值得注意
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编者按：最近10多年，研究机构Gartner每年都会发布新兴技术炒作周期曲线。他们会按照炒作的热度和技术的成熟度，将各种新兴技术安排在这条曲线的不同片段（可分为科技诞生的促动期、过高期望的峰值、泡沫化的底谷期、稳步爬升的光明期、实质生产的高原期）。技术炒作周期就像英雄之旅一样，是一个很吸引人的叙事结构，有时候往往也是预测未来技术的一个先导指标。近日，他们发布了今年的新兴技术炒作周期曲线，我们一起来看看又有哪些值得注意的趋势。原文发表在Gartner网站上，标题是：5 Trends Drive the Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies, 2020
2020年Gartner新兴技术炒作周期曲线
2019年Gartner新兴技术炒作周期曲线，可对比看看还有哪些技术在榜上
2020年Gartner新兴技术炒作周期重点介绍了30种技术的概况。在未来五到十年之内，这些技术有可能会极大地变革社会和商业。
在中国的大多数城市，市民和访客都必须下载健康码（表明个人健康情况的app）才能够进入众多的公共和私人场所和服务。绿色表示该人可以自由旅行，黄色表示需要隔离，红色表示已确认感染。
在印度，Aarogya Setu app会告诉哪些旅客可以“安全”地坐火车和飞机。阿联酋最近推出了ALHOSN UAE，这东西还可以通过颜色来说明某人究竟是正常、被感染还是需要隔离，但还提供有一个“尚未进行测试”的选项。ALHOSN UAE被用来授权是否准予航空旅行。
所有这些所谓的健康护照app都是对流行病做出响应的技术案例，也是2020年Gartner新兴技术炒作周期曲线的新上榜技术之一。中国和印度有大量人口使用这种健康护照，从而将这种技术推到5％到20％的市场渗透率，对于才刚刚在“技术炒作周期”上榜的技术来说，这种渗透率是前所未有的。
Gartner负责研究的副总裁Brian Burke表示：“本次炒作周期重点介绍了有望在未来五到十年内对企业、社会以及大众产生重大影响的技术。其中包括使能组合型企业的技术，渴望重新获得社会对技术的信任的技术，以及改变大脑状态的技术。”
新兴技术炒作周期曲线是一条独特的炒作周期曲线，里面包括了1700多种独特技术，并将其浓缩成一系列必须知道的技术和趋势。今年的技术清单聚焦了五个独特的趋势：
复合架构（Composite architectures）
算法信任（Algorithmic trust）
超越硅基（Beyond silicon）
形成性人工智能（Formative artificial intelligence）
数字化自我（Digital me）
趋势1：复合架构
面对着快速的变化以及去中心化，组织需要朝着更加敏捷、响应型的架构转变。复合型架构由建立在灵活的数据网络结构（data fabric）基础上的封装业务能力组成。这能够让企业对快速变化的业务需求做出响应。
比方说，由复合型架构支持的“复合型企业”可提供增强的业务弹性。这种模块化设计使组织在必要时（比方说在病毒全球大流行或经济衰退期间）可以进行“重组”。这种复合型企业有四个核心原则：模块化，高效，持续改进以及适应性创新。尽管很多组织或多或少地以零散的方式运用过这些原则，但复合型企业会在组织的各个部分（从商业模型到员工的工作方式）都应用这四个要素。
这种模块化的商业模式令组织能够从僵化的、传统型的规划转变为主动、敏捷。复合型企业思维能带来更多的创新，降低成本并且改善合作伙伴关系。
属于这种趋势的技术还包括封装业务能力，数据网络结构，私有5G以及嵌入式AI。
趋势2：算法信任（Algorithmic trust）
越来越多的消费者数据被曝光，虚假新闻和视频，带偏见的AI，这些导致组织从信任中心机构（政府注册服务机构，票据交换所）转向信任算法。算法信任模型可确保数据的私密性和安全性，资产来源的可靠性以及人和物的身份的可信性。
比方说，“经验证来源（authenticated provenance）”是一种对区块链上的资产进行验证并确保它们不是伪造或赝品的方法。虽说区块链可用来对商品进行身份验证，但它只能跟踪别人所提供的信息。
为了能够对资产进行适当的跟踪，必须从源头跟起。比方说，如果把伪造品当作真品添加到区块链里面的话，区块链会继续根据错误的原始数据输入来验证其真实性。由于分类帐的不可变性，导致永远不能对其进行修改或删除。
Gartner认为，随着对区块链的兴趣在不断增加，会创造出更多的数字认证与验证选项。
算法信任趋势的其他技术还包括隐私差异化，负责任的AI以及可解释的AI。
趋势三：超越硅基
摩尔定律预测，高度集成的电路里面晶体管数量每两年就会翻一番，但是这方面的技术正在迅速逼近硅的物理极限。这带动了新型高级材料的发展，其增强的能力可支持更小型，更快速的技术。
比方说，“DNA计算与存储”就利用了DNA和生物化学来取代硅或量子架构来执行计算或存储数据。数据被编码成合成DNA链然后存储起来，而酶则通过化学反应提供处理能力。
虽说这项技术已经有两个成功的原型，但目前还是非常初级且成本高昂，主流采用仍存在着重大技术障碍。但是，一旦DNA计算和存储取得成功，这种选项将会变革数据存储、处理并行性以及计算效率。
这种趋势中的其他技术包括可生物降解的传感器和碳基晶体管。
趋势4：形成性AI
形成性AI是一种能够用动态修改对情况作出响应的AI。形成性AI有多种类型，比如可随时间动态适应的AI，可以生成新颖模型来解决特定问题的技术等。
比方说，生成式AI是一种可以创建新颖内容（图像，视频等），或者修改已有内容的AI。新生成的创造物跟原始的很像，但不完全相同。这项技术可生成深度伪造的内容，可能会制造出严重的假信息并带来名誉风险，预计在未来五年内，伪造内容的规模会不断增加。但是，这项技术也可以用到不那么邪恶（甚至向善）的地方，比方说药物发现以及生成合成数据（AI甚至可以生成艺术品）。
这种趋势的其他技术还包括复合AI，差异化隐私，小数据以及自我监督学习。
趋势五：数字化自我
从健康护照到数字孪生，随着技术与人的慢慢融合，创造数字版的自我的机会也越来越多。这些数字模型将代表着现实世界和虚拟世界里的人类。
比方说，双向脑机接口（BMI）就是一种可改变大脑的可穿戴设备，这种设备可实现人脑与计算机或机器接口之间的双向通信。BMI既可以是可穿戴设备，也可以是植入物，可用来监视EEG（大脑里面的电活动）和个人的精神状态。常规的监控型BMI和双向BMI之间的区别在于，后者可以用电刺激来改变人的精神状态。
在商业世界里，其潜在的应用包括身份验证，访问和支付，沉浸式分析以及外骨骼等。但是，其他一些应用可能会带来社会伦理问题，比如利用刺激让疲倦的员工打醒精神，或者向大脑施加电刺激来让暴怒的老师平息下来等。虽然BMI有很多可能的用例，但也为潜在的攻击者提供了又一种漏洞利用的途径。
译者：boxi。
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