影響未來十年的2020十大科技趨勢,除了AI與區塊鏈,還有哪些?

影響未來十年的2020十大科技趨勢,除了AI與區塊鏈,還有哪些?

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文・曾彥菁

美國資訊科技研究與顧問公司Gartner,在10月份發佈《2020十大科技趨勢報告》(Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020),揭示未來5到10年將影響世界的科技趨勢,包含超自動化、分散式雲端、區塊鏈應用和人工智慧防禦等。

這十項趨勢分為以人為本(people-centric)和智慧空間(smart place)兩大類,探討科技如何影響人類,以及人類生活的空間。

圖片來源:Gartner《2020十大科技趨勢報告》

趨勢一:超自動化(Hyperautomation)

超自動化是結合機器運算與人工智慧的先進技術,增進了自動化的過程與人類增能。超自動化除了能使器械自動化,還能讓精細的思考也自動化,例如研發、分析、設計、測量、自動化、監控、再評估等。

目前還沒有任何單一器械能取代人類,超自動化涉及了多項工具,像是機器人流程自動化(Robotic Process Automation, RPA)、智慧商業管理軟體(Intelligent business management software, Ibms)和人工智慧的結合,目標是增強人工智慧導向決策。

超自動化也常常成為組織的「數位分身」(digital twin of the organization, DTO),讓企業能設想工作運行、流程與關鍵績效指標(Key performance indicators, KPI),能如何交互運作以驅動價值。

數位分身本身也將成為超自動化的一環,提供組織即時、持續的智能資訊,帶來重要的商機。

趨勢二:多重體驗(Multiexperience)

多重體驗將「以人為本的科技」取代了「以科技為本的人」。在此趨勢下,傳統電腦的單一式互動,變成多裝置的多點式互動,像是智慧型穿戴裝置和先進電腦感應器。

例如達美樂披薩不只提供app叫餐服務,還結合了自動駕駛、披薩追蹤和智慧語音助理。

未來,這項趨勢也將成為「環景體驗」(ambient experience),目前多重體驗著重在運用擴增實境(AR)、虛擬實境(VR)、多頻道人機介面(multichannel human-machine interfaces)和感應科技的整合式體驗。

趨勢三:普及化(Democratization)

普及化意味著,每個人都能更輕易掌握科技與商業的專業能力,而不需高度的訓練與花費。

它包含四項關鍵領域:應用發展、資料與分析、設計與知能。普及化也被視為「公民參與」,將引領公眾資料科學和公眾軟體工程師的崛起。

普及化能讓開發者在無需資料科學家的協助下,建立資料模型,運用人工智慧建置程式碼與自動測試。

趨勢四:人類機能增強(Human augmentation)

人類機能增強指的是運用科技,增加人類的認知與身體能力。

做法是透過植入或操控一台機器,以增強人體的能力。例如,有些企業利用穿戴裝置確保員工的安全;亞馬遜等零售業則會運用裝置,提升員工工作效率。

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身體增能又可分為四個分類,包括感官增能(如聽覺、視覺等知覺)、附屬器官與生物功能增強(外骨骼和義肢)、大腦增能(治療癲顯的植入手術)和基因增能(體壁基因與細胞治療)。

認知增能將提升人的思考與決策力,例如利用資訊來增強學習與新體驗;植入性的大腦增能,也能同時加強認知能力。

不過,人體增能仍有文化與道德上的爭議。例如有人認為,利用人體基因編輯技術(CRISPR)來篩選基因,形同扮演「上帝」的角色,違反自然。

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趨勢五:透明與可追溯(Transparency and traceability)

科技演化正帶來一場信任危機:隨著客戶越來越意識到,自己的資料是如何被收集與應用,企業也要更了解自己的責任,增強保護與集中資料。

當人工智慧與機器演算逐步取代人類決策,更加深了信任危機。人們害怕演算法黑箱,所以需要了解人工智慧治理(AI governance)的方式;「可解釋性人工智慧」(explainable AI)的呼聲也開始出現,人們希望了解演算模型得出決策的過程與原因。

要做到透明與可追溯,就需要六項關乎信任的關鍵因素:道德、誠信、開放、當責、能力與一致性。

像是2018年5月歐盟通過的《一般資料保護規範》(General Data Protection Regulation, GDPR),規範個人數據或生物資料應被保護,不得隨意使用。在全球國家與企業,也有更多類似的規範在推動發展中。

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趨勢六:強化邊緣運算(The empowered edge)

邊緣運算是一種分散式的運算架構,將應用程式、數據資料與服務的運算,由網路中心節點,移往網路邏輯上的邊緣節點來處理。如此一來,原本完全由中心節點處理的大型服務被分解,切割成更小、更容易管理的單位,邊緣節點更靠近用戶終端裝置,所以能加快資料處理與傳送,減少延遲。例如物聯網和5G,就是邊緣運算的應用。

預估到了2023年,邊緣運算式的智慧裝置數量,將比傳統IT裝置多上20倍。

趨勢七:分散式雲端(The distributed cloud)

分散式雲端指的是雲端提供者,從過往大企業的實體資料中心,變成由個人提供的公共雲端服務。雲端提供者將負責所有雲端的建置、傳輸、操作、管理與更新。

雖然資料仍由雲端提供者掌控,但與以往中心式的雲端系統已大不相同。分散式雲端載體可以在許多不同地點,這種做法讓資料不再只掌握在少數大廠手上,也使雲端科技的發展更隱私、更在地。

趨勢八:自動化物件(Autonomous things)

自動化物件包含無人機、機器人、輪船與設備等,利用人工智慧來執行任務。從半自動化與完全自動化、從大海到陸地,都是這項科技的應用範圍。

目前自動化物件多運用在受控的環境中,如礦山或倉庫,但未來可能將應用在開放的公共空間,並從單機作業變成群機協作。

例如2018年平昌冬季奧運上,200台無人機組成的煙火表演秀;今年屏東燈會也以300台無人機在夜空中排出黑鮪魚、鵝鑾鼻燈塔、「TAIWAN」等字樣。

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雖然自動化物件不能取代人的大腦,但越明確且狹窄的應用範圍,將使自動化物件發揮最大效益。

圖片來源:潘孟安臉書粉專

趨勢九:區塊鏈應用(Practical blockchain)

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區塊鏈是一個公眾的電子記帳資料庫,奠基於「去中心化的分散式資料庫」,公開透明的帳本使每一筆交易都能被看見,每一個用戶都是資料庫的一員,不再需要集中式的金融權威機構。

比起傳統式交易,區塊鏈能追溯交易的起源,使金流與物流公開透明,例如有餐廳便利用趨塊練來追溯食材供應來源。它也能讓互不認識的交易者,能在安全的數位環境中互動,不再需要權威機構認證。

完整的區塊鏈模式需要五個元素:共享與分散式的帳本、不可更改但可追溯的帳本、加密、代幣化和分散式的公眾共識機制。

目前,區塊鏈技術已在小規模試驗,預計到2023年將有突破性的升級。

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趨勢十:人工智慧防禦(AI security)

超自動化與自動化物件,為世界帶來了新發展與機會,但也曝露出它的安全疑慮。人工智慧的安全性將是重要課題,包含三個面向:

1.保護AI驅動系統:包含AI的訓練資料、訓練管道和機器演算模型。
2.以AI加強安全防禦:運用機器演算來分析攻擊模式、發現攻擊,使安全防備流程自動化。
3.預測攻擊者惡意使用AI的情形:辨識與抵禦攻擊。

圖片來源:Gartner

「這些趨勢對於人類與我們的生活環境,將有顯著影響,」Gartner副總裁伯克(Brian Burke)表示,「與其急著堆疊技術、探索潛在應用,機構更必須優先考慮商業性與人類使用情境。」

值得注意的是,這十個趨勢都非單獨存在,彼此互相影響與增強;資訊技術領域的領導者必須決定怎樣的結合運用,最具創新與戰略性。

例如,運用機器運算、超自動化(hyperautomation)與邊緣運算(edge computing)的AI人工智慧,可以高度整合智慧建築與城市空間。而這樣科技的結合,也將使技術更普及。

未來城市@天下編輯部

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