許多科技大勢仍在繼續，正如比爾·蓋茨所說，“大多數人高估了某種技術的短期價(jia) 值，低估了其長期價(jia) 值。”同樣，大多數的年度預測會(hui) 高估了一年內(nei) 一些事件發生的可能性，並低估了隨時間推移這些事件將產(chan) 生的影響。
在每年年末，《麻省理工科技評論》都會(hui) 對當年的科技成果做階段性總結，同時展望來年的技術發展趨勢。
在 2017 年的更後一天，《麻省理工科技評論》刊發了特約評論文章《2018 年值得期待的 18 大指數級增長》(18 Exponential Changes We Can Expect in the Year Ahead)，從(cong) 宏觀層麵上對技術人工智能、區塊鏈、生物醫療等新興(xing) 技術可能對社會(hui) 、經濟、倫(lun) 理、文化、生活等多方麵造成的影響做了分析預測。提醒人們(men) 在關(guan) 注具體(ti) 技術發展的同時，不能忽視其對宏觀世界的影響。
2018年值得期待的18大指數級增長
1. 隨著我們(men) 進入到數字革命新階段，國際關(guan) 係、政治經濟和國家治理將迫切需要新的模式
這些話題應該在公共輿論層麵進行探討，主要有三個(ge) 方麵：
體(ti) 量巨大的全球性平台該怎麽(me) 辦。Facebook、Google、亞(ya) 馬遜等公司正在定義(yi) 全新的“政治經濟體(ti) ”。這些公司的企業(ye) 主權正在和國家主權產(chan) 生摩擦。當然，國家通過這些公司贏得了現有經濟利益。這些大平台都明白，政府會(hui) 通過監管或立法來控製它們(men) 的權力。這些公司將加快腳步以保證平台優(you) 勢的延續，並提高未來幾年談判的基準。
更多的國家會(hui) 出台國家層麵的人工智能戰略。由此帶來的結果是，合作顯得愈發必要，關(guan) 於(yu) 知識產(chan) 權、隱私、數據和運營許可的爭(zheng) 論也會(hui) 越來越多。
矽穀的政治文化，以及如何將其更優(you) 融合到軟件開發、企業(ye) 文化和戰略問題。矽穀將聘請外部人士來處理這些問題，這可能需要幾年時間，而在我們(men) 解決(jue) 這些問題之前，密碼專(zhuan) 家將會(hui) 在新興(xing) 的區塊鏈網絡中搭建起治理機製。
他們(men) 將采用狹隘局限的思想框架，這樣的框架將在未來幾十年威脅到我們(men) ，屆時這些網絡將調解我們(men) 所需要的許多資源。這一點很重要，因為(wei) 信息技術係統會(hui) 影響我們(men) 如何建立對世界的理解、如何看待我們(men) 的選擇以及我們(men) 的行為(wei) 。簡而言之，它們(men) 影響的是我們(men) 對“是”和“應該”的理解。
2. 矽穀領先，但全球範圍內(nei) 的創新和規模也在不斷增長
在幫助能源鏈脫碳上，歐洲和美國處於(yu) 領先地位。中國則在城市交通係統大規模電氣化上取得巨大進展。在國家及其本土科技巨頭的支持下，各方對 AI 的關(guan) 注不隻是在個(ge) 人管製，更在於(yu) 探索全新的商業(ye) 模式和實現 AI 的大規模落地。
因為(wei) 每況愈下的公民醫療問題和社會(hui) 問題，美國的經濟重點開始轉向國內(nei) ，對於(yu) 一些企業(ye) 家來說，美國正在喪(sang) 失其吸引力。美國整體(ti) 的商業(ye) 文化以公司利潤為(wei) 更優(you) 先考量因素，在改善社會(hui) 結構（集體(ti) 利益）上缺乏創新動力。
奇怪的是，歐盟正在為(wei) 創新提供空間，因為(wei) 它有能力把更廣泛的利益相關(guan) 者聚集起來，而不僅(jin) 僅(jin) 是各方單純的競爭(zheng) 。今年歐洲開放銀行和隱私政策的創新就是很好的例子。
其他創新中心也正在大步向前邁進。我們(men) 可能還無法見證一家非洲公司在短期內(nei) 崛起並與(yu) 美國科技巨頭媲美，但我們(men) 將看到他們(men) 在農(nong) 業(ye) 技術和分布式發電等領域頗具價(jia) 值的創新。
然而，全球更大的公司仍將主要來自矽穀，一件很有可能發生的事情是，蘋果市值將超過 1 萬(wan) 億(yi) 美元。
3. 更多資金將流入技術公司，但將集中在企業(ye) 後期階段
繼軟銀之後，超過 50 億(yi) 美元的基金將大量湧現，因為(wei) 平台壟斷的投資案例已經被充分認可。這些基金將嚐試在本土或全球範圍內(nei) ，尋找並支持新興(xing) 技術贏家（例如 Careem 和滴滴出行）。這可能會(hui) 造成市場早期階段出現資金缺口，歐洲和美國的種子基金發展放緩已經證明了這一點。
4. 人工智能軟件堆棧將繼續變革傳(chuan) 統軟件
全新的人機交互機製。其中就包括語音，語音既作為(wei) 輸入又作為(wei) 輸出。第二個(ge) 則是圖像，嵌入式相機將為(wei) 機器學習(xi) 係統提供大規模的輸入，例如情感計算應用程序的發展。
專(zhuan) 用硬件和新的機器學習(xi) 框架
雲(yun) 到端計算，因為(wei) 我們(men) 正在終端輸入越來越多的數據信息。
全新的軟件開發模式，不少更優(you) 開發人員在培養(yang) 高度參數化的模型，並用數據來訓練他們(men) 。
5. AI 將成為(wei) 大型企業(ye) 的技術投資重點
在你掌握 AI 知識之前你可以成為(wei) 一名 AI 大師。這是因為(wei) 自動化機器學習(xi) 將使非人工智能專(zhuan) 家更容易掌握這項技術。
經過多年的迭代，現在，自動化技術和人工智能軟件主導了 CIO（首席信息官）的工作流程。企業(ye) 對此的投資會(hui) 越來越大。其中一批贏家就是 2013-2014 年間成立的 AI 初創公司，它們(men) 已經開始有所收獲，其收入已經頗為(wei) 可觀並仍在持續增長，它們(men) 已經成長為(wei) 成熟的企業(ye) 。
更有潛力的創業(ye) 公司是將 AI 投資與(yu) 戰略和組織變革結合起的那些公司。這些公司將從(cong) 數據供應鏈的概念出發，重新思考如何圍繞數據網絡效應和 AI 鎖定可循環的業(ye) 務模式。
至於(yu) 那些認為(wei) 人工智能無法擴大產(chan) 出而隻能削減成本的公司，它們(men) 將日益衰落。
6. 我們(men) 將頻繁地看到人工智能如何強化個(ge) 體(ti) 的能力
有越來越多的證據表明，AI 工具可以給個(ge) 人帶來實實在在的好處，我們(men) 將頻繁見證 AI 幫助人類變得更為(wei) 強大。
學術界的共同努力繼續震驚我們(men) ，尤其是在強化學習(xi) 、對抗性網絡、一次性學習(xi) 和無監督學習(xi) 方法等深度學習(xi) 以外的領域的突破性進展。
（順便說一句，我們(men) 幾乎無法再更進一步地造出類人智慧體(ti) ，也暫時不會(hui) 再創造人工意識方麵取得成功。）
7. 關(guan) 於(yu) 人工智能將如何影響就業(ye) 的討論，將從(cong) AI 取代人類轉到如何更好地幫助員工適應不可避免的變化
不同的國家會(hui) 采取不同的措施。更好的方式是，將社會(hui) 資源（如教育和安全）投資和保持促進創業(ye) 創新的方法結合起來。
在理解算法係統中的信任、公平、正義(yi) 問題上，我們(men) 也將取得更大的進展。由立法者、監管者和社會(hui) 積極分子所促成的團體(ti) 將把和 AI 相關(guan) 的道德規範視為(wei) 重點。
8. 密碼技術將愈發重要，其實用性也將更為(wei) 顯著
中國容得下比特幣嗎？這件事情正在嚐試中。但加密貨幣的意義(yi) 已經超越任何國家，甚至在更歡迎它的國家也是如此。
在 2018 年 的基礎上，基於(yu) 標記的活動分散應用程序和協議將增加。投機泡沫之下，人們(men) 將更理智地利用區塊鏈技術的屬性來解決(jue) 實際問題。
我們(men) 將看到 AI 開發人員會(hui) 越來越多地嚐試將 AI 和區塊鏈有機地結合起來。這些領域包括如何構建數據共享機製以激勵數據共享，允許共享模型以及使用區塊鏈和智能合約來為(wei) 各個(ge) AI 調解機器之間的交互。
9. 加密投機將被高淨值投資者所壓倒
在技術變得更有用之前，投機投資者和躲在暗處的推動者將更快地進入市場。這將掩蓋技術的進步，因為(wei) 更多的欺詐行為(wei) 即使在監管幹預的情況下得到滿足，我們(men) 可以看到投機者的不同處境。
這可能並不重要，因為(wei) 每個(ge) 關(guan) 於(yu) 密碼套件的討論都會(hui) 改變它們(men) 在市場上的實際情況。這將為(wei) 機構投資者帶來越來越多的產(chan) 品，尤其是那些希望獲得這種資產(chan) 類別的高淨值投資者。這種投機泡沫可能會(hui) 爆發，也可能不會(hui) 。
10. 電影 Knight Rider 的 KITT 車將成為(wei) 自動駕駛汽車的黃金標準
自動駕駛汽車廠商野心將更大，但即使當地監管機構不刁難他們(men) ，現實世界的障礙仍然需要時間克服。2018 年還不會(hui) 有一輛自動駕駛汽車會(hui) 來到我們(men) 身邊。
11. 企業(ye) 家對醫療保健的興(xing) 趣將越來越大