你們公司準備創(chuàng)造下一個Uber奇跡嗎？你可曾想象過可以怎樣利用加密電子貨幣來增強你們公司的數(shù)字化保安系統(tǒng)呢？你是否考慮過你們公司使用的算法可能會不經(jīng)意地對你撒謊呢？

　　每逢歲末，我應用一套篩選法，找出一些在數(shù)字媒體領域最重要的正在顯現(xiàn)的趨勢和正在走向成熟的科技。它分析消費者行為模式，微觀經(jīng)濟趨勢，政府政策，市場作用，以及在我們不斷演變的科技及數(shù)字媒體生態(tài)系統(tǒng)背景下即將出現(xiàn)的研究項目。我的同事們和我一道利用一套5項的核心屬性：矛盾性，轉折性，奇特性，偶然性，逆變性，來尋找出即將顯現(xiàn)的苗頭，這些屬性幫助我們辯認出可能將要冒出地平線的各種趨勢。然后，我們對每一種趨勢提出以下五個問題：

　　1. 人們在何處/如何浪費時間？
　　2. 人們在何處/如何遇到技術性困難？
　　3. 人們在何處/如何尋找資訊？
　　4. 人們在何處/如何被卡�。�
　　5. 人們想要如何被感知？

　　這5個問題幫助我們從質(zhì)量和數(shù)量上評估一種苗頭是否能一直保持下去成為一種趨勢。我們也對自己辯認出來的趨勢所引發(fā)的想法進行壓力測試。我們篩選出的2015年趨勢，伴隨著一些非同尋常的新挑戰(zhàn)，為各行各業(yè)的管理者們提供重大的機遇。以下是6個值得注意的趨勢。

　　深度學習：人工智能計算機現(xiàn)在能夠利用類神經(jīng)網(wǎng)絡進行深度學習，你可以把類神經(jīng)網(wǎng)絡理解為受到大腦的工作原理啟發(fā)而形成的能夠把像素翻譯成英文的計算機系統(tǒng)。2014年末，谷歌研究人員們?yōu)橐粋�新項目揭開了面紗，這個項目利用類神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習對一個場景中的多個要素進行識別，而無需人工輔助。它的軟件能夠通過處理海量數(shù)據(jù)來“學習”如何思考。舉例說，深度學習終將能讓機器人辯認出從未見過的物件以及自行導航到新的位置。深度學習貫穿多個領域，它將在不遠的未來，對生產(chǎn)制造，醫(yī)療，零售，公共事業(yè)以及其他行業(yè)發(fā)揮作用。

　　智能虛擬私人助理SPVA：多款SPVA應用軟件從2013年開始在市場上出現(xiàn)。當時，他們利用了語義學和自然語言處理；對我們的日程表，電子郵件，以及通訊錄進行了數(shù)據(jù)挖掘；以及我們最近這幾分鐘的行為來預測隨后的10秒鐘我們會思考些什么。大部分這些原創(chuàng)的應用軟件已被收購了。谷歌收購了Emu，雅虎收購了Donna，蘋果收購了Cue…以及其他收購行動，不在這里逐一列舉。在這之前它們的活躍期，Emu是一個私人秘書的化身。它會對交談進行監(jiān)控以及在交談雙方輸入了文字后自動提出建議。打個比方，如果你要邀請你的朋友一起看一場電影，Emu會立即對你們進行地理定位，提示出附近的影院，上映的電影及時間列表，然后檢查你們的日程表找出你們共同的空閑時段。它甚至會呈現(xiàn)出一段預覽讓你們看。一旦它找出你們最適當?shù)臅�面時段，它會幫助你們購票然后把全部數(shù)據(jù)輸入到你們的日程表。這一切都是由一個單獨的移動應用軟件完成的。從2015年開始，消費者們將要看到SPVA技術被植入他們的手機里。例如，谷歌正開始不動聲色地向安卓用戶們發(fā)布一項新的SPVA功能，當你停泊了你的汽車，它會自動感知，在你的谷歌地圖上精確地標注你停泊的位置，然后當你須要駕駛時幫助你回到停泊的位置。你無須發(fā)出明確的指令，它就能完成這一切。它適用于市場營銷人員，信用卡公司，銀行，地方政府下屬機構，政治宣傳，以及在其他更多的用場，SVPA都能被輕松駕馭，以便傳遞關鍵資訊和更好地考察民情。

　　更多不同類型的公司仿效Uber模式：盡管它的經(jīng)營方式備受批評，2014年仍是Uber的豐收年。這個用于司機和乘客相互聯(lián)系的簡單的移動應用軟件，現(xiàn)在估值達到400億美元，超過了諸如哈里伯頓Halliburton Corporation, 安泰Aetna, 通用磨坊General Mills, 達美航空Delta Airlines, 卡夫食品Kraft Foods, 嘉信理財Charles Schwab等公司。Uber的迅速成長歸因于消費者以閃電般的速度采納了它，那是因為Uber在兩個方面表現(xiàn)優(yōu)異。第一，它使得人們能利用業(yè)余時間賺些外快。職業(yè)司機能通過Uber快捷方便地找到乘客。一直以來，它對于失去了工作的人們來說是一種恩賜，當就業(yè)機會無處可尋的情況下給他們提供了掙錢的機會。第二，Uber提供了一個完美的支付界面。乘客無須攜帶現(xiàn)金或信用卡，而整個交易過程通過一個簡單的移動界面完成操作。Uber的成功啟發(fā)了數(shù)以百計的想要模仿它最突出特點的創(chuàng)業(yè)者。2015年，大量模仿Uber運作模式的經(jīng)營派送及中介業(yè)務的公司將要涌現(xiàn)出來，例如食雜類貨物快速投遞，直升機客運，便攜式自動柜員機，酒類貨物投遞，上門按摩，干洗和水洗，iPhone修理，私人陪購，藥用大麻，遛狗，汽車故障救援等業(yè)務。與此同時，消費者要點擊后臺支付程序的“一鍵完成交易”按鈕，這意味著，享有良好口碑的零售商，運輸公司，以及銀行等機構，可以盡情地利用這種由便利養(yǎng)成的消費習慣。

　　對于算法的失察：一套算法說白了就是一套守則或流程，必須遵循它才能找出解決問題之道。在新的一年里，我們也不禁要提出這樣的問題：究竟要如何使用算法才不會觸及道德底線？我們還要仔細審查某些算法出錯的傾向。程序員們在算法中加入主觀判斷以便得出答案，這樣做導致在大數(shù)據(jù)空間里，越來越多的物件、數(shù)據(jù)甚至是人員也被錯誤地歸類。由于算法出錯，在多個機場發(fā)生過許多次錯誤地辯認出恐怖主義嫌疑人的事件。高頻交易算法曾經(jīng)把股市逼上絕境。亞馬遜網(wǎng)站的一個算法錯誤導致一本名叫The Making of a Fly: The Genetics of Animal Design的書單價飆升到26,698,655.93美元。在接下來的幾個月里，管理者們須討論如何為算法引入問責系統(tǒng)。

　　數(shù)據(jù)隱私：層出不窮的侵犯隱私行為不斷地摧毀著公眾的信任。根據(jù)皮尤研究中心對互聯(lián)網(wǎng)和社會的民意調(diào)查，91%的美國人表示贊同或強烈贊同“消費者已經(jīng)對自己的個人信息和數(shù)據(jù)失去了控制權”的觀點�；蛟S是因為害怕第三方監(jiān)控我們使用手機，又或許是顧慮到網(wǎng)上交易的安全性，人們越來越為自己的隱私感到擔憂，把矛頭直指各家公司，而不是居心叵測的黑客們。在2015年，各家公司不僅要設法踏踏實實地對數(shù)據(jù)進行加密，還要把為保護我們的隱私而采取的各項措施公之于眾。2015年有一個特別值得關注的領域：數(shù)字化同意書。律師們不久將有可能會引用我們的隱私作為證據(jù)在法庭上對付我們。2014年，佩戴式活動追蹤系統(tǒng)Fitbit的數(shù)據(jù)，經(jīng)過第三方分析工具處理后，曾經(jīng)在法庭上被用作“呈堂證供”，與此同時，美國消費者保護機構FTC開始調(diào)查Fitbit這種把用戶個人隱私出售給廣告商的做法。我們將會目睹數(shù)字化同意書的需求增長以及透明度的提高。

　　分布式數(shù)據(jù)庫Block chain技術：所謂block chain是指被“比特幣數(shù)字化系統(tǒng)”的參與者們共享的交易數(shù)據(jù)庫。有了這項技術，這個由眾人監(jiān)督的總賬系統(tǒng)被使用時，加密電子貨幣就能保障完全匿名�？梢园阉�理解為一種單個人無法獲取全部數(shù)據(jù)控制權的分布式共識系統(tǒng)。即便比特幣本身尚未真正發(fā)展壯大，block chain技術仍然大有前途。舉例來說，有人提出這樣的觀點說，如果塔吉特公司當時使用了block chain技術就不會發(fā)生信用卡信息大面積泄露的事件。一家名叫Blockstream的新公司，計劃應用block chain技術搭建一個通用的平臺，這個平臺適用于任何需要簽名和確認身份的情況。它能讓人們參與“不可信任”的交易，由買賣雙方以及一個類似第三方托管人、信托人或其他中間人的中介機構協(xié)同完成。

　　在未來的一年里，上述各個科技趨勢將會在某種程度上對你們的業(yè)務產(chǎn)生影響。防備正在襲來的沖擊的最佳方法是盡可能地學習更多東西，與你們公司的同事共同討論暗藏的可能性，然后致力于發(fā)起一項小型的內(nèi)部實驗，以幫助你們明辨各種趨勢動向。