许多科技大势仍在继续，正如比尔·盖茨所说，“大多数人高估了某种技术的短期价值，低估了其长期价值。”同样，大多数的年度预测会高估了一年内一些事件发生的可能性，并低估了随时间推移这些事件将产生的影响。

在每年年末，《麻省理工科技评论》都会对当年的科技成果做阶段性总结，同时展望来年的技术发展趋势。

在 2017 年的更后一天，《麻省理工科技评论》刊发了特约评论文章《2018 年值得期待的 18 大指数级增长》(18 Exponential Changes We Can Expect in the Year Ahead)，从宏观层面上对技术人工智能、区块链、生物医疗等新兴技术可能对社会、经济、伦理、文化、生活等多方面造成的影响做了分析预测。提醒人们在关注具体技术发展的同时，不能忽视其对宏观世界的影响。

2018年值得期待的18大指数级增长

1. 随着我们进入到数字革命新阶段，国际关系、政治经济和国家治理将迫切需要新的模式 

这些话题应该在公共舆论层面进行探讨，主要有三个方面：

体量巨大的全球性平台该怎么办。Facebook、Google、亚马逊等公司正在定义全新的“政治经济体”。这些公司的企业主权正在和国家主权产生摩擦。当然，国家通过这些公司赢得了现有经济利益。这些大平台都明白，政府会通过监管或立法来控制它们的权力。这些公司将加快脚步以保证平台优势的延续，并提高未来几年谈判的基准。

更多的国家会出台国家层面的人工智能战略。由此带来的结果是，合作显得愈发必要，关于知识产权、隐私、数据和运营许可的争论也会越来越多。

硅谷的政治文化，以及如何将其更优融合到软件开发、企业文化和战略问题。硅谷将聘请外部人士来处理这些问题，这可能需要几年时间，而在我们解决这些问题之前，密码专家将会在新兴的区块链网络中搭建起治理机制。

他们将采用狭隘局限的思想框架，这样的框架将在未来几十年威胁到我们，届时这些网络将调解我们所需要的许多资源。这一点很重要，因为信息技术系统会影响我们如何建立对世界的理解、如何看待我们的选择以及我们的行为。简而言之，它们影响的是我们对“是”和“应该”的理解。 

2. 硅谷领先，但全球范围内的创新和规模也在不断增长

在帮助能源链脱碳上，欧洲和美国处于领先地位。中国则在城市交通系统大规模电气化上取得巨大进展。在国家及其本土科技巨头的支持下，各方对 AI 的关注不只是在个人管制，更在于探索全新的商业模式和实现 AI 的大规模落地。 

因为每况愈下的公民医疗问题和社会问题，美国的经济重点开始转向国内，对于一些企业家来说，美国正在丧失其吸引力。美国整体的商业文化以公司利润为更优先考量因素，在改善社会结构（集体利益）上缺乏创新动力。 

奇怪的是，欧盟正在为创新提供空间，因为它有能力把更广泛的利益相关者聚集起来，而不仅仅是各方单纯的竞争。今年欧洲开放银行和隐私政策的创新就是很好的例子。

其他创新中心也正在大步向前迈进。我们可能还无法见证一家非洲公司在短期内崛起并与美国科技巨头媲美，但我们将看到他们在农业技术和分布式发电等领域颇具价值的创新。

然而，全球更大的公司仍将主要来自硅谷，一件很有可能发生的事情是，苹果市值将超过 1 万亿美元。

3. 更多资金将流入技术公司，但将集中在企业后期阶段

继软银之后，超过 50 亿美元的基金将大量涌现，因为平台垄断的投资案例已经被充分认可。这些基金将尝试在本土或全球范围内，寻找并支持新兴技术赢家（例如 Careem 和滴滴出行）。这可能会造成市场早期阶段出现资金缺口，欧洲和美国的种子基金发展放缓已经证明了这一点。

4. 人工智能软件堆栈将继续变革传统软件

全新的人机交互机制。其中就包括语音，语音既作为输入又作为输出。第二个则是图像，嵌入式相机将为机器学习系统提供大规模的输入，例如情感计算应用程序的发展。

专用硬件和新的机器学习框架

云到端计算，因为我们正在终端输入越来越多的数据信息。

全新的软件开发模式，不少更优开发人员在培养高度参数化的模型，并用数据来训练他们。

5. AI 将成为大型企业的技术投资重点 

在你掌握 AI 知识之前你可以成为一名 AI 大师。这是因为自动化机器学习将使非人工智能专家更容易掌握这项技术。 

经过多年的迭代，现在，自动化技术和人工智能软件主导了 CIO（首席信息官）的工作流程。企业对此的投资会越来越大。其中一批赢家就是 2013-2014 年间成立的 AI 初创公司，它们已经开始有所收获，其收入已经颇为可观并仍在持续增长，它们已经成长为成熟的企业。

更有潜力的创业公司是将 AI 投资与战略和组织变革结合起的那些公司。这些公司将从数据供应链的概念出发，重新思考如何围绕数据网络效应和 AI 锁定可循环的业务模式。

至于那些认为人工智能无法扩大产出而只能削减成本的公司，它们将日益衰落。 

6. 我们将频繁地看到人工智能如何强化个体的能力 

有越来越多的证据表明，AI 工具可以给个人带来实实在在的好处，我们将频繁见证 AI 帮助人类变得更为强大。 

学术界的共同努力继续震惊我们，尤其是在强化学习、对抗性网络、一次性学习和无监督学习方法等深度学习以外的领域的突破性进展。

（顺便说一句，我们几乎无法再更进一步地造出类人智慧体，也暂时不会再创造人工意识方面取得成功。）

7. 关于人工智能将如何影响就业的讨论，将从 AI 取代人类转到如何更好地帮助员工适应不可避免的变化

不同的国家会采取不同的措施。更好的方式是，将社会资源（如教育和安全）投资和保持促进创业创新的方法结合起来。

在理解算法系统中的信任、公平、正义问题上，我们也将取得更大的进展。由立法者、监管者和社会积极分子所促成的团体将把和 AI 相关的道德规范视为重点。 

8. 密码技术将愈发重要，其实用性也将更为显著

中国容得下比特币吗？这件事情正在尝试中。但加密货币的意义已经超越任何国家，甚至在更欢迎它的国家也是如此。

在 2018 年 的基础上，基于标记的活动分散应用程序和协议将增加。投机泡沫之下，人们将更理智地利用区块链技术的属性来解决实际问题。

我们将看到 AI 开发人员会越来越多地尝试将 AI 和区块链有机地结合起来。这些领域包括如何构建数据共享机制以激励数据共享，允许共享模型以及使用区块链和智能合约来为各个 AI 调解机器之间的交互。

9. 加密投机将被高净值投资者所压倒

在技术变得更有用之前，投机投资者和躲在暗处的推动者将更快地进入市场。这将掩盖技术的进步，因为更多的欺诈行为即使在监管干预的情况下得到满足，我们可以看到投机者的不同处境。

这可能并不重要，因为每个关于密码套件的讨论都会改变它们在市场上的实际情况。这将为机构投资者带来越来越多的产品，尤其是那些希望获得这种资产类别的高净值投资者。这种投机泡沫可能会爆发，也可能不会。

10. 电影 Knight Rider 的 KITT 车将成为自动驾驶汽车的黄金标准

自动驾驶汽车厂商野心将更大，但即使当地监管机构不刁难他们，现实世界的障碍仍然需要时间克服。2018 年还不会有一辆自动驾驶汽车会来到我们身边。

11. 企业家对医疗保健的兴趣将越来越大