Gartner：2020年新興科技Hype Cycle五大趨勢
科技產業資訊室 (iKnow) - Kyle 發表於 2020年9月1日
圖、Gartner2020年新興技術發展週期
1.複合式架構（Composite Architectures）
面對著快速的變化以及去中心化，組織需要轉向更加敏捷、快速響應型的架構。複合型架構由建立在靈活的數據網路結構（data fabric）基礎上的封包業務能力組成。這能夠讓企業對快速變化的業務需求做出回應。
例如：在全球新冠病毒大流行或經濟衰退期間，複合式企業具有四個核心原則：模組化，效率，持續改進和適應性創新，這可增加業務的彈性，以達到面對嚴峻環境的敏捷性，再透過創新與降低成本改善合作夥伴關係。
2.可信任的演算法（Algorithmic Trust）
隨著愈來愈多的消費者資料被曝光、虛假新聞和影片、以及帶有偏見的AI，這些導致組織正從信任中心機構（政府註冊服務機構，票據交換所）轉向可信任的演算法。演算法信任模型可確保數據的私密性和安全性、資產來源的可靠性以及人和物的身份可信性。
Gartner認為，隨著對區塊鏈的興趣在不斷增加，會創造出更多的數位認證與驗證選項。
3.超越矽（Beyond Silicon）
摩爾定律是半導體晶片微縮的不變定律，但是隨著製程技術正在迅速逼近矽的物理極限。未來勢必帶動了新型先進材料的發展，讓其具備支援更微小且更快速的晶片能力。
例如：「DNA運算與儲存」就利用了DNA和生物化學來取代矽或量子架構來執行運算或儲存數據。數據被編碼成合成DNA鏈然後儲存起來，而酶則通過化學反應提供處理能力。
4.形成性AI（Formative AI）
所謂形成性AI是一種能夠透過動態改變作出回應的AI。形成性AI有多種類型，例如：可隨時間動態適應的AI，是屬於可以生成新穎模型來解決特定問題的技術等。
例如：生成式AI是一種可以創建新穎內容（影像，影片等），或者修改已有內容的AI。新生成的創造物跟原始的很像，但又不完全相同。這項技術可生成深度偽造的內容，可能會製造出嚴重的虛假資訊並帶來名譽風險，預計在未來五年內，偽造內容的規模會不斷增加。但是，這項技術卻也可以用到有利於人類的的地方，例如：發現新藥物以及生成合成數據。
5.數位化自我（Digital me）
從健康護照到數位分生（Digital Twin），隨著科技與人的慢慢融合，創造數位版的自我的機會也愈來愈多。這些數位模型將代表著現實世界和虛擬世界中的人類。
例如：雙向人腦機介面（Brain-Machine Interfaces；BMI）就是一種可改變大腦的穿戴式裝置。這種裝置可實現人腦與電腦或機器介面之間的雙向通訊。BMI既可以是穿戴式裝置，也可以是植入於腦中，可用來監視EEG（大腦裡的電波）和個人的精神狀態。
在商業世界中，其潛在的應用包括身份驗證，存取和支付，沉浸式分析以及外骨骼等。（744字）
參考資料：
5 Trends Drive the Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies, 2020. Gartner，2020/8/18
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