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Gartner:2020年新興科技Hype Cycle 五大趨勢

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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
 
研究機構Gartner每一年都會針對新興科技發布發展週期報告(Hype Cycle for Emerging Technology, 2020)期望能夠從30項技術之中,找出五大趨勢。期望找出未來五到十年內對企業、社會以及大眾產生重大影響的技術。以下是歸納的五大趨勢。

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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