2月份商業心理讀書會，邀請到AIoT物聯網顧問與數位轉型專家裴有恆(Richard)來為我們導讀 《未來地圖》，從中解析了未來的到來，已經可以從哪些趨勢脈絡中，找到思考點。

【過往今來】互聯網發展的趨勢與特性

■互聯網發展的基石：開放性
從互聯網技術的發展脈絡，最明顯的特點「開放」。就是每個人，可以不斷添加更多的應用，在互聯網的系統中。

從1998年之後發展出開放原始碼的特性，很多人通過linux系統來設計，這種「開放性」與「共創性」，進一步推升科技的發展，無論從google到手機軟體Android，都是每個人來共同創作。

這也奠定互聯網能夠高速發展的必要特徵：「開放性」

■硬體轉軟體的群眾大腦
「開放性」讓網際網路有機會連結到每台電腦，讓更多人參與和創造內容在網絡中。

最有象徵性的里程碑，就是2004年的Web2.0大會開始，網際網路將取代微軟，這意味著，每台電腦連到網絡，才算是真正的電腦，也才能實現「群眾共創」的效果。

也因為對這種趨勢的判斷，之前靠賣出作業系統贏的微軟，很難相信網路會贏，但隨著硬體不再侷限於某種設備，數位轉型將成為必然的發展趨勢。

■長期壟斷下的模式依賴
此外，網路發展的特性，還展現在商業模式上，當微軟以office買斷整個商業模式時，就容易出現全贏的特性，以至於其他人沒辦法取代。

這也是為什麼當大家都在用手機時，微軟沒轉移到這波科技浪潮，因為人們所用的ios或Android系統，都是以開放思維來經營平台。

同時也容易因為壟斷的特性，讓開放群眾共同參與，共同創作的可能性被大幅度降低，以至於功能上無法更有靈活性

這也是未來科技在發展上，必須要重視的發展脈絡，那就是「平台思維」

■群眾力量：打破侷限的邊界
這就會看出，未來在經營平台上，擁有壟斷與獨佔思維，只會讓人們被侷限在框架內，反而無法有突破性的創新，也就無法帶來增量。

相反的，當經營平台是以「開放」、「共創」的共同經營時，平台就不會只是你的團隊智慧，而是群眾智慧與資源的共同創作。

集體智慧比個人聰明，這也造就像維基百科的成果，或是人們會在Facebook上來請問「請問fb大神」，這就是平台開放後，發揮群眾智慧的效果。

■群眾互聯後的結果：全球腦
當平台的開放，這種演化趨勢，就會是當全球人類，都把各自的知識傳到雲端，最終就會形成「全球腦」。例如，自動駕駛車是怎麼做到自主行動，就是透過人工智慧的深度學習。

自動駕駛從雲端上蒐集資料來學習，不斷運算人類駕駛的情況。換言之，當我們把所有車子行動的資訊都送上雲端時，這些數據的不斷演算與模擬，就會愈開愈好。

■持續增長的關鍵：跌代速度
網際網路讓大家很容易拿到原始碼，它是免費的，你可以參與拿來改，其中有一個很重要的是「迭代」。

所謂「迭代」就是不斷升級，改善原有的應用效能。依據蒐集到的數據，掌握使用者的使用方式與行為需求，以此來作為改善的方向。

這就像PDCA的循環，不斷精進。但這之間最大的差別在於，過往會花大量的時間在計畫到最好。然而，在互聯網時代，更重視使用後的調整，通過不斷的迭代，才能讓你的發展不斷前進。

■未來優勢：慷慨思維
最後我們回到個人層面來反思，當人工智慧能夠快速配對「需求」與「資源」間的使用效能後。

在工作環境中，有些事情也將會出現轉變，其中最重要的議題是「人會不會被機器取代？」或是「人們的工作將被人工智慧給替代？」

這些議題背後，就回歸到一個議題「人工智慧將如何改變工作型態」。首先我們從互聯網的發展脈絡中，會發現到一個清楚的趨勢，那就是「慷慨是最強的繁榮經濟」這是從人進入到未來時，必備的關鍵思維。

■平台企業的思維與特性
要站在未來，就需要了解哪些企業經在未來，通過平台的特性來看，主要分為幾個：

Google資訊時代的代表
Facebook社群時代的代表
Amazon線上娛樂的代表
Apple從手機到智慧錶的代表

■挖掘資源使用的深度效率
這些平台型企業，主要聚焦在後端的軟體服務，也就是開放性，讓每個人參與到其中，通過各自的資源來做交換。

因為這些需要大量的資料，通過AI大數據不斷演算，就會針對所有人的需求來做最合適的資源配置，最終讓整體在資源的使用上達到最高效率。

■平台經濟：使用權的共享
平台經濟的除了共創外，另一個發展趨勢就是「隨需服務」，也就是資源的有效利用，通過閒置資源與使用方的瞬時需求來做配置。

其中最重要的觀點在於「使用權的移轉」，也就是使用權不只是你個人，更可以通過平台來釋放你對於物件的使用權，共享到有需求的使用者上。

當平台方掌握各方的數據愈多，就愈能掌握更種服務需求，以此來達到隨需服務的效果。

■開啟一致性的溝通流程
當所有人都在同一個平台時，就需要規範「怎麼溝通」，透過共同話語的流程，讓彼此間，溝通成本降到最低，以利整體執行的效率。

所以，平台能否發揮效果，重點在於「同一個溝通流程」。同樣Google也是開源出他的框架，讓你在這些基礎上創造更多的應用程式。

■簡單去中心化：平台後的各自獨立
當平台的規模愈大，每個個體就會在這平台上生長出類似生態系統的共生體系。平台能夠創造出各方感到「有價值」，這個平台就會通過「口碑」持續引入更多用戶來應用。

在平台發展上，就不能用控制的角度來思考，而是要以去中心化，來協助各方各自生長，卻又離不開這個生態系統。

這也就能總結出，未來平台或組織，通過「複雜中心化」就會讓你擁有控制感，但就無法持續做大。

【未來人類】人與人工智慧的思考法則

■人與人工智慧間的思考法則
接下來從人工智慧的角度來看，人工智慧是以什麼樣的方式在運作，又是以什麼樣的運作模式來替代人。

原因在於「邏輯運算」，這種邏輯運算的方式，是基於蒐集資料的數量後，逐步展現出你想要的行為結果。

■思考方式的區別
這就跟人類大腦的運作模式有的極大差異，因為人腦會有「靈感」，也就是突然的想法，也才會有跨界的可能性。

相對於邏輯性資料推演，就會關注在資料層面，反而不是這種跳要式的運作過程。

■人類的獨有特質
我們就能夠總結出人類與機器間的三大不同：

第一，情感東西：只有人會受到感動、憤怒、高興、難過等情緒感反應
第二，人際關係：人會因為人的相處產生信任感，從而有情感之間的連結
第三，跨界創新：這跟直覺與聯想有關。

■思考方式的差異造就結果的不同
人類有理性、感性，還有直覺，感性與直覺式；相對機器運算是數據的邏輯推演，模擬出來。

例如，當人們看到悲傷的故事時，就會不自覺的感到難過，可能會不自覺地掉下眼淚。同樣機器人也會出現同樣的反應，但這種是從數據來推演出來，知道現在這個情況該掉淚。

此外，機器人不會跨界，因為這種資料間的連結有限，但是人類的大腦卻能夠發展出一個點跳要到另一個思考點，之間的關係沒有邏輯。

【決定未來】眼界與學習力影響看到多遠

■找尋資訊：學習力的驅動
除了展現「人」所擁有的能力，另一方面，在學習上，更會轉向一種「用樂趣來學習」，什麼東西都可以帶著樂趣來學習，也就是愈學愈高興。

這與過往所熟知學習行為，最大的不同在於「隨需獲取資訊」，當你有興趣，想要了解的時候，直接上網就能找到相關的資訊。

「找資訊的能力」是未來學習能力的首要條件

■知識體系：學習成果的展現
當擁有自主找出有效，且對你有價值的資訊時，緊接著就需要「結構化思考」，通過系統，來不斷拼出你的學習地圖。而且是能夠知道每個知識點、概念之間的關聯與推論過程。

當你建構出你的知識體系後，最後就是要「刻意練習」，也就是對你需要的資料來刻意學習，每次不斷的往目標漸進式學習。

■怎麼決定，影響能看到多遠的未來
未來地圖中，最重要的不僅是看到未來，更是通過未來的可能，來協助自己。舉例來說，當未來應用AI的能力變成基本技能時，不會因為你抗拒，這些發展就會停止。

所以你就要具備一種關鍵思維，那就是「只有機器可以對抗機器」。人為什麼要跟機器比速度，我們更該回歸人的獨特性來創造新事物，這就是回歸人本來的模樣。

「讓人類失去工作的不是科技，而是我們如何應用科技的決定。」往往能否走向未來，取決於我們當下以什麼樣的眼界來決定。