【硬塞書摘】《必然》-形塑未來 30 年的 12 科技動力

增加流動、共享、追蹤、使用、互動、屏讀、重新混合、過濾、認知、提問和形成。我們就站在開始的這一刻,而開始也才正開始。
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《必然:掌握形塑未來 30 年的 12 科技大趨力》為《連線》(Wired)雜誌創辦人、30 年來影響最廣的科技趨勢思想家 KK(Kevin Kelly)最新力作。

未來,我們將一無所有,卻也什麼都能擁有!

〈共享 ing〉

數位化的社會主義是將來的趨勢,透過提升個人自治權、破除極權達到的去中心化,新社會主義應運而生。

新社會主義仰賴社會上的活動來得到力量,「社會」「社群媒體」「社會行動」……,有生產工具的人聯合起來,朝共同目標努力、分享共有產品,參與者無償貢獻勞力,但也免費享有成果。此時的運作形式裡,合作的人們共享工具資源、桌面工廠逐步取代各地的工廠,同儕生產也發揮至比國家生產更大的規模。

數位化、網路連結串起了人與人之間跨國界的合作關係,消弭了原本的有形界線。

公共保健專家都很有自信地宣稱,分享照片無礙,但沒有人願意分享病例。可是在 PatientsLikeMe 這個平台上,病患彙集了治療結果,來改善自己的醫療照護,證實集體行動能勝過醫生及對隱私的擔憂。

愈來愈多人有同樣的習慣,分享想法(Twitter)、分享讀物(StumbleUpon)、財務狀況(Motley Fool Caps)、大小瑣事(Facebook),也變成新的文化基礎。

共享的同時,橫跨不同大洲的群體也協力建構百科全書、新聞媒體、影片資料庫和軟體,合作對象彼此不認識,也無關階級──因此接下來採行政治社會主義也很合邏輯。

「共享」是動詞,用共享經濟社會主義來形容,看重的是當中意識形態的成分,而非主義裡頭的教條和規範。共享經濟主要擁有四種意識:(1) 共享、(2) 合作、(3) 協作、(4) 集體主義。

共享經濟使得原本小眾的藝術工作者容易獲得利基、新創的工作,業者也容易找到合作對象與平台。在廣大的數位化社會,原本難以找到同好的興趣,得以透過關鍵字一鍵查詢;小資本的公司也可以不受限於區位和資本,找到夥伴、向他人傳播自己的企業理念。

在共享的形態裡有一點需要特別注意,往後的世界並不會被純然免費無門檻的共享淹沒。

沒有門檻、沒有守門人,自由的網路空間可能激發許多靈感以及創造各種可能,卻也使得資源的可信性和專一性難以成立。假以時日,龐大的資料累積運算或許可以加強共享經濟的可依賴度;然而,除了由下往上大量發布提供的訊息外,由上往下的專業勘驗、居中的仲介仍然會是重要的工作者。即使相對上不需要太多人,專業人力在這個共享世界內也是必要的存在。

〈過濾 ing〉

這是一個資訊爆炸的時代,選擇眾多,反而讓人無從下手。

排列整齊或者看似源源不絕被供應到眼前的選擇項目,通常由品牌、權威人士、國家等中間端篩選,這代表的人們看見的不是全部;雖然不是全部,仍有可觀的數量。

假設一個人要透過過濾的方式進行選擇,可能會要求幾個條件:

1. 比預期中更多的選擇。 我希望送過來的遠超過我知道自己會喜歡的。另外,為了避免過度集中的選擇泡泡讓我卡在差不多的選擇裡面出不去,應該需要大於一個的過濾器來進行篩選。

2. 也告訴我,我的朋友喜歡什麼。 我或許會有興趣知道朋友們對什麼感興趣,這場過濾可能讓我發覺、製造出一個同溫層;同樣為了避免我陷在同溫層裡眼界被困,不只朋友,「朋友的朋友」的選擇或許能改善這個情形。

3. 利用串流。 今天我不喜歡的東西,或許明天的我會好奇也說不定。不用只一味地拋給我我有興趣的東西,偶爾也讓我看看一些平常不會主動接觸地選擇吧。

一個有效的過濾器,必須懂得認知辨別、驗算大量流動的資訊,鮮少有個人在經營過濾器,通常過濾器是由像 Google 這樣的大搜尋引擎在登錄使用的。Amazon、Netflix、Twitter、LinkedIn、Spotify、Beats 和 Pandora,過濾器早已用在很多地方。

Twitter 用推薦系統,根據我已經追蹤的對象,建議我可以追蹤其他用戶。Pandora 的系統很類似,根據我已經按喜歡的音樂來推薦新曲給我。LinkedIn 上的關係網有一半來自追蹤者的推薦。Amazon 利用推薦引擎,讓使用者看到廣為人知的橫幅「喜歡這個品項的人也喜歡下面這些品項」。Netflix 用同樣的方法推薦電影給我。

聰明的演算法徹底翻過每個人的行為紀錄,才能精確預測我的行為。這些推薦引擎,比專家或朋友的推薦可靠多了。

大規模的個人化時代伴隨數位化時代來臨,在資訊富足的時代裡,人們的注意力變得匱乏;一切都要變成免費的時候,唯一成本上漲的東西是人類的體驗──無法複製。其餘一切都會商品化,可以加以過濾。注意力太容易分散,能夠成功拉到注意力使人付費、提供個人化服務的,才真的有價值。

製造不會停止,產物大量,過濾就是必然。在寬闊的海中要活得更像自己,新的過濾方式和個人化方法必須被構思。

〈互動 ing〉

敲敲鍵盤,移動滑鼠算是科技、電腦類產品的基本功能,但對於人們來說,並不夠。互動的發展趨勢是更多感官、更親密以及更融入。

觸控面板似乎大量的取代了按鍵式面板,只要用手指一滑,就能輕鬆到想要的地方去;使用 iPhone 的人只要動動嘴巴,Siri 就會回答問題並給予一定協助。螢幕上的像素越來越高,不只視覺上的饗宴,聽覺音效的多元也可預期。

有了便宜的眼球追蹤機制,像虛擬實境頭戴裝置裡的感測器,情況就會改變。最新的三星 Galaxy 手機裡有眼球追蹤技術,手機知道你在看螢幕上的哪一塊。視線追蹤也有很多用途,可以加快瀏覽螢幕的速度,因為你會先看著某個東西,手指或滑鼠才移過去確認。

測量幾千人凝視螢幕的時間長度,軟體可以生出熱點地圖,指出哪些區域得到較多或較少注意力。網站設計者就能辨別首頁上最多人會仔細看的地方,以及那些地方只是隨意看過,利用這樣的資訊來改善設計。製作應用程式的人,可以利用訪客的視線模式,來找出應用程式介面哪些地方需要細看、找出需要解決的問題。把這樣的視線技術裝到汽車的儀表板上,也可以偵測到駕駛人想睡了或分心了。

我們幫裝置加上了感官──眼睛、耳朵、動作──以便和我們互動。它們不僅知道有人來了,也知道誰來了,還知道這人心情好不好。商人當然想得到量化的情緒,但我們也能從中得益,讓裝置「用情感」回應我們,就像好朋友給我們的反應。

將來,電影《雲端情人》的情節或可成真,人工智慧分析和演算的能力加強,電腦成為人人必備的親密夥伴,虛擬和真實的分界越加模糊。

〈認知 ing〉

或許很難相信,但在這個世紀結束前,現存的工作有 70% 可能被自動化取代——包括你正在做的工作。也就是說,機器人一定早晚會取代人類的工作。

第二波自動化引起這股動亂,重心放在人工認知、便宜的感測器、機器學習和分散式智慧上。這波自動化範圍廣泛,從體力勞動到知識工作,所有的工作都會受到影響。

這不是跟機器人比賽。如果我們和機器比賽,我們一定會輸。這場比賽要和機器站在同一邊。你和機器人合作的融洽程度,決定你以後的報酬。

我們必須讓機器人接手。

政客努力不讓機器人搶走的工作,其實有很多都是大家早上醒來時覺得百無聊賴的工作。機器人會做我們現在的工作,也做得比我們更好。它們也會做我們做不到的工作。有些工作我們從未想過需要做好,它們也會做。

它們也會幫人類發現更多新的工作,能擴展人類認同的新任務。它們能讓我們專心努力,變得比現在更有人性。

這是必然,讓機器人接手我們的工作,讓它們幫我們構想出真正重要的新工作。

〈流動 ing〉

第三代數位制度的基本單位,便是流動、標籤和雲端。

音樂産業第一個受不了壓力,轉移到即時供應,複本也上了雲端。或許因為音樂本身就在流動——由一串音符組成,音符在流動時,便能展現其美——因此率先被賦予流動性。即使百般不願,音樂産業還是開始改革,這種變化的模式也出現在其他的媒體上,涵蓋了書本、影片、遊戲和新聞。

之後,從固定到流動的轉換,也顛覆了購物、運輸和教育。流動性變成無可避免的命運,社會的每個層面都跟著轉換。音樂升級到流動性的過程宛若傳奇,也說明了我們要往哪裡去。

類比複本是工業時代的驅動力量——一模一樣,而且便宜。資訊時代的驅動力則來自數位複本——一模一樣,而且免費。

複本不要錢,你就得賣不能複製的東西。那麼,什麼不能複製?不能複製的價值就是「比免費更好」的東西。免費很好,但這些東西更好,所以你會付費。

〈屏讀 ing〉

當世界上所有的書變成一塊液態的連結,含有互相連接的字詞與想法,會怎麼樣?

第一, 原本的小眾讀物能擁有比本來更廣大的讀者群。
第二, 通用圖書館能讓我們更了解歷史,因為每一份在文明過程中的檔案都掃描成了數位檔案互相連結。
第三, 新的權威透過大量資料的集結誕生,連結的空白之處就是未知。
第四, 文化生活的平台因運而生。

〈使用 ing〉

我們邁向的目標完全沒有中心,而是點對點連接。

在未來 30 年内,趨勢仍是去物質化、去中心化,同時,平台主導,「雲」依舊勢不可擋。只要科技進步,讓通訊和運算的成本下滑,這些趨勢必然愈來愈強。通訊網路擴展,遍及全球,無所不在,便帶來這些趨勢,網路深化後,這些趨勢逐漸用智慧取代物質。

去物質化、去中心化、同時性、平台和雲愈來愈盛行後——這幾項並不分先後,而使用權會繼續取代所有權,日常生活中大多數的東西都不在我們名下,卻可以取用。

〈重新混合 ing〉

經濟學家羅默說,真正可維持的經濟成長並非來自新的資源,而是來自現有的資源,經過重新整理後變得更有價值;成長來自重新混合。

重新混合就像生產鏈上的拼貼製造術,利用手邊的素材和容易取得的工具,原先需要困難技術和高資本的產物,在現今可以由素人製造而成。

發明或創作越強大,愈有可能會有人進行變換。從今往後,一些最重要的文化作品及強大的媒體,會最常接受重新組合。

〈提問 ing〉

線上協力工作平台使全球幾十億人能隨時隨地連線,造就大規模的協作以及大量的即時社群互動。

各式各樣的答案在檯面上供人選擇,答案變得廉價,問題變得更具價值。電腦可以回答,但不能提問;提問因而比解答更具力量。好的問題是人類的目標,好的問題並不需要即刻得到答案;好的問題能看出現狀的癥結,並可能締造出全人類巨大的改變。

〈開始 ing〉

新科技與新發明替全新的未來開展道路,

增加流動、共享、追蹤、使用、互動、屏讀、重新混合、過濾、認知、提問和形成。我們就站在開始的這一刻,而開始也才正開始。

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註:本文部分內容出自貓頭鷹出版社《必然:掌握形塑未來 30 年的 12 科技大趨力》,INSIDE 獲授權引用。


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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