作者 : Sam
不變的是甚麼
在面對多變的未來時，首先我們應該先了解不變的是甚麼?才能有基礎去評估，改變會來帶甚麼影響，該如何去應對。
人性
"想像你是古代的皇帝，在衣食無缺的情況下，你會想做甚麼?"
會這樣提問，在說明我們未來所處的時代，每個人的生活環境其實都接近古代的皇帝，而人性在這幾千年下來並沒有改變的太多，因此可以用古代皇帝想做的事，就可以推測未來人們想要做的事，如同[人類大命運]一書所說，當21世紀的瘟疫、飢荒、戰爭大量減少情況下，人們會開始追尋哪些事。
感覺
人是感覺、情緒與慾望的動物，追求著簡單、看眼前及僅用快速聯想的方式去感覺世界，即便目前AI的快速演進，伴隨著傳感器的布設與大量發展，人們還是傾向簡單易用直覺的產品。
情緒
幸福感
在大量的產品被製造出來後，物質的需求被相當程度的滿足，人們開始追求情緒上的滿足，而追求幸福感就是主要追求的項目，但幸福感的呈現是個鐘形曲線，一旦過了一個甜蜜點後，幸福感的感受逐漸降低，因而會想要去追尋另一種幸福感，我想多巴胺也扮演著一個很重要的角色，因此個人幸福的定義與認知就顯得更重要了。
情緒其中也關乎著個人意願及感受，伴隨著AI及互聯網的發展，個人訊息成了平台公司的重要資源或稱金礦，平台藉由獲取個人訊息，以了解到人們需求，並講資料提供給對應的公司，而人們會根據這筆資料提供出去是否有被侵犯或真正能幫助到個人，而有截然不同的反應，例如人們願意提供Google 個人位置資訊，用以導航了解最佳路徑，而像先前有一間公司在蒐集資訊後，利用使用者是否是使用Apple Mac 電腦，自動將使用者分成高端客戶，僅提供較高價的產品作為推薦，則引起了反彈，因此新技術對人們情緒依然是需要高度重視的。
當機器能重複已知的規則時，人們的改變、結合、創造、情緒的應用將會被重視及擴展，因為智慧化及機器化降低了基本所需成本，而服務人類關乎情感的工作更顯價值。
成就感
由於物質需求的滿足加上生物醫學的進步，更多的神經與數位結合，人們會持續追求長生不老，如同古代皇帝一樣。
意義感
人們會由智人轉為神人，找尋意義或是連結出意義是人基本的運作模式，人們會藉由環境與問題去定義自己或公司的使命與夢想，並會利用想像力去補齊其中缺乏的部分，例如食譜來說，人們總是先看到完成料理（夢想）再去研究食譜內容。
世界哪些正在改變
AI發展 &互聯網 ＆ 科技發展帶來了以下幾個變化 :
自動化
枯燥的工作被取代，人去尋找更有價值的事
物質便宜化
零邊際成本 - 東西越來越便宜
數據化
分布在每個人周邊或身上的Sensor成為個人反應的影子，搭配更多的sensor 可獲得客戶當下的需求， 而現行軟體及演算法會利用先推出再評估的模式，利用創建-評估-學習的流程，獲得用戶反饋，甚至獲得當初未想到的部分，了解更多用戶主動需求，藉以建立供需的生態，軟體的試驗性變高，替換性也高，如同機器學習般，藉由一次次的試驗或錯誤快速累積，定義出方向與原則，從大量錯誤中尋找結果，而非以往先定義出函數或特徵， Deep learning 也是相同的建立大量的標籤， 讓程式去找規律，並讓程式開始模仿並學習。
個人化
未來是小型模組化時代，簡單模型大量數據遠勝過少量數據與精製模型，形成網路上的互助網而變為更強大。
全球平台共享化
例如Google建立平臺，如使用Google map藉由每個使用者回饋的數據，去建立地圖及及時行車狀況，微軟建立軟體，而群體力量總大於一家公司的力量，像是Amazon擁有客戶對商品的評價，進而推出更符合使用者需求的商品，而以電腦系統Unix系統舉例，力量來自於各個程式的協調合作而非系統本身，當每個小單元簡單的運作，就能發展成一個強大的系統工具，而強大系統優勢，是來自於強大的協同合作。
情緒體驗化
因為智慧化及機器化降低了基本所需成本，而服務人類關乎情感的工作更顯價值，生物科技的發展，讓神經與數位結合，獲得更多人類基本的生理狀況，演算法則會根據每個人不同的反應，提供個人化的結果，EX. 地圖因個人不同，會被周遭環境給影響 EX. UberEat, Facebook, Google 推出你喜愛的項目，間接也促進了同溫層。
貧富差距化
在這裡我自己稱為人力眷養化，伴隨著資本家與平民的差異拉大，而形成勞工僅能獲得基本薪資的最低保障，加上互聯網的推進，讓個人能力差異更加明顯，資本市場集中於少數身上，虛構的金融收購與股票期望值膨脹了金流，變成少數人把持的金融遊戲，往往現行企業只在乎近利，而忽略長期以人為本的商業活動，變成忽略養金鵝只注重如何拿更多金蛋，鵝(即人們)越來越瘦(貧窮)，而忽略了環境共榮概念，勞工所得就是消費需求的來源，若是壓低勞工薪資就是在降低消費需求。
該怎麼做
由問題、樂趣反推學習
從使用者需求出發而非現行流程的改善，了解現今產業所需再去探討學界所應該學習的，並有創業家精神，做中學，在面對問題時才會知道所學何用。
蒐集資訊
不斷的考究來源資料，避免僅憑有限的資料或直覺做決定。
並且向頂尖人士學習，思考每個趨勢微小訊號帶來的影響，從代表性的公司的技術及願景可看出未來的發展藍圖，從每間頂尖公司的願景去找共同點。
運用思考力
AI 雖然可以逐步找出結果，但設計者的創造性的見解才是決定演算法優劣的關鍵，例如 google 為加強搜尋的精確性，利用搜尋者點擊連結後，是否會返回搜尋頁面，及停留在頁面的長久，以確認準確性。先思考甚麼是最重要的，利用自己的力量去提供價值，為世界帶來改變，進一步創造更多價值，成為正向循環，並思考的更遠、更深、更廣
運用想像力
盡可能地去蒐集及觀察趨勢發展速度的大小、方向、速度及加速度（好像要跳到一台車上的感覺，要抓準時機），並想像結合起來後會有甚麼樣的發展。
協同合作、創造價值
惟有被執行出來，創意才能成為創造，而慷慨才是強而有力的策略，例如同樣產石油的沙烏地阿拉伯及挪威，沙烏地阿拉伯是誰佔領這塊地，就擁有石油的主權，進而變為人人相爭，戰爭不斷，僅少數人獲得極高的利益，反觀挪威，在國家訂定石油為全國人的財產，將所得分配給全國人們，而成為最幸福的國家之一。
萬事俱備才可能成功
所有技術在時代、科技背景、政治到位下，才能發揮其最大效用，ex 1999年已有Uber概念，直到互聯網、手機的通用後，才能蓬勃發展。
參考書目
未來地圖
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