[新聞] Gartner：2020年新興科技Hype Cycle 五大趨勢
Gartner：2020年新興科技Hype Cycle 五大趨勢
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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。
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