2020年的Internet未來典範會是什麼?/施典志

技術的進步,不斷拉近資料與人的距離,同時也促成Internet的改朝換代。本文將簡單回顧過去近30年整個網路的發展過程,試著找出下一個網路典範的方向。

這些年來,我經常幫學員上社群行銷課。課堂上經常有人問到:「為什麼社群網站這麼紅?」、「為什麼社群行銷這麼紅?」

這其實是個很有趣的問題,但如果要完整回答這個問題,往往必須回顧整個 Internet 的發展歷史,分析其變化的原因,找出推動變化的動力。

我打算回顧整個 Internet 的發展過程,來回答這個問題。

思考這個問題時,我借用了美國科學史哲學家托馬斯・孔恩(Thomas Kuhn)在《科學革命的結構》一書中提出的「典範轉移」概念,來看 Internet 的整個發展。

「典範」可以說是在某一個時間主宰某種思考方式的思想,很適合用來說明這三十年來 Internet 商業化發展後發生的事,也能夠解釋為什麼社群會變成近年來 Internet 上最重要的一個典範;有興趣的朋友,可以先看看孔恩這本重要的著作。

推動典範轉移的重要力量:拉近資訊與人距離的新技術出現

從 1990 年代開始,Internet 商業化後至今的近三十年,一共出現過三個重要的典範:入口、搜尋和社群,一個典範差不多維持十年;然後發生了典範轉移,進入下一個典範。

這三十年來,每一次 Internet 發生典範轉移,都是因為出現更新的技術,進一步拉近了人和資訊之間的距離;資訊變得愈來愈能為人善用,也因而導致還留在舊時代、舊技術的公司衰亡,善用新技術的公司崛起。

在第三個典範又快要過了十年的今天,我們也可以用同樣的切入點,來看看未來十年的新技術,將會如何更進一步,拉近人和資料的距離,讓資料更能為人所用。

我們更能藉以預測:什麼樣的新技術會帶來新典範、哪些擁有這些技術的公司,會在下個十年內,成為當紅炸子雞,我們的生活,又會受到什麼影響和衝擊。

1990年:入口網站時代

當 Internet 商業化後,在第一批 .com 浪潮中迅速取得主流地位的,是入口網站。下面是一些當時紅透半邊天的入口網站的歷史畫面(取材自 Internet Wayback Machine)。

上面這幾個入口網站,都有個共同特點:在網頁中間佔地最大的區域,是一塊分類架構,把網站中的資料分門別類呈現出現。

這種分類架構的邏輯,就像二十年前的圖書館。圖書館中的書,都依據分類放在不同的書架上;你進入圖書館後,得先從分類卡片櫃找到特定的書架編號與位置,然後再走到書架,才能找到你要的書。

分類架構的先天問題

這樣的資訊架構,有個先天的問題:想要找到任何資訊,得先從分類架構入手;搞不清楚某個資訊如何分類,很可能就找不到這項資訊。

這就有點像不知道該上哪一科掛號,即使到了醫院,也無法找到醫生幫你看診一樣,會造成很多困擾。

另外,全新的知識、全新的事物不斷出現,分類架構卻通常是死的;新知識、新事物如果放不進舊框架中,就會導致取用資訊的困難。

很多聰明的人想解決這個困境。誰說找到知識非得透過分類架構不可?能不能跳過這個框架,讓人以更直接的方式取用資訊?

當然,現在大家都會說:「用搜尋就好了!」,因為以現在的眼光來看,這是再自然不過的事;但以當時的技術與計算機科學來說,要做到完美的搜尋並不容易。

不過,當時有一家叫做 Google 的小公司,專注在解決搜尋的問題上;不但大獲成功,把自己變成 Internet 有史以來最龐大也最偉大的企業之外,同時還推動了 Internet 發生第一次典範轉移:從入口網站時代,進入了下一個時代:搜尋時代。

2000年:搜尋時代

Internet 從入口網站時代的典範轉移到搜尋時代,這中間發生了很多可歌可泣的故事,也是許多商業書籍探討的熱門題材。

很多上一世代的入口網站,像是 AltaVista、Lycos 等等,沒有趕上這波典範轉移,於是像恐龍一樣,在一夕之間就被網友拋棄而滅絕。

我不打算在這邊講古,有興趣的朋友可以自己找到很多閱讀材料。這裡的重點還是放在「資料和人的關係」上,因為這是驅動 Internet 前進的最大動力。

進入搜尋時代後,大家要在網路上找資料,中間少了分類架構這個障礙,當然方便得多。這個時代,電腦的計算與儲存能力,已經強大到可以直接爬梳網路上的巨量資料,並且依照用戶的查詢,算出最符合用戶需求的搜尋結果。

Google 就因為成功整合了更進步的硬體與軟體演算法,因而一躍成為世界上最成功的網路企業。

搜尋也不完美

但是,搜尋就能完美地連結起資料,以及人對資訊的需求了嗎?顯然還沒有。原因在於,搜尋引擎只能針對一般需求提供一般性的資訊,無法滿足個人的特別需求。

舉個例子解釋。每個人對美食的偏好都不一樣,有人喜歡台式料理,有人偏愛美式食物;但在搜尋引擎中輸入「美食」,搜尋引擎並不知道你的偏好,除非你多輸入一些關鍵字,不然 Google 往往只能吐給你一般性、綜合性的結果。

為什麼搜尋引擎無法針對你的個人偏好,給你最符合個人需求的資訊?因為它不夠認識你。

Google盡量收集更多關於你的資訊,不然沒辦法提供個人化的資訊和廣告。

大多數人搜尋資料時並不需要登入,也不會主動告訴搜尋引擎你的個人喜好;搜尋引擎當然會想盡辦法分析你的搜尋關鍵字和瀏覽行為,但如果只看搜尋紀錄,也只能得到一些片斷的訊息,當然也就無法完美地針對你的需求,量身打造提供給你的資訊了。

這也就是 Google 為什麼要做一大堆其他服務的核心原因,從郵件、地圖、手機作業系統等,幾乎什麼都做;因為 Google 需要透過各種手段,多方面盡量收集更多關於你的資訊,不然就沒辦法提供個人化的資訊和廣告。

既然取得愈多個人偏好資訊,就能讓資訊更加符合每個人的不同需求,那麼,誰能掌握最多的個人資訊,誰就是下一個時代的領導者。

社群網站正是解決這個問題的好答案。

2010年至今:社群時代

社群網站的出現,讓資訊和人之間的關係更加貼近,社群平台對每個人的理解,甚至遠遠超過我們自己。

大家會驚歎於社群平台如此了解我們,原因就在於我們自己的使用行為:你在社群網站上每一次的近況更新、每一張上傳的相片、每次打卡、每次按讚,甚至每次對不感與趣的內容視而不見、直接跳過,都是一次又一次主動告知伺服器你對某些訊息的愛惡。

因此,社群網站直接掌握了每個人的喜好,可以透過這些你主動告知的訊息,過濾並推送你最需要、最想看的資訊(包括廣告)給你。

比起上個世代的搜尋,資料與人的距離又更近了一步。

這也就是 Facebook 之所以令搜尋巨人 Google 坐立難安,甚至傾全公司之力也要打造 Google+ 與之力拚的原因,因為 Google 也太想要這些個人資料了。

當然,Google 這家公司完全缺少社群 DNA,所以我們也看到,在這十年之間,Google 做什麼社群產品,幾乎都失敗;唯一的成功案例只有 YouTube。

當然,社群時代為我們帶來許多便利,但也帶來各種衝擊。例如社群平台對個資的掌握,對個人隱私權造成重大的侵害;社群平台上的各種假新聞、仇恨言論、覇凌等問題,也對傳統的政治運作、民主政體和社會安全造成重大的影響。

科技和時代的前進,當然不會停滯下來。你也許會問:在社群時代之後,下一個典範會是什麼?我們已經看到全新的技術,再次把資料和人之間的距離拉得更近,以致於產生接下來十年的新典範:基於機器學習而產生的人工智慧。

2020年起的下一個典範:機器學習、人工智慧

前面三個世代的技術,都是把資料與人之間的距離盡可能的拉近;但人工智慧造成的結果,很可能會是讓資料走在人的前面。

「資料走在人的前面」是什麼意思呢?我的意思是,透過人工智慧強大的機器學習能力,未來的電腦可以直接把結果推給使用者,甚至代替人類進行決策。

從此,人不需要決策,機器幫你就好。

以自動駕駛為例,在 Level 5 最終階段的自動駕駛汽車,是不需要任何人類操控介面的,也就是可以沒有方向盤、油門、煞車踏板;汽車會自動收集當下的路況、自動與其他車輛或道路資訊裝置溝通,自動決定當下最好的運動方式。

這整個流程,就是代替人進行開車的決策,直接讓用戶享受結果;畢竟我們多半是為了抵達某個目的地才開車,不是為開車而開車。如果能不開車也可以抵達目的地,為什麼一定要自己開?

機器學習、人工智慧的應用,目前看起來還很分散,或是相當底層,一般人無感;而且還只能解決某些特定的應用場域問題,例如下圍棋、自動駕駛、語音助理、推薦內容、影像辨識等,大家還不太能感受到人工智慧的直接應用。

但我們可以預見,這些垂直應用,未來一定可以用某種水平方式很好地整合起來,成為讓用戶有感、更方便的殺手應用。

目前幾家科技大廠努力發展的語音助理,其實就具有這樣的潛力:以自動化、聰明的語音辨識,深入理解用戶的需求,然後回頭整合各種不同的人工智慧垂直服務,再以各種方式回饋給用戶,讓用戶感受到無比的便利。

能先做到這一點,並且把它做到極致的公司,就會在未來的十年內,成為下一個呼風喚雨的科技巨人,甚至決定人類的命運。

人類的價值與存在的意義

當人再也不必決策,愈來愈多的決策工作,被做得更快更好的機器取代之後,可以預見帶來的衝擊,將不只是我們已經預見的。愈來愈多的工作被取代;更根本的問題可能會是,我們能不能找出新的,人類存在的價值和意義?

我們還有一些時間找出答案,但時間似乎已經不多了。

本文有聲版

本文與先前幾個討論題目都有podcast可供收聽,歡迎讀者參考:

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