A16Z合伙人：那些“连错都谈不上”的技术预测|新兴|火箭
为什么莱特兄弟的飞行器能够创造航空业，而40年代的车载电话只是有钱人的玩具？最关键的是，我们怎么才能预测一项技术是否会带来产业革命？
A16Z合伙人Ben Evans认为，判断的关键在于这项技术是否解决了核心难题，能否给后来跟进技术的人提供发展蓝图。
而在消费级产品中则存在另一个问题——那些成功突破难关的技术会怎样改变大众的生活？Ben Evans认为，关于技术用例预测的争论总会陷入不可证伪的窘境，转而把握技术实现的功能而非具体应用或会帮助人们理解它可能的未来。
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原文来自Ben Evans’s blog，作者Benedict Evans
有一个关于理论物理学家沃尔夫冈·泡利（Wolfgang Pauli）的故事：一位泡利的朋友给他看了一篇年轻物理学家撰写的论文，虽然他朋友觉得这篇论文写得不是很好，但还是想听听泡利的意见。对此，泡利忧伤地评论道：“这篇文章连错都算不上。”
一个理论要想被评价为“错的”，也必须具有可预测性、可测试性以及可证伪性的特征。如果这个理论不能被证伪、不能做出一些理论上可以被检验和证明是错误的预测，那这个理论就不能算是科学的。
我一直很喜欢泡利的这句话，而且这句话与人们谈论的新型技术，以及人们对待这种技术——选择摒弃还是捍卫的方式也息息相关。因为只要有人创造了新技术，就总会有人把它说的一无是处。
随着我们创造的技术越来越多——随着“软件席卷全球”的现象，人们摒弃和捍卫技术的冲动都会变得愈发强烈。然而，这些对话往往遵循一个相当可预测的套路，并很快变得毫无益处：
-那只是一个玩具。
-成功的事情往往是从玩具开始。
-这只是幸存者偏见，那真的只是一个玩具。
-你没有办法知道它是不是玩具。
-不能知道，那技术就和彩票一样了？
辩论双方的问题都在于他们说的这些话没有预测价值。毫无疑问，许多最重要的技术发展最初看起来就像玩具一样，比如：互联网、手机、笔记本电脑、飞机、汽车，甚至冷热自来水，它一度看起来都像是给富人或年轻人设计的时髦玩具。而机器学习快速发展所依赖的GPU，很大程度上就是从电子游戏这个玩具中诞生的。
但不可否认的是，有很多看似是玩具的东西到最后什么也不是。对此，我们如何进行判断呢？是不是“玩具”偶尔会因为一些不可预知的机遇变成其他东西？我们是不是只能耸耸肩，放弃努力呢？
威廉·戈德曼（William Goldman）曾公开坦言，好莱坞就是“没有人能懂”的生意。但是这句话听起来像是放弃了理性和判断，我们应该努力做到更好。
那么，当我们说某项新技术是一个玩具有什么含义呢？在我看来，包含了两层含义：一、这项新技术是完全不可行的；二、就算这项技术可行，它也是无用的。
一方面，这项技术无法做到它预期要做的事情，因为新技术是不完整的，不实用或太过昂贵。另一方面，即使新技术是可行的，但是没有人想利用它，或者说，这项技术即便能用也派不上什么大用场。
上述两条论断都能够有效说明某一技术无力改变现实：产品不会改变，人们的行为不会改变，重要的事情也不会改变。
我们如何才能预测出变化的发生呢？
让我们从新技术是否可行开始讨论。想象一下，如果你在1903年看到莱特兄弟研发的飞行器（Wright Brothers’Flyer），体积小而且十分脆弱，只能载单人飞行几百米，你会怎么想？事实上，莱特兄弟研发的飞机是一个理论上的突破，而且很明显，飞机技术可以在这个基础上发展，可以载更多的人，飞行更远的距离。
图注：莱特兄弟发明的飞行器
仅仅在6年之后，布莱里奥（Blériot）便驾机飞越了英吉利海峡。飞机的材质也从木材和织物变成了铝合金，人们制造了更多更大的引擎，还制定了进军达科他（Dakota）和兰卡斯特（Lancaster）明确的路线图。事实上人们确实做到了未来二十年的计划，从单架飞机到一系列飞机中间有许多工作要做，并且没有捷径可走，但需要突破的原理障碍已经没有了。
图注：早期飞机
的确有一段时间，活塞式发动机（piston engines）达到了极限，没有办法载我们到更远的地方去了，于是我们需要研发新的技术。我们不能利用活塞式发动机研发波音707，更别说协和式飞机（Concorde）了。
结果证明新兴技术是喷气式飞机，但你在1903年时不会预测到喷气式飞机的研发（尽管轮船已经使用涡轮发动机了）。喷气式飞机带来的动力和效率，创造了大规模的航空运输，使飞行变得便宜又实用。但1903年的理论突破已足以将我们向前推进几十年。
而车载电话最早问世于上世纪四十年代末，并在许多国家、许多城市得以应用。但是，这项技术存在两个基本问题：一是它大到会塞满汽车后尾箱，又没有能令它更便携的产品发展蓝图。二是当时一座城市只能同时有几十通电话连线，又没有产品发展蓝图允许几百万通电话同时通讯。
图注：巨大的车载电话
这两个问题加在一起意味着车载电话价格极其高昂。解决第一个问题使设备小型化，需要发动整个计算机革命（当时还没有开始）；解决第二个问题需要移动电话本身的理论突破，以及后续围绕多路复用（时分多址（Time Division Multiple Access，TDMA）和码分多址（Code Division Multiple Access，CDMA）的理论突破。
与1903年的飞行器不同，1947年的“移动电话”没有提供任何可供1948年的人进一步改善技术的蓝图。因为当时仍存在一些无法解决的根本性问题，而且再多的迭代也无法将你引入到一个成本只有5美元电话而有50亿手机用户的世界。因此，1947年时，手机还只是个玩具。
30年后，我们才有了必要且足够的技术突破：我们有了频谱使用的概念，我们有了可以在硅晶上实现这个概念的计算机产业。
移动电话达到类似莱特兄弟飞机的那个原理性突破的时间，是在二十世纪七十年代而非四十年代。从二十世纪七十年代后，手机的发展史看起来就像是1903年以来的飞机发展历史。1947年还没有出现能让手机不仅仅是玩具的产品发展蓝图，这张蓝图要一直到1977年才出现。
二十世纪四十年代的手机可能只是玩具，但至少人们有感觉，在几十年后，利用同样的基本原理——无线电，加上麦克风和扬声器还有电话号码，是可以制造出来某种有用的东西的。
但事实也不尽如此。1960年，便携火箭（rocket packs）（见下图）看起来就像1903年的莱特飞机一样不切实际。事实上，就和莱特飞机一样，喷气式飞行背包只能携带单人飞行几百米。但两者根本的区别在于：莱特飞机做到了理论突破，并且后续可以继续研发，而喷气式飞行背包做不到这一点，没有可以供后续开发的基础。
喷气式飞行背包只能够飞行21秒，因为其可以携带的燃料有限，并且当时也没有进行迭代和改进的产品发展图（后续的改进并不显著，在60年的时间内只将飞行时间提升到了30秒）。
图注：1960年便携火箭（rocket packs）的实验
为了获得更大的续航里程，你需要更多的燃料，但燃料越多，你的体重也越大，所以又需要更多的燃料，无论多少次迭代都无法解决这个问题——你需要一些非连续的技术创新。喷气式飞行背包看起来更像1783年的热气球，而不是莱特飞机，并且它们也不是技术发展的第一步。
图注：1783年热气球问世
那么，问题不在于现在某个科技行不行，而在于它是否可行——你是否知道如何改进它。说“今天不行”没有任何价值，说“是的，但不是所有的东西一次就能行”也没有任何价值。相反，你要问的是，有没有产品发展蓝图？你知道下一步该做什么吗？
-莱特飞机看起来就像一个玩具，但实际上是飞行技术的突破，因为它有一个清晰的发展路径，并且大家很容易跟进这个发展路径，所以，几乎转眼之间，飞机就实现了跨越发展。接下来，我们需要的是另外一种突破，研发喷气式飞机，以便在二十世纪下半叶实现廉价的大规模航空运输。
-1947年的手机还不能成为大众市场产品的发展蓝图，但1975年或1980年的手机绝对有了一份这样的发展蓝图，它让手机变得便宜且通用。
-火箭背包飞行器仍然是一个玩具，我们从来没有任何进一步发展火箭背包飞行器的计划。
在2017年3月时，我在另外一篇文章中表示，当时没有具体将语音界面发展成一个通用的计算机界面或平台的计划。现在，机器学习意味着语音识别技术可以准确地将某人讲话的声音转录为文本，而自然语言处理技术可以进一步将该文本转换为结构化查询语言（SQL）——这个发展是一个突破。
但是，你仍然需要将结构化查询语言发送到另外一个地方。目前，尚不清楚我们是否有一个具体的计划去设计这样一个系统，这个系统能够为任何人提出的任何问题提供结构化答案查询，而这种查询不是仅仅将你引到网络上的关键字搜索。
为了使语音界面对通用计算而不只是对某个垂直市场有用，我认为我们需要通用人工智能达到这个目标。现在看来，最好的情况也要几十年才能实现这个目标。
我相信没有人会认为通用人工智能技术是一个玩具——实际上更有可能的是，它会认为我们是一个玩具。但是仍然有许多其他重要的技术并没有被大规模使用，因为这些技术虽然在技术层面可行，但在实际生活中没有用处。
即使你可以分析出某项技术是否可行，你能分析出它是否有办法变成任何人都想要的东西吗？
首先，提出新的方法来解决现有的问题很常见，尤其是在企业的技术领域。这种方法解决问题的方式和以往不同，人们因此会说“它不起作用”，而当先驱者提出新的解决问题方式时，人们又会说“没有人会想那么干的”。
这就技术代际革命的发生方式：首先，你会尝试强制新工具去适应旧的工作流程，然后，新工具会创建出新的工作流程。这两步转变都很痛苦，而且很有可能被抵制。但是新模型最终要比旧模型好得多。
我常常会在说到这里时举随便某个大公司中副总裁的例子——这位副总裁每月从公司内部系统将数据下载为CSV文件，然后将其导入Excel并制作出图表，随后将Excel图表粘贴到PowerPoint中，然后制作出幻灯片并列出要点，最后通过电子邮件将幻灯片发送给20个人。
如果你告诉这些人，他们可以用Google文档处理上述工作流程，他们肯定会嘲笑你的这个想法；如果你告诉他们，这些工作可以在iPad上进行操作，他们会笑得从椅子上摔下来。
但是实际上，这种每个月利用幻灯片进行的状态报告应该在实时更新的SaaS商业智能仪表盘上（译注：指数据可视化模块，是向企业展示度量信息和关键业务指标（KPI）现状的数据虚拟化工具）完成；如果有任何非预期的或者特别重大的数据变化，应当会触发机器学习发出警告；10兆的电子邮件应当变成Slack的一个分组。
嗯，现在你可以再问问他们，想用iPad吗？
企业级产品的新技术趋向于以新方式解决现有的问题（当然也解决由新技术造成的新问题）。而在消费级产品中，更常见的情况是产品改变了人类的行为和欲望。
你可能真的在以某种不自觉的方式，将你现有的行为替换为另一种方式，比如你用Word替换了打字机，用电子邮件替换了Word。但是当你沿着马斯洛需要层次向更高层次的需求移动时，这种推理方式可能轻而易举地将你引入到不可证伪的逻辑谬误中。
“千禧一代不太在意驾驶问题，因为现在智能手机已经让他们感受到了自由”，这听起来确实不错，但是我不知道人们该如何判断这种现象是否属实，更不用说到底怎样才能预测这种现象的发生了。
这并不是一个可证伪的分析。你所能做的就是提出一种新的人类欲望，而这也仅仅是一个主观的观点，而不是人们能针对1903年飞行器发展蓝图做的客观分析——更困难的是，这一改变的实现涉及到的是人们想法的转变。
此前，你不认为自己想一边听音乐一边走路，也不认为自己有随时随地给任何人打电话的需求。然而为技术进步辩护的观点实际上就是“虚假意识”——“你认为自己不想要这个，但是你错了，总有一天，你会意识到自己真实的感受。”但是你现在甚至都不知道这一点的——你再一次落入了不可证伪的陷阱。
解决此问题的一种方法是将技术的基本功能和具体应用区分开来。
爱迪生认为录音功能会有利于布道，但不会对音乐行业有什么帮助。人们很难知道该如何运用新事物，甚至是难以预测的。但是，相较于人们可以随时按需听到布道内容这一改变而言，声音录制以及一对一或一对多的声音传输的实现是更加根本性的转变。重要的是看到一种功能的价值，而不是对这个功能任何一种特定的应用进行预测。
在爱迪生发明录音技术这个例子中，我们会犯的错误是去争论人们是否想要布道——这个错误是仅仅看到了该技术可能的应用，而不是这个功能本身所具备的价值。布道可能不奏效，但是声音录制很重要（尽管在伊朗霍梅尼革命前，利用磁带布道的确起了很大的作用）。
你可以在以下的视频中看到有关这种错误的最近案例：“移动电话是更好的付费电话，对经常出差的人很有用”。
如果你只关注针对新技术的应用，而不是这种技术本身的价值，那么你会认为，手机只会被富裕国家25%左右的人口使用，其他人不会想要一部手机。而实际上，未来数年内陆球上99%的成年人都将会拥有一部手机。
未来是无线的——Cellnet公司的广告错过了这一点，但Orange公司的广告则抓住了它，即对功能本身价值的关注。
为什么你的电话要用电话线绑在一个房间的墙上呢？Cellnet公司猜测的是技术可能的应用，而Orange公司则更加关注这种技术本身的价值突破（译注：Cellnet和Orange都是英国早期的电信移动商）。
再举一个例子，在2000年，似乎任何电信投资者都问过同样一个问题：“3G网络中最热门的应用会是什么？”。事实证明，3G网络中最热门的应用就是3G网络本身。
一项通用技术突破的重要性不在于这项技术能够支持某一种应用，而在于这项技术能够支持所有的或者任意一个应用。
对于你是如何使用手机获取世界上所有的信息并与朋友们共享这些信息的，我一无所知，但是我非常肯定的是，你希望以某种方式做到信息获取与共享。
因此，技术的用例是主观的，但是技术的功能性是客观的。而技术的功能性才是最重要的。
确实，重要的新技术为我们提供了“超能力”。但是这并非是本文所要强调的核心。电力是一种超能力，汽车、飞机和手机也具备超能力。我甚至可以擦一擦手表，然后让住在里面的“小精灵”帮我叫辆车来，然后不久就会有个人在门口等着我了。
我们可以用以前没有办法实现的方式去听，去看或去旅行。然而我们去哪里和听什么都是次要问题。
你不一定可以预测到技术的应用，但是你可以预测到人们喜欢拥有新技术所带来的超能力。至于想要如何使用这种能力将由你自己决定。
回到文章开头的物理学家泡利的话，这篇文章的所要检验的就是可证伪性和人们的预测能力。
矛盾的是，像“这是一个玩具”，“一切看起来都像玩具”，“没有人会想要这个东西”和“也没有人会想要一部电话”这样的陈述是既可以说是完全正确，但更准确地说它们“说不上是错的”：你不能将这些陈述用作一种针对任何事物的测试。这些陈述没有预测能力。
当然了，思考一项技术是否存在发展蓝图，或者这项技术是否会为人类带来超能力，可能把你引向一个错误的结果。但这些问题确实又可以帮助你了解未来发展可能的蓝图。
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