近日，MIT Technology Review一年一度的“十大突破性技術(shù)”榜單正式發(fā)布。自2001年起，該雜志每年都會(huì)評(píng)選出當(dāng)年的“十大突破性技術(shù)”，這份在全球科技領(lǐng)域舉足輕重的榜單曾精準(zhǔn)預(yù)測(cè)了腦機(jī)接口、量子密碼、靈巧機(jī)器人、智慧傳感城市、深度學(xué)習(xí)等諸多熱門技術(shù)的崛起。
本年度MIT Technology Review “十大突破性技術(shù)”分別為：mRNA疫苗、生成式預(yù)訓(xùn)練模型、數(shù)據(jù)信托、鋰金屬電池、數(shù)字接觸追蹤、超高精度定位、遠(yuǎn)程技術(shù)、多技能型人工智能、TikTok推薦算法和綠色氫能。
一、mRNA疫苗（Messenger RNA vaccines）
在1918年大流感100年后，全球爆發(fā)了又一次呼吸道病毒傳染病大流行，罪魁禍?zhǔn)资且环N具有包膜的正鏈單股RNA病毒——嚴(yán)重急性呼吸系統(tǒng)綜合征冠狀病毒2（SARS-CoV-2）。
根據(jù)世界衛(wèi)生組織的統(tǒng)計(jì)，截止到2021年6月17日，全球已有176 693 988人確診，造成3 830 304人失去了生命。面對(duì)病毒的挑戰(zhàn)，人類最有力的對(duì)抗武器是疫苗。針對(duì)這次疫情，從疫苗研發(fā)到實(shí)際應(yīng)用的速度空前。截止到2021年6月15日，全世界已接種了2 377 780 590劑次針對(duì)SARS-CoV-2的各種疫苗。其中包括有首次應(yīng)用就一戰(zhàn)成名的mRNA疫苗，它被MIT Technology Review評(píng)選為2021年“全球十大突破性技術(shù)”之一。
二、生成式預(yù)訓(xùn)練模型(GPT-3)
具有寫作和對(duì)話功能的大規(guī)模自然語言模型使人工智能朝著更好地理解人類的自然語言與人機(jī)交互這一目標(biāo)邁出了堅(jiān)實(shí)的一步。在眾多語言模型中，OpenAI公司開發(fā)的GPT-3是目前為止參數(shù)最多、規(guī)模最大、能力最強(qiáng)的模型。通過利用大量的互聯(lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)和成千上萬的書籍進(jìn)行模型訓(xùn)練，GPT-3模型對(duì)人類自然語言的模仿到了一個(gè)不可思議的地步，極具真實(shí)性，也因此成為迄今為止令人印象最深刻的語言模型。
雖然GPT-3模型建模能力、描述能力非常強(qiáng)，但是也存在眾多問題和局限性。首當(dāng)其沖的就是GPT-3模型不能理解什么是真正意義上的寫作（自然語言生成），因此有時(shí)會(huì)生成一些不可控的內(nèi)容。其次，訓(xùn)練GPT-3模型需要大量的算力、數(shù)據(jù)和資金投入，并會(huì)產(chǎn)生大量的碳排放，只有資源充足的實(shí)驗(yàn)室才有能力開發(fā)類似的模型。此外，由于GPT-3模型在充斥錯(cuò)誤消息和偏見的互聯(lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，往往會(huì)產(chǎn)生與訓(xùn)練數(shù)據(jù)類似，即帶有偏見的篇章段落。
三、數(shù)據(jù)信托（Data trusts）
數(shù)據(jù)信托是信托類型化研究和當(dāng)代信托立法中典型的新生事物，信托制度起源于英國，發(fā)展于美國，從法律角度看，信托是指基于對(duì)受托人的信任，委托人從其自身利益出發(fā)，將資產(chǎn)交給受托人管理的行為，數(shù)據(jù)信托則是受托人管理一群人的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)權(quán)利的行為，這就像醫(yī)生有責(zé)任依據(jù)病人的利益來行事一樣，數(shù)據(jù)受托人管理委托人的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)權(quán)利，同時(shí)要對(duì)其利益負(fù)責(zé)。理論上，數(shù)據(jù)信托允許用戶行使其作為數(shù)據(jù)生產(chǎn)者的權(quán)利。
四、鋰金屬電池（Lithium-metal batteries）
制約電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一大難題就是電池技術(shù)。目前，電動(dòng)汽車普遍使用的是鋰離子電池，這種電池昂貴、笨重、能量密度低，并且其所依賴的液體電解質(zhì)在碰撞時(shí)極易起火。電池的一系列缺點(diǎn)體現(xiàn)在電動(dòng)汽車上就是：價(jià)格高、續(xù)航低、充電慢，而且還存在安全隱患，這些正是讓眾多車主對(duì)電動(dòng)汽車望而卻步的原因。顯然，要使電動(dòng)汽車比汽油汽車更具競(jìng)爭(zhēng)力，就需要一種突破性電池來彌補(bǔ)這些缺陷。硅谷初創(chuàng)公司 QuantumScape 聲稱已經(jīng)開發(fā)出全新的鋰金屬電池，其采用固體電解質(zhì)（陶瓷）克服了傳統(tǒng)鋰離子電池存在的這些缺陷。
五、“數(shù)字接觸追蹤”技術(shù)（Digital contact tracing）
2020 年全球都在經(jīng)歷的新冠肺炎疫情讓 “數(shù)字接觸追蹤” 引起人們的關(guān)注。新冠疫情之下，科技為公共衛(wèi)生調(diào)查人員追溯感染者的行蹤提供新思路 —— 數(shù)字接觸追蹤。使用該技術(shù)，衛(wèi)生調(diào)查人員不再需要依靠病人的記憶對(duì)其行蹤進(jìn)行追蹤，這減輕了對(duì)疾病監(jiān)控的壓力。
這一技術(shù)對(duì)應(yīng)到實(shí)際應(yīng)用被稱為 “曝光通知”（Exposure Notification）。對(duì)于該數(shù)字接觸追蹤系統(tǒng)，程序員在幾周內(nèi)完成了建立和運(yùn)行，并將代碼開源共享，以保證全球各地的、蘋果和安卓的用戶都可以使用這一功能。
六、超高精度定位（Hyper-accurate positioning）
全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)的精度正在從 “米” 提高到 “厘米” 級(jí)別，這將為自動(dòng)駕駛汽車、送貨機(jī)器人等在街道上安全行駛提供更大支撐。2020 年正式開通的北斗三號(hào)全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)可實(shí)時(shí)捕獲地面上幾米的位置變化，甚至其處理精度能夠達(dá)到毫米級(jí)。該系統(tǒng)已用于檢測(cè)中國各地山體滑坡易發(fā)地區(qū)地表的細(xì)微變化，并于當(dāng)年預(yù)測(cè)到中國湖南省將遭遇數(shù)十年來最嚴(yán)重的山體滑坡，使村民得以提前撤離。中國科學(xué)院航天信息研究所專家表示，如果衛(wèi)星定位精度仍然在米或分米的水平，對(duì)此，這是不可能實(shí)現(xiàn)的。
其實(shí)，北斗和全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)（GPS）精度的進(jìn)一步提升都需要通過地面設(shè)施來提高定位精度。在目前廣泛使用的方法中，一種是實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)（Real Time Kinematic，RTK）定位，精度可達(dá) 3 cm 以下；另一種是精確點(diǎn)定位（Precise Point Positioning，PPP），也可以達(dá)到厘米級(jí)別的精度。此外，中國科學(xué)院航天信息研究所專家表示：“我們正在開發(fā) PPP-RTK 技術(shù)，結(jié)合二者的優(yōu)勢(shì)，有望在幾年后投入使用?！?/p>
七、遠(yuǎn)程技術(shù)（Remote everything）
八、多技能AI（Multi-skilled AI）
2012 年底，人工智能科學(xué)家首次弄清了如何讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) “擁有視覺”，隨后，他們還掌握了如何讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人類推理、聽覺、語言和寫作的方式。雖然人工智能在完成特定任務(wù)方面已經(jīng)變得非常像人類，甚至是超越人類，但它仍然沒有人類大腦的 “靈活性”，即人腦可以在一種情境中學(xué)習(xí)技能，并將其應(yīng)用到另一種情境中。
受兒童成長過程的啟發(fā)，如果將感官和語言結(jié)合起來，并讓人工智能擁有更接近于人類的方式來收集和處理信息，那么它能否發(fā)展出對(duì)世界的理解？答案是肯定的。這些可同時(shí)獲得人類智能的感官和語言的 “多模態(tài)” 系統(tǒng)，應(yīng)該會(huì)生成一種更強(qiáng)大的人工智能，也更容易適應(yīng)新情況、以及解決新問題。如此一來，我們便可以使用這樣的算法來解決更復(fù)雜的問題，或者將其移植到機(jī)器人中去，使得機(jī)器人能夠在日常生活中與我們交流協(xié)作。
2020 年 9 月，艾倫人工智能研究所 AI2 的研究人員創(chuàng)建了一個(gè)可以從文本標(biāo)題生成圖像的模型，展示了算法將單詞與視覺信息關(guān)聯(lián)的能力；11 月，北卡羅來納大學(xué)教堂山分校的研究人員開發(fā)了一種將圖像納入現(xiàn)有語言模型的方法，此舉提高了模型的閱讀理解能力；2021 年初，OpenAI 對(duì) GPT-3 進(jìn)行了擴(kuò)展，發(fā)布了兩個(gè)視覺語言模型，其中一個(gè)將圖像中的對(duì)象與標(biāo)題中描述它們的單詞聯(lián)系起來，另一個(gè)則根據(jù)它所學(xué)的概念組合生成圖像。
從長遠(yuǎn)來看，“多模態(tài)” 系統(tǒng)取得的重大進(jìn)展可以幫助突破人工智能的極限，不僅會(huì)解鎖新的人工智能應(yīng)用，也會(huì)讓它們的應(yīng)用變得更加安全可靠，更加精密的多模態(tài)系統(tǒng)也將使更先進(jìn)的機(jī)器人助手成為可能?？偠灾?，多模態(tài)系統(tǒng)可能會(huì)成為第一批我們可以真正信任的人工智能。
九、TikTok推薦算法（recommendation algorithms)
TikTok 是全球最具吸引力、增長最快的社交媒體平臺(tái)之一。截至目前，TikTok 在全球范圍內(nèi)已超過 26 億次下載量，在美國擁有 1 億用戶。TikTok 發(fā)現(xiàn)和提供內(nèi)容的獨(dú)特方式是其具有吸引力的 “秘密武器”。
TikTok 將網(wǎng)紅博主的視頻與新人博主的視頻混合放在 “為你推薦” 頁面，然后以瀏覽量獎(jiǎng)勵(lì)優(yōu)質(zhì)創(chuàng)作內(nèi)容，用這種方式將更多新人博主的視頻推給廣大用戶。該應(yīng)用不同于其他社交媒體平臺(tái)的是，任何人在 “為你推薦” 頁面都有可能 “一舉成名”。
視頻將通過 TikTok 的推薦算法向與視頻博主有共同興趣、愛好或特定身份的用戶不斷推薦，從而使優(yōu)質(zhì)的創(chuàng)作內(nèi)容快速傳播。視頻博主有多少粉絲、是否走紅過等因素并不會(huì)作為 TikTok 推薦算法的判斷依據(jù)，它的推薦取決于視頻標(biāo)題、聲音和標(biāo)簽，結(jié)合用戶拍攝內(nèi)容、點(diǎn)贊過的視頻領(lǐng)域等進(jìn)行推薦。概括來說，TikTok 增強(qiáng)用戶粘性的技能越來越 “爐火純青”，不僅能夠精準(zhǔn)地為用戶推薦感興趣的視頻，還能通過推薦算法幫助他們拓展與其有交集的新領(lǐng)域。
十、綠色氫能（Green Hydrogen）
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