未來五年五大科技預測之AI偏見：

AI 偏見將會爆發。但只有公正的 AI 才能生存。

5年之內，有偏見的AI系統和算法將不斷增多，就像早前的計算機病毒增多一樣。但我們將采取相應的應對措施，提出新的解決方案來控制AI中的偏見，并提倡沒有偏見的AI系統。

AI系統是否會有偏見，其實取決于我們往里面放什么樣的數據。不良數據可能含有含蓄的種族、性別或意識形態偏見。許多AI系統的培訓仍將繼續使用不良數據，導致這個問題持續存在。但是我們相信可以抑制偏見，而且解決了偏見問題的 AI 系統會大獲成功。

隨著人類和AI一起做決定的情況越來越多，研究人員正在尋找各種途徑，以確保人類偏見不會影響用于指導這些決策的數據或算法。

為了促進人類共同繁榮，麻省理工學院-IBM Watson AI實驗室利用AI和計算認知建模上的最新成果（如符合倫理的契約式方法），通過描述人們在決策制定過程中使用的原則來確定人類思維如何應用它們。這樣做的目的是為了創造出在做決策時能夠應用特定的人類價值觀和原則的機器。

有一個原則對人類和機器而言都非常重要，那就是要避免出現偏見，進而防止出現歧視。AI系統中的偏見主要發生在數據或算法模型中。在我們努開發值得信任的AI系統時，要盡量用不帶偏見的數據開發和訓練系統，并開發易于解釋的算法。

為此，IBM 研究人員開發了一種方法來減少訓練數據集中可能存在的偏見，這樣之后利用該數據集進行學習的AI 算法就能盡量保持公平。

IBM科學家還設計了一種方法來測試 AI 系統，即使沒有訓練數據也可以使用。這項研究提議設立一個獨立的偏見評分系統來確定AI系統的公平性。例如，AI服務可能是無偏見的，并且能彌補數據偏見造成的影響（理想情況下），也可能是僅僅關注訓練中的偏見屬性（這可以通過數據去偏見技術來解決），甚至會引入偏見，而不管數據是否公平（最糟的情況）。AI的最終用戶能根據每個系統的偏見水平來確定它的可信度。

只有不斷發現并減少AI系統中的偏見，人類與具備學習能力的機器之間才能建立起信任。AI系統通過發現、理解并指出人類在決策過程中的自相矛盾，也可以揭示出我們在哪些方面存在不公平、狹隘和認知偏見，繼而促使我們采用更加公平和平等的觀點。

在識別我們的偏見并向機器傳授我們共同價值觀的過程中，我們獲得的進步可能比AI要多。我們可能更多是在完善我們自己。

未來五年五大科技預測之量子計算：

現在，量子計算正成為研究人員的競技場。在 5 年內，它將成為主流。

5年之內，量子計算的影響范圍將超出研究實驗室。量子計算這種新的計算方法不再局限于科學界，而是被新的專業人員和開發人員廣泛使用，用來解決曾被視為無解的問題。

量子將成為大學的一門常見課程，甚至還會出現在一些高中的課堂上。學生可以通過計算機科學、化學以及商業課程了解這項技術，并在畢業之后從事與量子計算相關的工作。量子計算將被融入到各種課程中，并且成為參與全球科學和工程項目的必備條件。如果沒有接受量子相關的教育，學生將無法畢業。全球每所大學都將開設量子計算的課程，并通過在云端的量子計算機上運行的真實試驗來培訓學生。

業內將出現新的開發人員群體。計算機科學課程的“編碼”概念中將有一個量子專題。人們將同時學習量子算法與信息理論中的經典算法。

未來5年，隨著大眾對量子計算相關知識的逐步了解，量子計算將進入商用時代的初期。在這個階段，量子計算技術及其早期應用案例將快速發展。早期案例可能會利用量子計算來準確地模擬越來越大的分子和化學反應，幫助我們加快研究速度，開發出未來的新材料，更多個性化的藥物，或者發現更高效和可持續的能源。

IBM 研究人員最近在量子化學領域取得重大進展，使用量子計算機成功模擬了氫化鈹 (BeH2) 中的原子鍵合；這是通過量子計算機模擬出來的最復雜的分子。未來，量子計算機將繼續解決更為復雜的問題，最終趕上并超越我們在只使用傳統計算機時實現的成就。

5年之內，業界將發掘出量子計算機（與傳統計算機一同使用）的用武之地，用它來幫助我們解決特定的問題。最先嘗試的一批企業無疑將在量子計算時代獲得明顯的競爭優勢。

未來，量子計算機將不再神秘。隨著我們對量子計算的理解不斷深入，以及這一技術逐步滲透各個行業和教育機構，大眾將迎來新的時代。有關量子計算的概念和詞匯表將不再含糊不清，繼而成為主流語言的一部分。圍繞量子計算的對話將變得很常見。每個人都會知道一個量子位是什么 - 或者很熟悉這一概念。

未來五年五大科技預測之黑客：

全新的格加密技術挫敗黑客攻擊。

網絡攻擊的規模和復雜性逐年遞增，造成的損失也越來越大。五年之內，新的攻擊手段將讓目前的安全措施無所適從。

例如，多年以后，擁有數百萬個量子位且支持容錯的通用型量子計算機將可以快速篩查各種可能性，解密最強大的通用加密算法，則目前這種基礎的安全方法也就隨之被淘汰。

IBM 研究人員正在開發一種名為格加密的新的安全技術，該技術可以把數據隱藏在一種名為格 (lattice) 的復雜代數結構中。

它的工作原理是這樣的：在數學中，格表示那些人們認為很難解決的問題。其中一個問題是最短向量問題：即找到網格中距離原點最近的點。即使量子計算機強大到足以攻破當今的加密技術時，密碼學家也可以利用這些問題的難解性來保護信息。

不僅能打敗未來的量子計算機，格加密這種全能的代數密碼學也是另一種被稱為全同態加密 (FHE) 的加密技術的基礎。

目前，文件在傳輸過程中和靜止時都會被加密，但在被使用時又會被解密。這就讓黑客有足夠的機會來查看或竊取未加密的文件。

以FHE為代表的密碼學安全計算技術填補了這一漏洞，各方即使在文件處于加密狀態時也能對數據進行計算。

目前FHE 速度太慢且成本很高，還不能廣泛應用，但算法調優和硬件加速技術已經將 FHE 的運行時間和使用費用降低了幾個數量級，以前需要耗費多年時間的計算現在只需幾小時甚至幾分鐘就能完成。

FHE 和其它安全計算工具讓許多合作方能在一個文件上執行計算，這就避免了敏感數據被泄露給黑客。

例如，一個用戶信用報告機構可以在不解密個人數據的情況下分析和生成信用評分。初級護理醫生可以同專家、實驗室或基因組學研究人員及制藥公司共享患者醫療記錄，各方都能在不暴露患者身份的情況下訪問相關數據。

安全社區已在積極準備應對未來。去年12 月，IBM 科學家向美國國家標準與技術局提交了后量子加密技術，希望其可以用作全球標準——這意味著我們向網絡安全競賽的終極目標又邁出了一步。

未來五年五大科技預測之浮游生物

我們的海洋臟了。人工智能機器人顯微鏡可以拯救它。

未來五年內，小型自主AI顯微鏡將在云中聯網并部署到世界各地，持續監測對人類生存至關重要的水資源狀況。

到2025年，全球將有超過一半的人生活在缺水地區，但是現在科學家很難對海洋、湖泊和河流狀況相關的最基本數據進行實時收集和分析。

通過部署一些特殊的傳感器可以檢測到水中特定的化學物質和狀況，但卻無法檢測預料之外的物質，如入侵物種或者新流入的化學物質。

而浮游生物是水域健康的天然生物傳感器，即便是非常微小的水質變化也會影響它們的行為。它們還是海洋食物鏈的基礎，充當著10多億人的主要蛋白質來源。然而，人們對浮游生物在其自然棲息地中的行為了解甚少，研究它們通常需要收集樣本并將樣本送到實驗室。

IBM 研究人員正在研發小型的自主顯微鏡。這種顯微鏡放在水體中可以就地監視浮游生物、識別不同的物種，并跟蹤其在三維空間中的移動。借助這些發現成果，人類可以更好地理解浮游生物的行為，比如它們對溫度、石油泄漏以及溢流等各種因素導致的環境變化有何反應。我們甚至可以用浮游生物來預測人類水供應所面臨的威脅，比如赤潮。

新型顯微鏡沒有透鏡，依賴一個成像芯片（就像任何手機上的芯片）來捕獲浮游生物從芯片前游過時的陰影，無需對焦就能生成其健康狀態的數字樣本。

未來，該顯微鏡有望借助高性能、低功耗的AI技術實現本地分析和解讀數據，實時報告任何異常，并及時采取應對措施。

對浮游生物有益的環境，對所有人也有益。

未來五年五大科技預測之密碼錨定：

有密碼錨定和區塊鏈聯手，造假的冒牌貨將無處遁形。

在未來 5 年內，密碼錨定 (cryptographic anchors) 和區塊鏈技術將保證產品從生產源頭一直到客戶購買的整個過程都真實可信。

每年，欺詐給全球經濟造成的損失超過6000億美元。在某些國家，一些特定的救命藥中有近70%是假藥。

一條供應鏈往往由分散于多個國家的數十個供貨商組成，鏈條如此復雜，很難提防不法分子在其中搞鬼，因而目前從紙幣到消費電子產品，市場上任何產品都可能出現造假。

密碼錨定是IBM研究人員正在開發的一種可以防篡改的數字指紋，可以被嵌入到產品或零部件中，并與區塊鏈相鏈接。數字指紋有不同的種類，當與區塊鏈技術結合時，它可以成為驗證產品真偽的一種強有力的手段。

例如，一種用于瘧疾驗血的塑料醫療器械目前在全非洲有數百萬的仿冒品，通過浮雕技術可以在產品上添加一個無法修改的光密碼。此外，還可以在每顆瘧疾藥上涂抹少許可食用的磁性墨水。只要用智能手機掃描一下，醫生或患者就能立即驗證藥物是安全的真品。

但是對于無法直接嵌入密碼錨定的液態物品（比如一瓶 1982 年的波爾多葡萄酒）或者某種昂貴金屬，又該如何確保其真實性呢？，又該怎么辦呢？

IBM 科學家也考慮到這個問題，他們推出的一種密碼錨定將配備了特殊光學設備的移動傳感器或手機與 AI 算法結合起來，這樣就能通過紙質標簽學習和識別所有事物的光學結構和特征 - 整個過程在一張自拍的時間內就能完成。甚至，它還可以在數分鐘內確定是否存在某種 DNA 序列。

有些密碼錨定的作用不僅限于驗證實體商品的真偽。全球最小的計算機（名副其實）是 IBM 設計的一種邊緣設備架構和計算平臺。它比一粒鹽還小，制造成本不足 10 美分，卻可以監視、分析、傳輸數據，甚至能根據數據采取行動。它在人眼幾乎看不到的面積中封裝了數十萬個晶體管，能用于查證一個產品在長途運輸過程中的處理是否恰當。

這些密碼錨定能夠支持新的解決方案去驗證食品安全、驗證制造元件和轉基因產品的真偽、識別冒牌貨和奢侈品的來源等。首批產品有望在接下來的 18個月內上市。未來 5 年內，隨著微流控芯片技術、封裝平臺、密碼學、非揮發性內存及設計的進步，這些系統將從實驗室走入市場。