从摩尔定律到孟德尔的遗产：我们如何运用颠覆性技术，推感人类进步？
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作者Stefan Oschmann是德国默克团体的董事会主席兼首席执行官，默克团体（Merck KGaA）建立于1668年，凌驾350年历史，总部位于德国达姆施塔特市（Darmstadt），默克是一家全球领先的科技公司，专注于医药康健、生命科学和高性能质料三大领域。2018年，默克团体的销售额达148亿欧元 。
本文为职场视界JobSight编译撰写。
在我最近在《经济学人》(The Economist)上读到的一篇文章中，我找到了一个适合新十年开始的说法:“在痴迷科技的21世纪20年月生活，是有史以来最幸运的人之一。”我完全同意，但这篇文章实际上是在勉励那些感应威胁的人，而不是幸运的人。究竟，这些天科技灰心主义似乎又在抬头。毫无疑问:我们必须讨论新技术的影响。从人工智能到基因编辑，严重的潜在风险需要获得解决。
问题是:我们如何看待这场辩说?现代社会的正确谜底是什么?
对我来说，毫无疑问，在短短几年内，颠覆性的新技术可以使人类取得前所未有的进步。要找到这种庞大潜力的一个好例子，我们不需要看得太远。人类基因由约莫1.5千兆字节的DNA数据组成。我们体内约莫有15万亿个细胞携带这些数据，所以我们的身体约莫有22万亿个十亿字节。我们说的是2zb的数据——凌驾去年全球预计数据量的一半!与此相比，预计到2025年，全球将泛起175兆字节的数据爆炸，这似乎没什么大不了的。
我待会再讲DNA。固然，只管如此，飞速增长的数据圈仍然是一件大事。使用这些数据所需要的盘算能力也是如此。推进大数据和人工智能所需要的深度学习将把盘算需求提升到一个全新的维度。今天的高端超级盘算机已经比高端PC快了100多万倍。超级盘算能力可以在个性化医疗、碳捕捉或天体物理学等领域带来可观的未来进步，但它的速度将再快1000倍。这讲明，虽然围绕数字转型的争论主要集中在软件上，但硬件在其中的作用越来越重要。许多人工智能相关的数学观点早在20世纪60年月就已经存在，但盘算能力和内存显然没有。
当人工智能时代还在曙光初现之时，我们正逐步离别另一个降生于上世纪60年月的盘算观点:英特尔(INTEL)团结首创人戈登.摩尔(Gordon Moore)的一个被称为“摩尔定律”(Moore’s Law)的预测。凭据摩尔的说法，可安装在微芯片上的晶体管数量每两年就会翻一番，从而降低生产成本。听起来很专业，但我的看法是:几十年来，摩尔预测的生长已经导致了盘算机速度和效率的连续提高。今天，摩尔定律的连续芯片小型化正逐渐到达其极限。关于这一切何时会发生还存在争议，但在某一时刻，它将会发生。因此，我们正在靠近半个多世纪以来一直是盘算进步规范的终点，随之而来的是人类整体进步。
将这些被低估的事实包罗在等式中——回到对科技持灰心态度的人:我们如何确保未来的科技与人类进步精密相连?在我看来，为了塑造颠覆性创新的未来，让每小我私家都受益，我们必须应对至少三大挑战:效率、道德和协作。我所说的“我们”是指全球社会的利益相关者。
首先，存在效率方面的挑战——包罗盘算能力和能源消耗。推动前所未有的人类进步将需要看不见的大量能源。让你相识一下它的规模:人类大脑运动最多消耗20瓦的能量。现在世界上至少有五台最先进的超级盘算机，它们的盘算能力大致与人脑相当，但需要65兆瓦左右。这比我们的大脑多出了300多万倍，足够供应一个小镇上约莫3万户人家的电力。
但我们甚至不需要走到最尖端——用谷歌好好搜索一下。今天谷歌的平均搜索消耗约莫0.3瓦特小时的能量，做约莫220次搜索，你就能烧开一升水。我们甚至还没有开始思量碳排放，但这个例子仍然让我们看到了下面的数字:在2019年，谷歌天天每分钟执行约莫450万次搜索。到2030年，信息和通信技术可能占世界电力消耗的20%以上，约莫是2020年预计的两倍。换句话说:开发既能提高盘算性能又能提高能源效率的质料和技术是关键。
业界正在努力解决这个问题，现在的创新渠道是相当惊人的，因为这些努力仍然主要是渐进式的。重点是新质料，能够实现更高效的处置惩罚器，内存，传感器和显示技术。不仅仅是因为摩尔定律已经到了极限，进步还需要全新的质料解决方案，赋予下一阶段的技术以气力，好比神经网络和量子盘算。与此同时，对效率的追求正在逾越信息技术（IT），走向自然。这让我想起了DNA，一个38亿年前的数据泉源，自从格雷戈尔·孟德尔(Gregor Mendel)的开创性事情以来，它为科学研究带来了新的机缘。约莫160年前，孟德尔发现了我们今天所说的基因遗传。科学家们正在努力使DNA成为未来数据存储的工具，并最终成为盘算机。DNA的存储密度和能源效率将使我们能够把现在网络上的所有工具都生存在一个鞋盒里——险些使用零能源来维持。
然而，在这成为一种可行的选择之前，仍有一些障碍需要克服。其中一个对基于DNA的技术和对数字颠覆同样重要。我说的是第二个挑战:未来技术急需的道德准则。从委托医疗决议到人工智能，从我们自身的宁静到自动驾驶汽车，颠覆性技术的潜力是如此强大，它们可以改变人类的状况。与此同时，包罗数据宁静保障在内的道德尺度仍然远远落伍。在这种配景下，人们越来越多地讨论的一个问题是人类的偏见。从本质上讲，用于训练人工智能系统或算法的数据反映了此类偏见，包罗那些与性别或种族相关的偏见。更重要的是，我们都知道，在数字世界里，利用可以很容易地大规模发生。如果我们不能解决这些问题，人工智能不仅会变得强大，还会大大加剧不平等。
毫无疑问，良好的道德规范需要清晰的执法框架。与此同时，需要全球统一的尺度来促进创新，确保公正的竞争情况。不仅如此，学术界和工业界的创新者能够而且必须尽自己的一份力——制定严格的道德尺度，并与外部专家(例如专门的道德委员会)讨论重要的道德问题。然而，有一件事是伦理论证永远不应该勉励的:那种将严肃的、建设性的辩说抹杀在萌芽状态的反技术伦理主义。诉诸恼怒和限制不是谜底，我们需要找到可行的观点和指导模型。
这让我想到第三个也是最后一个主要挑战:增强全球性、跨学科的互助。从简朴的市场逻辑来看，满足全球庞大的盘算需求所需要的规模，将使纯粹在国家或欧洲层面上的羁系辩说注定失败。在使用卫生数据实现有意义的卫生保健改善方面，我们迫切需要跨界和跨部门的同伴关系。虽然市场通常会奖励那些坚持自己焦点能力的人，但政治机构应该勉励使用新创新领域的跨行业、跨学科专业知识举行研究。鉴于技术可能对社会发生的基础影响，我们必须确保世界领先的工业国家遵循一种基于明确国际准则的互助方式——最好是在团结国层面，只管存在地缘政治竞争。
效率、道德、互助——三个简朴的词，三个主要的挑战，让颠覆性技术成为它原来的样子:不是威胁，而是资助人类进步的工具，我们很是幸运拥有它。毫无疑问，技术颠覆会带来相当大的风险。但在我看来，将这样的时机弃之掉臂将是所有风险中最大的风险。