回顾过去的12个月，我们永远不会忘记网络安全恐慌、数据错误和无数次大规模数据泄露。这些指控包括在未经用户同意的情况下跟踪用户的位置数据，以及在美国高科技硬件上秘密安装微型间谍芯片，这听起来可能很荒谬。很明显，2019年对数据隐私的需求将推动创新和技术升级，当前的热门技术也将像去年的加密货币一样发展。本文对2019年的科技趋势做出一些预测。数据所有权和互联网正在崛起剑桥分析公司的数据丑闻无疑是过去12个月的一个重大失误。数以百万计的被盗数据被用来影响选民在关键政治决策中的行为。马克·扎克伯格全球秘密实验曝光，引发热议。根据调查，5%的英国人在丑闻曝光后退出了他们的Facebook账户。开源社区中的大多数人认为他们已经达到了一个转折点，公众了解到他们的数据已被滥用到骇人听闻的程度。此外，千禧一代正在迅速对该平台失去兴趣，这意味着2019年我们将更接近“成熟的”互联网（有时称为Web3.0）。企业接受用户友好的数据隐私和数据所有权的压力将继续增加。文化期望的转变和通用数据保护条例(GDPR)等数据立法的引入将迫使围墙花园停止运行以前孤立的数据模型，而不透露它们的使用方式。否则，用户将逃离该平台，最终导致多米诺骨牌效应：如果一个倒下，其他人也会倒下。市场上出现了各种替代方案试图打破这种僵局，但目前还没有出现可以与Facebook、Twitter和Google等平台相媲美的替代方案。但随着公众人物继续呼吁改革，预计2019年会看到更多此类尝试。机器学习正在走下坡路继比特币泡沫过山车之后，区块链成为2018年初的流行语。然而，当我们进入2019年时，只有最忠实的粉丝才会捍卫其前所未有的应用程序，以此来解决我们未来可能遇到或可能不会遇到的问题。区块链在新的一年很可能会沿着其成熟度曲线继续呈下降趋势，但我们不能用这个预测来反驳任何其他趋势。机器学习是当今的热门话题，但我觉得大多数人对它的评价都太高了。但不可否认的是，一些公司已经用机器学习做了一些很棒的事情，并将其用于专业领域。对于更广泛、更引人注目的应用，这些问题似乎比我们预期的更难解决。以自动驾驶汽车为例。我们已经承诺了自动驾驶汽车的时代，但我们离完全自动驾驶还有多远？我们什么时候才能看到第一个对路上遇到的一切做出反应的自动驾驶汽车？无论如何，绝对不会在2019年。很明显，使用机器学习的自动驾驶汽车无法在满是人类司机的道路上识别各种社会成分。目光接触和社交暗示对道路安全至关重要，人类很容易做到。但对于机器来说，情况就不同了——无论我们在路标和商店上完成了多少验证码，让它们学会识别微妙的人类交流的任务仍然很困难。除此之外，还有隐私因素。汽车收集了大量关于我们的数据，包括我们去过的地方和时间。但我们不知道数据卖给了谁。虽然它可能是“匿名的”，但位置数据是公司保留给用户的最能识别个人身份的数据类型之一。人们需要对自己的个人数据有更多的控制权。至于自动驾驶汽车的未来，关键在于使用开放标准和开放协议将所有汽车连接到互联网。一旦所有汽车都连接起来，机器就不需要理解人类交流的复杂性。这就是开源方法，这就是我们构建互联网的方式。同样的道理，我们为什么不创建车联网呢？赋予用户控制权过去的一年对于科技行业来说也是多事之秋——随着特斯拉涉及太空和基因生物工程，我们在教育公众数据隐私问题方面取得了长足的进步。Facebook的危机恰好促进了GDPR的引入，并促进了关于数据权利、隐私和所有权的讨论。而在天平的另一端，我们曾经认为即将到来的革命性技术将继续被推迟。自2019年以来，我们对开源解决方案的兴趣从未如此高涨。我不禁猜测，未来创新者会继续应用这项技术，然后从公司手中夺取数据的控制权，还给用户。
