為什麽萊特兄弟的飛行器能夠創造航空業，而40年代的車載電話只是有錢人的玩具？最關鍵的是，我們怎麽才能預測一項技術是否會帶來產業革命？
A16Z合夥人Ben Evans認為，判斷的關鍵在於這項技術是否解決了核心難題，能否給後來跟進技術的人提供發展藍圖。
而在消費級產品中則存在另一個問題——那些成功突破難關的技術會怎樣改變大眾的生活？Ben Evans認為，關於技術用例預測的爭論總會陷入不可證偽的窘境，轉而把握技術實現的功能而非具體應用或會幫助人們理解它可能的未來。
原文來自Ben Evans’s blog，作者Benedict Evans
有一個關於理論物理學家沃爾夫岡·泡利（Wolfgang Pauli）的故事：一位泡利的朋友給他看了一篇年輕物理學家撰寫的論文，雖然他朋友覺得這篇論文寫得不是很好，但還是想聽聽泡利的意見。對此，泡利憂傷地評論道：“這篇文章連錯都算不上。”
一個理論要想被評價為“錯的”，也必須具有可預測性、可測試性以及可證偽性的特徵。如果這個理論不能被證偽、不能做出一些理論上可以被檢驗和證明是錯誤的預測，那這個理論就不能算是科學的。
我一直很喜歡泡利的這句話，而且這句話與人們談論的新型技術，以及人們對待這種技術——選擇摒棄還是捍衛的方式也息息相關。因為只要有人創造了新技術，就總會有人把它說的一無是處。
隨著我們創造的技術越來越多——隨著“軟體席卷全球”的現象，人們摒棄和捍衛技術的衝動都會變得愈發強烈。然而，這些對話往往遵循一個相當可預測的套路，並很快變得毫無益處：
-那只是一個玩具。
-成功的事情往往是從玩具開始。
-這只是幸存者偏見，那真的只是一個玩具。
-你沒有辦法知道它是不是玩具。
-不能知道，那技術就和彩票一樣了？
辯論雙方的問題都在於他們說的這些話沒有預測價值。毫無疑問，許多最重要的技術發展最初看起來就像玩具一樣，比如：互聯網、手機、筆電電腦、飛機、汽車，甚至冷熱自來水，它一度看起來都像是給富人或年輕人設計的時髦玩具。而機器學習快速發展所依賴的GPU，很大程度上就是從電子遊戲這個玩具中誕生的。
但不可否認的是，有很多看似是玩具的東西到最後什麽也不是。對此，我們如何進行判斷呢？是不是“玩具”偶爾會因為一些不可預知的機遇變成其他東西？我們是不是只能聳聳肩，放棄努力呢？
威廉·戈德曼（William Goldman）曾公開坦言，好萊塢就是“沒有人能懂”的生意。但是這句話聽起來像是放棄了理性和判斷，我們應該努力做到更好。
那麽，當我們說某項新技術是一個玩具有什麽含義呢？在我看來，包含了兩層含義：一、這項新技術是完全不可行的；二、就算這項技術可行，它也是無用的。
一方面，這項技術無法做到它預期要做的事情，因為新技術是不完整的，不實用或太過昂貴。另一方面，即使新技術是可行的，但是沒有人想利用它，或者說，這項技術即便能用也派不上什麽大用場。
上述兩條論斷都能夠有效說明某一技術無力改變現實：產品不會改變，人們的行為不會改變，重要的事情也不會改變。
我們如何才能預測出變化的發生呢？
讓我們從新技術是否可行開始討論。想象一下，如果你在1903年看到萊特兄弟研發的飛行器（Wright Brothers’Flyer），體積小而且十分脆弱，只能載單人飛行幾百米，你會怎麽想？事實上，萊特兄弟研發的飛機是一個理論上的突破，而且很明顯，飛機技術可以在這個基礎上發展，可以載更多的人，飛行更遠的距離。
圖注：萊特兄弟發明的飛行器
僅僅在6年之後，布萊裡奧（Blériot）便駕機飛越了英吉利海峽。飛機的材質也從木材和織物變成了鋁合金，人們製造了更多更大的引擎，還制定了進軍達科他（Dakota）和蘭卡斯特（Lancaster）明確的路線圖。事實上人們確實做到了未來二十年的計劃，從單架飛機到一系列飛機中間有許多工作要做，並且沒有捷徑可走，但需要突破的原理障礙已經沒有了。
圖注：早期飛機
的確有一段時間，活塞式發動機（piston engines）達到了極限，沒有辦法載我們到更遠的地方去了，於是我們需要研發新的技術。我們不能利用活塞式發動機研發波音707，更別說協和式飛機（Concorde）了。
結果證明新興技術是噴氣式飛機，但你在1903年時不會預測到噴氣式飛機的研發（儘管輪船已經使用渦輪發動機了）。噴氣式飛機帶來的動力和效率，創造了大規模的航空運輸，使飛行變得便宜又實用。但1903年的理論突破已足以將我們向前推進幾十年。
而車載電話最早問世於上世紀四十年代末，並在許多國家、許多城市得以應用。但是，這項技術存在兩個基本問題：一是它大到會塞滿汽車後尾箱，又沒有能令它更便攜的產品發展藍圖。二是當時一座城市只能同時有幾十通電話連線，又沒有產品發展藍圖允許幾百萬通電話同時通訊。
圖注：巨大的車載電話
這兩個問題加在一起意味著車載電話價格極其高昂。解決第一個問題使設備小型化，需要發動整個計算機革命（當時還沒有開始）；解決第二個問題需要移動電話本身的理論突破，以及後續圍繞多路複用（時分多址（Time Division Multiple Access，TDMA）和碼分多址（Code Division Multiple Access，CDMA）的理論突破。
與1903年的飛行器不同，1947年的“移動電話”沒有提供任何可供1948年的人進一步改善技術的藍圖。因為當時仍存在一些無法解決的根本性問題，而且再多的迭代也無法將你引入到一個成本只有5美元電話而有50億手機用戶的世界。因此，1947年時，手機還只是個玩具。
30年後，我們才有了必要且足夠的技術突破：我們有了頻譜使用的概念，我們有了可以在矽晶上實現這個概念的計算機產業。
移動電話達到類似萊特兄弟飛機的那個原理性突破的時間，是在二十世紀七十年代而非四十年代。從二十世紀七十年代後，手機的發展史看起來就像是1903年以來的飛機發展歷史。1947年還沒有出現能讓手機不僅僅是玩具的產品發展藍圖，這張藍圖要一直到1977年才出現。
二十世紀四十年代的手機可能只是玩具，但至少人們有感覺，在幾十年後，利用同樣的基本原理——無線電，加上麥克風和揚聲器還有電話號碼，是可以製造出來某種有用的東西的。
但事實也不盡如此。1960年，便攜火箭（rocket packs）（見下圖）看起來就像1903年的萊特飛機一樣不切實際。事實上，就和萊特飛機一樣，噴氣式飛行背包只能攜帶單人飛行幾百米。但兩者根本的區別在於：萊特飛機做到了理論突破，並且後續可以繼續研發，而噴氣式飛行背包做不到這一點，沒有可以供後續開發的基礎。
噴氣式飛行背包只能夠飛行21秒，因為其可以攜帶的燃料有限，並且當時也沒有進行迭代和改進的產品發展圖（後續的改進並不顯著，在60年的時間內隻將飛行時間提升到了30秒）。
圖注：1960年便攜火箭（rocket packs）的實驗
為了獲得更大的續航裡程，你需要更多的燃料，但燃料越多，你的體重也越大，所以又需要更多的燃料，無論多少次迭代都無法解決這個問題——你需要一些非連續的技術創新。噴氣式飛行背包看起來更像1783年的熱氣球，而不是萊特飛機，並且它們也不是技術發展的第一步。
圖注：1783年熱氣球問世
那麽，問題不在於現在某個科技行不行，而在於它是否可行——你是否知道如何改進它。說“今天不行”沒有任何價值，說“是的，但不是所有的東西一次就能行”也沒有任何價值。相反，你要問的是，有沒有產品發展藍圖？你知道下一步該做什麽嗎？
-萊特飛機看起來就像一個玩具，但實際上是飛行技術的突破，因為它有一個清晰的發展路徑，並且大家很容易跟進這個發展路徑，所以，幾乎轉眼之間，飛機就實現了跨越發展。接下來，我們需要的是另外一種突破，研發噴氣式飛機，以便在二十世紀下半葉實現廉價的大規模航空運輸。
-1947年的手機還不能成為大眾市場產品的發展藍圖，但1975年或1980年的手機絕對有了一份這樣的發展藍圖，它讓手機變得便宜且通用。
-火箭背包飛行器仍然是一個玩具，我們從來沒有任何進一步發展火箭背包飛行器的計劃。
在2017年3月時，我在另外一篇文章中表示，當時沒有具體將語音界面發展成一個通用的計算機界面或平台的計劃。現在，機器學習意味著語音識別技術可以準確地將某人講話的聲音轉錄為文本，而自然語言處理技術可以進一步將該文本轉換為結構化查詢語言（SQL）——這個發展是一個突破。
但是，你仍然需要將結構化查詢語言發送到另外一個地方。目前，尚不清楚我們是否有一個具體的計劃去設計這樣一個系統，這個系統能夠為任何人提出的任何問題提供結構化答案查詢，而這種查詢不是僅僅將你引到網絡上的關鍵字搜索。
為了使語音界面對通用計算而不只是對某個垂直市場有用，我認為我們需要通用人工智能達到這個目標。現在看來，最好的情況也要幾十年才能實現這個目標。
我相信沒有人會認為通用人工智能技術是一個玩具——實際上更有可能的是，它會認為我們是一個玩具。但是仍然有許多其他重要的技術並沒有被大規模使用，因為這些技術雖然在技術層面可行，但在實際生活中沒有用處。
即使你可以分析出某項技術是否可行，你能分析出它是否有辦法變成任何人都想要的東西嗎？
首先，提出新的方法來解決現有的問題很常見，尤其是在企業的技術領域。這種方法解決問題的方式和以往不同，人們因此會說“它不起作用”，而當先驅者提出新的解決問題方式時，人們又會說“沒有人會想那麽乾的”。
這就技術代際革命的發生方式：首先，你會嘗試強製新工具去適應舊的工作流程，然後，新工具會創建出新的工作流程。這兩步轉變都很痛苦，而且很有可能被抵製。但是新模型最終要比舊模型好得多。
我常常會在說到這裡時舉隨便某個大公司中副總裁的例子——這位副總裁每月從公司內部系統將數據下載為CSV文件，然後將其導入Excel並製作出圖表，隨後將Excel圖表粘貼到PowerPoint中，然後製作出幻燈片並列出要點，最後通過電子郵件將幻燈片發送給20個人。
如果你告訴這些人，他們可以用Google文檔處理上述工作流程，他們肯定會嘲笑你的這個想法；如果你告訴他們，這些工作可以在iPad上進行操作，他們會笑得從椅子上摔下來。
但是實際上，這種每個月利用幻燈片進行的狀態報告應該在實時更新的SaaS商業智能儀表盤上（譯注：指數據可視化模塊，是向企業展示度量信息和關鍵業務指標（KPI）現狀的數據虛擬化工具）完成；如果有任何非預期的或者特別重大的數據變化，應當會觸發機器學習發出警告；10兆的電子郵件應當變成Slack的一個分組。
嗯，現在你可以再問問他們，想用iPad嗎？
企業級產品的新技術趨向於以新方式解決現有的問題（當然也解決由新技術造成的新問題）。而在消費級產品中，更常見的情況是產品改變了人類的行為和欲望。
你可能真的在以某種不自覺的方式，將你現有的行為替換為另一種方式，比如你用Word替換了打字機，用電子郵件替換了Word。但是當你沿著馬斯洛需要層次向更高層次的需求移動時，這種推理方式可能輕而易舉地將你引入到不可證偽的邏輯謬誤中。
“千禧一代不太在意駕駛問題，因為現在智能手機已經讓他們感受到了自由”，這聽起來確實不錯，但是我不知道人們該如何判斷這種現象是否屬實，更不用說到底怎樣才能預測這種現象的發生了。
這並不是一個可證偽的分析。你所能做的就是提出一種新的人類欲望，而這也僅僅是一個主觀的觀點，而不是人們能針對1903年飛行器發展藍圖做的客觀分析——更困難的是，這一改變的實現涉及到的是人們想法的轉變。
此前，你不認為自己想一邊聽音樂一邊走路，也不認為自己有隨時隨地給任何人打電話的需求。然而為技術進步辯護的觀點實際上就是“虛假意識”——“你認為自己不想要這個，但是你錯了，總有一天，你會意識到自己真實的感受。”但是你現在甚至都不知道這一點的——你再一次落入了不可證偽的陷阱。
解決此問題的一種方法是將技術的基本功能和具體應用區分開來。
愛迪生認為錄音功能會有利於布道，但不會對音樂行業有什麽幫助。人們很難知道該如何運用新事物，甚至是難以預測的。但是，相較於人們可以隨時按需聽到布道內容這一改變而言，聲音錄製以及一對一或一對多的聲音傳輸的實現是更加根本性的轉變。重要的是看到一種功能的價值，而不是對這個功能任何一種特定的應用進行預測。
在愛迪生發明錄音技術這個例子中，我們會犯的錯誤是去爭論人們是否想要布道——這個錯誤是僅僅看到了該技術可能的應用，而不是這個功能本身所具備的價值。布道可能不奏效，但是聲音錄製很重要（儘管在伊朗霍梅尼革命前，利用磁帶布道的確起了很大的作用）。
你可以在以下的視頻中看到有關這種錯誤的最近案例：“移動電話是更好的付費電話，對經常出差的人很有用”。
如果你隻關注針對新技術的應用，而不是這種技術本身的價值，那麽你會認為，手機只會被富裕國家25%左右的人口使用，其他人不會想要一部手機。而實際上，未來數年內地球上99%的成年人都將會擁有一部手機。
未來是無線的——Cellnet公司的廣告錯過了這一點，但Orange公司的廣告則抓住了它，即對功能本身價值的關注。
為什麽你的電話要用電話線綁在一個房間的牆上呢？Cellnet公司猜測的是技術可能的應用，而Orange公司則更加關注這種技術本身的價值突破（譯注：Cellnet和Orange都是英國早期的電信移動商）。
再舉一個例子，在2000年，似乎任何電信投資者都問過同樣一個問題：“3G網絡中最熱門的應用會是什麽？”。事實證明，3G網絡中最熱門的應用就是3G網絡本身。
一項通用技術突破的重要性不在於這項技術能夠支持某一種應用，而在於這項技術能夠支持所有的或者任意一個應用。
對於你是如何使用手機獲取世界上所有的信息並與朋友們共享這些信息的，我一無所知，但是我非常肯定的是，你希望以某種方式做到信息獲取與共享。
因此，技術的用例是主觀的，但是技術的功能性是客觀的。而技術的功能性才是最重要的。
確實，重要的新技術為我們提供了“超能力”。但是這並非是本文所要強調的核心。電力是一種超能力，汽車、飛機和手機也具備超能力。我甚至可以擦一擦手錶，然後讓住在裡面的“小精靈”幫我叫輛車來，然後不久就會有個人在門口等著我了。
我們可以用以前沒有辦法實現的方式去聽，去看或去旅行。然而我們去哪裡和聽什麽都是次要問題。
你不一定可以預測到技術的應用，但是你可以預測到人們喜歡擁有新技術所帶來的超能力。至於想要如何使用這種能力將由你自己決定。
回到文章開頭的物理學家泡利的話，這篇文章的所要檢驗的就是可證偽性和人們的預測能力。
矛盾的是，像“這是一個玩具”，“一切看起來都像玩具”，“沒有人會想要這個東西”和“也沒有人會想要一部電話”這樣的陳述是既可以說是完全正確，但更準確地說它們“說不上是錯的”：你不能將這些陳述用作一種針對任何事物的測試。這些陳述沒有預測能力。
當然了，思考一項技術是否存在發展藍圖，或者這項技術是否會為人類帶來超能力，可能把你引向一個錯誤的結果。但這些問題確實又可以幫助你了解未來發展可能的藍圖。
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