由于人工智能使许多人失业，我们必须建立新的经济，社会和教育体系。
一名机器人在意大利比萨的威尔第剧院指挥了卢卡菲拉莫尼卡Filarmonica di Lucca管弦乐团。正在进行的人工智能革命将改变几乎所有的工作，创造巨大的社会和经济机遇和挑战。有些人认为，智能电脑会将人类赶出就业市场并创造一个新的“无用的阶级”; 另一些人坚持认为，自动化将为所有人创造广泛的新人类就业机会和更大的繁荣。几乎每个人都同意我们应该采取行动来防止最坏情况。自动化革命正在从两个科学潮汐的汇合中浮现出来。计算机科学家正在开发人工智能（AI）算法，可以学习，分析大量数据并以超人的效率识别模式。与此同时，生物学家和社会科学家正在破译人类的情感，欲望和直觉。信息技术和生物技术的合并正在产生能够成功分析我们并与我们沟通的算法，并且这些算法很快就会超过人类医生，司机，士兵和银行家。这些算法最终可能会使数亿人退出就业市场。政府可能会决定故意放慢自动化的速度，减少由此产生的冲击，并留出时间进行重新调整。但是，完全防止自动化和失业可能既不可能也不可取。这意味着放弃AI和机器人技术的巨大潜力。如果自动驾驶车辆比人类驾驶更安全，更便宜，禁止它们只是为了保护出租车和卡车司机的工作会适得其反。一个更明智的策略是创造新的就业机会。特别是，随着日常工作的自动化，新的非常规工作机会将会增加。例如，专注于诊断已知疾病和管理熟悉治疗的一般医生可能会被AI医生所取代。正因为如此，将有更多的钱支付人类专家进行开创性的医学研究，开发新的药物和开拓创新的外科技术。这需要经济创新和法律适应性。最重要的是，它需要一场教育革命。
终身学习
为了利用新的机会，人们将需要彻底的终身再培训。人工智能革命不会是一个单一的事件，之后就业市场和教育系统将陷入新的平衡。相反，它将是一连串更大的破坏。即使在今天，也很少有员工希望在他们的一生中从事同样的工作。到2050年，不仅仅是“为生活而工作”的想法，而且即使是“终身职业”的想法也可能看起来像是过时的。知道如何教学生和大学生将变得越来越困难。预测未来绝非易事。如果你在1000年前住在中国，你会发现很多东西：帝国可能会在50年内崩溃; 契丹人可能会入侵，或者新的瘟疫可能会杀死数百万人。尽管如此，你确实知道大多数人仍然会像农民和编织者一样工作，统治者仍然需要男人在他们的军队中战斗并管理他们的税收，女性在婚后仍然几乎没有地位，预期寿命仍然是40年左右。因此，在1018年，贫穷的中国父母教他们的孩子如何种植大米或编织丝绸，富裕的父母教他们的男孩如何读写，或骑马，他们的女孩是谦虚和听话的家庭主妇。很明显，仍然需要这些技能。相比之下，2018年，我们对就业，性别，经济甚至死亡的未来都没有这样的确定性。人类心理学也可能成为一个关键障碍。变化总是很紧张。我们已经时常面临压力和焦虑。随着就业市场和个人职业的波动性增加，我们可能想知道每个人是否都会有面对持续不断变化所必需的情感耐力。我们可能需要更有效的减压技术，从药物到神经反馈到联想应对。创造新的工作可能比重新培训人员更容易填补他们。由于绝对缺乏工作和缺乏相关的教育和精神灵活性，可能会出现一个巨大无用的阶级。
测试用例
尽可能早地确定新技术的潜在赢家和输家尤为重要。玫瑰色的整体统计数据可以掩盖不同群体之间日益扩大的差距。自动化可能会对40多岁的和20多岁年轻人、男性和女性、受过大学教育和文盲等不同人群产生截然不同的影响。
赢家和输家不是通常的对象。例如，在诊所，自动化可能对医生而言比对护士更具威胁。许多医生几乎仅专注于处理信息：他们吸收医疗数据，分析它们并产生诊断。护士还需要良好的运动和情绪技能，注射疼痛，更换绷带并小心聆听。在我们有一个可靠的护士机器人之前，我们可能会在我们的智能手机上有一位AI家庭医生。探索智力与意识之间的关系对于理解未来计算机与人类之间的经济，专业和道德关系也至关重要。我们看到计算机智能的巨大发展，但计算机意识却是零发展。正如飞机比没有羽毛的鸟飞得更快，因此计算机可以解决问题甚至比人类更好地分析人类情感，而不会产生感情。研究这些差异将有助于我们预测AI能做什么和不能做什么，并决定应该控制什么。在我看来，人工智能已经在一些领域取得了重大进展，为现代自动化对工作环境的影响提供了测试案例。在国际象棋中，自从IBM的Deep Blue计算机抨击Gary Kasparov以来已经有20年了。然而，人类仍在下棋，而“半人马”团队的人类加上人工智能可以超越两者。这似乎最初预示着未来：就业市场可以培养能够利用而不是与人工智能竞争的人。然而，半人马队的力量平衡不断变化。计算机在国际象棋中变得如此擅长，人类逐渐失去价值，很快就会变得无关紧要。其他人工智能团队也可能发生同样的事情。
有一个机器人的一名妇女在2015年意大利老人院。
自动驾驶车辆是另一个重要的测试案例。制造自动驾驶汽车的竞争现在使梅赛德斯 - 奔驰等老牌钢铁巨头与谷歌等新的硅谷巨头竞争。运输利用了AI的核心优势之一：连接性。即使单个计算机驱动的汽车不如一个好的人类驾驶员，计算机驱动的汽车网络仍然可能比目前在道路上占主导地位的易犯混乱的人类驾驶员更加安全和有效。今天，每年约有125万人死于车祸，其中90％以上是由人为错误造成的。当两名人类驾驶员接近同一交叉路口时，他们可能会误传和碰撞。但是计算机驱动的车辆可以交互通信，因此他们可能误传和碰撞的可能性要小得多。类似地，更容易确保自动车辆遵守的规则，如速度限制（更不用说酒后驾驶禁止），甚至那些规则改变。自动驾驶车辆说明了两个重点。首先，在某些领域，用机器人和计算机取代所有人类可能是有意义的，即使个别人类做得更好。其次，当变化进入某些领域时，它可能会突然发生，而不是逐步发生变化。军队是另一个重要的代表，因为军队是很多技术的早期采用者。人类士兵的经济和政治价格非常高，因此在战场上用计算机取代人员已经证明具有吸引力。最先进的军队，现在越来越多地依靠加上精良的和自主的技术，如通过数据的质量筛选的无人驾驶飞机，机器人，智能炸弹、网络攻击。这种转变在维护，远程控制，编程和网络安全方面产生了新的军事工作。美国武装部队需要30人来操作飞越叙利亚的每架“捕食者”或“收割者”无人机，并且分析信息的收获至少需要80多人。仔细研究军事就业市场可能会告诉我们很多关于民用经济未来的潜在发展。
新命令
通过从早期预警信号和测试案例中收集到的见解，学者们应该努力开发新的社会经济模型。旧的不再持有。例如，二十世纪的社会主义认为工人阶级对经济至关重要，社会主义思想家试图教导无产阶级如何将其巨大的经济权力转化为政治影响力。在二十一世纪，如果群众失去经济价值，他们可能不得不与其他的而不是剥削做斗争。一种新模式越来越受到关注和普及：普遍基本收入（UBI）。UBI建议政府应该向富人和大公司征税，为每个人提供满足其基本需求的津贴。这将缓解穷人的失业和经济混乱，并保护富人免受民粹主义的愤怒。它还将使群众自由从事目前可能没有经济价值的更具创造性的工作，或继续深造。2017年1月，芬兰开始了为期两年的实验，每月为2,000名失业公民提供560欧元（657美元），无论他们是否工作。类似的实验正在加拿大安大略省、意大利利沃诺市和几个荷兰城市进行。当然，这样的国家和市政计划可能无法解决最严重的问题。全球化使一个国家的人完全依赖于其他国家的市场，自动化可能会破坏这个全球贸易网络的大部分，给最薄弱的环节带来灾难性的后果。人工智能可能在硅谷和班加罗尔等高科技中心产生巨大财富，同时破坏依赖廉价劳动力的欠发达国家的经济，如洪都拉斯和孟加拉国。美国选民可能会认为亚马逊和谷歌为其美国企业支付的税款应该用于为宾夕法尼亚州的失业煤矿工人或纽约的失业的出租车司机提供津贴。但他们不太可能向洪都拉斯征税。 对于一个岗位经济、社会或政治制度，我们还远没有任何可行的模式，我们也没有太多时间来制定这些模式。在十九世纪，工业革命创造了新的条件和问题，即有的社会、经济和政治模式都无法应对。因此，人类必须发展全新的模式——自由民主国家，共产主义政权和法西斯政权。花了一个多世纪的可怕战争和革命来试验这些，将小麦与谷壳分开并实施最佳解决方案。信息技术和生物技术合并在二十一世纪带来的挑战可以说比蒸汽机，铁路，电力和化石燃料引发的挑战更大。鉴于我们现代文明的巨大破坏力，我们无法承受更多失败的模型，世界大战和血腥的革命。这次我们必须做得更好。
