由于人工智能使許多人失業，我們必須建立新的經濟，社會和教育體系。

去年9月，一名機器人在意大利比薩的威爾第劇院指揮了盧卡菲拉莫尼卡Filarmonica di Lucca管弦樂團。

正在進行的人工智能革命將改變幾乎所有的工作，創造巨大的社會和經濟機遇和挑戰。有些人認為，智能電腦會將人類趕出就業市場并創造一個新的“無用的階級”; 另一些人堅持認為，自動化將為所有人創造廣泛的新人類就業機會和更大的繁榮。幾乎每個人都同意我們應該采取行動來防止最壞情況。

自動化革命正在從兩個科學潮汐的匯合中浮現出來。計算機科學家正在開發人工智能（AI）算法，可以學習，分析大量數據并以超人的效率識別模式。與此同時，生物學家和社會科學家正在破譯人類的情感，欲望和直覺。信息技術和生物技術的合并正在產生能夠成功分析我們并與我們溝通的算法，并且這些算法很快就會超過人類醫生，司機，士兵和銀行家。這些算法最終可能會使數億人退出就業市場。

政府可能會決定故意放慢自動化的速度，減少由此產生的沖擊，并留出時間進行重新調整。但是，完全防止自動化和失業可能既不可能也不可取。這意味著放棄AI和機器人技術的巨大潛力。如果自動駕駛車輛比人類駕駛更安全，更便宜，禁止它們只是為了保護出租車和卡車司機的工作會適得其反。

一個更明智的策略是創造新的就業機會。特別是，隨著日常工作的自動化，新的非常規工作機會將會增加。例如，專注于診斷已知疾病和管理熟悉治療的一般醫生可能會被AI醫生所取代。正因為如此，將有更多的錢支付人類專家進行開創性的醫學研究，開發新的藥物和開拓創新的外科技術。

這需要經濟創新和法律適應性。最重要的是，它需要一場教育革命。

終身學習

為了利用新的機會，人們將需要徹底的終身再培訓。人工智能革命不會是一個單一的事件，之后就業市場和教育系統將陷入新的平衡。相反，它將是一連串更大的破壞。即使在今天，也很少有員工希望在他們的一生中從事同樣的工作。到2050年，不僅僅是“為生活而工作”的想法，而且即使是“終身職業”的想法也可能看起來像是過時的。知道如何教學生和大學生將變得越來越困難。

預測未來絕非易事。如果你在1000年前住在中國，你會發現很多東西：帝國可能會在50年內崩潰;契丹人可能會入侵，或者新的瘟疫可能會殺死數百萬人。盡管如此，你確實知道大多數人仍然會像農民和編織者一樣工作，統治者仍然需要男人在他們的軍隊中戰斗并管理他們的稅收，女性在婚后仍然幾乎沒有地位，預期壽命仍然是40年左右。

因此，在1018年，貧窮的中國父母教他們的孩子如何種植大米或編織絲綢，富裕的父母教他們的男孩如何讀寫，或騎馬，他們的女孩是謙虛和聽話的家庭主婦。很明顯，仍然需要這些技能。相比之下，2018年，我們對就業，性別，經濟甚至死亡的未來都沒有這樣的確定性。

人類心理學也可能成為一個關鍵障礙。變化總是很緊張。我們已經時常面臨壓力和焦慮。隨著就業市場和個人職業的波動性增加，我們可能想知道每個人是否都會有面對持續不斷變化所必需的情感耐力。我們可能需要更有效的減壓技術，從藥物到神經反饋到聯想應對。

創造新的工作可能比重新培訓人員更容易填補他們。由于絕對缺乏工作和缺乏相關的教育和精神靈活性，可能會出現一個巨大無用的階級。

測試用例

盡可能早地確定新技術的潛在贏家和輸家尤為重要。玫瑰色的整體統計數據可以掩蓋不同群體之間日益擴大的差距。自動化可能會對40多歲的和20多歲年輕人、男性和女性、受過大學教育和文盲等不同人群產生截然不同的影響。

贏家和輸家不是通常的對象。例如，在診所，自動化可能對醫生而言比對護士更具威脅。許多醫生幾乎僅專注于處理信息：他們吸收醫療數據，分析它們并產生診斷。護士還需要良好的運動和情緒技能，注射疼痛，更換繃帶并小心聆聽。在我們有一個可靠的護士機器人之前，我們可能會在我們的智能手機上有一位AI家庭醫生。

探索智力與意識之間的關系對于理解未來計算機與人類之間的經濟，專業和道德關系也至關重要。我們看到計算機智能的巨大發展，但計算機意識卻是零發展。正如飛機比沒有羽毛的鳥飛得更快，因此計算機可以解決問題甚至比人類更好地分析人類情感，而不會產生感情。研究這些差異將有助于我們預測AI能做什么和不能做什么，并決定應該控制什么。

在我看來，人工智能已經在一些領域取得了重大進展，為現代自動化對工作環境的影響提供了測試案例。

在國際象棋中，自從IBM的Deep Blue計算機抨擊Gary Kasparov以來已經有20年了。然而，人類仍在下棋，而“半人馬”團隊的人類加上人工智能可以超越兩者。這似乎最初預示著未來：就業市場可以培養能夠利用而不是與人工智能競爭的人。然而，半人馬隊的力量平衡不斷變化。計算機在國際象棋中變得如此擅長，人類逐漸失去價值，很快就會變得無關緊要。其他人工智能團隊也可能發生同樣的事情。

有一個機器人的一名婦女在2015年意大利老人院。

自動駕駛車輛是另一個重要的測試案例。制造自動駕駛汽車的競爭現在使梅賽德斯 - 奔馳等老牌鋼鐵巨頭與谷歌等新的硅谷巨頭競爭。運輸利用了AI的核心優勢之一：連接性。即使單個計算機驅動的汽車不如一個好的人類駕駛員，計算機驅動的汽車網絡仍然可能比目前在道路上占主導地位的易犯混亂的人類駕駛員更加安全和有效。

今天，每年約有125萬人死于車禍，其中90％以上是由人為錯誤造成的。當兩名人類駕駛員接近同一交叉路口時，他們可能會誤傳和碰撞。但是計算機驅動的車輛可以交互通信，因此他們可能誤傳和碰撞的可能性要小得多。類似地，更容易確保自動車輛遵守的規則，如速度限制（更不用說酒后駕駛禁止），甚至那些規則改變。

自動駕駛車輛說明了兩個重點。首先，在某些領域，用機器人和計算機取代所有人類可能是有意義的，即使個別人類做得更好。其次，當變化進入某些領域時，它可能會突然發生，而不是逐步發生變化。

軍隊是另一個重要的代表，因為軍隊是很多技術的早期采用者。人類士兵的經濟和政治價格非常高，因此在戰場上用計算機取代人員已經證明具有吸引力。最先進的軍隊，現在越來越多地依靠加上精良的和自主的技術，如通過數據的質量篩選的無人駕駛飛機，機器人，智能炸彈、網絡攻擊。

這種轉變在維護，遠程控制，編程和網絡安全方面產生了新的軍事工作。美國武裝部隊需要30人來操作飛越敘利亞的每架“捕食者”或“收割者”無人機，并且分析信息的收獲至少需要80多人。仔細研究軍事就業市場可能會告訴我們很多關于民用經濟未來的潛在發展。

新命令

通過從早期預警信號和測試案例中收集到的見解，學者們應該努力開發新的社會經濟模型。舊的不再持有。例如，二十世紀的社會主義認為工人階級對經濟至關重要，社會主義思想家試圖教導無產階級如何將其巨大的經濟權力轉化為政治影響力。在二十一世紀，如果群眾失去經濟價值，他們可能不得不與其他的而不是剝削做斗爭。

一種新模式越來越受到關注和普及：普遍基本收入（UBI）。UBI建議政府應該向富人和大公司征稅，為每個人提供滿足其基本需求的津貼。這將緩解窮人的失業和經濟混亂，并保護富人免受民粹主義的憤怒。它還將使群眾自由從事目前可能沒有經濟價值的更具創造性的工作，或繼續深造。

2017年1月，芬蘭開始了為期兩年的實驗，每月為2,000名失業公民提供560歐元（657美元），無論他們是否工作。類似的實驗正在加拿大安大略省、意大利利沃諾市和幾個荷蘭城市進行。

當然，這樣的國家和市政計劃可能無法解決最嚴重的問題。全球化使一個國家的人完全依賴于其他國家的市場，自動化可能會破壞這個全球貿易網絡的大部分，給最薄弱的環節帶來災難性的后果。人工智能可能在硅谷和班加羅爾等高科技中心產生巨大財富，同時破壞依賴廉價勞動力的欠發達國家的經濟，如洪都拉斯和孟加拉國。

美國選民可能會認為亞馬遜和谷歌為其美國企業支付的稅款應該用于為賓夕法尼亞州的失業煤礦工人或紐約的失業的出租車司機提供津貼。但他們不太可能向洪都拉斯征稅。對于一個崗位經濟、社會或政治制度，我們還遠沒有任何可行的模式，我們也沒有太多時間來制定這些模式。

在十九世紀，工業革命創造了新的條件和問題，即有的社會、經濟和政治模式都無法應對。因此，人類必須發展全新的模式——自由民主國家，共產主義政權和法西斯政權。花了一個多世紀的可怕戰爭和革命來試驗這些，將小麥與谷殼分開并實施最佳解決方案。

信息技術和生物技術合并在二十一世紀帶來的挑戰可以說比蒸汽機，鐵路，電力和化石燃料引發的挑戰更大。鑒于我們現代文明的巨大破壞力，我們無法承受更多失敗的模型，世界大戰和血腥的革命。這次我們必須做得更好。