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機器創意

今天，機器可以執行某些認知任務，但它能完成我們希望它完成的繁瑣的任務嗎？未來，需要更高技能和教育的工作也很可能會被替代。隨著機器越來越靈活，他們所能完成的任務也會越來越復雜。在現實生活中，人工智能已經用于創造性工作上了。例如谷歌的NSynth Super 使用機器學習來幫助藝術家創造新的聲音；IBM的廚師沃森為廚師提供新的想法。由于它了解了不同的烹飪學校和食品化學，因此，其有能力創造和進行不同的創意組合。

時尚行業也面臨著日益嚴格的客戶群。印度時裝公司Myntra長期使用AI系統進行時尚設計。它瀏覽社交媒體平臺（如Instagram和Pinterest），以識別衣服的視覺屬性（如顏色，圖案，裁剪和材質），并提供時尚設計的建議。

新的科技精英

隨著個人在操作AI系統方面變得更加熟練，他們將獲得競爭優勢。他們提高生產力也就意味著他們可能會有更高的需求。他們的薪水將相應增加，一個新的科技精英可能會出現。

隨著人工智能推動勞動力市場的數字化，似乎中等技能的中產階級工人再次受到社會變革的打擊。自20世紀80年代后期以來，文員，行政，銷售，藍領制作，工藝和操作等職業一直在下降。AI革命表明，主要受益者將是高技能而不是低技能工人，這可能導致會收入差異。

鑒于人工智能影響許多職業，幫助建立社會和公司的終身學習體系非常重要。人們需要通過培訓使其工作方式變得更加靈活和適應性強。

影響更多的人

與工業革命相比，一個主要的差異是社會中斷的總體風險。工匠并不直接與今天的中產階級相媲美，而中產階級是由收入而不是專業來定義的。到目前為止，研究表明，技術創造的就業機會比它已經摧毀的要多。然而，重要的問題是數字化以及基于人工智能的自動化是否能夠在大型中產階級的工作受到影響時，能夠創造更多的工作。

沃爾瑪是2012年擁有第五大市值的公司，擁有220萬名員工。但到2017年，亞馬遜的市值是排名前五位的。雖然亞馬遜的員工數量在過去幾年大幅增加，但2017年其員工僅為566，000人。作為一家在線零售商，數字化是亞馬遜的DNA。

然而，如果人們開始將數字化與失業相提并論，這可能會增加對這些公司的產品和服務的抵制。從長遠來看，采取更加平衡的方法可能會更有利。

接下來發生什么？

通過比較工業革命與目前人工智能驅動的數字革命，我們看到使用機器的操作人員在兩個時代都處于社會變革的中心。至于革命之間的關鍵差異，它們與機器本身的性質有關。這次機器更靈活，可以隨著時間進行學習。

因此，當我們對未來進行推測時，我們就默默地猜測哪些機器能夠勝任人類的工作。 我們還可以推測人工智能專家所稱之為“智能爆炸”的時代，即AI系統基本上已經變得有感知力了。通過組建具有快速發反映的人工智能團隊，他們可以在生產力和創新方面實現前所未有的飛躍。

在這些情況下，確保人工智能被負責任地使用不僅是重要的，而且可能是有利的。另外，對員工負責并促進終身學習的公司將成為有吸引力的雇主。但由于互補性的投資和創新，新技術對生產力的影響往往被推遲。然而可以想象的是，當企業開始適應人工智能技術時，全球生產力增長將會增加。這也將為發展中國家在經濟發展中跨越其他國家創造極好的機會。如果這種經濟增長得到負責任的處理，就有可能提高每個人的生活水平。這也是工業革命的長期影響。