小编

1. 人工智能会导致什么问题1.1. 人工智能是一门通用技能：它的运用仅仅受限于我们的想象1.1.1. 所有的技能都可能产生意想不到的效果，未来几十年乃至几百年内都存在可能性1.2. 所有的技能都可能被滥用1.2.1. 我们的无名氏先人率先用上了火，我们不可能由于他没预见到燃烧化石燃料将导致景象变革而怪罪于他1.2.2. 英国科学家迈克尔·法拉第(Michael Faraday)于1831年发明了电动机，他也没预见到会产生电椅这种刑具1.2.3. 1886年得到汽车专利的卡尔·本茨(Karl Benz)肯定无法预言，他的发明在未来的一个世纪里会造成数百万人的si亡1.2.4. 互联网的发明者温顿·瑟夫(Vint Cerf)可能也没想到胆怯组织会利用他的发明分享恐怖的sha人***1.3. 人工智能将取代我们事情，这值得我们思考人工智能的存在和发展将如何改变人们的事情构造，以及人工智能担当的职能和人类之间存在异化的可能性2. 就业和失落业2.1. 它拥有使人失落业的潜力2.1.1. 电脑不会怠倦、不会宿醉、不会吵架、不会抱怨、不会哀求成立工会2.1.2. 它们不要人为2.1.2.1. 这便是它会让店主愉快、雇员紧张的缘故原由2.2. 人类劳动的大规模自动化至少可以追溯到1760年至1840年之间发生的工业歌命2.2.1. 工业歌命代表商品制造办法的彻底改变，从小规模生产经营(家庭手工业)转向我们本日熟习的大规模工厂生产2.2.2. 工业歌命并不是由单一的技能打破推动的，而是一系列的技能进步，加上独特的历史和地理环境匆匆成2.2.3. 工业歌命首创的工厂形式，使大多数人的事情性子发生了根本性的变革2.2.4. 在工厂从事一项专业化、高度重复性的事情，作为涉及高度自动化生产流水线的一部分2.2.5. 工业歌命前，大多数人直接手事于农业，工业歌命把人们从屯子带到了工厂所在的城镇，把他们的事情地点从田地和农舍搬到了厂房2.3. 卢德派2.3.1. 在19世纪初期，卢德派运动兴起，卢德派是组织疏松的团体，他们反抗工业化，点火和粉碎了工厂的机器2.3.2. 在1812年，英国正文府将毁坏机器定为可判si刑的重罪2.4. 最关键的技能“贡献”该当是微处理器的发展，它让工业里面大量非技能性事情得以全面自动化2.4.1. 微处理器发展是本日打算机技能得以实现的根本，它是一种系统部件，将打算机中心处理器的所有关键部件组合成单一、小型、便宜的单元2.4.2. 微处理器等新技能的发展总体是让经济活动净值增长的2.4.3. 新技能创造了新机遇，创造了更多的企业、更多的做事和更多的财富2.4.4. 微处理器发展的情形：新兴技能创造的就业机会和财富比毁掉的多2.5. 劳动自动化也不是什么新鲜事了，但现在令人担忧的事情，就像以前自动化和机器化夺走了非技能事情一样，人工智能可能会从我们手上夺走技能事情的机会2.6. 三个不会轻易被人工智能取代事情的特点2.6.1. 须要创造性思维的事情被认为是安全的2.6.1.1. 创造性思维职业包括艺术类、媒体类和科学类2.6.2. 须要较强社交能力的事情也是比较安全的2.6.2.1. 那些须要理解和管理人际互动和奇妙人际关系的事情，不会轻易被人工智能取代2.6.3. 涉及灵敏感知和机动手工的事情也很难被自动化2.6.3.1. 人类的手还是比机器手灵巧得多2.6.3.2. 2018年，罗德尼·布鲁克斯预测，恐怕要到20年后才能涌现一只跟人类一样灵巧的机器手2.7. 人工智能所引起的焦虑和争议，大多集中在失落业问题上2.7.1. 如果你的事情只是用程序化的脚本跟客户对话(就像许多呼叫中央接线员的事情)，那么我很抱歉，人工智能会很快让你变成无用阶层2.7.2. 如果你的事情只是在一个受限定的、舆图清晰的城市地区进行日常驾驶，那么很抱歉，人工智能注定会取代你2.8. 对付我们大多数人来说，新技能紧张改变的是我们的事情性子2.8.1. 拖沓机的发明没有取代农夫，只是让他们成为效率更高的农夫2.8.2. 笔墨处理机的发明也没有取代秘书，只是让他们成为效率更高的秘书而已2.8.3. 我们可以通过软件智能体来简化事情，提升效率，这样我们可以从无穷无尽的文书表格事情中解脱出来3. 乌托邦主义者3.1. 乌托邦主义者相信人工智能终极会将全人类从呆板乏味的事情中解脱出来3.2. 在未来，所有事情(或者说，至少所有肮脏、危险、无聊或其他不受欢迎的事情)都将由机器完成3.3. 短期内实现并不合理3.3.1. 人工智能所产生的经济效益必须是巨大的，才能使全民基本收入得以实现，因此就须要远远超过以往的技能创新来支撑弘大的项目，而没有任何迹象表明目前的人工智能发展会带来如此规模的经济效益3.3.2. 要想实行全民基本收入操持，将须要前所未有的强烈政治意愿：可能会在社会环境极其紧张的情形下才能迫使正文府接管这样的行动方针4. 算法异化4.1. 马克思的异化理论关注的是工人与事情和社会的关系，以及成本主义制度是如何影响这种关系的4.1.1. 工业歌命涌现了工厂系统，工人们在工厂中从事重复性的、无聊的、终极毫无造诣感的事情，以换取微薄的收入4.2. 在未来，我们的老板可能只是一段算法4.3. 零工经济4.3.1. 长期雇佣关系已经越来越少见，取而代之的是短期事情、计件事情和临时事情4.4. 人们日常事情所做的每一件事，乃至在键盘上按键的次数，发送电子邮件的习气语气，都可以被电脑程序记录和监控4.5. 亚马逊的工人4.5.1. 你就像个机器一样，不过是人形的，如果你乐意的话，可以管这叫作人类自动化。
4.6. 人类的劳动被系统地简化为那些不能被机器或软件自动化的任务，工人被细致地监控和监督着，没有创造力、没有创新性、没有个性，乃至没有思考的空间4.7. 从工业歌命期间就存在的趋势，人工智能只是扩展了它的维度4.8. 技能是中立的5. 人权5.1. 人们对人工智能的利用的更大担忧，是它影响了最基本的人权5.2. 拥有一个人工智能系统做老板已经很让人头疼了，它见告你什么时候可以安歇，什么时候该当事情，给你设定目标，并对你的事情状况随时监控和批评5.3. 危害评估风险工具Harm Assessment Risk Tool， HART5.3.1. 旨在帮助警察决定该当开释还是拘留涉案嫌犯的人工智能系统5.3.2. HART是机器学习的经典运用，它的演习库包括2008至2013年得到的所有拘捕数据(约104 000起拘捕事宜)，并用2013年的整年拘捕数据进行测试(测试用的数据未纳入演习库5.3.3. 紧张问题在于HART只关心独立案件的一系列特色，它不会像一个有履历的监管职员那样，会综合考虑嫌犯背景和案件流程，以是它的主要决定是基于相称狭窄的数据根本做出的5.3.3.1. 决策缺少透明度也是一个令人担忧的问题(这是机器学习的经典问题，人工智能程序无法给出决策的阐明)5.3.4. 培训所利用的数据特色可能存在偏差，也有人提出这一点(尤其是将嫌疑人的住址作为特色之一，这更令人担忧，该系统的决策可能涉嫌歧视底层区域的人)5.3.5. HART是由履历丰富的研究团队开拓的，他们该当全面严密地考虑过这款软件可能面临的各种问题5.3.5.1. 并不是所有开拓者都有如此丰富的履历，或者会如此深入思考5.3.5.2. 令人担忧的是，代替人类做决策的系统，是否在开拓环节考虑得足够谨慎和全面5.4. HART这样的系统侵蚀了人类判断的地位5.4.1. 对一个人做出重大影响的决策者是人类，比起别的东西，更让人觉得清闲5.4.2. 这些工具只能用于为人类决策者供应支持，而不能取代人类进行决策5.5. 让人工智能系统识别一下人脸就可以创造潜在的犯罪行为5.5.1. 系统演习利用的是警方拍摄的罪犯面部照片，而这些照片每每都不会面带微笑