斯坦福百年研究AI如何在医疗健康、家庭服务领域大显身手

　　5.低资源社区

人工智能存在许多机会去改善生活于一个典型北美城市的低资源社区中的人民生活状况——事实上在某些情况下已经有所改变。了解这些人工智能的直接贡献也可能会激发对于发展中国家最为贫穷的地区的潜在贡献。在人工智能的数据收集过程中并没有对这个人群的显著关注，而且传统上人工智能资助者在缺乏商业应用的研究中表现得投资乏力。

　　有了有针对性的激励和资金优先次序，人工智能技术可以帮助解决低资源社区的需求。萌芽中的努力是有希望的。人工智能可能会有有助于对抗失业和其他社会问题带来的恐惧，它或许会提供缓解措施和解决方案，特别是通过受影响的社区以与其建立信任的方式来实现。

　　6.公共安全与防护

　　城市已经为公共安全和防护部署人工智能技术了。到2030年, 典型的北美城市将在很大程度上依赖它们。这些措施包括可以检测到指向一个潜在犯罪的异常现象的监控摄像机、无人机和预测警务应用。与大多数问题一样，好处与风险并存。

　　获得公众信任是至关重要的。虽然会存在一些合理的担心，即与人工智能合作的警务可能会在某些情况下变得霸道或是无处不在，而相反的情况也是可能的。人工智能可能使警务变得更有针对性并只在需要时被使用。而且假设经过仔细的部署，人工智能也可能有助于消除一些人类决策中固有的偏见。

　　对于人工智能分析学更成功的一个应用是检测白领犯罪，比如信用卡诈骗罪。网络安全(包括垃圾邮件)是一个被广泛关注的问题，而机器学习也对其有所影响。

　　人工智能工具也可能被证明有助于警察管理犯罪现场或是搜索和救援活动，它可以帮助指挥官排列任务的优先次序以及分配资源，尽管这些工具还没有为这些活动的自动化做好准备。在一般的机器学习尤其是在转换学习中的改进——在新情境中基于与过去情况的相似性而加快学习——可能有利于这样的系统。

　　7.就业与劳资

　　尽管人工智能很有可能会对典型北美城市的就业和工作场所产生深远的影响，但对当前的影响我们目前还难以作出评估——是积极的还是消极的。在过去十五年，由于经济衰退和日益的全球化，尤其是中国参与到了世界经济中，就业状况已经发生了改变，非人工智能的数字技术也发生了很大的变化。自1990年代以来，美国经历了生产率和GDP的连续增长，但平均收入却停滞不前，就业人口比率也已经下降。

　　有一些数字技术有重大影响(好的影响或坏的影响)的行业的显著案例，而在一些其它的行业，自动化将很有可能能在不久的将来发生重大的改变。许多这些改变已经得到了“例行的”数字技术的推动，其中包括企业资源规划、网络化、信息处理和搜索。理解这些改变应该能为人工智能影响未来劳动力需求的方式(包括技能需求的改变)提供见解。

　　到目前为止，数字技术已经给中等技能的工作(比如旅行代理)带来了更大的影响，而不是非常低技能或非常高技能的工作。另一方面，数字系统所能完成的任务的范围正随着人工智能的演进而提升，这很可能会逐渐增大所谓的“例行任务”的范围。人工智能也正向高端的领域蔓延，包括一些机器之前无法执行的专业服务。

　　为了获得成功，人工智能创新将需要克服可以理解的人们对被边缘化的恐惧。在短期内，人工智能很有可能会取代任务，而非工作，同时还将会创造新类型的工作。但新类型的工作比将可能失去的已有工作更难以想象。就业领域的变化通常是渐进的，不会出现剧烈的过渡。

　　随着人工智能进入工作场所，这很有可能是一个持续的趋势。影响的范围也将扩大，从少量的替代或增强到完全的替代。比如说，尽管大部分律师的工作还没被自动化，但人工智能在法律信息提取和主题建模方面的应用已经自动化了一部分第一年工作的律师新人的工作。在不远的将来，包括放射科医生到卡车司机到园丁等许多类型的工作都可能会受到影响。

　　人工智能也可能会影响工作场所的大小和位置。许多组织和机构很庞大的原因是他们所执行的功能只能通过增加人力来扩大规模，要么是“横向”扩展地理区域，要么是“纵向”增多管理层级。随着人工智能对许多功能的接管，扩展不再意味着会带来大型的组织。

　　许多人已经指出一些知名的互联网公司只有很少数量的员工，但其它公司并不是这样。人类企业可能存在一个自然的规模大小，在这样的企业中，CEO 能够认识公司里的每一个人。通过将创造有效地外包给人工智能驱动的劳动力市场，企业会倾向于自然的大小。

　　人工智能也将创造工作，特别是在某些行业中，通过使某些特定任务更重要，以及通过产生新的交互模型创造新类型的工作。复杂的信息系统可被用于创造新的市场，这往往会带来降低门槛和增加参与的影响——从应用商店到AirBnB再到taskrabbit。人工智能界有一个活跃的研究社区在研究创造新市场和使已有市场更高效地运作的进一步的方式。

　　尽管工作本身有内在的价值，但大部分人工作是为了购买他们看重的商品和服务。因为人工智能系统可以执行之前需要人力的工作，因此它们可以导致许多商品和服务的成本下降，实实在在地让每个人都更富有。当正如当前的政治辩论中所给出的例子一样，失业对人们的影响比对散布的经济效益的影响更显著——尤其是那些直接受其影响的人;而不幸的是，人工智能常常被视作是工作的威胁，而不是生活水平的提升。

　　人们甚至在某些方面存在恐惧——害怕人工智能会在短短一代人的时间内迅速取代所有的人类工作，包括那些需要认知和涉及到判断的工作。这种突变是不太可能发生的，但人工智能会逐渐侵入几乎所有就业领域，这需要在计算机可以接管的工作上替换掉人力。

　　人工智能对认知型人类工作的经济影响将类似于自动化和机器人在制造业工作上对人类的影响。许多中年工人失去了工厂里的高薪工作以及伴随这个工作的家庭和社会中的社会经济地位。长期来看，一个对劳动力的更大影响是失去高薪的“认知型”工作。

　　随着劳动力在生产部门的重要性的下降(与拥有知识资本相比)，大多数市民可能会发现他们的工作的价值不足以为一种社会可以接受的生活标准买单。这些变化将需要政治上的，而非单纯经济上的响应——需要考虑应该配置怎样的社会安全网来保护人们免受经济的大规模结构性转变的影响。如果缺少了缓解政策，这些转变的一小群受益者将成为社会的上层。

　　短期来看，教育、再训练和发明新的商品和服务可以减轻这些影响。更长期来看，目前的社会安全网可能需要进化成更好的服务于每个人的社会服务，例如医疗和教育或有保障的基本收入。事实上，瑞士和芬兰等国家已经在积极地考虑这些措施了。

　　人工智能可能会被认为是一种财富创造的完全不同的机制，每个人都应该从全世界人工智能所生产的财富中分得一部分。对于人工智能技术所创造的经济成果的分配方式，相信不久之后就会开始出现社会争议了。因为传统社会中由孩子支持他们年老的父母，也许我们的人工智能「孩子」也应该支持我们——它们的智能的“父母”。