Gedenkspel | Maatskappye sonder kliënte: 'n ontleding van die toekoms van handel in 'n AI-beheerde wêreld

Die ontstaan ​​van 'n klantlose handelslandskap

Hierdie denkwedstryd ontwerp 'n toekoms waarin ondernemings nie meer afhanklik is van tradisionele klanteverhoudinge nie. Gevorderde kunsmatige intelligensie (AI) en omvattende outomatisering stel presiese voorspelling en vervulling van behoeftes moontlik, wat gevestigde handelspraktyke soos bemarking en verkope waarneem. Hierdie inleidende afdeling definieer die kernuitgawe van hierdie scenario, ondersoek die tegnologiese vereistes en verlig die gevolge vir tradisionele kommersiële aktiwiteite.

Geskik vir:

• Die verkoopsparadox-vergeet die verkoopstrechter: die klantreis is dood, behalwe AI, Automation en CRM!

Definisie van die uitgangspunt: AI, outomatisering en perfekte vraagvoorspelling

Die sentrale hipotese van hierdie gedagte -eksperiment is 'n ekonomie waarin ondernemings geheel en al op outomatisering, kunsmatige intelligensie en data -beheerde prosesse staatmaak. In so 'n stelsel sou dit moontlik wees om die behoefte van individue en die samelewing as geheel byna perfek te voorspel en produkte of dienste dienooreenkomstig aan te pas, sonder dat die direkte menslike interaksie of 'n eksplisiete vraag wat deur die kliënt begin word, nodig het. Dit vorm die basis vir die volgende oorwegings aan die verre transformasies van handel en die samelewing.

Die huidige ontwikkelings op die gebied van AI in die kleinhandel word reeds in hierdie rigting aangedui, selfs al is die perfeksie van die voorspelling en die volledige gebrek aan klante -interaksie steeds toekomstige musiek. KI is reeds besig om die manier waarop kleinhandelaars die behoeftes van kliënte voorspel deur historiese verkoopsdata, marktendense en eksterne faktore soos weer of openbare vakansiedae te ontleed. AI -stelsels speel 'n toenemend belangrike rol in die presiese voorspelling van klante -gedrag en die optimalisering van operasionele prosesse. Die basis hiervoor is die simbiose van Big Data en AI: Algoritmes het groot hoeveelhede data nodig om patrone te herken en betroubare voorspellings te maak - hoe groter en hoë gehalte die data -rekord, hoe meer presies die voorspellings.

Hierdie uitgangspunt impliseer 'n fundamentele verandering van 'n reaktiewe na 'n proaktiewe ekonomie. Die meeste van die huidige stelsels reageer op klante -besluite wat deur bemarking beïnvloed word en deur verkoopsaktiwiteite voltooi word. Die scenario wat hier uiteengesit word, is daarenteen gebaseer op die feit dat behoeftes voorspel word en produkte of dienste aangepas word om aan hierdie verwagte behoeftes te voldoen sonder dat tradisionele kliënte nodig is. Ekonomiese aktiwiteit sal nie meer deur eksplisiete aankoopbesluite beheer word nie, maar deur voorspellende intelligensie.

Die konsep van 'perfekte voorspelling' is om krities beskou te word. Terwyl AI-stelsels voortdurend beter is in hul voorspelde vermoë, is die geweldige kompleksiteit van menslike behoeftes in spesifieke latente, nuutgeskepte of irrasionele behoeftes 'n belangrike uitdaging. Menslike behoeftes is nie altyd rasioneel of in datapatrone van die verlede nie. Daarom moet die spektrum van 'n aansienlik verbeterde tot 'n werklike perfekte voorspelling en die onderskeie implikasies van moontlike leemtes in hierdie volmaaktheid in hierdie perfeksie ondersoek word.

Tegnologiese fondamente: die vereiste AI en data -infrastruktuur

Die implementering van 'n klantlose handelslandskap gebaseer op die perfekte vereiste voorspelling vereis 'n hoogs ontwikkelde en alomteenwoordige tegnologiese infrastruktuur. Dit bevat nie net gevorderde AI -modelle nie, maar ook stelsels vir uitgebreide data -verkryging, massiewe verwerkingskapasiteit en gesofistikeerde outomatiseringstegnologieë vir produksie en verspreiding.

Die kwaliteit, aktualiteit en konsekwentheid van die data is van uitstekende belang, want “data is die brandstof van die AI”. Maatskappye sal tegnologiese besmette terreine moet oorkom en toesien dat hul data -infrastruktuur tot die vereistes gegroei het. Dit sluit noukeurige data -bestuur, gereelde oudits en effektiewe meganismes vir data -aanpassing in, aangesien die kwaliteit van die AI -resultate direk afhang van die kwaliteit van die invoerdata. Die integrasie van data van die Internet of Things (IoT) met AI maak dit moontlik om intydse ontleding en gebruik van inligting van netwerktoestelle, wat noodsaaklik is vir 'n dinamiese vereiste -voorspelling, moontlik te maak.

Die verskaffingskettings sal getransformeer word deur AI-gebaseerde stelsels wat outonome beheer, intydse aanpassings en voorspellende analise moontlik maak. Visies wissel tot AI-beheerde prosesse en masjiene wat outonoom werk en 'byna perfekte akkuraatheid en doeltreffendheid' bereik. Dit verg nie net intelligente algoritmes nie, maar ook 'n fisiese infrastruktuur wat sulke outomatisering ondersteun, van produksie tot logistiek. Wolkrekenaarplatforms en tegnologieë soos MapReduce is voorbeelde van instrumente wat die nodige groot hoeveelhede data in staat stel om verwerk te word.

Die vestiging van so 'n infrastruktuur sou verre gevolge hê. Die behoefte om omvattende gegewens vir 'perfekte' voorspellings te versamel, impliseer 'n byna totale opname en ontleding van inligting oor individue en hul omgewing. Dit kan gedragsdata, biometriese inligting, omgewingsdata en kontekstuele besonderhede insluit. So 'n data -insameling en -analise sou gelykstaande wees aan alomteenwoordige toesig en fundamentele vrae rakende privaatheid en etiek geopper.

Daarbenewens sal die konstruksie en bedryf van hierdie wêreldwye infrastruktuur groot beleggings en internasionale koördinasie verg. Beheer oor hierdie data en AI -vermoëns kan lei tot nuwe geopolitieke kragtoestande. Nasies of entiteite wat hierdie infrastruktuur oorheers, sou ook 'n geweldige ekonomiese en potensieel sosiale mag hê, wat die bestaande besprekings oor AI en wêrelddinamika sou verhoog.

Die verouderde van tradisionele bemarking en verkope

In 'n wêreld waarin behoeftes perfek voorspel word en produkte of dienste outomaties aangepas en gelewer word, verloor tradisionele bemarkings- en verkoopsfunksies hul reg om te bestaan. Die behoefte om vraag te genereer, handelsmerkbewustheid op te bou, kliënte te oortuig of om transaksies te vergemaklik, is nie van toepassing as die behoefte vooraf bekend is nie en die vervulling naatloos is. Die eksplisiete verklaring van die gebruikersversoek - “Nie meer bemarkingstrategieë, geen advertensies, geen aanbiedinge, geen verkoopsaksies nie” - onderstreep hierdie fundamentele verandering.

Die outomatiese strategieë vir die verkryging van kliënte gebaseer op advertensies, landingbladsye en loodgenerasie sou oorbodig wees in so 'n scenario. Selfs huidige AI-gebaseerde sakemodelle wat dikwels steeds verkoopskanale gebruik of daarop gemik is om die klante-ervaring te verbeter, en die ontwikkeling van nuwe teikengroepe is in teenstelling met 'n toekoms waarin sulke aktiwiteite nie meer nodig is nie.

Die verdwyning van bemarking en verkope sal 'n groot impak op die arbeidsmark en die vereiste vaardighede hê. Hele bedrywe en professionele persone wat deesdae in hierdie gebiede werk, raak verouderd. Dit sou 'n diepgaande bespreking oor die aanpassing van die werkers en die sosiale gevolge van sulke uitgebreide werkverliese verg.

Die aard van “handelsmerke” en “produkdifferensiasie” sou ook fundamenteel verander. As die bevrediging van behoeftes perfek by die individu aangepas is, verloor die oortuigende en identiteitsskeppende aspekte van handelsmerke belang. Suiwer nuttig kan hul plek inneem, of nuwe, nie-kommersiële vornous-merkers kan ontwikkel. Die emosionele gehegtheid aan handelsmerke en die sein van kwaliteit of status deur handelsname sou skaars relevant wees in 'n stelsel van perfekte, geïndividualiseerde behoeftes. Produkte kan hoofsaaklik geëvalueer word volgens hul funksionele vermoë om aan die voorspelde behoefte te voldoen.

Geskik vir:

• Zero-klik soektog, waarin gebruikers hul inligting direk kan vind sonder om op 'n webwerf-bemarkingsuitdaging te klik

Ekonomiese paradigmas in 'n wêreld sonder klante -beheerde vraag

Die uitskakeling van klante -beheerde vraag as die primêre enjin van ekonomiese aktiwiteit bevraagteken die basiese beginsels van kapitalisme. As markbesluite en prysseine nie meer direkte produksie en toewysing is nie, moet alternatiewe ekonomiese modelle oorweeg word. Hierdie afdeling ondersoek verskillende teoretiese benaderings wat in so 'n toekoms belangriker kan word, van na-kortage-modelle tot die groei na die groeiende ekonomie tot versnellingsvisie en gesosialiseerde produksvorme.

Beyond Capitalism: Exploration of post-scarcity en hulpbrongebaseerde modelle

Die konsep van 'n ekonomie wat nie meer hoofsaaklik deur skaarsheid gevorm word nie, bied 'n radikale teen -opstel aan kapitalisme. In 'n ekonomie wat na die verkorte is, kan die meeste goedere deur gevorderde outomatisering in groot oorvloed en met 'n minimale werkslading van die mens geproduseer word, sodat dit baie goedkoop of selfs gratis beskikbaar sou wees. Sleuteltegnologieë hiervoor is uitgebreide outomatisering, potensieel selfrepliserende masjiene, nanotegnologie en hernubare energieë. In teorie kan goedere, dienste en hulpbronne vrylik toeganklik wees in so 'n stelsel, wat tradisionele ekonomiese meganismes soos pryse, geld en mededinging sou maak.

Die model van hulpbrongebaseerde ekonomie (hulpbrongebaseerde ekonomie, RBE) is nou verwant. Hier word alle hulpbronne as die mensdom beskou en is die toekenning gebaseer op behoeftes en samewerking in plaas van deur monetêre beurs of skuld. Projekte soos “The Venus Project” of inisiatiewe soos “One Community” versprei sulke benaderings wat streef na 'n afwyking van die winslogika en 'n draai tot direkte tevredenheid. Kritici van sulke modelle bevraagteken egter aspekte soos eiendomsreg en aansporingstrukture in 'n stelsel waarin hulpbronne algemeen voorkom.

Die oorgang na nadeel of hulpbrongebaseerde ekonomieë moet haalbaar wees, een van die mees fundamentele transformasies in die geskiedenis van die mens sou wees. Aangesien skaarsheid nog altyd 'n dryfveer was vir ekonomiese stelsels, konflikte en sosiale stratifikasie, sou die uitskakeling van materiële skaarsheid in die geval van basiese behoeftes en die vertrek van monetêre stelsels die grondslag van die huidige ekonomiese en klasstrukture ondermyn. Dit sou 'n herevaluering van menslike motivering vereis bo materiële wins en oorlewingsdruk.

Selfs as 'n tekort aan poste vir materiële goedere bereik is, kan skaarsheid voortgaan om te bestaan ​​in ontasbare goedere of selfs van belang. Dit sluit byvoorbeeld aandag, unieke ervarings, spesifieke liggings of sekere vorme van sosiale kapitaal in. Aangesien menslike begeertes potensieel onbeperk is, kan die fokus val op die kompetisie vir die kompetisie of die evaluering van hierdie ontasbare, inherent beperkte “goedere”, wat kan lei tot nuwe vorme van “ekonomieë” of hiërargieë.

Die logika van posgroei en voldoende

Posgroei -ekonomie bevraagteken die dogma van ewige ekonomiese groei en pleit in plaas daarvan om oriëntasie op welstand, volhoubaarheid en voldoendeheid - dit wil sê die produksie van wat voldoende is om aan die behoeftes te voorsien, sonder om oortollige verbruik te bevorder. Hierdie paradigma kritiseer groei -georiënteerde kapitalistiese modelle en beklemtoon die behoefte om ekologiese perke te respekteer en sosiale geregtigheid te bevorder. Konsepte soos die 'basiese sorgekonomie', wat fokus op die volhoubare verskaffing van noodsaaklike goedere en dienste, en 'tydsgewys', wat voorsiening maak vir 'n vermindering in werksure ten gunste van ander lewensareas, is sentrale elemente. Modelle soos “Universal Basic Services” (UBS), wat basiese universele sorg verseker, en sterker ekonomiese demokrasie is ook deel van die bespreking.

'N Klantelose, AI-beheerde stelsel vir die bevrediging van behoeftes kan goed saamval met die ideale van posgroei as die onderliggende AI geprogrammeer is op voldoende en volhoubaarheid in plaas daarvan om die produksie te maksimeer. So 'n AI kan teoreties geoptimaliseer word om aan die behoeftes van die minimale gebruik van hulpbronne te voldoen en die ekologiese volhoubaarheid van lang termyn in ag te neem. Daar is egter ook 'n risiko dat so 'n AI tot ongekende absorpsie sal lei as die 'voorspelde behoeftes' oordrewe is of die AI die optimalisering van die produksiesnelheid en -volume in lyn bring sonder voldoende ekologiese beperkings. Die kernprogrammering en die etiese raamwerk van die AI sou dus beslissende faktore word.

Accenerationistiese visies: tegnologie as katalisator vir post -kapitalistiese strukture

Versnellingse filosofieë, veral links -versnelling, stel voor om die tegnologieë wat in kapitalisme ontwikkel is, te gebruik om kapitalisme self te oorkom en nuwe sosiale strukture te skep. Hierdie Grondwet beskou tegnologiese vooruitgang as 'n dryfveer vir sosiale transformasies. Verteenwoordigers soos Nick Srnicek en Alex Williams argumenteer dat tegnologiese vooruitgang reeds 'n lewe met drasties verminderde werksure kan moontlik maak en 'n wêreld sonder tradisionele werk kan wees. U 'manifes vir 'n versnellingsbeleid' vra om tegnologiese prestasies soos kwantifisering, ekonomiese modellering en big data-analise vir linkse politieke doelwitte te gebruik.

Die scenario van 'n AI-beheerde, perfekte bevrediging van behoeftes kan geïnterpreteer word as 'n uiteindelike uitdrukking van versnellingsneigings. Hier outomatiseer die tegnologie nie net die werk nie, maar die hele vraagaanbodesiklus, wat moontlik tot 'n radikaal ander sosio-ekonomiese stelsel lei. Die deurslaggewende vraag is egter die 'doel' van hierdie versnelling. Dien dit die bevryding van die mens, soos gehoop deur linkerversnellingslede, of lei dit tot iets anders? Ander versnellingsstrome, soos dié wat deur Nick Land verteenwoordig word, sien dit meer van 'n bevryding van kapitaal van mense, wat die vraag laat ontstaan, wie of wat baat by hierdie uiteindelike outomatisering.

Modelle van gesosialiseerde produksie en deelnemende beplanning

As produksie nie meer deur private, winsgeoriënteerde ondernemings beheer word nie, ontstaan ​​die vraag van alternatiewe vorme van organisasie. Konsepte van sosiale eienaarskap oor die produksiemiddele en deelnemende meganismes om te besluit wat en hoe geproduseer word, kom hier na vore. Modelle soos die deelnemende ekonomie (Parecon) bepaal dat werkers- en verbruikersrade die produksie- en verbruiksplanne onderhandel, met vergoeding na inspanning en gedesentraliseerde beplanning via sogenaamde iterasie-fasiliteringsrade (IFBS).

In 'n kliëntlose ekonomie waarin AI die behoeftes voorspel, kan 'deelnemende beplanning' 'n nuwe vorm aanneem. In plaas daarvan dat individue hul verbruiksversoeke direk aan rade rapporteer, kan die AI hierdie behoeftes aflei. Deelnemende meganismes kan dan fokus op die validering van hierdie afleidings, die bepaling van sosiale prioriteite en die monitering van die werking van die AI in plaas daarvan om gedetailleerde mikroplanering van individuele verbruik uit te voer. Menslike deelname sou verskuif van die definisie van individuele behoeftes (wat deur die AI oorgeneem word) om die algemene stelsel te beheer. Dit sou verseker dat die voorspellings van die AI ooreenstem met breër sosiale waardes en etiese oorwegings en dat besluite oor die toekenning van hulpbronne vir grootskaalse projekte of openbare goedere wat nie maklik is om aan individuele 'behoeftes' te verminder nie, demokraties gemaak word.

Die volgende tabel gee 'n opsomming van die potensiële ekonomiese modelle wat bespreek is:

Vergelykende oorsig van potensiële ekonomiese modelle in 'n klantlose toekoms

Vergelykende oorsig van potensiële ekonomiese modelle in 'n klantlose toekoms - beeld: xpert.digital

'N Vergelykende oorsig van potensiële ekonomiese modelle in 'n klantlose toekoms toon die verskeidenheid benaderings gebaseer op verskillende kernbeginsels en tegnologieë. Die ekonomie wat na die kortage streef, streef na 'n oorvloed goedere met minimale menslike werk deur outomatisering, met direkte toewysing op grond van beskikbaarheid of behoeftes. Self-repliserende masjiene, nanotegnologie en hernubare energieë speel hier 'n sentrale rol. Kritici bevraagteken die toeganklikheid van werklike posekort sowel as die motivering en gelykheid van verspreiding.

Die hulpbrongebaseerde ekonomie (RBE) beskou hulpbronne as 'n algemene nalatenskap van die mensdom en afstand doen van geld of skuld. In plaas daarvan vind die hulpbronverspreiding plaas soos vereis deur samewerking. Hoogs ontwikkelde tegnologieë vergemaklik hulpbronbestuur en -produksie, wat daarop gemik is om volhoubare behoeftes en gemeenskaplike goed te beywer. Voorstanders soos Jacque Fresco van Venus Project sien dit 'n vooruitsigte vir alternatiewe, terwyl kritici praktiese uitdagings soos eienaarskapskwessies en skaalbaarheid noem.

Die post -groei -ekonomie, daarenteen, skakel die fokus op ekonomiese groei af en heg die belang aan volhoubaarheid, voldoendeheid en tyd heg. Die gebruik van AI en volhoubare tegnologieë is gerig op demokratiese beplanning en behoeftes -georiënteerde verspreiding van hulpbronne, met die fokus op ekologiese en sosiale doelwitte. Uitdagings spruit uit die politieke aanvaarding en die uitvoerbaarheid van hierdie oorgang van groeimodelle.

Accelerationist Post -Kapitalisme beskou kapitalistiese tegnologie 'n geleentheid om kapitalisme te oorkom. Outomatisering en AI dryf die transformasie vorentoe, met sosiale herverdeling en sentrale beplanning moontlike meganismes. Ondanks die visie van 'n bevryding van werk, het hierdie model risiko's soos outoritêre beheer, etiese vrae en spanning binne versnellingsneigings.

In deelnemende ekonomie of sosialisme val die fokus op die sosiale eienskap van produksiemiddele en die bevrediging van behoeftes. AI ondersteun die beplanning, koördinasie en data -ontleding, terwyl deelnemende beplanning en demokratiese besluite die toekenning van hulpbronne regstreeks. Die doel is sosiale geregtigheid en selfregering, maar die inligtingskompleksiteit, aansporingstrukture en die risiko van burokratisering is aansienlike uitdagings.

Samevattend weerspieël hierdie modelle die spanning tussen outomatisering, hulpbrondoeltreffendheid, sosiale geregtigheid en volhoubaarheid, terwyl hulle verskillende strategieë vir die toekomstige organisasie van sake en die samelewing nastreef.

KI & XR 3D-weergawemasjien: Vyfvoudige kundigheid van Xpert.Digital in 'n omvattende dienspakket, R&D XR, PR & SEM - Beeld: Xpert.Digital

Xpert.Digital het diepgaande kennis van verskeie industrieë. Dit stel ons in staat om pasgemaakte strategieë te ontwikkel wat presies aangepas is vir die vereistes en uitdagings van jou spesifieke marksegment. Deur voortdurend markneigings te ontleed en bedryfsontwikkelings te volg, kan ons met versiendheid optree en innoverende oplossings bied. Deur die kombinasie van ervaring en kennis, genereer ons toegevoegde waarde en gee ons kliënte 'n beslissende mededingende voordeel.

Meer daaroor hier:

• Gebruik die 5x kundigheid van Xpert.Digital in een pakket – vanaf slegs €500/maand

Die transformasie van “maatskappy”: doel en funksie van produksie -eenhede

As 'maatskappye' nie meer kliënte nodig het nie en in 'n nuwe ekonomiese paradigma werk, moet hul doel, struktuur en motivering fundamenteel verander. Hierdie afdeling ondersoek hoe hierdie “produksie -eenhede” kan lyk en hoe dryfvere hulle kan hê as winsmaksimalisering nie meer die doel is nie.

Rede -affinisie van die organisatoriese doel: van wins tot bevrediging van sosiale behoeftes

In 'n wêreld waarin AI die behoeftes voorspel en die produksie daarop gemik is om dit direk te vervul, sou die fundamentele doel van organisasies verskuif van winsmaksimalisering na direkte aanspreek van sosiale en individuele behoeftes. Baie ondernemings sê reeds dat hulle sosiale en ekologiese kwessies by hul werk insluit, wat dikwels gedryf word deur korporatiewe kultuur en verwagtinge van belanghebbendes wat verder gaan as suiwer winsbelang. Dus -geroepe “Algemene goed -georiënteerde ondernemings” herbelê hul winste om sosiale doelwitte te bereik en om sosiale geregtigheid of deelname aan hul strukture te weerspieël.

Die opkoms van 'n 'doelekonomie' dui op 'n breër verandering waarin die maatskappy van suiwer winsmaksimalisering oorgedra het om doeleindes te maksimeer en waarde vir alle belanghebbendes - kliënte, werknemers, gemeenskappe en die planete wil skep. In 'n klantlose stelsel sou hierdie doel selfs meer direk wees vir die vervulling van geïdentifiseerde behoeftes. Sosialistiese modelle, as die teoretiese teenoorgestelde paal, sorg vir produksie in die behoefte aan behoeftes in plaas daarvan om die winsgewendheidskumulasie in lyn te bring. Konsepte soos produsente en verbruikerspensioen wat voordele in die huidige ekonomie meet, sou irrelevant wees of radikaal in so 'n stelsel getransformeer word.

Die statistieke vir die 'sukses' van hierdie produksie -eenhede moet ten volle herontdek word. Aanwysers soos bruto binnelandse produk, markaandeel of winsmarges verloor hul belangrikheid. In plaas daarvan sou nuwe sleutelsyfers nodig wees, wat verband hou met die kwaliteit van die behoeftebevrediging, hulpbrondoeltreffendheid, die ekologiese effekte en moontlik selfs met die dimensies van sosiale welstand of ontwikkeling.

Net so sou die konsep van 'mededinging' verdwyn of fundamenteel verander. As produksie -eenhede gerig is om aan die voorspelde behoeftes binne 'n gekoördineerde stelsel te voldoen, is die kompetisie vir kliënte nie van belang nie. 'N Moontlike' mededinging 'kan verskuif na die doeltreffendheid in die bevrediging van behoeftes, innovasies in oplossings of na die bereiking van sekere sosiale doelwitte, maar sonder die markgebaseerde dinamika van oorwinning en nederlaag. Modelle soos hulpbrongebaseerde ekonomieë beklemtoon eksplisiet samewerking in plaas van mededinging.

Intrinsieke motiverings vir AI -bestuurde entiteite: innovasie, probleemoplossing en die algemene voordeel

Wanneer AI -stelsels die produksie -eenhede bestuur, ontstaan ​​die vraag van hul “motivering”. In plaas van eksterne aansporings soos wins, kan AI -stelsels met intrinsieke doelwitte geprogrammeer word. Sulke doelwitte kan nuuskierigheid, die strewe na nuwigheid, die verkryging van bevoegdheid of 'n inherente strewe om ingewikkelde probleme tot voordeel van die samelewing op te los. Bestaande organisasies sonder primêre winsmotiewe, soos sosiale koöperasies, word gedryf deur sosiale solidariteit en belange wat verder gaan as suiwer selfbelang.

Die programmering van konsepte soos 'algemene goed' of 'sosiale voordele' in A AI is egter 'n geweldige etiese en tegniese uitdaging. Hierdie terme is filosofies ingewikkeld en moeilik om te definieer. U vertaling in masjien -interpreteerbare kode is ingewikkeld en hou die risiko van verkeerde interpretasies of ankervooroordele in. 'N AI wat optimaliseer vir 'n verkeerde of onvolledige definisie van die' algemene goed ', kan onbedoeld tot dystopiese resultate lei.

'N AI wat gedryf word deur intrinsieke motiverings soos' nuuskierigheid 'of' strewe na nuwigheid 'in die konteks van sosiale probleemoplossing, kan tot onverwagte innovasies lei. Dit kan egter ook 'oplossings' ontwikkel vir probleme waarvan die bestaan ​​nie bewus was van mense of oplossings wat nuwe, onvoorsiene probleme skep nie. Die beheer en monitering van die verkennende drang van so 'n AI sou van kardinale belang wees om te verseker dat hul aktiwiteite in ooreenstemming is met menslike waardes en prioriteite.

Bestuurstrukture vir outonome produksie: Daos en verder

Die vraag hoe hierdie AI-beheerde produksie-eenhede gerig en beheer word, is sentraal. Modelle soos gedesentraliseerde outonome organisasies (DAO's) bied hier interessante perspektiewe. Reëls in slim kontrakte word in DAO's gekodeer, en besluite word gesamentlik geneem, moontlik met die deelname van AI -stelsels self. Studies dui aan dat DAO's, wat gerig is op sosiale of openbare goedere, 'n hoër desentralisasie kan hê. Die behoefte aan bestuursmodelle vir outomatiese stelsels word ook erken in ander kontekste soos robotbeheerde proses-outomatisering (RPA), waardeur daar dikwels 'n gebrek aan gevestigde akademiese modelle is.

As AI nie net produksie bestuur nie, maar ook aan haar eie bestuur (soos beplan in Ki-Daos) deelneem, is die grens tussen die werktuig en die akteur vervaag. Dit laat fundamentele vrae ontstaan ​​oor verantwoordelikheid, beheer en die potensiaal vir AI -stelsels om opkomende doelwitte te ontwikkel wat moontlik nie ooreenstem met die menslike voornemens nie. 'N Stelsel waarin AIS ander AI bestuur en beheer, kan die toesig van die mens en die beheer en die herstel van risiko's verminder as die doelstellings van die AI afwyk van die menslike welstand.

Die las -dravermoë van nie -winsgewende produksiemodelle op groot skaal

Nie -winsgewende organisasiestrukture wat reeds hul missie oor wins bied, kan as 'n model vir toekomstige produksie -eenhede dien. Ontledings toon dat groot organisasies sonder winsoogmerk dikwels afhang van dominante finansieringsbronne, veral staatsfondse.

In 'n klantlose, behoefte-georiënteerde ekonomie kom die 'finansiering' van hierdie nie-winsgewende produksie-eenhede egter nie af van skenkings of tradisionele staatsbegrotings wat gebaseer is op 'n funksionerende markekonomie met belastinginkomste nie. In plaas daarvan sou 'finansiering' 'n kwessie van direkte hulpbronafdeling wees deur die oorkoepelende ekonomiese beplanningsstelsel-Wees dit AI-beheer of deelnemend. Die uitdaging word verskuif van die verkryging van fondse na die regverdiging van hulpbron -eise gebaseer op die voorspelde behoeftes en die doeltreffendheid daarvan. Geld as sodanig kan nie meer in so 'n stelsel bestaan ​​nie of 'n heeltemal ander funksie hê.

Meganismes van 'n behoefte -georiënteerde ekonomie

Hierdie afdeling fokus op hoe 'n behoefte -georiënteerde ekonomie werk: hoe word die behoeftes geïdentifiseer en hoe word hulpbronne toegewys om te dek wanneer tradisionele markmeganismes soos die vraag van kliënte en prysseine ontbreek?

Die kapasiteit van die AI vir die 'perfekte' behoeftes voorspel: vaardighede, databronne en inherente perke

'N Kritiese ondersoek na die vermoë van AI om menslike behoeftes te voorspel, is noodsaaklik. Dit sluit die soorte gegewens in (historiese, gedrags-, biometriese, omgewingsverwante) wat u nodig het, sowel as die inherente grense of verdraaiings van sulke voorspellings. Huidige AI-stelsels toon reeds indrukwekkende vaardighede in vraagvoorspelling, patroonherkenning en besluitneming gebaseer op groot data deur die ontleding van historiese verkoopsdata, marktendense, weer en openbare vakansiedae. Hoe groter en die hoeveelheid data van hoë gehalte, hoe meer presies die voorspellings.

Daar is egter beduidende grense vir die voorspellingsvermoë van AI. Waarskuwings van “magiese idees” en die verwarring van spesifieke prestasie met algemene bevoegdheid is toepaslik. AI bereik grense wanneer menslike emosies en etiese besluite verstaan ​​word. Die “sewe dooie sondes” van die AI-voorspellings sluit in die oorskatting van korttermyneffekte en die onderskatting van die implementeringsperiode.

Eksterne databronne soos weerdata, neigings op sosiale media, ekonomiese aanwysers en IoT -data kan gebruik word vir vraagvoorspellings sonder direkte interaksie van die klante. Dit kan moontlik afgeskaal word om groter sosiale behoeftes te voorspel. Ten einde latente menslike behoeftes te ontbloot, word projektiewe tegnieke soos visuele metafore voorgestel wat op groot skaal deur AI geanaliseer kan word, maar dit wek etiese kommer oor subjektiwiteit en databeskerming. Privaatheid loop ook in gevaar as AI voorkeure verkry, omdat plaaslike data minderwaardig kan wees van modelopdaterings en AI-gegenereerde afleidings, word as persoonlike inligting beskou.

Die term “behoefte” is ingewikkeld en wissel van basiese fisiologiese vereistes tot komplekse sielkundige wense en selfverwyderingspogings, soos aangetoon in Maslow se piramide van behoeftes. 'N AI wat' behoeftes 'voorspel, moet hierdie kompleksiteit die hoof bied. Die perfekte voorspelling van basiese materiële behoeftes kan meer aanneemlik lyk as die perfekte voorspelling van hoër, subjektiewe of nuwe behoeftes. Die vermoë van die AI, genuanseer om toekomstige sielkundige toestande of kreatiewe pogings op grond van huidige data te voorspel, is baie spekulatief en eties.

Die databronne vir die voorspelling van sosiale behoeftes sonder klante-interaksie (weer, sosiale media, IoT, ekonomiese aanwysers) kan deur die AI-beheerde stelsel beïnvloed word. Dit kan terugvoerlusse skep, voorspellings stabiliseer of destabiliseer of selfs sosiale ontwikkeling subtiel stuur op grond van wat die AI as 'n 'behoefte' geprogrammeer is. As die AI byvoorbeeld die energievereiste voorspel op grond van weervoorspellings en energie dienooreenkomstig toewys, kan dit die gedrag beïnvloed (bv. Mense kan meer energie verbruik omdat dit altyd beskikbaar is), wat dan in die voorspellingsmodel van die AI vloei.

Hulpbron-toekenning sonder prysseine: AI-beheerde modelle en alternatiewe vir nie-markte

As pryse nie meer die toewysing stuur nie, moet alternatiewe meganismes gryp. AI -algoritmes kan die verspreiding van hulpbronne optimaliseer op grond van voorspelde behoeftes en beskikbare hulpbronne. Sulke stelsels sluit in data -verkryging, voorlopige verwerking, modelopleiding, optimalisering, voorsiening en terugvoerlusse. Daar word egter opgemerk dat hierdie benaderings nie eksplisiet die toekenning sonder prysseine of vir 'n wye verskeidenheid nie-sistemiese menslike behoeftes aanspreek nie, maar fokus op doeltreffendheid in bestaande stelsels.

Nie-markalternatiewe sluit praktyke soos deel, gee en herverdeling in. Hierdie meganismes, tesame met nie-markproduksie vir selfverbruik, algemene bestuur en wedersydse hulp, het die potensiaal om in komplekse ondernemings af te skaal. Agent-gebaseerde modellering (ABM) en ander simulasietegnieke kan aangepas word om die hulpbrontoekenning in nie-markstelsels te simuleer.

'N AI-beheerde toewysing van hulpbronne sonder prysseine kan lei tot uiterste doeltreffendheid by die versekering van meetbare behoeftes. Dit kan egter probleme ondervind om hulpbronne te voorsien vir nuwe, onvoorsiene of hoogs subjektiewe wense wat die markte soms (hoewel onvolmaak) bedryf deur prysontdekking en ondernemingsrisiko. AI word gekenmerk deur optimalisering gebaseer op gedefinieerde parameters en historiese gegewens. Prysseine in markte weerspieël die saamgestelde (en dikwels spekulatiewe) bereidwilligheid om te betaal wat hulpbronne na nuwe of nisbehoeftes kan stuur. Sonder hierdie meganisme kan 'n AI met die gevolglike, onbewese of suiwer idiosinkratiese “behoeftes” voorsien word, tensy dit geprogrammeer is, veral vir verkenning of reaksie op nie -kwantifiseerbare menslike insette.

Die blywende uitdaging van die sakewetsontwerp: kan AI dit regtig oplos?

Die probleem van besigheidswetsontwerp, wat prominent geformuleer is deur Ludwig von Mises en Friedrich Hayek, noem dat rasionele ekonomiese beplanning sonder markpryse onmoontlik is. Die vraag ontstaan ​​of 'n gevorderde AI met groot hoeveelhede data hierdie uitdaging kan bemeester. Die literatuur is hier skepties: AI kan nie die probleem om die teikenhiërargie te definieer, oplos nie, aangesien die beplanning van hulpbronne die doelwitte ondergeskik is in plaas daarvan om doelwitte te kies weens prysseine. Selfs al was alle gegewens beskikbaar vir 'n enkele gees, kon 'n sentrale beplanner nie die nodige ekonomiese kennis op so 'n manier bereken dat 'n korrekte en konsekwente hulpbrontoekenning geskep word nie. AI, word aangevoer, voldoen nie aan die voorvereistes vir 'n effektiewe ekonomiese faktuur nie, aangesien dit reaktief is en die proaktiewe, teiken -genererende rol van entrepreneurs nie kan herhaal nie. Die berekeningprobleem bly 'n sentrale uitdaging in die konteks van sentrale beplanning teenoor marksosialisme en deelnemende ekonomie.

Selfs al sou AI die hulpbron -toekenning perfek kon bereken vir 'n statiese sin van behoeftes en produksie -opsies, beteken die dinamiese en ontwikkelende aard van menslike behoeftes, tegnologiese innovasies en onvoorsiene omgewingsveranderings dat die 'berekening' 'n deurlopende, aanpasbare proses is. Die kern van die ekonomiese rekeningkundige debat kan verskuif van die suiwer rekenaarvermoë na die vermoë om nuwe inligting en doelwitte te genereer en aan te pas wat nie by die oorspronklike datastel ingesluit is nie. Die oorspronklike debat het gefokus op die onmoontlikheid van 'n sentrale beplanner om al die nodige inligting te verwerk. AI kan die verwerkingsdeel oplos vir bekende veranderlikes. Soos aangevoer word, integreer markte egter proaktiewe akteurs (ondernemers) wat nuwe behoeftes ontdek, nuwe produkte skep en aanpas by onvoorsiene veranderinge - funksies wat 'n AI as 'n reaktiewe stelsel nie maklik kan herhaal nie. Die uitdaging is nie net die berekening nie, maar die deurlopende, aanpasbare herberekening en herdefiniëring van doelwitte in 'n dinamiese wêreld.

Sosiale en menslike dimensies van 'n volledig outomatiese, behoefte -deelnemende wêreld

Hierdie afdeling draai na die breër sosiale en menslike gevolge wat voortspruit uit 'n lewe in 'n wêreld waarin ondernemings nie kliënte nodig het nie, en AI verwag en voldoen aan die behoeftes.

Die toekoms van menslike werk en die herdefiniëring van “werk”

As AI en outomatisering die meerderheid van die produksie en selfs die bepaling van behoeftes oorneem, ontstaan ​​die dringende vraag oor die toekoms van menslike werk. Voorspellings dui aan dat generatiewe AI oor die volgende tien jaar tot 90 % van die werkgeleenthede sal verander en moontlik 9 % van die Amerikaanse werkers sal vervang. Sommige kenners argumenteer dat AI meer geneig is om individuele take te outomatiseer as die hele beroepe en dat menslike kundigheid deurslaggewend bly wanneer hulle AI-resultate evalueer, sien ander 'n toekoms waarin AI mense vrystel vir 'mens-tot-mens' interaksies, waardeur empatie, kreatiwiteit en emosionele intelligensie na vore kom. Sosiologiese perspektiewe dui op moontlike werkverliese en groeiende inkomste -ongelykheid deur AI.

In post-werkondernemings waarin tradisionele indiensneming deur outomatisering verouderd raak, word konsepte soos 'n universele basiese inkomste (BGE) en verminderde werkweke bespreek. Die fokus van die sielkundige gevolge van massa -werkloosheid en die soeke na 'n sin buite die werk.

In 'n samelewing met byna volledige outomatisering en voorspelde behoefte -tevredenheid, kan die 'waarde' van menslike bydraes heeltemal van ekonomiese produksie na sosiale, kreatiewe, intellektuele of verpleegaktiwiteite verskuif wat AI nie (of nie goedgekeur) heeltemal kan herhaal nie. Dit vereis 'n fundamentele herevaluering van wat as 'waardevolle werk' beskou word. As AI produksie en wesenlike tevredenheid oorneem (basiese uitgangspunt van die versoek), sal tradisionele werk vir hierdie doeleindes verouderd wees. Mense kan dan fokus op aktiwiteite wat minder in staat is tot AI, soos diep emosionele verbande, komplekse etiese denke, nuwe artistieke skepping of filosofiese studies. Die maatskappy het nuwe stelsels nodig om hierdie nie-tradisionele bydraes te erken en te ondersteun, moontlik deur inkomste/bestaan ​​en 'werk' (bv. BGE, soos genoem) te ontkoppel.

Sielkundige grense: outonomie, bekwaamheid en betekenis wanneer behoeftes verwag word

Die sielkundige gevolge vir individue wie se behoeftes voortdurend deur 'n AI -stelsel verwag word, is diepgaande. Die teorie van selfbepaling beklemtoon die basiese sielkundige behoeftes vir outonomie (gevoel van beheer), bekwaamheid (gevoel van die kampioenskap) en sosiale integrasie. Omgewings wat hierdie behoeftes ondersteun, bevorder outonome motivering. Huidige studies oor die AI in die werkplek toon doeltreffendheidswins, maar die werknemer verseker ook dat die werkplek verlore gaan, maar spreek nie die scenario van 'perfekte afwagting' aan nie. Die hiërargie van Maslow dui aan dat selfverwydering en sosiale behoeftes ook belangrik is wanneer basiese behoeftes ontevrede bly, en kognitiewe, estetiese en transendente behoeftes stel.

As behoeftes deur 'n eksterne AI -stelsel verwag en vervul word, kan individue 'n paradoksale verlies aan outonomie en bekwaamheid ervaar. Die handeling om 'n mens se eie doelwitte te identifiseer, te streef en te bereik (selfs in die geval van basiese behoeftes), dra by tot hierdie sielkundige pilare. Konstante, moeitevolle vervulling kan lei tot passiwiteit, geleerde hulpeloosheid of 'n soeke na nuwe vorme van uitdaging en selfdefinisie. Outonomie sluit selfbeheersing en persoonlike verantwoordelikheid vir aksies in. As A AI die vervulling beheer op grond van voorspellings, word die individuele vermoë om op te tree verminder wanneer dit die behoeftes dek. Bevoegdheid sluit kampioenskap en effektiwiteit in. As daar geen poging nodig is om aan die behoeftes te voldoen nie, sal die moontlikhede om bekwaamheid op hierdie gebied te ontwikkel en te ervaar, afneem. Dit kan veroorsaak dat individue na outonomie en bevoegdheid in ander, miskien nie-materiële gebiede soek (soos aangedui deur die hoër behoeftes van Maslow).

Die soeke na betekenis in 'n na-materiële bestaan ​​na-laboratorium bestaan

As materiële skaarste grotendeels oorkom en tradisionele ekonomiese rolle belangrik is, ontstaan ​​die vraag hoe mense betekenis en doel vind. Eo Wilson se werk “die belangrikheid van menslike bestaan” handel oor eksistensiële vrae en klop 'n brug tussen wetenskap en filosofie, waardeur hy ons vryheid van keuse en die raaisel van vrye wil in 'n materiële heelal aanspreek. In 'n post-werk-samelewing kon mense nuwe maniere vind om hul lewens te definieer deur kreatiwiteit, familie, gemeenskap of die vervolging van intellektuele, emosionele en geestelike ontwikkeling, aangesien AI ook die doel van ontspanningsaktiwiteite kan ondermyn.

Die 'belangrikheid van menslike bestaan' in so 'n samelewing kan 'n sentrale sosiale diens word. Dit kan moontlik lei tot 'n Renaissance in kuns, filosofie, spiritualiteit en sosiale betrokkenheid. Omgekeerd is daar ook 'n risiko vir wydverspreide afwykings en eksistensiële krisisse as nuwe bronne van betekenis nie gevind of gekweek kan word nie. Vir baie bied werk- en materiële pogings tans 'n primêre bron van identiteit en die doel. U verlies sou 'n vakuum skep. Mense kan dan na Maslov se hoër behoeftes wend: kognitiewe, estetiese, transendente, of, soos Wilson aandui, handel oor ons unieke plek en ons besluite. Die sosiale infrastruktuur sal hierdie nuwe maniere moet ondersteun om betekenis te vind.

Krag, beheer en sosiale strukture in 'n AI-beheerde ekonomie

Die vraag wie die AI -stelsels beheer, die behoeftes voorspel en toegewys, is van kardinale belang. AI het reeds 'n impak op bestuurstrukture, en daar is argumente teen die volledige vervanging van markmeganismes deur AI op grond van vrae oor die vermoë om op te tree en kennis. Die dinamika van mag vir AI-beheerde toewysing van hulpbronne en die verandering van die wêreldwye magsbalans as gevolg van AI-beleggings is ook relevante aspekte. AI -vermoë word beskou as 'n pilaar van nasionale mag. Die bestuur van Super-KI vir besigheidsbeplanning, soos die AI-plan van China toon, bevat langtermyn strategiese beplanning en ekosisteemontwikkeling.

Die entiteit (of entiteite), wat die oorkoepelende AI -voorspelling en die toekenningstelsel van hulpbronne ontwerp, besit en beheer, sou ongekende krag uitoefen. Dit kan moontlik lei tot nuwe vorme van outoritarisme of omgekeerd, met noukeurige ontwerp, tot nuwe modelle van demokratiese toesig. Die 'swart boks' aard van sommige AI -stelsels kan hierdie probleem verskerp. Beheer oor die toekenning van hulpbronne is fundamenteel vir mag. As hierdie beheer met 'n baie ingewikkelde AI -stelsel is, word die begrip en invloed daarvan dat sy besluite krities is. Sonder robuuste, deursigtige en deelnemende bestuursmeganismes, kan hierdie mag gekonsentreer en mishandel word, ongeag of die stelsel nominaal gebruik word “tot die algemene voordeel”.

Van plaaslik tot wêreldwyd: KMO's verower die globale mark met slim strategieë - Beeld: Xpert.Digital

In 'n tyd wanneer 'n maatskappy se digitale teenwoordigheid sy sukses bepaal, is die uitdaging hoe om hierdie teenwoordigheid outentiek, individueel en verreikend te maak. Xpert.Digital bied 'n innoverende oplossing wat homself posisioneer as 'n kruising tussen 'n bedryfsentrum, 'n blog en 'n handelsmerkambassadeur. Dit kombineer die voordele van kommunikasie- en verkoopskanale in 'n enkele platform en maak publikasie in 18 verskillende tale moontlik. Die samewerking met vennootportale en die moontlikheid om artikels op Google Nuus te publiseer en 'n persverspreidingslys met ongeveer 8 000 joernaliste en lesers maksimeer die reikwydte en sigbaarheid van die inhoud. Dit verteenwoordig 'n noodsaaklike faktor in eksterne verkope en bemarking (SMarketing).

Meer daaroor hier:

• Outentieke. Individueel. Globaal: Die Xpert.Digital-strategie vir jou maatskappy

Navigasie deur die labirint: risiko's, etiek en bestuur

Hierdie afdeling evalueer krities die moontlike nadele, etiese dilemma en bestuursuitdagings wat inherent is aan die voorgestelde toekoms.

Etiese imperatief: waarborg billikheid, deursigtigheid, beskerming van data en aanspreeklikheid in AI-beheerde stelsels

Die ontwikkeling en gebruik van AI -stelsels wat behoeftes voorspel en toewys, moet gelei word deur streng etiese beginsels. Dit sluit billikheid, deursigtigheid, verduidelikbaarheid, databeskerming, sekuriteit, robuustheid, toesig oor die mens en aanspreeklikheid in. Etiese raamwerkwerke soos die Belmont -verslag met sy beginsels van respek vir mense, liefdadigheid en geregtigheid kan hier oriëntasie bied. Die behoefte aan 'antisiperende etiek', wat die skade van AI en die uitdaging om 'goed' in 'n pluralistiese samelewing te definieer, voorkom, is ook sentrale aspekte.

'Verklaring' (verduidelikbare AI, XAI) word van uitstekende belang in so 'n stelsel. As 'n AI die hulpbrontoekenning en tevredenheid van behoeftes bepaal, moet individue en die samelewing in staat wees om te verstaan ​​waarom sekere besluite geneem word, veral as dit lyk of dit 'n strek of nadeel is. 'N Gebrek aan deursigtigheid kan wantrou en wrok opwek. AI -besluite in hierdie scenario het 'n diepgaande gevolge vir die lewe van die individu. 'N “Swartkas” AI wat kritieke hulpbronbesluite neem sonder verduideliking, sou outonomie en vertroue ondermyn. Daarom is die ontwikkeling en implementering van robuuste XAI -metodes nie net 'n tegniese doel nie, maar 'n etiese noodsaaklikheid vir legitimiteit en billikheid.

Die spook van die algoritmiese vooroordeel en die sosiale effekte daarvan

Versteurings in data of algoritmes kan lei tot diskriminerende resultate in die vraagvoorspelling en hulpbrontoekenning en moontlik bestaande ongelykhede kan verskerp of skep. Studies toon dat AI -stelsels beduidende verdraaiings in voorspellende take kan hê. Algoritmiese vooroordeel spruit uit verwronge opleidingsdata of -besluite van die ontwikkelaars en kan sistemiese diskriminasie versterk in gebiede soos indiensneming, lewe en finansies. Voorbeelde hiervan kan gevind word in gesondheidsorg en aanlynadvertensies.

In 'n stelsel van 'perfekte' behoeftes voorspel, kan algoritmiese vooroordeel lei tot sistemiese, outomatiese verwaarlosing of mislukking van die behoeftes van hele bevolkingsgroepe en sodoende 'n hoogs doeltreffende masjien vir diskriminasie skep. Dit is meer potensieel gevaarlik as markdiskriminasie, wat soms betwis of vermy kan word. AI leer uit data wat historiese verdraaiings kan weerspieël. As 'n AI die enigste besluit is -Makers oor behoeftes en hulpbrontoekenning en hul algoritmes verdraai, is daar moontlik geen alternatiewe meganisme vir gemarginaliseerde groepe om aan hul behoeftes te voldoen nie. Die omvang en outomatisering beteken dat sulke diskriminasie alomteenwoordig en potensieel moeiliker sou wees om in 'n markstelsel te herken of reg te stel of reg te stel.

Bestuursraamwerk vir superintelligente ekonomiese stelsels

Robuuste bestuursmodelle is nodig om hierdie magtige AI -stelsels te monitor. Dit sluit wetlike raamwerkvoorwaardes in wat onderskei tussen B2B- en B2C -toepassings, sowel as 'n deurlopende beoordeling van die gevolge. Die behoefte aan bestuursmodelle vir outomatiese stelsels soos RPA word ook beklemtoon. Internasionale voorbeelde soos China se AI -plan toon benaderings met aanpasbare regulasies en die ontwikkeling van ekosisteme. AI-ondersteunde simulasies kan ook bydra tot die ontwerp van politieke besluite.

Die bestuur van so 'n stelsel kan nie suiwer tegnies of slegs aan AI -ontwikkelaars oorgelaat word nie. Dit vereis die deelname van verskillende belangegroepe, insluitend etiek, sosiale wetenskaplikes, regskenners en die publiek om die doelstellings, beperkings en toesighoudende meganismes van die stelsel te definieer. Die vraag "Wie regeer die regering (AI)?" word sentraal. Die sosiale gevolge is te ver wat vir 'n suiwer tegnokratiese bestuur is. Die definisie van “behoeftes”, “billikheid” en “sosiale welstand” is inherent politieke en etiese vrae, nie suiwer tegnies nie. Daarom moet bestuur inklusief en demokraties wees om legitimiteit en ooreenkoms met menslike waardes te verseker.

Vermy dystopias: leerstellings uit fiktiewe en teoretiese waarskuwings

Wetenskapfiksie en dystopiese teorieë kan help om potensiële negatiewe resultate te toon as so 'n stelsel swak ontwerp of beheer word, en die belangrikheid van versiendheid en etiese omsigtigheid onderstreep. Frederik Pohls “Die Midas-Plage” beskryf 'n wêreld van robotoorproduksie waarin die 'armes' gedwing word om 'n hektiese verbruik te gebruik-'n aanduiding van onbedoelde gevolge van totale outomatisering, selfs al wyk die uitgangspunt van wat hier bespreek is. Dystopiese scenario's in fiksie sluit dikwels in dat AI beheer neem, in opstand of gebou AI-beheerde samelewings, waardeur onderwerpe soos toesig, beheer en verlies aan outonomie op die voorgrond is.

Die 'perfekte' vervulling van behoeftes, as dit sentraal deur 'n AI beheer word, kan paradoksaal genoeg lei tot 'n subtiele vorm van totalitarisme, waarin individuele afwykings van voorspelde 'optimale' gedrag of behoeftes voorkom of onmoontlik gemaak word. Die 'welwillende diktator Ki' is 'n sentrale dystopiese risiko. Dystopian AI sluit dikwels beheer en onderdrukking van die menslike vermoë om op te tree. 'N Stelsel wat alle behoeftes perfek voorspel en bevredig, kan hierdie behoeftes noukeurig definieer, of dat dit die stelselstabiliteit optimaliseer in plaas van individuele ontwikkeling of vryheid. Enige afwyking van die 'optimale pad' van die AI vir 'n individu kan beskou word as anomalie wat reggestel moet word, wat beteken dat die ware vryheid van keuse beperk word, selfs al word materiële behoeftes gedek.

Die volgende tabel gee 'n opsomming van die belangrikste etiese, bestuur en sosiale uitdagings:

Belangrike etiese, bestuur en sosiale uitdagings van 'n AI-beheerde, benodigde ekonomie

Belangrike etiese, bestuur en sosiale uitdagings van 'n AI-beheerde, behoefte-gebaseerde ekonomie-Beeld: Xpert.digital

Die bevorderende ontwikkeling van 'n AI-beheerde, behoeftebeperkende ekonomie bring 'n verskeidenheid etiese, bestuur en sosiale uitdagings mee. 'N Sentrale punt is die algoritmiese vooroordeel, waarin AI -stelsels diskriminerende resultate kan lewer deur historiese vooroordele in opleidingsdata, wat die bestaande ongelykhede verhoog. Maatreëls soos streng data-oudits, gediversifiseerde opleidingsdatastelle, billikheidsoudits, teëspoedige debias, deursigtigheidsraamwerke en die insluiting van verskillende belanghebbendes dien om dit te bevat om billikheid en nie-diskriminasie te verseker.

Data -beskerming en die sekuriteit van die data is nog 'n uitdaging, aangesien uitgebreide data -opnames vir presiese voorspellings privaatheid in gevaar stel en die risiko van data -misbruik verhoog. Benaderings soos datakinimalisering, anonimisering, privaatheid deur ontwerp en robuuste maatreëls vir kuberveiligheid, sowel as die nakoming van wette op databeskerming, byvoorbeeld die BBP, kan hierdie risiko's verminder.

Die akkuraatheid en betroubaarheid van die AI-voorspellings bly ook krities, omdat die foutvrye afwagting van ingewikkelde behoeftes uiters moeilik is. Verkeerde voorspellings kan lei tot verkeerde toewysings en dek nie die behoeftes nie. Deurlopende toetsing, menslike monitering, terugvoerlusse en die gebruik van verskillende databronne is noodsaaklik om die robuustheid van die stelsels te verseker.

'N Ander aspek is die potensiële verlies aan menslike outonomie as AI voortdurend die behoeftes verwag, wat die individuele besluitvermoë verswak. Opsies, opt-out-opsies sowel as maatreëls om selfdoeltreffendheid en outonomie deur menslike beheer en toesig te versterk, is hier noodsaaklik.

Die konsentrasie van mag en beheer oor AI -stelsels hou die risiko van mishandeling of nuwe outoritêre strukture in. Gedesentraliseerde bestuursmodelle, deursigtige algoritmes, onafhanklike toesighoudende liggame en 'n demokratiese ontwerp van sulke stelsels kan teenwerk. Terselfdertyd word die vermoë van AI vir doeltreffende ekonomiese beplanning kontroversie bespreek, aangesien 'n balans tussen veerkragtigheid en aanpasbaarheid nodig is. Alternatiewe soos deelnemende modelle en 'n ondersteunende gebruik van AI in plaas van volledige vervanging van menslike akteurs, kan oplossings bied.

'N Ander uitdaging is die herdefiniëring van die betekenis en doel van die menslike bestaan, aangesien die uitskakeling van tradisionele werk tot eksistensiële krisisse kan lei. Maatreëls soos die bevordering van onderwys, kreatiewe aktiwiteite, gemeenskapsbetrokkenheid en filosofiese besinning sowel as die vestiging van 'n onvoorwaardelike basiese inkomste (BGE) kan help om nuwe bronne van betekenis te skep.

Die fokus is immers op bestuur en aanspreeklikheid vir AI -stelsels, aangesien duidelike verantwoordelikhede vir besluite en foute van outonome stelsels moeilik is om vas te stel. Strukture soos wettige raamwerkvoorwaardes, AI -etiese kodes en meganismes vir menslike ingryping moet ontwikkel word om die verantwoordelike gebruik van sulke tegnologieë te verseker.

Kartering van die onbekende: paaie en oorwegings vir 'n getransformeerde handel

Hierdie finale afdeling gee 'n opsomming van die resultate van die artikel en gee 'n uiteensetting van die belangrikste transformasies en hul onderlinge afhanklikhede. Dit bied strategiese oorwegings vir navigasie in die rigting van so 'n toekoms as dit as wenslik of onvermydelik beskou word, en weerspieël die ontwikkelende verhouding tussen die mensdom, tegnologie en ekonomiese organisasie.

Sintese van bevindings: belangrike transformasies en hul interafhanklikheid

Die vorige ontleding het getoon dat 'n aantal diepgaande transformasies wat 'n klantlose, AI-beheerde ekonomie sou meebring. Hierdie veranderinge is nie geïsoleer nie, maar is baie gekoppel. Die tegnologiese vermoë om (byna) perfekte behoeftes vir voorlopige mense te (byna) is die basis wat tradisionele bemarkings- en verkoopsfunksies verouderd maak [Afdeling IC]. Dit het op sy beurt 'n nuwe siening van ekonomiese paradigmas buite die kliëntgedrewe kapitalisme gedwing om modelle soos na-kortage, hulpbrongebaseerde ekonomieë of na-groeiende benaderings [Afdeling II].

In sulke nuwe paradigmas sou die doel van 'maatskappye' of produksie -eenhede verander van winsmaksimalisering na direkte tevredenheid of vervolging van die gemeenskaplike goed, moontlik gedryf deur intrinsieke motiverings van die belasbare AI -stelsels en onder nuwe bestuurstrukture soos DAO's [Afdeling III]. Die meganismes vir die identifisering van behoeftes en die toewysing van hulpbronne sal sonder prysseine moet werk, waardeur die AI 'n sentrale rol speel, maar ook die uitdagings van die faktuurfaktuur [Afdeling IV] bly.

Hierdie ketting van transformasies - van tegnologiese vermoë tot veranderde ekonomiese modelle en die nuut gedefinieerde doel van organisasies tot die sosiale effekte - is baie onderling afhanklik. 'N Mislukking of 'n fundamentele misdaad in 'n gebied, byvoorbeeld met betrekking tot die werklike perke van die AI -voorspellingsvermoë of die etiese definisie van' behoefte ', kan 'n opskudding hê en die hele hipotetiese stelsel gedestabiliseer of tot ernstige negatiewe resultate lei. As die AI -voorspelling byvoorbeeld baie verkeerd of bevooroordeeld is, sal dit 'n groot deel van die daaropvolgende ekonomiese en sosiale herstrukturering ongeldig maak of tot 'n disfunksionele en onregverdige stelsel lei.

Die sosiale en menslike dimensies is net so diep: die toekoms van werk, die sielkundige gevolge vir outonomie en bevindings, sowel as nuwe magstrukture en etiese dilemma, verg deeglike aandag [afdelings V en VI]. Die risiko's, veral as gevolg van algoritmiese vooroordeel en die konsentrasie van beheer, is beduidend en benodig robuuste etiese raamwerkwerke en bestuursmodelle.

Strategiese imperatief vir navigasie na 'n behoefte -gebaseerde toekoms

As elemente van hierdie toekoms aktief nagestreef of na vore kom as onvermydelike ontwikkeling, is sekere strategiese maatreëls, navorsingsprioriteite en politieke besprekings vandag reeds nodig. Dit gaan nie oor 'n gedetailleerde padkaart oor die spesifieke toekoms wat hier uiteengesit word nie, maar oor oorwegings om die ontwikkeling van AI en outomatisering in die handel en in die algemeen in die algemeen te beheer.

'N Primêre strategiese imperatief is om breë “AI -bevoegdheid” en demokratiese deelname aan die ontwerp van die ontwikkeling en gebruik van AI te bevorder. In die lig van die diepgaande sosiale gevolge, kan besluite oor die rol van AI in die besigheid nie aan tegnoloë of ondernemings oorgelaat word nie. Die gevolge van die AI sal alomteenwoordig wees. Etiese en sosiale aanpassing vereis 'n breë inset. Daarom is openbare begrip en toewyding in Ki-bestuur van kardinale belang om 'n voordelige toekoms te vorm in plaas van een wat bepaal word deur tegnologiese determinisme of noue belange.

Verdere strategiese oorwegings sluit in:

• Belegging in die navorsing van die grense en risiko's van AI: veral met betrekking tot die voorspelling van komplekse menslike behoeftes, algoritmiese billikheid en die sielkundige gevolge van outomatisering.
• Ontwikkeling van robuuste etiese riglyne en bestuurstrukture: dit moet proaktief wees (“antisiperende etiek”) en internasionaal gekoördineer om die verantwoordelike gebruik van kragtige AI -stelsels te verseker.
• Bevordering van interdissiplinêre navorsing: Die uitdagings vereis die samewerking tussen rekenaarwetenskaplikes, ekonome, sosioloë, etiek, advokate en geesteswetenskaplikes.
• Bespreking oor alternatiewe ekonomiese modelle: 'n Oop debat oor na -groei, hulpbrongebaseerde benaderings en die toekoms van werk is nodig om sosiale visies buite die tradisionele ekonomiese logika te ontwikkel.
• Onderwys en heropleiding: Voorbereiding van die bevolking vir 'n wêreld van werk waarin menslike vermoëns soos kreatiwiteit, kritiese denke en emosionele intelligensie in belang is, terwyl herhalende take outomaties word.

Finale refleksies: die ontwikkelende verhouding tussen menslikheid, tegnologie en ekonomiese stelsels

Die gedagtes van 'n wêreld waarin ondernemings nie meer kliënte nodig het nie, verlig die veranderende wisselwerking tussen menslike vermoë, tegnologiese kapasiteit en die organisatoriese vorme van ons ekonomiese lewe. Dit dwing ons om basiese vrae te stel oor wat ons as 'n samelewing die meeste waardeer. As tegnologie moontlik in alle materiële behoeftes sonder tradisionele handel kan voorsien, watter soort samelewing wil ons ontwerp?

Die 'klantlose onderneming' is uiteindelik minder 'n vraag oor die onderneming self, maar eerder 'n vraag oor die soort menslikheid waarna ons streef wanneer die eksistensiële ekonomiese druk wegval. Die scenario skakel tradisionele ekonomiese beperkings en motiverings uit. Dit open die geleentheid om sosiale doelwitte te herprioritiseer -byvoorbeeld weg van suiwer groei na welstand, volhoubaarheid, geregtigheid of menslike ontwikkeling. Die 'probleem' verskuif dan van die ekonomiese noodsaaklikheid na 'n kwessie van kollektiewe keuse en sosiale ontwerp, gelei deur etiek en 'n visie vir 'n wenslike toekoms, in plaas van suiwer ekonomiese of tegnologiese determinisme.

Die reis na so 'n toekoms, selfs al word dit slegs gedeeltelik gerealiseer, verg 'n diepgaande begrip van die tegnologiese moontlikhede, 'n kritiese ondersoek na die ekonomiese en sosiale implikasies en bowenal 'n duidelike etiese oriëntasie om te verseker dat tegnologie dien en nie andersom is nie.

☑️ KMO-ondersteuning in strategie, konsultasie, beplanning en implementering

☑️ Skep of herbelyning van die digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisering van internasionale verkoopsprosesse

☑️ Globale en digitale B2B-handelsplatforms

☑️ Pionier Besigheidsontwikkeling

Konrad Wolfenstein

Ek sal graag as jou persoonlike adviseur dien.

Jy kan my kontak deur die kontakvorm hieronder in te vul of my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) .

Ek sien uit na ons gesamentlike projek.

Xpert.Digital is 'n spilpunt vir die industrie met 'n fokus op digitalisering, meganiese ingenieurswese, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïese.

Met ons 360° besigheidsontwikkelingsoplossing ondersteun ons bekende maatskappye van nuwe besigheid tot naverkope.

Markintelligensie, smarketing, bemarkingsoutomatisering, inhoudontwikkeling, PR, posveldtogte, persoonlike sosiale media en loodversorging is deel van ons digitale hulpmiddels.

Jy kan meer uitvind by: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus