Pamětní hra | Společnosti bez zákazníků: Analýza budoucnosti obchodu ve světě kontrolovaném AI

Genesis obchodního prostředí bez zákazníků

Tato hra myšlenek navrhuje budoucnost, ve které společnosti již nejsou závislé na tradičních vztazích se zákazníky. Pokročilá umělá inteligence (AI) a komplexní automatizace umožňují přesnou predikci a plnění potřeb, které pozorují zavedené obchodní praktiky, jako je marketing a prodej. Tato úvodní část definuje základní předpoklad tohoto scénáře, zkoumá technologické požadavky a osvětluje důsledky pro tradiční komerční činnosti.

Vhodné pro:

• Prodej Paradox-Perget Prodejní nálevka: Cesta zákazníka je mrtvá ai, automatizace a CRM!

Definice předpokladu: AI, automatizace a prognóza dokonalé poptávky

Ústřední hypotéza tohoto myšlenkového experimentu je ekonomika, ve které se společnosti spoléhají výhradně na automatizaci, umělou inteligenci a procesy kontrolované daty. V takovém systému by bylo možné předvídat potřebu jednotlivců a společnosti jako celku téměř dokonale a podle toho upravit produkty nebo služby, aniž by to byla nutná přímá lidská interakce nebo explicitní poptávku iniciovanou zákazníkem. To tvoří základ pro následující úvahy o vzdálených transformacích obchodu a společnosti.

Současný vývoj v oblasti AI v maloobchodě je již naznačen tímto směrem, i když dokonalost predikce a úplný nedostatek interakce se zákazníky jsou stále budoucí hudbou. KI již revolucionizuje způsob, jakým maloobchodníci předpovídají potřeby zákazníků analýzou historických prodejních údajů, tržních trendů a externích faktorů, jako je počasí nebo svátky. Systémy AI hrají stále důležitější roli v přesné predikci chování zákazníků a optimalizaci operačních procesů. Základem toho je symbióza velkých dat a algoritmů AI: potřebují obrovské množství dat k rozpoznání vzorců a spolehlivé předpovědi - čím větší a vysoce kvalitní záznam dat, tím přesněji prognózy.

Tento předpoklad znamená základní změnu z reaktivní na proaktivní ekonomiku. Většina současných systémů reaguje na rozhodnutí zákazníků, která jsou ovlivněna marketingem a jsou dokončena prodejními činnostmi. Na druhé straně zde je zde uvedený scénář založen na skutečnosti, že jsou předpovídány potřeby a produkty nebo služby jsou přizpůsobeny k plnění těchto očekávaných potřeb, aniž by byli nutné tradiční zákazníci. Hospodářská činnost by již nebyla kontrolována výslovnými rozhodnutími o nákupu, ale prediktivní inteligencí.

Koncept „dokonalé předpovědi“ je třeba kriticky vidět. Zatímco systémy AI jsou neustále lepší ve své prognózované schopnosti, obrovská složitost lidských potřeb-v konkrétních latentních, nově vytvořených nebo iracionálních potřebách-je významná výzva. Lidské potřeby nejsou vždy racionálně nebo ve vzorcích datových minulosti. Proto je třeba v této dokonalosti zkoumat spektrum od významně zlepšeného na skutečně dokonalou predikci a příslušné důsledky možných mezer v této dokonalosti.

Technologické nadace: Požadovaná infrastruktura AI a datových infrastruktury

Implementace obchodního prostředí bez zákazníků založená na prognóze dokonalého požadavku vyžaduje vysoce rozvinutou a všudypřítomnou technologickou infrastrukturu. To zahrnuje nejen pokročilé modely AI, ale také systémy pro komplexní sběr dat, masivní kapacity zpracování a sofistikované automatizační technologie pro výrobu a distribuci.

Kvalita, lokálnost a konzistence dat mají vynikající význam, protože „data jsou palivem AI“. Společnosti by musely překonat technologická kontaminovaná místa a zajistit, aby se jejich datová infrastruktura rozrostla na požadavky. To zahrnuje pečlivou správu dat, pravidelné audity a efektivní mechanismy pro úpravu dat, protože kvalita výsledků AI závisí přímo na kvalitě vstupních dat. Integrace dat z internetu věcí (IoT) s AI umožňuje analýzu v reálném čase a použití informací ze síťových zařízení, což je nezbytné pro prognózu dynamického požadavku.

Příslušné řetězce by byly transformovány systémy založenými na AI, které umožňují autonomní kontrolu, úpravy v reálném čase a prediktivní analýzu. Vize se pohybují k procesům a strojům kontrolovaným AI, které fungují autonomně a dosahují „téměř dokonalé přesnosti a efektivity“. To vyžaduje nejen inteligentní algoritmy, ale také fyzickou infrastrukturu, která podporuje takovou automatizaci, od výroby po logistiku. Platformy a technologie cloud computingu a technologie, jako je MapReduce, jsou příklady nástrojů, které umožňují zpracování nezbytného velkého množství dat.

Zřízení takové infrastruktury by mělo daleko -narušující důsledky. Potřeba shromažďování komplexních údajů pro „dokonalé“ předpovědi znamená téměř celkový záznam a analýzu informací o jednotlivcích a jejich prostředí. To by mohlo zahrnovat údaje o chování, biometrické informace, environmentální údaje a kontextové detaily. Taková sběr a analýza dat by byla ekvivalentní všudypřítomnému dohledu a vyvolalo základní otázky týkající se soukromí a etiky.

Výstavba a provoz této globální infrastruktury by navíc vyžadovala masivní investice a mezinárodní koordinaci. Kontrola těchto dat a kapacit AI by mohla vést k novým geopolitickým podmínkám. Národy nebo subjekty, které dominují této infrastruktuře, by také měly obrovskou ekonomickou a potenciálně sociální sílu, která by zvýšila stávající diskuse o AI a globální dynamice.

Zastaralý tradiční marketing a prodej

Ve světě, ve kterém jsou potřeby dokonale předpovídány a produkty nebo služby jsou automaticky přizpůsobeny a poskytovány, tradiční marketingové a prodejní funkce ztratí právo na existenci. Potřeba vytvářet poptávku, budovat povědomí o značce, přesvědčit zákazníky nebo usnadnit transakce se nevztahuje, pokud je potřeba známa předem a naplnění je hladce. Výslovné prohlášení o žádosti uživatele - „Žádné další marketingové strategie, žádná reklama, žádné nabídky, žádné prodejní akce“ - podtrhuje tuto základní změnu.

Dnešní automatizované strategie získávání zákazníků založené na reklamě, vstupních stránkách a generování potenciálních zákazníků by byly v takovém scénáři nadbytečné. Dokonce i současné obchodní modely založené na umělé inteligenci, které často používají prodejní kanály nebo se snaží zlepšit zkušenosti se zákazníky a rozvoj nových cílových skupin je na rozdíl od budoucnosti, v níž takové činnosti již nejsou nutné.

Zmizení marketingu a prodeje by mělo obrovský dopad na trh práce a požadované dovednosti. Celá průmyslová odvětví a odborníci, kteří dnes pracují v těchto oblastech, se dnes stanou zastaralými. To by vyžadovalo hlubokou diskusi o adaptaci pracovníků a sociálních důsledcích takových rozsáhlých ztrát pracovních míst.

Povaha „značek“ a „diferenciace produktů“ by se také v zásadě změnila. Pokud je spokojenost potřeb dokonale přizpůsobena jednotlivci, přesvědčivé a aspekty značek vytvářejí význam. Čisté užitečné by mohly zaujmout jejich místo, nebo by se mohly vyvinout nové, nekomerční vůčové značky. Emocionální připoutání ke značkám a signalizace kvality nebo stavu podle značek by byla v systému dokonalých, individualizovaných potřeb relevantní. Produkty mohou být primárně vyhodnoceny podle jejich funkční schopnosti vyhovět předpokládané potřebě.

Vhodné pro:

• Vyhledávání nulového kliknutí, ve kterém uživatelé mohou najít své informace přímo bez kliknutí na výzvu marketingu webových stránek

Ekonomická paradigmata ve světě bez poptávky s kontrolou zákazníka

Eliminace poptávky s kontrolou zákazníka jako primárního motoru hospodářské činnosti zpochybňuje základní principy kapitalismu. Pokud se tržní rozhodnutí a cenové signály již nepodléhají výrobě a alokaci, je třeba vzít v úvahu alternativní ekonomické modely. Tato část zkoumá různé teoretické přístupy, které by se v takové budoucnosti mohly stát důležitějšími, od modelů po boji po postupování až po růstovou ekonomiku až po urychlení vizí a socializovaných forem výroby.

Beyond Capitalism: zkoumání post-skartovacích a zdrojů založených na zdrojích

Koncept ekonomiky, která již není primárně formována nedostatkem, nabízí radikální protiprůchodní kapitalismus. V ekonomice post-krátce by většina zboží mohla být vyráběna pokročilou automatizací ve velkém množství a s minimálním lidským pracovním zátěží, aby byly velmi levné nebo dokonce dostupné zdarma. Klíčovými technologiemi by byla rozsáhlá automatizace, potenciálně samoobslužné stroje, nanotechnologie a obnovitelné energie. Teoreticky by mohlo být zboží, služby a zdroje v takovém systému volně přístupné, což by způsobovalo tradiční ekonomické mechanismy, jako jsou ceny, peníze a konkurence.

Model ekonomiky založené na zdrojích (ekonomika založená na zdrojích, RBE) úzce souvisí. Zde jsou všechny zdroje považovány za lidstvo a alokace je založena na potřebách a spolupráci namísto peněžní výměny nebo dluhu. Projekty jako „projekt Venuše“ nebo iniciativy, jako je „One Community“, šíří takové přístupy, které usilují o odchod z logiky zisku a na přímé uspokojení. Kritici takových modelů však zpochybňují aspekty, jako jsou vlastnická práva a motivační struktury v systému, ve kterém jsou zdroje běžné.

Přechod na post-krátce nebo ekonomiky založené na zdrojích by měl být proveditelný, jedna z nejzákladnějších transformací v lidské historii by byla. Vzhledem k tomu, že nedostatek byl vždy hnacím faktorem pro ekonomické systémy, konflikty a sociální stratifikaci, odstranění materiálního nedostatku v případě základních potřeb a odchod měnových systémů by podkopalo základy současných ekonomických a třídních struktur. To by vyžadovalo přehodnocení lidské motivace nad rámec hmotného zisku a tlaku na přežití.

I kdyby bylo dosaženo nedostatek příspěvků pro materiální zboží, nedostatkem by mohl i nadále existovat v nehmotném zboží nebo dokonce získat důležitost. To zahrnuje například pozornost, jedinečné zkušenosti, konkrétní místa nebo určité formy sociálního kapitálu. Vzhledem k tomu, že lidské touhy jsou potenciálně neomezené, by se mohlo zaměřit na konkurenci konkurence nebo na hodnocení tohoto nehmotného, ​​neodmyslitelně omezeného „zboží“, což by mohlo vést k novým formám „ekonomik“ nebo hierarchií.

Logika poštovního růstu a dostatečnosti

Poštovní růstová ekonomika zpochybňuje dogma věčného hospodářského růstu a místo toho prosí o orientaci na dobře - udržitelnost a dostatečnost - tj. Na výrobu toho, co je dostatečné k uspokojení potřeb, aniž by podporovala nadměrnou spotřebu. Toto paradigma kritizuje růstové kapitalistické modely a zdůrazňuje potřebu respektovat ekologické limity a podporovat sociální spravedlnost. Koncepty, jako je „základní ekonomika péče“, která se zaměřuje na udržitelné poskytování základního zboží a služeb, a „čas -převádějící“, které zajišťují snížení pracovní doby ve prospěch jiných oblastí života, jsou ústředními prvky. Součástí diskuse jsou také modely jako „Universal Basic Services“ (UBS), které zajišťují základní univerzální péči a silnější ekonomická demokracie.

Systém kontrolovaný AI bez zákazníků pro uspokojivé potřeby by se mohl dobře shodovat s ideály poštovního růstu, pokud je základní AI naprogramována na dostatečnosti a udržitelnosti namísto maximalizace výroby. Taková umělá inteligence by mohla být teoreticky optimalizována tak, aby vyhovovala potřebám s minimálním využíváním zdrojů a zohledňovala dlouhodobou ekologickou udržitelnost. Existuje však také riziko, že taková AI povede k bezprecedentní absorpci, pokud jsou „předpokládané potřeby“ přehnané nebo AI sladí jeho optimalizaci na rychlost a objemu výroby bez dostatečných ekologických omezení. Základní programování a etický rámec AI by se tak staly rozhodujícími faktory.

AccenerationIst Visions: Technologie jako katalyzátor post -kapitalistických struktur

Akcelerační filozofie, zejména akcelerační akcelerace vlevo, navrhují používat technologie vyvinuté v kapitalismu k překonání kapitalismu samotného a vytvoření nových sociálních struktur. Tato ústava považuje technologický pokrok za hnací sílu sociálních transformací. Zástupci, jako jsou Nick Srnicek a Alex Williams, tvrdí, že technologický pokrok již může umožnit život s drasticky zkrácenou pracovní dobu a vyhlížet svět bez tradiční práce. Váš „manifest pro politiku Acceleration“ žádá o použití technologických úspěchů, jako je kvantifikace, ekonomické modelování a analýza velkých dat pro levicové politické cíle.

Scénář AI kontrolované, dokonalé uspokojení potřeb lze interpretovat jako konečný výraz akceleračních tendencí. Zde tato technologie nejen automatizuje práci, ale celý cyklus nabídky poptávky, který potenciálně vede k radikálně odlišnému sociálně-ekonomickému systému. Klíčovou otázkou je však „účel“ této zrychlení. Slouží lidskému osvobození, jak doufají levicové akceleraci, nebo to vede k něčemu jinému? Jiné akcelerační proudy, jako jsou ty zastoupené Nickem Land, to vidí spíše osvobození kapitálu od lidí, což vyvolává otázku, kdo nebo co těží z této konečné automatizace.

Modely socializované výroby a participativního plánování

Pokud produkce již není ovládána soukromými, společnostmi zaměřenými na zisk, vyvstává otázka alternativních forem organizace. Koncepty sociálního vlastnictví o výrobních prostředcích a participativních mechanismech, které rozhodnou, co a jak se vyrábí, přijdou do popředí. Modely, jako je participativní ekonomika (Parecon), poskytují, že pracovníci a spotřebitelské rady vyjednávají plány výroby a spotřeby, s odměnou po námaze a decentralizovaném plánování prostřednictvím tzv. Iterační facilitačních rad (IFBS).

V ekonomice bez zákazníků, ve které AI předpovídá potřeby, by „participativní plánování“ mohlo mít novou podobu. Místo toho, aby jednotlivci hlásili své požadavky na spotřebu přímo radám, mohla AI tyto potřeby odvodit. Participativní mechanismy by se pak mohly zaměřit na ověření těchto závěrů, určování sociálních priorit a sledování operací AI místo toho, aby prováděly podrobné mikroplanování individuální spotřeby. Účast člověka by se přesunula od definice individuálních potřeb (které AI převzala AI), aby kontrolovala celkový systém. Tím by se zajistilo, že předpovědi AI odpovídají širším sociálním hodnotám a etickým úvahám a že rozhodnutí o přidělování zdrojů pro projekty velkého stupně nebo veřejné statky, které nejsou snadno sníženy na individuální „potřeby“, jsou demokraticky přijímána.

Následující tabulka shrnuje potenciální ekonomické modely diskutované:

Srovnávací přehled potenciálních ekonomických modelů v budoucnosti bez zákazníků

Srovnávací přehled potenciálních ekonomických modelů v budoucnosti bez zákazníků - Image: Xpert.digital

Srovnávací přehled potenciálních ekonomických modelů v budoucnosti bez zákazníků ukazuje rozmanitost přístupů založených na různých základních principech a technologiích. Ekonomika post-ztoku usiluje o hojnost zboží s minimální lidskou prací prostřednictvím automatizace s přímým alokací na základě dostupnosti nebo potřeb. Ústřední roli zde hrají samoobslužné stroje, nanotechnologie a obnovitelné energie. Kritici zpochybňují dostupnost skutečného nedostatku poštovního postupu a motivaci a rovnost distribuce.

Ekonomika založená na zdrojích (RBE) vidí zdroje jako společné dědictví lidstva a vzdává se peněz nebo dluhů. Místo toho se distribuce zdrojů probíhá podle potřeby spolupráce. Vysoce rozvinuté technologie usnadňují správu a výrobu zdrojů, jejichž cílem je udržitelné potřeby a společné dobro. Zastánci, jako je Jacque Fresco z projektu Venuše, to vidí jako dopředu alternativu, zatímco kritici uvádějí praktické výzvy, jako jsou problémy s vlastnictvím a škálovatelnost.

Na druhé straně ekonomika post -rostou se zaměřuje na hospodářský růst a spojuje význam udržitelnosti, dostatečnosti a času. Používání AI a udržitelných technologií se zaměřuje na demokratické plánování a potřeby -zaměřené na distribuci zdrojů se zaměřením na ekologické a sociální cíle. Výzvy vyplývají z politického přijetí a proveditelnosti tohoto přechodu z modelů růstu.

Accelerationst post -kapitalismus považuje kapitalistickou technologii příležitost k překonání kapitalismu. Automatizace a AI vedou transformaci vpřed, přičemž možné mechanismy jsou sociální redistribucí a centrální plánování. Navzdory vizi osvobození práce tento model obsahuje rizika, jako je autoritářská kontrola, etické otázky a napětí v rámci trendů s akcelerací.

V participativní ekonomice nebo socialismu se zaměřuje na sociální vlastnictví výrobních prostředků a na uspokojení potřeb. AI podporuje plánování, koordinaci a analýzu dat, zatímco participativní plánování a demokratická rozhodnutí přímé přidělování zdrojů. Cílem je sociální spravedlnost a vlastní vláda, ale složitost informací, motivační struktury a riziko byrokratizace jsou značné výzvy.

Stručně řečeno, tyto modely odrážejí napětí mezi automatizací, efektivitou zdrojů, sociální spravedlnosti a udržitelností, zatímco sledují různé strategie pro budoucí organizaci podnikání a společnosti.

AI & XR 3D rendering Machine: Pětinásobná odbornost od Xpert.Digital v komplexním balíčku služeb, R&D XR, PR & SEM - Obrázek: Xpert.Digital

Xpert.Digital má hluboké znalosti z různých odvětví. To nám umožňuje vyvíjet strategie šité na míru, které jsou přesně přizpůsobeny požadavkům a výzvám vašeho konkrétního segmentu trhu. Neustálou analýzou tržních trendů a sledováním vývoje v oboru můžeme jednat s prozíravostí a nabízet inovativní řešení. Kombinací zkušeností a znalostí vytváříme přidanou hodnotu a poskytujeme našim zákazníkům rozhodující konkurenční výhodu.

Více o tom zde:

• Využijte 5x odborných znalostí Xpert.Digital v jednom balíčku – již od 500 EUR měsíčně

Transformace „společnosti“: Účel a funkce výrobních jednotek

Pokud „společnosti“ již nepotřebují zákazníky a působí v novém ekonomickém paradigmatu, musí se jejich účel, struktura a motivace zásadně změnit. Tato část zkoumá, jak by tyto „výrobní jednotky“ mohly vypadat a které řídí prameny, které by mohly mít, pokud by maximalizace zisku již není cílem.

Rede -finition organizačního účelu: od zisku po spokojenost sociálních potřeb

Ve světě, ve kterém AI předpovídá potřeby a produkci je zaměřeno na jejich přímou naplnění, by se základní účel organizací posunul od maximalizace zisku na přímé řešení sociálních a individuálních potřeb. Mnoho společností již uvádí, že do své práce zahrnují sociální a ekologické problémy, často poháněné firemní kulturou a očekáváními zúčastněných stran, které přesahují čistě ziskové zájmy. Takže -svolené „společné společnosti -orientované společnosti“ znovu investují své zisky, aby dosáhly sociálních cílů a odrážely sociální spravedlnost nebo účast na jejich strukturách.

Vznik „účelové ekonomiky“ naznačuje širší změnu, ve které se společnost přenesla z čistého maximalizace zisku na maximalizaci účelů a chce vytvořit hodnotu pro všechny zúčastněné strany - zákazníky, zaměstnanci, komunity a planety. V systému bez zákazníků by byl tento účel ještě přímější k naplnění identifikovaných potřeb. Socialistické modely, jako teoretický opačný pól, výslovně zajišťují výrobu v potřebě potřeb namísto sladění kumulace ziskovosti. Koncepty, jako je producent a spotřebitelský důchod, který měří výhody v současné ekonomice, by byly v takovém systému irelevantní nebo radikálně transformovány.

Metriky pro „úspěch“ těchto výrobních jednotek by musely být plně znovuobjeveny. Ukazatele, jako je hrubý domácí produkt, podíl na trhu nebo ziskové marže, ztratí svůj význam. Místo toho by byly vyžadovány nové klíčové údaje, které se vztahují k kvalitě spokojenosti potřeb, efektivitu zdrojů, ekologické účinky a možná i s rozměry sociálního studny nebo rozvoje.

Stejně tak by koncept „konkurence“ buď zmizel nebo se v zásadě změnil. Pokud jsou výrobní jednotky zaměřeny tak, aby vyhovovaly předpokládaným potřebám v koordinovaném systému, je konkurence pro zákazníky irelevantní. Možná „konkurence“ by se mohla posunout k efektivitě uspokojení potřeb, inovací v řešeních nebo k dosažení určitých sociálních cílů, ale bez tržní dynamiky vítězství a porážky. Modely, jako jsou ekonomiky založené na zdrojích, výslovně zdůrazňují spolupráci místo konkurence.

Vnitřní motivace pro spravované entity AI: inovace, řešení problémů a společné dobro

Když systémy AI spravují výrobní jednotky, vyvstává otázka jejich „motivace“. Místo externích pobídek, jako je zisk, by mohly být systémy AI naprogramovány s vnitřními cíli. Takovými cíli by mohla být zvědavost, snaha o novinu, získávání kompetencí nebo vlastní snaha vyřešit složité problémy ve prospěch společnosti. Již existující organizace bez motivů primárního zisku, jako jsou sociální družstva, jsou poháněny sociální solidaritou a zájmy, které přesahují čistý zájem.

Programování konceptů, jako je „společné dobro“ nebo „sociální výhody“ v AI, však představuje obrovskou etickou a technickou výzvu. Tyto termíny jsou filozoficky složité a obtížně definovatelné. Váš překlad do strojového -interpretovatelného kódu je složitý a nese riziko nesprávných interpretace nebo ukotvení předsudků. AI, která optimalizuje pro nesprávnou nebo neúplnou definici „společného dobra“, by mohla neúmyslně vést k dystopickým výsledkům.

AI, která je poháněna vnitřní motivací, jako je „zvědavost“ nebo „usilování o novinkou“ v souvislosti s řešením sociálních problémů, by mohla vést k neočekávaným inovacím. Mohlo by však také vyvinout „řešení“ pro problémy, jejichž existence nevěděla o lidech nebo řešeních, která vytvářejí nové, nepředvídané problémy. Kontrola a sledování průzkumného nutkání takové AI by bylo zásadní k zajištění toho, aby jejich činnosti byly v souladu s lidskými hodnotami a prioritami.

Struktury správy pro autonomní výrobu: DAO a dále

Otázka, jak jsou tyto produkční jednotky kontrolované AI nasměrovány a kontrolovány, je ústřední. Modely, jako jsou decentralizované autonomní organizace (DAO), zde nabízejí zajímavé perspektivy. Pravidla v inteligentních smlouvách jsou kódována v DAOS a rozhodnutí jsou prováděna kolektivně, potenciálně s účastí samotných systémů AI. Studie naznačují, že DAO, které jsou zaměřeny na sociální nebo veřejné statky, mohou mít vyšší decentralizaci. Potřeba modelů správy pro automatizované systémy je také rozpoznána v jiných kontextech, jako je automatizace procesů řízená robotem (RPA), přičemž často chybí zavedené akademické modely.

Pokud AI nejen spravuje výrobu, ale může se také účastnit své vlastní správy (jak je plánováno v KI-DAO), hranice mezi nástrojem a hercem rozmazává. To vyvolává základní otázky týkající se odpovědnosti, kontroly a potenciálu, aby systémy AI rozvíjely vznikající cíle, které nemusí odpovídat lidským záměrům. Systém, ve kterém AIS spravují a kontrolují jiné AI, by mohl snížit lidský dohled a kontrolovat a obnovit rizika, pokud se cíle AI odchýlí od lidské studny.

Kapacita zatížení neziskových výrobních modelů ve velkém měřítku

Neziskové organizační struktury, které již poskytují jejich poslání o zisku, by mohly sloužit jako model pro budoucí produkční jednotky. Analýzy ukazují, že velké neziskové organizace často závisí na dominantních zdrojích financování, zejména na státních fondech.

V ekonomice bez zákazníků však „financování“ těchto neziskových výrobních jednotek nepochází z darů nebo tradičních státních rozpočtů, které jsou založeny na funkční tržní ekonomice s daňovými příjmy. Místo toho by „financování“ bylo otázkou přímého rozdělení zdrojů podle zastřešujícího systému ekonomického plánování, které by bylo kontrolované nebo participativní. Výzva je přesunuta z zadávání zakázek finančních prostředků na odůvodnění nároků na zdroje na základě předpokládaných potřeb a efektivity krytí. Peníze jako takové již nemohly v takovém systému existovat nebo mít úplně jinou funkci.

Mechanismy ekonomiky orientované na potřebu

Tato část se zaměřuje na to, jak funguje ekonomika zaměřená na potřebu: Jak jsou identifikovány potřeby a jak jsou přiřazovány zdroje k pokrytí, když chybí tradiční tržní mechanismy, jako je poptávka zákazníků a signály cen?

Kapacita AI pro prognózu „Perfect“ potřebuje: dovednosti, zdroje dat a inherentní limity

Kritické zkoumání schopnosti AI předpovídat lidské potřeby je nezbytné. To zahrnuje typy dat (historických, behaviorálních, biometrických, environmentálních), které byste potřebovali, jakož i přirozené limity nebo zkreslení takových předpovědí. Současné systémy AI již vykazují působivé dovednosti v prognóze poptávky, rozpoznávání vzorů a rozhodování na základě velkých údajů analýzou historických prodejních údajů, tržních trendů, počasí a svátků. Čím větší a vysoce kvalitní množství dat, tím přesněji jsou předpovědi.

Existují však významné limity pro predikční kapacitu AI. Vhodná varování před „magickými nápady“ a zmatek konkrétního výkonu s obecnou kompetencí jsou vhodné. AI dosahuje limitů při pochopení lidských emocí a etických rozhodnutí. „Sedm mrtvých hříchů“ předpovědí AI zahrnují nadhodnocení krátkodobých účinků a podceňování implementačního období.

Externí zdroje dat, jako jsou údaje o počasí, trendy sociálních médií, ekonomické ukazatele a data IoT, lze použít pro předpovědi poptávky bez přímé interakce se zákazníky. Ty by mohly být potenciálně upraveny tak, aby předpovídaly širší sociální potřeby. Za účelem odhalení latentních lidských potřeb se navrhují projektivní techniky, jako jsou vizuální metafory, které by mohly být AI analyzovány ve velkém měřítku, ale to vyvolává etické obavy ohledně subjektivity a ochrany údajů. Ochrana osobních údajů je také ohrožena, pokud AI odvozuje preference, protože místní data mohou být nižší z aktualizací modelu a závěry generované AI se považují za osobní údaje.

Termín „potřeba“ je složitý a sahá od základních fyziologických požadavků po komplexní psychologická přání a úsilí o seberealizaci, jak je uvedeno v Maslowově pyramidě potřeb. AI, která předpovídá „potřeby“, se musí s touto složitostí vyrovnat. Perfektní předpověď základních materiálových potřeb se může zdát věrohodnější než dokonalá předpověď vyšších, subjektivních nebo nových potřeb. Schopnost umělé inteligence, nuanční předpovídat budoucí psychologické podmínky nebo kreativní úsilí založené na současných datech, je vysoce spekulativní a etická.

Zdroje dat pro predikci sociálních potřeb bez interakce se zákazníky (počasí, sociální média, IoT, ekonomické ukazatele) by mohly být ovlivněny systémem kontrolovaným AI. To by mohlo vytvořit smyčky zpětné vazby, stabilizovat nebo destabilizovat předpovědi nebo dokonce jemně řídit sociální rozvoj na základě toho, co je AI naprogramována jako „potřeba“. Pokud například AI předpovídá energetický požadavek založený na předpovědi počasí a odpovídajícím způsobem přiděluje energii, mohlo by to ovlivnit chování (např. Lidé by mohli konzumovat více energie, protože je vždy k dispozici), který pak teče do předpovědního modelu AI.

Přidělení zdrojů bez cenových signálů: Modely kontrolované AI a alternativy bez trhu

Pokud ceny již neříkají alokaci, musí se alternativní mechanismy chytit. Algoritmy AI by mohly optimalizovat distribuci zdrojů na základě předpokládaných potřeb a dostupných zdrojů. Takové systémy zahrnují sběr dat, předběžné zpracování, trénink modelu, optimalizaci, poskytování a smyčky zpětné vazby. Je však třeba poznamenat, že tyto přístupy se výslovně nezabývají alokací bez cenových signálů nebo pro širokou škálu nesystémových lidských potřeb, ale zaměřují se na efektivitu stávajících systémů.

Mezi tržní alternativy patří praktiky, jako je sdílení, dávání a přerozdělování. Tyto mechanismy, spolu s produkcí nepřetržitého trhu pro sebepojetí, společnou řízení a vzájemnou pomoc, mají potenciál být upraveni ve složitých společnostech. Modelování založené na agentech (ABM) a další simulační techniky by mohly být upraveny tak, aby simulovaly alokaci zdrojů v systémech nepřetržitých.

Přidělení zdrojů kontrolovaných AI bez cenových signálů by mohlo vést k extrémní efektivitě při pokrytí kvantifikovatelných potřeb. Mohlo by však mít potíže s poskytováním zdrojů pro nová, nepředvídaná nebo vysoce subjektivní přání, která někdy provozují trhy (i když nedokonale) prostřednictvím objevování cen a podnikatelského rizika. AI je charakterizována optimalizací na základě definovaných parametrů a historických dat. Cenové signály na trzích odrážejí agregovanou (a často spekulativní) ochotu platit, která může nasměrovat zdroje k novým nebo výklenkovým potřebám. Bez tohoto mechanismu by mohla být poskytnuta AI s výsledným, neprokázaným nebo čistě idiosynkratickým „potřebami“, pokud není naprogramována zejména pro zkoumání nebo reakci na nekvantifikovatelné lidské vstupy.

Trvalá výzva obchodního zákona: Může to AI opravdu vyřešit?

Problém obchodního zákona, který je prominentně formulován Ludwigem von Misesem a Friedrichem Hayekem, uvádí, že racionální ekonomické plánování bez tržních cen je nemožné. Vyvstává otázka, zda by tato výzva mohla zvládnout pokročilá AI s obrovským množstvím dat. Literatura je zde skeptická: AI nemůže vyřešit problém definování cílové hierarchie, protože plánovací zdroje podřizují cíle místo výběru cílů kvůli cenovým signálům. I když byla všechna data k dispozici jediné mysli, ústřední plánovač nemohl vypočítat celé nezbytné ekonomické znalosti tak, aby bylo vytvořeno správné a konzistentní přidělování zdrojů. AI, jak se tvrdí, nesplňuje předpoklady pro efektivní ekonomickou fakturu, protože je reaktivní a proaktivní, cílová role podnikatelů se nemůže replikovat. Problém s výpočtem zůstává ústřední výzvou v souvislosti s centrálním plánováním versus tržní socialismus a participativní ekonomiku.

I když by AI mohla dokonale vypočítat přidělení zdrojů pro statickou větu potřeb a výrobních možností, dynamická a rozvíjející se povaha lidských potřeb, technologických inovací a nepředvídané změny životního prostředí znamená, že „výpočet“ je nepřetržitý a adaptivní proces. Jádro debaty o ekonomickém účetnictví by se mohlo přesunout z čisté výpočetní kapacity na schopnost generovat nové informace a cíle a přizpůsobit se těm, které nejsou zahrnuty do původního souboru dat. Původní debata se zaměřila na nemožnost ústředního plánovače zpracovat všechny potřebné informace. AI by mohla vyřešit část zpracování pro známé proměnné. Jak se však tvrdí, trhy integrují proaktivní aktéry (podnikatelé), kteří objevují nové potřeby, vytvářejí nové produkty a přizpůsobují se nepředvídaným změnám - funkce, které AI jako reaktivní systém nemůže snadno replikovat. Výzvou není jen výpočet, ale také nepřetržitý, adaptivní přepočet a předefinování cílů v dynamickém světě.

Sociální a lidské dimenze plně automatizovaného, ​​potřebného světa

Tato část se obrací na širší sociální a lidské důsledky, které vycházejí ze života ve světě, ve kterém společnosti nepotřebují zákazníky a AI očekává a splňuje potřeby.

Budoucnost lidské práce a předefinování „práce“

Pokud AI a automatizace převezmou většinu výroby a dokonce i určení potřeb, vyvstává naléhavá otázka budoucnosti lidských pracovních míst. Prognózy naznačují, že generativní AI se v příštích deseti letech změní až na 90 % pracovních míst a možná nahradí 9 % amerických pracovníků. Zatímco někteří odborníci tvrdí, že AI s větší pravděpodobností automatizuje jednotlivé úkoly než celé profese a že lidská odbornost zůstává při hodnocení výsledků AI zásadní, jiní vidí budoucnost, ve které AI uvolňuje lidi pro interakce „mezi člověkem“, přičemž empatie, kreativita a emoční inteligence přichází do popředí. Sociologické perspektivy naznačují možné ztráty zaměstnání a rostoucí nerovnost v příjmech AI.

V počátečních společnostech, ve kterých je tradiční zaměstnanost prostřednictvím automatizace zastaralá, jsou diskutovány koncepty, jako je univerzální základní příjem (BGE) a snížené pracovní týdny. Zaměření psychologických účinků masové nezaměstnanosti a hledání smyslu mimo práci.

Ve společnosti s téměř úplnou automatizací a předpokládanou potřebou spokojenosti by se „hodnota“ lidských příspěvků mohla zcela přejít od ekonomické produkce k sociální, kreativní, intelektuální nebo ošetřovatelské činnosti, které AI nemůže (nebo neschválit) zcela replikovat. To vyžaduje zásadní oživení toho, co se považuje za „cennou práci“. Pokud AI převezme výrobu a spokojenost materiálu (základní předpoklad žádosti), bude pro tyto účely zastaralá tradiční práce. Lidé se pak mohli zaměřit na činnosti, které jsou méně schopné AI, jako jsou hluboké emocionální spojení, složité etické myšlení, nové umělecké tvorby nebo filozofická studia. Společnost by potřebovala nové systémy k rozpoznání a podpoře těchto netradičních příspěvků, pravděpodobně oddělením příjmů/živobytí a „práce“ (např. BGE, jak již bylo zmíněno).

Psychologické limity: Autonomie, kompetence a smysluplnost, kdy se očekávají potřeby

Psychologické účinky na jednotlivce, jejichž potřeby jsou neustále očekávány a splněny systémem AI, jsou hluboké. Teorie sebeurčení zdůrazňuje základní psychologické potřeby pro autonomii (pocit kontroly), kompetence (pocit šampionátu) a sociální integraci. Prostředí, která tyto potřeby podporují, podporují autonomní motivaci. Současné studie AI na pracovišti ukazují zisky účinnosti, ale zaměstnanec také zajišťuje, že je pracoviště ztraceno, ale nezabývá se scénářem „dokonalého očekávání“. Maslowova hierarchie naznačuje, že samorealizace a sociální potřeby jsou také důležité, když základní potřeby zůstávají nespokojeny a zavádí kognitivní, estetické a transcendentní potřeby.

Pokud jsou potřeby očekávány a splněny externím systémem AI, mohou jednotlivci zažít paradoxní ztrátu autonomie a kompetence. Akt identifikace, úsilí a dosažení vlastních cílů (i v případě základních potřeb) přispívá k těmto psychologickým pilířům. Neustálé, bez námahy plnění by mohlo vést k pasivitě, naučené bezmocnosti nebo hledání nových forem výzvy a sebevědomí. Autonomie zahrnuje sebeovládání a osobní odpovědnost za akce. Pokud AI ovládá naplnění na základě předpovědí, je individuální schopnost jednat při pokrytí potřeb. Kompetence zahrnuje mistrovství a efektivitu. Pokud k uspokojení potřeb není zapotřebí žádné úsilí, budou se snížit možnosti rozvoje a prožívání kompetencí v této oblasti. To by mohlo způsobit, že jednotlivci hledají autonomii a kompetence v jiných, možná nehmotných oblastech (jak naznačuje Maslowovy vyšší potřeby).

Hledání smyslu v post-materiální, post-laboratorní existenci

Pokud materiální nedostatek do značné míry překonal a tradiční ekonomické role ztratí význam, vyvstává otázka, jak lidé najdou smysl a účel. Práce EO Wilsona „Důležitost lidské existence“ se zabývá existenciálními otázkami a bije most mezi vědou a filozofií, přičemž se zabývá naší svobodou volby a hádankou svobodné vůle v materiálním vesmíru. Ve společnosti po práci po práci mohli lidé najít nové způsoby, jak definovat svůj život prostřednictvím kreativity, rodiny, komunity nebo pronásledování intelektuálního, emočního a duchovního rozvoje, protože AI může také podkopat účel volnočasových aktivit.

„Důležitost lidské existence“ v takové společnosti by se mohla stát ústředním sociálním zaměstnáním. To by mohlo potenciálně vést k renesanci v umění, filozofii, spiritualitě a sociálním angažovanosti. Naopak existuje také riziko rozšířené anomie a existenciálních krizí, pokud nelze najít nové zdroje smyslu nebo kultivovat. Pro mnohé, práce a materiální úsilí v současné době nabízí primární zdroj identity a účelu. Vaše ztráta by vytvořila vakuum. Lidé by se pak mohli obrátit na Maslovho vyšší potřeby: kognitivní, estetičtí, transcendenty, nebo, jak naznačuje Wilson, vypořádat se s naším jedinečným místem a našimi rozhodnutími. Sociální infrastruktura by musela podporovat tyto nové způsoby, jak najít význam.

Síla, kontrola a sociální struktury v ekonomice kontrolované AI

Otázka, kdo ovládá systémy AI, předpovídá a přiřadí potřeby, má zásadní význam. AI již má dopad na struktury správy a existují argumenty proti úplnému nahrazení tržních mechanismů AI na základě otázek schopnosti jednat a znalosti. Relevantní aspekty jsou také dynamika energie pro přidělování zdrojů kontrolovaných AI a změna globální rovnováhy moci v důsledku investic AI. Schopnost AI je považována za pilíř národní moci. Správa super-KI pro obchodní plánování, jak ukazuje čínský plán AI, zahrnuje dlouhodobé strategické plánování a rozvoj ekosystémů.

Entita (nebo entity), která navrhuje, vlastní a kontroluje zastřešující systém prognózy AI a přidělování zdrojů, by vykonávala bezprecedentní sílu. To by mohlo potenciálně vést k novým formám autoritářství nebo naopak s pečlivým designem k novým modelům demokratického dohledu. Povaha „černé skříňky“ některých systémů AI by tento problém mohla zpřísnit. Kontrola alokace zdrojů je zásadní pro energii. Pokud je tato kontrola s velmi složitým systémem AI, porozumění a ovlivňování jeho rozhodnutí se stává kritickým. Bez robustních, transparentních a participativních mechanismů správy věcí veřejných by se tato síla mohla soustředit a zneužívána, bez ohledu na to, zda je systém nominálně používán „ke společnému dobru“.

Od lokálního po globální: Malé a střední podniky dobývají globální trh chytrými strategiemi - Obrázek: Xpert.Digital

V době, kdy digitální přítomnost společnosti určuje její úspěch, je výzvou, jak tuto přítomnost učinit autentickou, individuální a dalekosáhlou. Xpert.Digital nabízí inovativní řešení, které se staví jako průsečík mezi průmyslovým centrem, blogem a ambasadorem značky. Spojuje výhody komunikačních a prodejních kanálů v jediné platformě a umožňuje publikaci v 18 různých jazycích. Spolupráce s partnerskými portály a možnost publikování článků na Google News a tiskový distribuční seznam s cca 8 000 novináři a čtenáři maximalizují dosah a viditelnost obsahu. To představuje základní faktor v externím prodeji a marketingu (SMarketing).

Více o tom zde:

• Autentický. Jednotlivě. Globální: Strategie Xpert.Digital pro vaši společnost

Navigace přes labyrint: Rizika, etika a správa

Tato část kriticky hodnotí potenciální nevýhody, etické dilema a výzvy v oblasti správy věcí veřejných, které jsou vlastní navrhované budoucnosti.

Etický imperativ: Zaručuje spravedlnost, transparentnost, ochrana údajů a odpovědnost v systémech kontrolovaných AI

Vývoj a využití systémů AI, které předpovídají a přidělují potřeby, musí být vedeny přísnými etickými principy. To zahrnuje spravedlnost, transparentnost, vysvětlení, ochranu údajů, bezpečnost, robustnost, dohled nad lidmi a odpovědnost. Etické rámcové práce, jako je Belmontská zpráva, se svými zásadami úcty k lidem, charitativní a spravedlnosti zde mohou nabídnout orientaci. Ústřední aspekty jsou také potřeba „předvídavé etiky“, která brání poškození AI a výzvou definování „dobrého“ v pluralistické společnosti.

„Vysvětlitelnost“ (vysvětlitelná AI, XAI) se v takovém systému stává vynikajícím významem. Pokud AI diktuje přidělování zdrojů a uspokojení potřeb, musí být jednotlivci a společnost schopni pochopit, proč jsou učiněna určitá rozhodnutí, zejména pokud se zdá, že jsou kontrainvační nebo nevýhodou. Nedostatek transparentnosti by mohl nedůvěřovat a vzbudit zášť. Rozhodnutí AI v tomto scénáři mají hluboké účinky na život jednotlivce. „Black Box“ AI, která činí rozhodování o kritických zdrojích bez vysvětlení, by podkopala autonomii a důvěru. Vývoj a implementace robustních metod XAI není proto jen technickým cílem, ale etickou nutností legitimity a spravedlnosti.

Přízrak algoritmického zaujatosti a jejích sociálních účinků

Poruchy v datech nebo algoritmech mohou vést k diskriminačním výsledkům v prognóze poptávky a přidělování zdrojů a potenciálně zpřísnit nebo vytvářet stávající nerovnosti. Studie ukazují, že systémy AI mohou mít významná zkreslení prediktivních úkolů. Algoritmická zaujatost vyplývá z zkreslených údajů o školení nebo rozhodnutí vývojářů a může posílit systémovou diskriminaci v oblastech, jako je zaměstnanost, život a finance. Příklady toho lze nalézt ve zdravotnictví a online reklamě.

V systému „dokonalých“ potřeb prognózy by algoritmické zaujatosti mohly vést k systémovému, automatizovanému zanedbávání nebo selhání potřeb celé skupiny populace a tak vytvořit vysoce efektivní stroj pro diskriminaci. To je potenciálně nebezpečnější než diskriminace na trhu, které lze někdy napadnout nebo se vyhnout. AI se poučí z dat, která mohou odrážet historické zkreslení. Pokud je AI jediným rozhodnutím -tvůrci o potřebách a přidělování zdrojů a jejich algoritmy jsou zkresleny, nemusí existovat žádný alternativní mechanismus pro marginalizované skupiny, které uspokojí jejich potřeby. Rozsah a automatizace znamenají, že taková diskriminace by byla všudypřítomná a potenciálně obtížnější je rozpoznat nebo korigovat nebo opravit zkreslení v tržním systému.

Správní rámec pro superinteligentní ekonomické systémy

Pro sledování těchto mocných systémů AI jsou zapotřebí robustní modely správy. To zahrnuje právní rámcové podmínky, které rozlišují mezi aplikacemi B2B a B2C, jakož i nepřetržité hodnocení důsledků. Zdůrazňuje se také potřeba modelů správy pro automatizované systémy, jako je RPA. Mezinárodní příklady, jako je čínský plán AI plánu, ukazují přístupy s adaptivními předpisy a rozvoj ekosystémů. K návrhu politických rozhodnutí mohou také přispět simulace podporované AI.

Správa takového systému nemůže být čistě technická nebo ponechána pouze vývojářům AI. Vyžaduje to účast různých zájmových skupin, včetně etiky, sociálních vědců, právních odborníků a veřejnosti, aby definovala cíle, omezení a mechanismy dohledu v systému. Otázka „Kdo vládne správě (AI)?“ se stává ústředním. Sociální účinky jsou příliš daleko pro čistě technokratickou správu. Definice „potřeb“, „spravedlnosti“ a „sociálního studny“ jsou ze své podstaty politické a etické otázky, nikoli čistě technické. Správa musí být proto inkluzivní a demokratická, aby byla zajištěna legitimita a dohoda s lidskými hodnotami.

Vyvarujte se dystopií: učení z fiktivních a teoretických varování

Sci -fi a dystopické teorie mohou pomoci ukázat potenciální negativní výsledky, pokud je takový systém špatně navržen nebo kontrolován, a zdůraznit důležitost předvídavosti a etické opatrnosti. Frederik Pohls „Die Midas-Plage“ popisuje svět nadprodukci robota, ve kterém jsou „chudí“ nuceni používat hektickou spotřebu-náznak neúmyslného důsledku totální automatizace, i když se předpoklad odchyluje od toho, co bylo zde diskutováno. Dystopické scénáře ve fikci často zahrnují, že AI přebírá kontrolu, vzbouřené nebo postavené společnosti kontrolované AI, přičemž témata, jako je dohled, kontrola a ztráta autonomie, jsou v popředí.

„Dokonalé“ naplnění potřeb, pokud je centrálně kontrolováno AI, by mohlo paradoxně vést k jemné formě totalitarismu, ve které jsou zabráněny nebo znemožňovány jednotlivé odchylky od předpokládaného „optimálního“ chování nebo potřeb. „Benevolentní diktátor Ki“ je centrální dystopické riziko. Dystopická AI často zahrnuje kontrolu a útlak lidské schopnosti jednat. Systém, který dokonale předpovídá a splňuje všechny potřeby, by mohl tyto potřeby definovat úzce nebo tak, aby optimalizoval stabilitu systému místo individuálního vývoje nebo svobody. Jakákoli odchylka od „optimální cesty“ AI pro jednotlivce by mohla být považována za anomálii, která musí být opravena, což znamená, že skutečná svoboda volby je omezena, i když jsou pokryty materiální potřeby.

Následující tabulka shrnuje nejdůležitější etické, správní a sociální výzvy:

Důležité etické, správní a sociální výzvy kontrolované AI, potřebné ekonomiky

Důležité etické, správní a sociální výzvy AI kontrolované, ekonomiky založené na potřebách-image: xpert.digitální

Postupující rozvoj AI kontrolované ekonomiky s potřebou přináší s sebou celou řadu etických, správních a sociálních výzev. Ústředním bodem je algoritmická zaujatost, ve které mohou systémy AI poskytnout diskriminační výsledky prostřednictvím historických předsudků v oblasti školení, což zvyšuje stávající nerovnosti. Opatření, jako jsou přísné audity dat, diverzifikované soubory údajů o školení, audity spravedlnosti, kontradiktorní debias, rámce transparentnosti a zahrnutí různých zúčastněných stran, slouží k jejich zadržení k zajištění spravedlnosti a nediskriminace.

Ochrana údajů a zabezpečení údajů jsou další výzvou, protože komplexní průzkumy údajů o přesných předpovědí ohrožují soukromí a zvyšují riziko zneužívání dat. Tato rizika mohou snížit přístupy, jako je minimalizace dat, anonymizace, soukromí podle návrhu a robustní opatření v oblasti kybernetické bezpečnosti, jakož i dodržování zákonů o ochraně údajů, například GDPR.

Přesnost a spolehlivost předpovědí AI zůstává také kritická, protože bezchybné očekávání složitých potřeb je nesmírně obtížné. Nesprávné předpovědi mohou vést k nesprávným alokacím a nepokryjí potřeby. Pro zajištění robustnosti systémů je nezbytné nepřetržité testování, monitorování člověka, zpětné vazby a použití různých zdrojů dat.

Dalším aspektem je potenciální ztráta lidské autonomie, pokud AI neustále očekává potřeby, což oslabuje schopnost individuálního rozhodnutí. Zde jsou zásadní možnosti, možnosti odhlášení a opatření k posílení soběstačnosti a autonomie prostřednictvím kontroly a dohledu nad lidskou kontrolou a dohledem.

Koncentrace výkonu a kontroly nad AI systémy přináší riziko zneužívání nebo nových autoritářských struktur. Decentralizované modely správy, transparentní algoritmy, nezávislé dozorčí orgány a demokratický design takových systémů mohou působit proti. Současně se diskutuje o schopnosti AI pro efektivní ekonomické plánování, protože je nutná rovnováha mezi odolností a přizpůsobivostí. Alternativy, jako jsou participativní modely a podpůrné použití AI místo úplného nahrazení lidských aktérů, by mohly nabídnout řešení.

Další výzvou je redefinice významu a účelu lidské existence, protože odstranění tradiční práce může vést k existenciálním krizím. Opatření, jako je podpora vzdělávání, kreativní aktivity, zapojení komunity a filozofická reflexe, jakož i zavedení bezpodmínečného základního příjmu (BGE) by mohla pomoci vytvořit nové zdroje smyslu.

Koneckonců, důraz je kladen na správu a odpovědnost za systémy AI, protože je obtížné stanovit jasné odpovědnosti za rozhodnutí a chyby autonomních systémů. K zajištění odpovědného používání těchto technologií by měly být vyvinuty struktury, jako jsou právní rámcové podmínky, kodexy etiky AI a mechanismy pro zásah člověka.

Mapování neznámého: Cesty a úvahy pro transformovaný obchod

Tato závěrečná část shrnuje výsledky článku a nastiňuje nejdůležitější transformace a jejich vzájemné závislosti. Nabízí strategické úvahy pro navigaci směrem k takové budoucnosti, pokud je považována za žádoucí nebo nevyhnutelnou a odráží rozvíjející se vztah mezi lidskostí, technologií a ekonomickou organizací.

Syntéza zjištění: Důležité transformace a jejich vzájemné závislosti

Předchozí analýza ukázala řadu hlubokých transformací, které by přinesla ekonomika kontrolované AI bez zákazníků. Tyto změny nejsou izolované, ale jsou silně spojeny. Technologická schopnost (téměř) dokonalých potřeb pro předběžné lidi je základem, který způsobuje, že tradiční marketingové a prodejní funkce jsou zastaralé [oddíl IC]. To zase přinutilo nový pohled na ekonomická paradigma nad rámec kapitalismu zaměřeného na zákazníka na modely, jako je post-krátce, ekonomiky založené na zdrojích nebo přístupy po růstu [oddíl II].

V takových nových paradigmatech by se účel „společností“ nebo výrobních jednotek změnil z maximalizace zisku na přímé uspokojení nebo pronásledování společného dobra, možná poháněného vnitřní motivací systémů zdanitelných AI a podle nových struktur správy, jako je DAO [oddíl III]. Mechanismy pro identifikaci potřeb a přidělování zdrojů by musely pracovat bez cenových signálů, přičemž AI hraje ústřední roli, ale také zůstává výzvami obchodní faktury [oddíl IV].

Tento řetězec transformací - od technologické schopnosti ke změněným ekonomickým modelům a nově definovaný účel organizací na sociální účinky - je velmi vzájemně závislý. Neúspěch nebo zásadní nesprávné posouzení v oblasti, například s ohledem na skutečné limity predikční kapacity AI nebo etickou definici „potřeby“, by mohlo mít kaskádové účinky a celý hypotetický systém destabilizovaný nebo vést k závažným negativním výsledkům. Pokud je například predikce AI hluboce nesprávná nebo zkreslená, to by zneplatnilo velkou část následné hospodářské a sociální restrukturalizace nebo vedlo k nefunkční a nespravedlivé systému.

Sociální a lidské dimenze jsou stejně hluboké: budoucnost práce, psychologické účinky na autonomii a zjištění, jakož i nové struktury moci a etické dilema vyžadují pečlivou pozornost [oddíly V a VI]. Rizika, zejména v důsledku algoritmického zkreslení a koncentrace kontroly, jsou významná a vyžadují robustní etické rámcové práce a modely správy.

Strategický imperativ pro navigaci směrem k budoucnosti založené na potřebách

Pokud jsou prvky této budoucnosti aktivně sledovány nebo se objevují jako nevyhnutelný rozvoj, jsou dnes nezbytná určitá strategická opatření, priority výzkumu a politické diskuse. Nejde o podrobný plán o konkrétní budoucnosti, které je zde uvedeno, ale o úvahách o kontrole rozvoje AI a automatizace v obchodu a obecně obecně.

Primárním strategickým imperativem je podpora široké „kompetence AI“ a demokratickou účast na návrhu rozvoje a používání AI. S ohledem na hluboké sociální účinky nelze rozhodnutí o roli AI v podnikání ponechat technologům nebo společnostem. Účinky AI budou všudypřítomné. Etická a sociální adaptace vyžaduje široký vstup. Proto je veřejné porozumění a odhodlání v Ki-Governance zásadní k formování výhodné budoucnosti namísto toho, který je určen technologickým determinismem nebo úzkými zájmy.

Mezi další strategické úvahy patří:

• Investice do výzkumu limitů a rizik AI: zejména s ohledem na predikci složitých lidských potřeb, algoritmické spravedlnosti a psychologických účinků automatizace.
• Rozvoj robustních etických pokynů a správních struktur: musí být aktivně („předvídavá etika“) a mezinárodně koordinovaná, aby se zajistilo odpovědné používání mocných systémů AI.
• Podpora interdisciplinárního výzkumu: Výzvy vyžadují spolupráci mezi počítačovými vědci, ekonomy, sociology, etikou, právníky a vědci humanitních věd.
• Diskuse o alternativních ekonomických modelech: Otevřená debata o post -růstu, přístupy založené na zdrojích a budoucnost práce je nezbytná k rozvoji sociálních vizí nad rámec tradiční ekonomické logiky.
• Vzdělávání a rekvalifikace: Příprava populace na svět práce, ve kterém lidské schopnosti, jako je kreativita, kritické myšlení a emoční inteligence, získává důležitost, zatímco opakující se úkoly jsou automatizované.

Závěrečné úvahy: Rozvíjející se vztah mezi lidskosti, technologiemi a ekonomickými systémy

Myšlenky na svět, ve kterém společnosti již nepotřebují zákazníky při naléhavě osvětlení měnící se souhry mezi lidskou schopností, technologickou kapacitou a organizačními formami našeho hospodářského života. To nás nutí klást základní otázky o tom, co jsme jako společnost nejvíce ocenili. Pokud by technologie mohla potenciálně uspokojit všechny materiální potřeby bez tradičního obchodu, jakou společnost bychom chtěli navrhnout?

„Společnost bez zákazníků“ je nakonec méně otázkou o samotné společnosti, ale spíše otázkou o druhu lidstva, o které se snažíme, když existenciální ekonomický tlak odpadne. Scénář eliminuje tradiční ekonomická omezení a motivace. Tím se otevírá příležitost k opětovnému předstihu sociálních cílů -například od čistého růstu k dobře udržitelnosti, spravedlnosti nebo lidskému rozvoji. „Problém“ se poté přesune z ekonomické nutnosti na otázku kolektivního výběru a sociálního designu, vedený etikou a vizí pro žádoucí budoucnost, místo čistě ekonomického nebo technologického determinismu.

Cesta do takové budoucnosti, i když je pouze částečně realizována, vyžaduje hluboké pochopení technologických možností, kritické zkoumání ekonomických a sociálních důsledků a především jasnou etickou orientaci, aby byla zajištěna, že technologie slouží a není naopak.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus