Jeu commémoratif | Entreprises sans clients: une analyse de l'avenir du commerce dans un monde contrôlé par l'IA

La genèse d'un paysage commercial sans clientèle

Ce jeu de pensée conçoit un avenir dans lequel les entreprises ne dépendent plus des relations clients traditionnelles. L'intelligence artificielle avancée (IA) et l'automatisation complète permettent une prédiction et une satisfaction précises des besoins, qui observent des pratiques commerciales établies telles que le marketing et les ventes. Cette section d'introduction définit la prémisse principale de ce scénario, examine les exigences technologiques et éclaire les conséquences pour les activités commerciales traditionnelles.

Convient à:

• Le paradoxe des ventes oblige à l'entonnoir des ventes: le parcours client est une IA de malades, l'automatisation et le CRM!

Définition de la prémisse: IA, automatisation et prévisions de demande parfaites

L'hypothèse centrale de cette expérience de pensée est une économie dans laquelle les entreprises comptent entièrement sur l'automatisation, l'intelligence artificielle et les processus contrôlés par les données. Dans un tel système, il serait possible de prédire la nécessité des individus et de la société dans son ensemble presque parfaitement et d'ajuster les produits ou les services en conséquence, sans avoir besoin d'une interaction humaine directe ou d'une demande explicite initiée par le client. Cela constitue la base des considérations suivantes aux transformations de grande envergure du commerce et de la société.

Les développements actuels dans le domaine de l'IA dans la vente au détail sont déjà indiqués dans ce sens, même si la perfection de la prédiction et le manque total d'interaction client sont toujours de la musique future. KI révolutionne déjà la façon dont les détaillants prédisent les besoins des clients en analysant les données de vente historiques, les tendances du marché et les facteurs externes tels que la météo ou les jours fériés. Les systèmes d'IA jouent un rôle de plus en plus important dans la prédiction précise du comportement des clients et l'optimisation des processus opérationnels. La base de cela est la symbiose des mégadonnées et de l'IA: les algorithmes ont besoin d'énormes quantités de données pour reconnaître les modèles et faire des prédictions fiables - plus la plus grande qualité d'enregistrement de données de qualité, plus les prévisions sont précisément.

Cette prémisse implique un changement fondamental d'un réactif à une économie proactive. La plupart des systèmes actuels réagissent aux décisions des clients influencés par le marketing et sont complétés par les activités de vente. Le scénario décrit ici, en revanche, est basé sur le fait que les besoins sont prédits et que les produits ou services sont adaptés pour répondre à ces besoins prévus sans que les clients traditionnels soient nécessaires. L'activité économique ne serait plus contrôlée par des décisions d'achat explicites, mais par l'intelligence prédictive.

Le concept de «prédiction parfaite» doit être vu de manière critique. Bien que les systèmes d'IA soient constamment meilleurs dans leur capacité de prévision, l'immense complexité des besoins humains dans des besoins particuliers, nouvellement créés ou irrationnels - est un défi important. Les besoins humains ne sont pas toujours rationnellement ou dans les modèles de données du passé. Par conséquent, le spectre d'une prédiction significativement améliorée à une prédiction réellement parfaite et les implications respectives des lacunes possibles dans cette perfection doivent être examinées dans cette perfection.

Fondations technologiques: l'infrastructure d'IA et de données requise

La mise en œuvre d'un paysage commercial sans clientèle basé sur la prévision des exigences parfaites nécessite une infrastructure technologique très développée et omniprésente. Cela comprend non seulement des modèles d'IA avancés, mais aussi des systèmes pour l'acquisition complète de données, les capacités de traitement massives et les technologies d'automatisation sophistiquées pour la production et la distribution.

La qualité, la topique et la cohérence des données sont d'une importance exceptionnelle, car «les données sont le carburant de l'IA». Les entreprises devraient surmonter les sites contaminés technologiques et veiller à ce que leur infrastructure de données ait atteint les exigences. Cela comprend une gouvernance prudente des données, des audits réguliers et des mécanismes efficaces pour l'ajustement des données, car la qualité des résultats de l'IA dépend directement de la qualité des données d'entrée. L'intégration des données de l'Internet des objets (IoT) avec l'IA permet une analyse et une utilisation des informations en réseau, ce qui est essentiel pour une prévision des exigences dynamiques.

Les chaînes d'approvisionnement seraient transformées par des systèmes basés sur l'IA qui permettent un contrôle autonome, des ajustements en temps réel et une analyse prédictive. Les visions vont vers les processus et les machines contrôlés par l'IA qui fonctionnent de manière autonome et atteignent «une précision et une efficacité presque parfaites». Cela nécessite non seulement des algorithmes intelligents, mais aussi une infrastructure physique qui prend en charge une telle automatisation, de la production à la logistique. Les plates-formes et les technologies de cloud computing telles que MapReduce sont des exemples d'outils qui permettent de traiter les grandes quantités nécessaires de données.

La création d'une telle infrastructure aurait des conséquences de grande envergure. La nécessité de collecter des données complètes pour les prédictions «parfaites» implique un enregistrement et une analyse presque totaux des informations sur les individus et leur environnement. Cela pourrait inclure des données comportementales, des informations biométriques, des données environnementales et des détails contextuels. Une telle collecte et analyse de données équivaudrait à une surveillance omniprésente et à soulever des questions fondamentales concernant la confidentialité et l'éthique.

De plus, la construction et le fonctionnement de cette infrastructure mondiale nécessiteraient des investissements massifs et une coordination internationale. Le contrôle de ces données et des capacités de l'IA pourrait conduire à de nouvelles conditions de puissance géopolitique. Les nations ou entités qui dominent cette infrastructure auraient également un immense pouvoir économique et potentiellement social, ce qui augmenterait les discussions existantes sur l'IA et la dynamique mondiale.

L'obsolète du marketing et des ventes traditionnels

Dans un monde dans lequel les besoins sont parfaitement prédits et les produits ou services sont automatiquement adaptés et livrés, les fonctions de marketing et de vente traditionnelles perdent leur droit d'exister. La nécessité de générer de la demande, de renforcer la notoriété de la marque, de convaincre les clients ou de faciliter les transactions ne s'applique pas si le besoin est connu à l'avance et que l'accomplissement est de manière transparente. L'énoncé explicite de la demande de l'utilisateur - «Plus de stratégies de marketing, pas de publicité, pas d'offres, pas d'actions de vente» - souligne ce changement fondamental.

Les stratégies d'acquisition automatisées des clients d'aujourd'hui basées sur la publicité, les pages de destination et la génération de leads seraient superflues dans un tel scénario. Même les modèles commerciaux actuels basés sur l'IA qui utilisent souvent encore des canaux de vente ou visent à améliorer l'expérience client et le développement de nouveaux groupes cibles contraste avec un avenir dans lequel de telles activités ne sont plus nécessaires.

La disparition du marketing et des ventes aurait un impact énorme sur le marché du travail et les compétences requises. Des industries entières et des professionnels qui travaillent dans ces domaines deviennent aujourd'hui obsolètes. Cela nécessiterait une discussion profonde sur l'adaptation des travailleurs et les conséquences sociales de ces pertes d'emplois.

La nature des «marques» et de la «différenciation des produits» changerait également fondamentalement. Si la satisfaction des besoins est parfaitement adaptée à l'individu, les aspects convaincants et créés par les marques perdent de l'importance. Pure utile pourrait prendre leur place, ou de nouveaux marqueurs vornaux non commerciaux pourraient se développer. L'attachement émotionnel aux marques et la signalisation de la qualité ou du statut par les noms de marque ne seraient guère pertinents dans un système de besoins individualisés parfaits et individualisés. Les produits peuvent être principalement évalués en fonction de leur capacité fonctionnelle à répondre aux besoins prévus.

Convient à:

• Recherche de clics zéro, dans laquelle les utilisateurs peuvent trouver leurs informations directement sans cliquer sur un défi de marketing de site Web

Paradigmes économiques dans un monde sans demande contrôlée par le client

L'élimination de la demande contrôlée par le client en tant que moteur principal de l'activité économique remet en question les principes de base du capitalisme. Si les décisions du marché et les signaux de prix ne sont plus de production et d'allocation directes, des modèles économiques alternatifs doivent être pris en compte. Cette section examine diverses approches théoriques qui pourraient devenir plus importantes dans un tel avenir, des modèles post-shortage à l'économie post-croissance aux visions accélérattes et aux formes de production socialisées.

Au-delà du capitalisme: exploration des modèles post-scarcity et basés sur les ressources

Le concept d'une économie qui n'est plus principalement façonné par la rareté offre un compteur radical au capitalisme. Dans une économie post-shortage, la plupart des marchandises pourraient être produites par une automatisation avancée en grande abondance et avec une charge de travail humaine minimale, afin qu'elles soient très bon marché ou même disponibles gratuitement. Les technologies clés pour cela seraient une automatisation approfondie, des machines potentiellement auto-reproductrices, des nanotechnologies et des énergies renouvelables. En théorie, les biens, les services et les ressources pourraient être librement accessibles dans un tel système, ce qui ferait des mécanismes économiques traditionnels tels que les prix, l'argent et la concurrence.

Le modèle d'économie basée sur les ressources (économie basée sur les ressources, RBE) est étroitement liée. Ici, toutes les ressources sont considérées comme l'humanité et l'allocation est basée sur les besoins et la coopération plutôt que par un échange monétaire ou une dette. Des projets tels que «The Venus Project» ou des initiatives tels que «une communauté» propagent de telles approches qui s'efforcent de s'écarter de la logique des profits et d'un virage à la satisfaction directe. Cependant, les critiques de ces modèles remettent en question des aspects tels que les droits de propriété et les structures incitatives dans un système dans lequel les ressources sont courantes.

La transition vers des économies post-shortage ou basées sur les ressources devrait être réalisable, l'une des transformations les plus fondamentales de l'histoire humaine serait. Étant donné que la rareté a toujours été un facteur moteur des systèmes économiques, des conflits et de la stratification sociale, l'élimination de la rareté matérielle en cas de besoins fondamentales et le départ des systèmes monétaires saperait les fondements des structures économiques et de classe actuelles. Cela nécessiterait une réévaluation de la motivation humaine au-delà du profit matériel et de la pression de survie.

Même si une pénurie de postes de biens matériels était atteinte, la rareté pourrait continuer d'exister dans des biens intangibles ou même de gagner en importance. Cela inclut, par exemple, l'attention, des expériences uniques, des emplacements spécifiques ou certaines formes de capital social. Étant donné que les désirs humains sont potentiellement illimités, l'accent pourrait être mis sur la concurrence pour la concurrence ou l'évaluation de ces «marchandises» intrinsèquement limitées, ce qui pourrait conduire à de nouvelles formes de «économies» ou de hiérarchies.

La logique de la croissance postale et de la suffisance

L'économie de la croissance postale remet en question le dogme de la croissance économique éternelle et plaide plutôt pour l'orientation pour bien être, durabilité et suffisance - c'est-à-dire la production de ce qui est suffisant pour satisfaire les besoins, sans promouvoir la consommation excessive. Ce paradigme critique les modèles capitalistes orientés vers la croissance et souligne la nécessité de respecter les limites écologiques et de promouvoir la justice sociale. Des concepts tels que «l'économie des soins de base», qui se concentre sur la fourniture durable de biens et services essentiels, et «temps-temps», qui prévoit une réduction des heures de travail en faveur d'autres domaines de la vie, sont des éléments centraux. Des modèles tels que les «services de base universels» (UBS), qui garantissent des soins universels de base, et la démocratie économique plus forte font également partie de la discussion.

Un système sans clientèle et contrôlé par l'IA pour des besoins satisfaisants pourrait bien coïncider avec les idéaux de croissance postale si l'IA sous-jacente est programmée sur la suffisance et la durabilité au lieu de maximiser la production. Une telle IA pourrait théoriquement être optimisée pour répondre aux besoins avec une utilisation minimale des ressources et prendre en compte la durabilité écologique à long terme. Cependant, il existe également un risque qu'une telle IA entraîne une absorption sans précédent si les «besoins prédits» sont exagérés ou si l'IA aligne son optimisation sur la vitesse de production et le volume sans restrictions écologiques suffisantes. La programmation principale et le cadre éthique de l'IA deviendront ainsi des facteurs décisifs.

Visions accélérées: la technologie en tant que catalyseur pour les structures post-capitalistes post-capitalistes

Les philosophies d'accélération, en particulier l'accélération à gauche, proposent d'utiliser les technologies développées dans le capitalisme afin de surmonter le capitalisme lui-même et de créer de nouvelles structures sociales. Cette constitution considère le progrès technologique comme une force motrice pour les transformations sociales. Des représentants tels que Nick Srnicek et Alex Williams soutiennent que le progrès technologique pourrait déjà permettre une vie avec des heures de travail considérablement réduites et prospecter un monde sans travail traditionnel. Votre «Manifeste pour une politique accélératiste» demande à utiliser des réalisations technologiques telles que la quantification, la modélisation économique et l'analyse des mégadonnées pour les objectifs politiques de gauche.

Le scénario d'une satisfaction parfaite et parfaite des besoins peut être interprétée comme une expression ultime des tendances accélératives. Ici, la technologie automatise non seulement le travail, mais le cycle de l'offre de la demande, ce qui conduit potentiellement à un système socio-économique radicalement différent. Cependant, la question cruciale est le «but» de cette accélération. Est-ce que cela sert la libération humaine, comme espéré par les accélérats de gauche, ou mène-t-il à autre chose? D'autres courants d'accélération, tels que ceux représentés par Nick Land, le voient davantage une libération de capitaux de la part des personnes, ce qui soulève la question, qui ou ce qui profite de cette automatisation ultime.

Modèles de production socialisée et de planification participative

Si la production n'est plus contrôlée par des sociétés privées à profit, la question se pose de formes d'organisation alternatives. Des concepts de propriété sociale sur les moyens de production et de mécanismes participatifs pour décider quoi et comment produire, viennent ici. Des modèles tels que l'économie participative (Parecon) prévoient que les conseils des travailleurs et des consommateurs négocient des plans de production et de consommation, avec une rémunération après effort et une planification décentralisée via des conseils de facilitation de l'itération (IFB).

Dans une économie sans clientèle dans laquelle l'IA prédit les besoins, la «planification participative» pourrait prendre une nouvelle forme. Au lieu de ce que les individus signalent leurs demandes de consommation directement aux conseils, l'IA pourrait déduire ces besoins. Les mécanismes participatifs pourraient alors se concentrer sur la validation de ces inférences, la détermination des priorités sociales et la surveillance des opérations de l'IA au lieu de réaliser un microplaning détaillé de la consommation individuelle. La participation humaine passerait de la définition des besoins individuels (qui est repris par l'IA) pour contrôler le système global. Cela garantirait que les prévisions de l'IA correspondent à des valeurs sociales et à des considérations éthiques plus larges et que les décisions concernant l'allocation des ressources pour les projets à grande échelle ou les biens publics qui ne sont pas faciles à réduire aux «besoins» individuels sont réalisés démocratiquement.

Le tableau suivant résume les modèles économiques potentiels discutés:

Aperçu comparatif des modèles économiques potentiels dans un avenir sans clientèle

Aperçu comparatif des modèles économiques potentiels dans un avenir sans clientèle - Image: Xpert.Digital

Un aperçu comparatif des modèles économiques potentiels dans un avenir sans clientèle montre la variété des approches basées sur différents principes et technologies de base. L'économie post-shortage s'efforce d'une abondance de marchandises avec un minimum de travail humain grâce à l'automatisation, avec une allocation directe basée sur la disponibilité ou les besoins. Les machines d'auto-reproduction, la nanotechnologie et les énergies renouvelables jouent ici un rôle central. Les critiques remettent en question l'accessibilité de la pénurie postale réelle ainsi que la motivation et l'égalité de la distribution.

L'économie basée sur les ressources (RBE) considère les ressources comme un héritage commun de l'humanité et renonce à de l'argent ou à des dettes. Au lieu de cela, la distribution des ressources a lieu comme l'exige la coopération. Les technologies très développées facilitent la gestion et la production des ressources, qui visent des besoins durables et un bien commun. Des partisans comme Jacque Fresco de Venus Project voient cela une alternative à l'entrée avant, tandis que les critiques répertorient les défis pratiques tels que les problèmes de propriété et l'évolutivité.

L'économie post-croissance, en revanche, décourage l'accent mis sur la croissance économique et attache l'importance de la durabilité, de la suffisance et du temps. L'utilisation de l'IA et des technologies durables vise à la planification démocratique et aux besoins de la distribution des ressources, en mettant l'accent sur les objectifs écologiques et sociaux. Les défis découlent de l'acceptation politique et de la faisabilité de cette transition des modèles de croissance.

L'accélération post-capitalisme voit la technologie capitaliste l'occasion de surmonter le capitalisme. L'automatisation et l'IA font avancer la transformation, la redistribution sociale et la planification centrale sont des mécanismes possibles. Malgré la vision d'une libération du travail, ce modèle abrite des risques tels que le contrôle autoritaire, les questions éthiques et les tensions au sein des tendances accélératives.

Dans l'économie participative ou le socialisme, l'accent est mis sur la propriété sociale des moyens de production et la satisfaction des besoins. L'IA soutient la planification, la coordination et l'analyse des données, tandis que la planification participative et les décisions démocratiques réduisent l'allocation des ressources. L'objectif est la justice sociale et l'auto-gouvernement, mais la complexité de l'information, les structures incitatives et le risque de bureaucratisation sont des défis considérables.

En résumé, ces modèles reflètent les tensions entre l'automatisation, l'efficacité des ressources, la justice sociale et la durabilité, alors qu'elles poursuivent différentes stratégies pour la future organisation des affaires et de la société.

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La transformation de «l'entreprise»: but et fonction des unités de production

Si les «entreprises» n'ont plus besoin de clients et fonctionnent dans un nouveau paradigme économique, leur objectif, leur structure et leur motivation doivent changer fondamentalement. Cette section examine à quoi pourrait ressembler ces «unités de production» et quelles ressorts de conduite pourraient avoir si la maximisation des bénéfices n'est plus l'objectif.

Rede -finition de l'objectif organisationnel: du profit aux besoins sociaux satisfaction

Dans un monde dans lequel l'IA prédit les besoins et la production vise à les répondre directement, l'objectif fondamental des organisations passerait de la maximisation des bénéfices à la réalisation des besoins sociaux et individuels. De nombreuses entreprises déclarent déjà qu'ils incluent des problèmes sociaux et écologiques dans leur travail, souvent motivés par la culture d'entreprise et les attentes des parties prenantes qui vont au-delà des intérêts à profit pur. Ainsi, les «sociétés orientées vers le bien commun» réinvestissent leurs bénéfices pour atteindre les objectifs sociaux et refléter la justice sociale ou la participation à leurs structures.

L'émergence d'une «économie à des fins» indique un changement plus large dans lequel la société a été transférée de la maximisation des bénéfices pure pour maximiser les objectifs et souhaite créer de la valeur pour toutes les parties prenantes - clients, employés, communautés et planètes. Dans un système sans clientèle, cet objectif serait encore plus direct pour la satisfaction des besoins identifiés. Les modèles socialistes, en tant que pôle théorique opposé, fournissent explicitement la production dans la nécessité de besoins au lieu d'aligner la cumulation de la rentabilité. Des concepts tels que la pension producteurs et consommateurs qui mesurent les avantages de l'économie actuelle seraient hors de propos ou radicalement transformés dans un tel système.

Les métriques du «succès» de ces unités de production devraient être pleinement réinventées. Des indicateurs tels que le produit intérieur brut, la part de marché ou les marges bénéficiaires perdent leur importance. Au lieu de cela, de nouvelles chiffres clés seraient nécessaires, ce qui concerne la qualité de la satisfaction du besoin, de l'efficacité des ressources, des effets écologiques et peut-être même des dimensions du puits social ou du développement.

De même, le concept de «compétition» disparaîtrait ou changerait fondamentalement. Si les unités de production sont conçues pour répondre aux besoins prédits au sein d'un système coordonné, la concurrence pour les clients n'est pas pertinente. Une «concurrence» possible pourrait passer à l'efficacité de la satisfaction des besoins, des innovations dans les solutions ou de la réalisation de certains objectifs sociaux, mais sans la dynamique de la victoire et de la défaite basées sur le marché. Des modèles tels que les économies basées sur les ressources soulignent explicitement la coopération au lieu de la concurrence.

Motivations intrinsèques pour les entités gérées par l'IA: innovation, résolution de problèmes et bien commun

Lorsque les systèmes d'IA gèrent les unités de production, la question se pose de leur «motivation». Au lieu d'incitations externes telles que le profit, les systèmes d'IA pourraient être programmés avec des objectifs intrinsèques. De tels objectifs pourraient être la curiosité, la poursuite de la nouveauté, l'acquisition de compétences ou une volonté inhérente de résoudre des problèmes complexes au profit de la société. Les organisations déjà existantes sans motifs de profit primaire, telles que les coopératives sociales, sont motivées par la solidarité sociale et les intérêts qui vont au-delà de la pure intérêt à soi.

Cependant, la programmation de concepts tels que «bien commun» ou «avantages sociaux» dans une IA représente un immense défi éthique et technique. Ces termes sont philosophiquement complexes et difficiles à définir. Votre traduction dans le code interprétable de la machine est complexe et comporte le risque d'interprétations erronées ou d'ancrage des préjugés. Une IA qui optimise pour une définition incorrecte ou incomplète du «bien commun» pourrait involontairement conduire à des résultats dystopiques.

Une IA qui est motivée par des motivations intrinsèques telles que la «curiosité» ou le «rechercher pour la nouveauté» dans le contexte de la résolution de problèmes sociaux pourrait conduire à des innovations inattendues. Cependant, il pourrait également développer des «solutions» pour des problèmes dont l'existence n'était pas consciente des personnes ou des solutions qui créent de nouveaux problèmes imprévus. Le contrôle et la surveillance de l'envie exploratoire d'une telle IA seraient cruciaux pour garantir que leurs activités sont conformes aux valeurs et priorités humaines.

Structures de gouvernance pour la production autonome: DAOS et au-delà

La question de savoir comment ces unités de production contrôlées par l'IA sont dirigées et contrôlées est centrale. Des modèles tels que les organisations autonomes décentralisées (DAO) offrent ici des perspectives intéressantes. Les règles dans les contrats intelligents sont codées dans des DAO, et les décisions sont prises collectivement, potentiellement avec la participation des systèmes d'IA eux-mêmes. Des études indiquent que les DAO, qui sont destinés aux biens sociaux ou publics, peuvent avoir une décentralisation plus élevée. Le besoin de modèles de gouvernance pour les systèmes automatisés est également reconnu dans d'autres contextes tels que l'automatisation des processus contrôlés par robot (RPA), par lequel il y a souvent un manque de modèles académiques établis.

Si l'IA gère non seulement la production, mais peut également participer à sa propre gouvernance (comme prévu dans Ki-Daos), la frontière entre l'outil et l'acteur se brouille. Cela soulève des questions fondamentales sur la responsabilité, le contrôle et le potentiel pour les systèmes d'IA de développer des objectifs émergents qui peuvent ne pas correspondre aux intentions humaines. Un système dans lequel les AIS gèrent et contrôlent d'autres IA pourraient réduire la supervision et le contrôle humains et récupérer les risques si les objectifs de l'IA s'écartent du puits humain.

La capacité d'empilement des modèles de production non à but non lucratif à grande échelle

Les structures organisationnelles à but non lucratif qui fournissent déjà leur mission sur le profit pourraient servir de modèle pour les futures unités de production. Les analyses montrent que les grandes organisations à but non lucratif dépendent souvent de sources de financement dominantes, en particulier des fonds publics.

Dans une économie sans clientèle et axée sur les besoins, le «financement» de ces unités de production à but non lucratif ne provient pas de dons ou de budgets d'État traditionnels basés sur une économie de marché fonctionnelle avec les recettes fiscales. Au lieu de cela, le «financement» serait une question de division des ressources directes par le système de planification économique globale étant contrôlé ou participatif. Le défi est passé de l'achat de fonds à la justification des demandes de ressources en fonction des besoins prévus et de l'efficacité de couverture. L'argent en tant que tel ne pourrait plus exister dans un tel système ou avoir une fonction complètement différente.

Mécanismes d'une économie axée sur le besoin

Cette section se concentre sur le fonctionnement d'une économie axée sur les besoins: comment les besoins sont-ils identifiés et comment les ressources sont-elles affectées à la couverture lorsque des mécanismes de marché traditionnels tels que la demande des clients et les signaux de prix sont manquants?

La capacité de l'IA pour les prévisions «parfaites» a besoin de prévisions: compétences, sources de données et limites inhérentes

Un examen critique de la capacité de l'IA à prédire les besoins humains est essentiel. Cela comprend les types de données (historiques, comportementales, biométriques, liées à l'environnement) dont vous auriez besoin, ainsi que les limites ou distorsions inhérentes de telles prédictions. Les systèmes d'IA actuels présentent déjà des compétences impressionnantes dans les prévisions de demande, la reconnaissance des modèles et la prise de décision basées sur les mégadonnées en analysant les données historiques des ventes, les tendances du marché, la météo et les jours fériés. Plus la quantité de données de plus grande et de haute qualité, plus les prédictions sont précisément précises.

Cependant, il existe des limites significatives pour la capacité de prédiction de l'IA. Les avertissements des «idées magiques» et la confusion de performances spécifiques avec des compétences générales sont appropriées. L'IA atteint des limites lors de la compréhension des émotions humaines et des décisions éthiques. Les «sept péchés morts» des prévisions de l'IA comprennent la surestimation des effets à court terme et la sous-estimation de la période de mise en œuvre.

Des sources de données externes telles que les données météorologiques, les tendances des médias sociaux, les indicateurs économiques et les données IoT peuvent être utilisées pour les prévisions de demande sans interaction directe du client. Ceux-ci pourraient potentiellement être mis à l'échelle pour prédire les besoins sociaux plus larges. Afin de découvrir les besoins humains latents, des techniques projectives telles que des métaphores visuelles sont proposées qui pourraient être analysées par l'IA à grande échelle, mais cela soulève des préoccupations éthiques concernant la subjectivité et la protection des données. La confidentialité est également à risque si l'IA dérive les préférences car les données locales peuvent être inférieures à partir des mises à jour du modèle et les inférences générées par l'AI sont considérées comme des informations personnelles.

Le terme «besoin» est complexe et va des exigences physiologiques de base aux souhaits psychologiques complexes et aux efforts d'auto-réalisation, comme le montre la pyramide des besoins de Maslow. Une IA qui prédit les «besoins» doit faire face à cette complexité. La prédiction parfaite des besoins de matériaux de base peut sembler plus plausible que la prédiction parfaite des besoins supérieurs, subjectifs ou nouveaux. La capacité de l'IA, nuancée à prédire les conditions psychologiques futures ou les efforts créatifs basés sur les données actuelles est très spéculative et éthique.

Les sources de données pour prédire les besoins sociaux sans interaction client (météo, médias sociaux, IoT, indicateurs économiques) pourraient être influencés par le système contrôlé par l'IA. Cela pourrait créer des boucles de rétroaction, stabiliser ou déstabiliser les prédictions ou même diriger subtilement le développement social en fonction de ce que l'IA est programmé comme un «besoin». Si, par exemple, l'IA prédit les besoins énergétiques basés sur les prévisions météorologiques et alloue l'énergie en conséquence, cela pourrait influencer le comportement (par exemple, les gens pourraient consommer plus d'énergie car il est toujours disponible), qui s'écoule ensuite dans le modèle de prévision de l'IA.

Attribution des ressources sans signaux de prix: modèles contrôlés par l'IA et alternatives non commerciales

Si les prix ne dirigent plus l'allocation, les mécanismes alternatifs doivent saisir. Les algorithmes d'IA pourraient optimiser la distribution des ressources en fonction des besoins prédits et des ressources disponibles. Ces systèmes incluent l'acquisition de données, le traitement préliminaire, la formation des modèles, l'optimisation, la fourniture et les boucles de rétroaction. Cependant, il est à noter que ces approches ne traitent pas explicitement de l'allocation sans signaux de prix ou pour un large éventail de besoins humains non systémiques, mais se concentrent sur l'efficacité des systèmes existants.

Les alternatives non commerciales comprennent des pratiques telles que le partage, les dons et la redistribution. Ces mécanismes, ainsi que la production non commerciale pour l'auto-cohésion, la gestion commune et l'aide mutuelle, ont le potentiel d'être mis à l'échelle dans des entreprises complexes. La modélisation basée sur des agents (ABM) et d'autres techniques de simulation pourraient être ajustées pour simuler l'allocation des ressources dans les systèmes non commerciaux.

Une allocation de ressources contrôlée par l'IA sans signaux de prix pourrait entraîner une efficacité extrême lors de la couverture des besoins quantifiables. Cependant, il pourrait avoir du mal à fournir des ressources pour de nouveaux souhaits imprévus ou très subjectifs qui exploitent parfois les marchés (bien que imparfaitement) grâce à la découverte des prix et au risque entrepreneurial. L'IA est caractérisée par une optimisation basée sur des paramètres définis et des données historiques. Les signaux de prix sur les marchés reflètent la volonté agrégée (et souvent spéculative) de payer qui peut orienter les ressources vers les besoins nouveaux ou de niche. Sans ce mécanisme, une IA avec les «besoins» résultants, non prouvés ou purement idiosyncratiques pourrait être fourni, à moins qu'il ne soit programmé en particulier pour l'exploration ou la réaction à des entrées humaines non quantifiables.

Le défi durable du projet de loi sur les affaires: l'IA peut-elle vraiment le résoudre?

Le problème de Business Bill, formulé en bonne place par Ludwig Von Mises et Friedrich Hayek, déclare que la planification économique rationnelle sans prix de marché est impossible. La question se pose de savoir si une IA avancée avec d'énormes quantités de données pourrait maîtriser ce défi. La littérature est sceptique ici: l'IA ne peut pas résoudre le problème de la définition de la hiérarchie cible, car la planification des ressources subordonne les objectifs au lieu de sélectionner des objectifs en raison des signaux de prix. Même si toutes les données étaient disponibles pour un seul esprit, un planificateur central ne pouvait pas calculer toutes les connaissances économiques nécessaires de telle manière qu'une allocation de ressources correcte et cohérente soit créée. L'IA, a-t-on soutenu, ne répond pas aux conditions préalables à une facture économique efficace, car elle est réactive et le rôle proactif et générateur de cibles des entrepreneurs ne peut pas se reproduire. Le problème de calcul reste un défi central dans le contexte de la planification centrale par rapport au socialisme de marché et à l'économie participative.

Même si l'IA pouvait calculer parfaitement l'allocation des ressources pour une phrase statique de besoins et d'options de production, la nature dynamique et en développement des besoins humains, des innovations technologiques et des changements environnementaux imprévus signifie que le «calcul» est un processus continu et adaptatif. Le cœur du débat sur la comptabilité économique pourrait passer de la capacité informatique pure à la capacité de générer de nouvelles informations et objectifs et de les adapter qui ne sont pas incluses dans l'ensemble de données d'origine. Le débat original s'est concentré sur l'impossibilité d'un planificateur central de traiter toutes les informations nécessaires. L'IA pourrait résoudre la partie de traitement des variables connues. Cependant, comme cela est soutenu, les marchés intègrent des acteurs proactifs (entrepreneurs) qui découvrent de nouveaux besoins, créent de nouveaux produits et s'adaptent à des changements imprévus - les fonctions qu'une IA en tant que système réactif ne peut pas facilement reproduire. Le défi n'est pas seulement le calcul, mais le recalcul continu et adaptatif et la redéfinition des objectifs dans un monde dynamique.

Dimensions sociales et humaines d'un monde entièrement automatisé

Cette section se tourne vers les conséquences sociales et humaines plus larges qui découlent d'une vie dans un monde dans lequel les entreprises n'ont pas besoin de clients et d'IA anticipe et répondent aux besoins.

L'avenir du travail humain et la redéfinition du «travail»

Si l'IA et l'automatisation reprennent la majorité de la production et même la détermination des besoins, la question urgente se pose de l'avenir des emplois humains. Les prévisions indiquent que l'IA génératrice changera jusqu'à 90% des emplois au cours des dix prochaines années et remplacera éventuellement 9% des travailleurs américains. Alors que certains experts soutiennent que l'IA est plus susceptible d'automatiser les tâches individuelles que les professions entières et que l'expertise humaine reste cruciale lors de l'évaluation des résultats de l'IA, d'autres voient un avenir dans lequel l'IA libère des personnes pour les interactions «humaines à l'humain», par laquelle l'empathie, la créativité et l'intelligence émotionnelle apparaissent. Les perspectives sociologiques indiquent des pertes d'emplois possibles et une inégalité croissante des revenus par l'IA.

Dans les entreprises post-travail dans lesquelles l'emploi traditionnel par l'automatisation devient obsolète, des concepts tels qu'un revenu de base universel (BGE) et des semaines de travail réduits sont discutés. L'objectif des effets psychologiques du chômage de masse et la recherche d'un sens au-delà du travail.

Dans une société avec une automatisation presque complète et une satisfaction des besoins prédits, la «valeur» des contributions humaines pourrait complètement passer de la production économique aux activités sociales, créatives, intellectuelles ou infirmières que l'IA ne peut pas (ou non approuvé) complètement reproduire complètement. Cela nécessite une réévaluation fondamentale de ce qui est considéré comme un «travail précieux». Si l'IA prend en charge la production et la satisfaction matérielle (prémisse de base de la demande), les travaux traditionnels seront obsolètes à ces fins. Les gens pourraient alors se concentrer sur des activités moins capables d'IA, telles que des connexions émotionnelles profondes, une pensée éthique complexe, une nouvelle création artistique ou des études philosophiques. L'entreprise aurait besoin de nouveaux systèmes pour reconnaître et soutenir ces contributions non traditionnelles, peut-être en découplant les revenus / moyens de subsistance et le «travail» (par exemple BGE, comme mentionné).

Limites psychologiques: autonomie, compétence et signification lorsque les besoins sont anticipés

Les effets psychologiques sur les individus dont les besoins sont constamment anticipés et satisfaits par un système d'IA sont profonds. La théorie de l'autodétermination met l'accent sur les besoins psychologiques de base de l'autonomie (sentiment de contrôle), de la compétence (sentiment du championnat) et de l'intégration sociale. Les environnements qui soutiennent ces besoins favorisent la motivation autonome. Les études actuelles sur l'IA sur le lieu de travail montrent des gains d'efficacité, mais l'employé garantit également que le lieu de travail est perdu, mais ne traite pas du scénario de «l'anticipation parfaite». La hiérarchie de Maslow indique que l'auto-réalisation et les besoins sociaux sont également importants lorsque les besoins fondamentaux restent insatisfaits et introduisent les besoins cognitifs, esthétiques et transcendants.

Si les besoins sont anticipés et satisfaits par un système d'IA externe, les individus pourraient subir une perte paradoxale d'autonomie et de compétence. L'acte d'identification, d'efforts et d'atteindre ses propres objectifs (même en cas de besoins de base) contribue à ces piliers psychologiques. L'épanouissement constant et sans effort pourrait conduire à la passivité, à l'impuissance apprise ou à une recherche de nouvelles formes de défi et d'auto-définition. L'autonomie comprend l'auto-témoignage et la responsabilité personnelle des actions. Si une IA contrôle l'accomplissement sur la base des prédictions, la capacité individuelle à agir est réduite lors de la couverture des besoins. La compétence comprend le championnat et l'efficacité. Si aucun effort n'est requis pour satisfaire les besoins, les possibilités de développer et de subir des compétences dans ce domaine diminueront. Cela pourrait amener les individus à rechercher l'autonomie et la compétence dans d'autres zones non matérielles (comme indiqué par les besoins supérieurs de Maslow).

La recherche de sens dans une existence post-matériale post-laboratoire

Si la pénurie matérielle a largement surmonté et que les rôles économiques traditionnels perdent de l'importance, la question se pose de savoir comment les gens trouvent le sens et le but. L'œuvre d'Eo Wilson «L'importance de l'existence humaine» traite des questions existentielles et bat un pont entre la science et la philosophie, par laquelle il aborde notre liberté de choix et l'énigme du libre arbitre dans un univers matériel. Dans une société post-travail, les gens pourraient trouver de nouvelles façons de définir leur vie par la créativité, la famille, la communauté ou la persécution du développement intellectuel, émotionnel et spirituel, car l'IA peut également saper le but des activités de loisirs.

L '«importance de l'existence humaine» dans une telle société pourrait devenir un emploi social central. Cela pourrait potentiellement conduire à une renaissance de l'art, de la philosophie, de la spiritualité et de l'engagement social. À l'inverse, il existe également un risque d'anomie généralisée et de crises existentielles si de nouvelles sources de sens ne peuvent être trouvées ou cultivées. Pour beaucoup, les efforts professionnels et matériels offrent actuellement une source principale d'identité et de l'objectif. Votre perte créerait un vide. Les gens pourraient alors se tourner vers les besoins supérieurs de Maslov: cognitif, esthétique, transcendants, ou, comme Wilson l'indique, faire face à notre lieu unique et à nos décisions. L'infrastructure sociale devrait soutenir ces nouvelles façons de trouver un sens.

Pouvoir, contrôle et structures sociales dans une économie contrôlée par l'IA

La question de savoir qui contrôle les systèmes d'IA, prédire et attribue des besoins est d'une importance cruciale. L'IA a déjà un impact sur les structures de gouvernance, et il y a des arguments contre le remplacement complet des mécanismes du marché par l'IA en fonction des questions de capacité d'agir et de connaissances. La dynamique du pouvoir pour l'allocation des ressources contrôlées par l'IA et le changement de l'équilibre mondial des pouvoirs dus aux investissements en IA sont également des aspects pertinents. La capacité de l'IA est considérée comme un pilier du pouvoir national. La gouvernance du Super-KI pour la planification des entreprises, comme le montre le plan d'IA chinois, comprend la planification stratégique à long terme et le développement des écosystèmes.

L'entité (ou entités), qui conçoit, possède et contrôlait le système de prévision et d'attribution des ressources AI global, exercerait une puissance sans précédent. Cela pourrait potentiellement conduire à de nouvelles formes d'autoritarisme ou vice versa, avec une conception minutieuse, à de nouveaux modèles de supervision démocratique. La nature de la «boîte noire» de certains systèmes d'IA pourrait resserrer ce problème. Le contrôle de l'allocation des ressources est fondamental pour le pouvoir. Si ce contrôle est avec un système d'IA très complexe, la compréhension et l'influence de ses décisions devient critique. Sans mécanismes de gouvernance robustes, transparents et participatifs, ce pouvoir pourrait être concentré et maltraité, que le système soit nominalement utilisé «au bien commun».

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Navigation à travers le labyrinthe: risques, éthique et gouvernance

Cette section évalue de manière critique les inconvénients potentiels, le dilemme éthique et les défis de gouvernance qui sont inhérents à l'avenir proposé.

Impératif éthique: garantie l'équité, la transparence, la protection des données et la responsabilité dans les systèmes contrôlés par l'IA

Le développement et l'utilisation des systèmes d'IA qui prédisent et allouent les besoins doivent être guidés par des principes éthiques stricts. Cela comprend l'équité, la transparence, l'explanabilité, la protection des données, la sécurité, la robustesse, la supervision humaine et la responsabilité. Le cadre éthique des travaux tels que le rapport de Belmont avec ses principes de respect pour les personnes, l'organisme de bienfaisance et la justice peuvent offrir une orientation ici. La nécessité d'une «éthique d'anticipation», qui empêche les dommages de l'IA et le défi de définir le «bien» dans une société pluraliste, sont également des aspects centraux.

«Explanabilité» (IA explicable, XAI) devient d'une importance exceptionnelle dans un tel système. Si une IA dicte l'allocation et la satisfaction des ressources des besoins, les individus et la société doivent être en mesure de comprendre pourquoi certaines décisions sont prises, surtout si elles semblent contre-avant ou désavantage. Un manque de transparence pourrait se méfier et susciter le ressentiment. Les décisions de l'IA dans ce scénario ont des effets profonds sur la vie de l'individu. Une IA de «boîte noire» qui prend des décisions de ressources critiques sans explication saperait l'autonomie et la confiance. Par conséquent, le développement et la mise en œuvre de méthodes XAI robustes ne sont pas seulement un objectif technique, mais une nécessité éthique de légitimité et d'équité.

Le spectre du biais algorithmique et ses effets sociaux

Les perturbations des données ou des algorithmes peuvent conduire à des résultats discriminatoires dans les prévisions de demande et l'allocation des ressources et potentiellement resserrer ou créer des inégalités existantes. Des études montrent que les systèmes d'IA peuvent avoir des distorsions significatives dans les tâches prédictives. Le biais algorithmique provient des données de formation déformés ou des décisions des développeurs et peut renforcer la discrimination systémique dans des domaines tels que l'emploi, la vie et la finance. Des exemples de cela peuvent être trouvés dans les soins de santé et la publicité en ligne.

Dans un système de prévisions de besoins «parfaites», le biais algorithmique pourrait entraîner une négligence systémique et automatisée ou une défaillance des besoins de groupes de population entiers et ainsi créer une machine très efficace pour la discrimination. Ceci est plus potentiellement dangereux que la discrimination du marché, qui peut parfois être contesté ou évité. L'IA apprend des données qui peuvent refléter les distorsions historiques. Si une IA est la seule décision - les fabricants de besoins sur les besoins et l'allocation des ressources et que leurs algorithmes sont déformés, il ne peut y avoir de mécanisme alternatif pour les groupes marginalisés pour satisfaire leurs besoins. L'étendue et l'automatisation signifient qu'une telle discrimination serait omniprésente et potentiellement plus difficile à reconnaître ou à corriger ou à corriger les distorsions dans un système de marché.

Cadre de gouvernance pour les systèmes économiques superintelligents

Des modèles de gouvernance robustes sont nécessaires pour surveiller ces puissants systèmes d'IA. Cela comprend les conditions de cadre juridique qui distinguent les applications B2B et B2C, ainsi qu'une évaluation continue des conséquences. Le besoin de modèles de gouvernance pour les systèmes automatisés tels que l'APR est également souligné. Des exemples internationaux tels que le plan d'IA chinois montrent des approches avec les réglementations adaptatives et le développement des écosystèmes. Les simulations soutenues par l'IA peuvent également contribuer à la conception des décisions politiques.

La gouvernance d'un tel système ne peut pas être purement technique ou seulement laissée aux développeurs de l'IA. Cela nécessite la participation de divers groupes d'intérêt, y compris l'éthique, les spécialistes des sciences sociales, les experts juridiques et le public pour définir les objectifs, les restrictions et les mécanismes de supervision du système. La question "qui gouverne le gouvernement (AI)?" devient central. Les effets sociaux sont trop éloignés pour une gouvernance purement technocratique. La définition des «besoins», de «l'équité» et du «puits social» sont intrinsèquement des questions politiques et éthiques, pas purement techniques. Par conséquent, la gouvernance doit être inclusive et démocratique pour assurer la légitimité et l'accord avec les valeurs humaines.

Évitez les dystopies: enseignements des avertissements fictifs et théoriques

La science-fiction et les théories dystopiques peuvent aider à montrer des résultats négatifs potentiels si un tel système est mal conçu ou contrôlé, et souligner l'importance de la prévoyance et de la prudence éthique. Frederik Pohls «Die Midas-Plage» décrit un monde de surproduction des robots dans lesquels les «pauvres» sont obligés d'utiliser la consommation mouvementée - une indication des conséquences involontaires de l'automatisation totale, même si la prémisse s'écarte de ce qui a été discuté ici. Les scénarios dystopiques dans la fiction comprennent souvent que l'IA prend le contrôle, les sociétés rebellées ou construites par l'IA, les sujets tels que la surveillance, le contrôle et la perte d'autonomie se trouvent au premier plan.

L'épanouissement «parfait» des besoins, s'il est contrôlé de manière centralisée par une IA, pourrait paradoxalement entraîner une forme subtile de totalitarisme, dans laquelle les écarts individuels par rapport aux comportements ou aux besoins «optimaux» prédits sont empêchés ou rendus impossibles. Le «dictateur bienveillant KI» est un risque dystopique central. L'IA dystopique comprend souvent le contrôle et l'oppression de la capacité humaine à agir. Un système qui prédit et satisfait parfaitement tous les besoins pourrait définir ces besoins étroitement ou pour optimiser la stabilité du système au lieu du développement individuel ou de la liberté. Tout écart par rapport au «chemin optimal» de l'IA pour un individu pourrait être considéré comme une anomalie qui doit être corrigée, ce qui signifie que la véritable liberté de choix est limitée, même si les besoins matériels sont couverts.

Le tableau suivant résume les défis éthiques, de gouvernance et sociaux les plus importants:

Les défis éthiques, de gouvernance et sociaux importants d'une économie contrôlée par l'IA

Les défis éthiques, de gouvernance et sociaux importants d'une économie basée sur une IA contrôlée par l'IA - Image: Xpert.Digital

Le développement avancé d'une économie contrôlée par l'IA contrôle avec lui une variété de défis éthiques, de gouvernance et sociaux. Un point central est le biais algorithmique, dans lequel les systèmes d'IA peuvent fournir des résultats discriminatoires grâce à des préjugés historiques dans les données de formation, ce qui augmente les inégalités existantes. Des mesures telles que des audits de données stricts, des ensembles de données de formation diversifiés, des audits d'équité, des Debias adversaires, des cadres de transparence et l'inclusion de diverses parties prenantes servent à les contenir pour garantir l'équité et la non-discrimination.

La protection des données et la sécurité des données sont un autre défi, car les enquêtes complètes des données pour les prédictions précises mettent en danger la confidentialité et augmentent le risque de violence de données. Des approches telles que la minimisation des données, l'anonymisation, la confidentialité par conception et des mesures de cybersécurité robustes ainsi que la conformité aux lois sur la protection des données, par exemple le RGPD, peuvent réduire ces risques.

La précision et la fiabilité des prédictions de l'IA reste également critique, car l'anticipation sans erreur des besoins complexes est extrêmement difficile. Des prévisions incorrectes peuvent entraîner des allocations incorrectes et ne pas couvrir les besoins. Les tests continus, la surveillance humaine, les boucles de rétroaction et l'utilisation de diverses sources de données sont essentiels pour assurer la robustesse des systèmes.

Un autre aspect est la perte potentielle de l'autonomie humaine si l'IA prévoit constamment les besoins, ce qui affaiblit la capacité de prise de décision individuelle. Les options, les options de désactivation ainsi que les mesures pour renforcer l'auto-efficacité et l'autonomie par le contrôle et la supervision humaines sont essentielles ici.

La concentration de pouvoir et de contrôle sur les systèmes d'IA comporte le risque d'abus ou de nouvelles structures autoritaires. Des modèles de gouvernance décentralisés, des algorithmes transparents, des organismes de supervision indépendants et une conception démocratique de ces systèmes peuvent contrer. Dans le même temps, la capacité de l'IA pour une planification économique efficace est discutée de la controverse, car un équilibre entre résilience et adaptabilité est nécessaire. Des alternatives telles que les modèles participatives et une utilisation favorable de l'IA au lieu du remplacement complet des acteurs humains pourraient offrir des solutions.

Un autre défi est la redéfinition de la signification et du but de l'existence humaine, car l'élimination des travaux traditionnels peut conduire à des crises existentielles. Des mesures telles que la promotion de l'éducation, des activités créatives, l'engagement communautaire et la réflexion philosophique ainsi que la création d'un revenu de base inconditionnel (BGE) pourraient aider à créer de nouvelles sources de sens.

Après tout, l'accent est mis sur la gouvernance et la responsabilité des systèmes d'IA, car des responsabilités claires pour les décisions et les erreurs des systèmes autonomes sont difficiles à établir. Des structures telles que les conditions de cadre juridique, les codices d'éthique de l'IA et les mécanismes d'intervention humaine doivent être développés pour garantir une utilisation responsable de ces technologies.

Cartographie de l'inconnu: chemins et considérations pour un commerce transformé

Cette dernière section résume les résultats de l'article et décrit les transformations les plus importantes et leurs dépendances mutuelles. Il offre des considérations stratégiques pour la navigation dans le sens d'un tel avenir s'il est considéré comme souhaitable ou inévitable, et reflète la relation en développement entre l'humanité, la technologie et l'organisation économique.

Synthèse des résultats: transformations importantes et leurs interdépendances

L'analyse précédente a montré un certain nombre de transformations profondes qu'une économie sans clientèle, contrôlée par l'IA, apporterait. Ces changements ne sont pas isolés, mais sont fortement liés. La capacité technologique à des besoins (presque) parfaits pour les gens préliminaires est la base qui rend les fonctions de marketing et de vente traditionnelles obsolètes [section IC]. Cela a à son tour forcé une nouvelle vision des paradigmes économiques au-delà du capitalisme axé sur le client à des modèles tels que post-shortage, des économies basées sur les ressources ou des approches post-croissance [section II].

Dans de tels nouveaux paradigmes, l'objectif des «entreprises» ou des unités de production passerait de la maximisation des bénéfices à la satisfaction directe ou à la persécution du bien commun, éventuellement motivé par les motivations intrinsèques des systèmes d'IA imposables et dans les nouvelles structures de gouvernance telles que les DAO [section III]. Les mécanismes d'identification des besoins et l'allocation des ressources devraient fonctionner sans signaux de prix, par lequel l'IA joue un rôle central, mais reste également les défis de la facture commerciale [section IV].

Cette chaîne de transformations - de la capacité technologique à modifier les modèles économiques et le but nouvellement défini des organisations aux effets sociaux - est très interdépendant. Un échec ou un mauvais jugement fondamental dans un domaine, par exemple en ce qui concerne les limites réelles de la capacité de prédiction de l'IA ou la définition éthique du «besoin», pourrait avoir des effets en cascade et l'ensemble du système hypothétique déstabilisé ou conduit à de graves résultats négatifs. Si, par exemple, la prédiction de l'IA est profondément incorrecte ou biaisée, cela invaliderait une grande partie de la restructuration économique et sociale ultérieure ou conduirait à un système dysfonctionnel et injuste.

Les dimensions sociales et humaines sont tout aussi profondes: l'avenir du travail, les effets psychologiques sur l'autonomie et les résultats ainsi que les nouvelles structures de pouvoir et le dilemme éthique nécessitent une attention particulière [Les sections V et VI]. Les risques, en particulier en raison du biais algorithmique et de la concentration de contrôle, sont significatifs et nécessitent des travaux de cadre éthique robustes et des modèles de gouvernance.

Impératif stratégique pour la navigation vers un avenir basé sur les besoins

Si des éléments de cet avenir sont activement poursuivis ou émergent comme un développement inévitable, certaines mesures stratégiques, les priorités de recherche et les discussions politiques sont déjà nécessaires aujourd'hui. Il ne s'agit pas d'une feuille de route détaillée sur l'avenir spécifique décrit ici, mais de considérations pour contrôler le développement de l'IA et de l'automatisation dans le commerce et en général en général.

Un impératif stratégique principal est de promouvoir une large «compétence d'IA» et une participation démocratique à la conception du développement et de l'utilisation de l'IA. Compte tenu des effets sociaux profonds, les décisions concernant le rôle de l'IA dans les entreprises ne peuvent pas être laissées aux technologues ou aux entreprises. Les effets de l'IA seront omniprésents. L'adaptation éthique et sociale nécessite un large contribution. Par conséquent, la compréhension du public et l'engagement en ki-gouvernement sont cruciaux pour façonner un avenir avantageux au lieu de celui qui est déterminé par le déterminisme technologique ou les intérêts étroits.

D'autres considérations stratégiques comprennent:

• Investir dans la recherche des limites et des risques de l'IA: en particulier en ce qui concerne la prédiction des besoins humains complexes, l'équité algorithmique et les effets psychologiques de l'automatisation.
• Développement de directives éthiques robustes et de structures de gouvernance: celles-ci doivent être de manière proactive («éthique d'anticipation») et coordonnées internationales pour garantir l'utilisation responsable des systèmes d'IA puissants.
• Promotion de la recherche interdisciplinaire: les défis nécessitent la coopération entre les informaticiens, les économistes, les sociologues, l'éthique, les avocats et les universitaires.
• Discussion sur les modèles économiques alternatifs: un débat ouvert sur la croissance postale, les approches basées sur les ressources et l'avenir du travail sont nécessaires pour développer des visions sociales au-delà de la logique économique traditionnelle.
• Éducation et recyclage: préparation de la population pour un monde de travail dans lequel les capacités humaines telles que la créativité, la pensée critique et l'intelligence émotionnelle ont un gain d'importance, tandis que les tâches répétitives sont automatisées.

Réflexions finales: la relation en développement entre l'humanité, la technologie et les systèmes économiques

Les pensées d'un monde dans lequel les entreprises n'ont plus besoin de clients dans un éclairage d'urgence illumine l'interaction changeante entre la capacité humaine, la capacité technologique et les formes organisationnelles de notre vie économique. Cela nous oblige à poser des questions de base sur ce que nous, en tant que société, apprécions le plus. Si la technologie pouvait potentiellement satisfaire tous les besoins matériels sans commerce traditionnel, quel type de société aimerions-nous concevoir?

La «société sans clientèle» est finalement moins une question sur l'entreprise elle-même, mais plutôt une question sur le type d'humanité que nous recherchons lorsque la pression économique existentielle s'éloigne. Le scénario élimine les contraintes et motivations économiques traditionnelles. Cela ouvre l'opportunité de ré-prioriter les objectifs sociaux - par exemple, de la croissance pure au puits, à la durabilité, à la justice ou au développement humain. Le «problème» passe ensuite de la nécessité économique à une question de choix collectif et de conception sociale, guidé par l'éthique et une vision d'un avenir souhaitable, au lieu d'un déterminisme purement économique ou technologique.

Le voyage dans un tel avenir, même s'il est seulement réalisé, nécessite une compréhension approfondie des possibilités technologiques, un examen critique des implications économiques et sociales et, surtout, une orientation éthique claire pour garantir que la technologie sert et n'est pas l'inverse.

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