Game Memorial | Perusahaan Tanpa Pelanggan: Analisis masa depan perdagangan di dunia yang dikendalikan AI

Asal -usul lanskap perdagangan tanpa pelanggan

Game of Thought ini merancang masa depan di mana perusahaan tidak lagi bergantung pada hubungan pelanggan tradisional. Advanced Artificial Intelligence (AI) dan otomatisasi komprehensif memungkinkan prediksi dan pemenuhan kebutuhan yang tepat, yang mengamati praktik perdagangan yang mapan seperti pemasaran dan penjualan. Bagian pengantar ini mendefinisikan premis inti dari skenario ini, meneliti persyaratan teknologi dan menerangi konsekuensi untuk kegiatan komersial tradisional.

Cocok untuk:

• Paradoks Penjualan-Forget Corong Penjualan: Perjalanan Pelanggan adalah AI, Otomasi, dan CRM!

Definisi premis: AI, otomatisasi dan perkiraan permintaan yang sempurna

Hipotesis sentral dari percobaan pemikiran ini adalah ekonomi di mana perusahaan bergantung sepenuhnya pada otomatisasi, kecerdasan buatan dan proses yang dikontrol data. Dalam sistem seperti itu, dimungkinkan untuk memprediksi kebutuhan individu dan masyarakat secara keseluruhan hampir sempurna dan menyesuaikan produk atau layanan yang sesuai, tanpa perlu interaksi manusia langsung atau permintaan eksplisit yang diprakarsai oleh pelanggan. Ini membentuk dasar untuk pertimbangan berikut terhadap transformasi perdagangan dan masyarakat yang jauh.

Perkembangan saat ini di bidang AI dalam ritel sudah ditunjukkan ke arah ini, bahkan jika kesempurnaan prediksi dan kurangnya interaksi pelanggan yang lengkap masih merupakan musik di masa depan. KI sudah merevolusi cara pengecer memprediksi kebutuhan pelanggan dengan menganalisis data penjualan historis, tren pasar dan faktor eksternal seperti cuaca atau hari libur umum. Sistem AI memainkan peran yang semakin penting dalam prediksi perilaku pelanggan yang tepat dan optimalisasi proses operasional. Dasar untuk ini adalah simbiosis Big Data dan AI: Algoritma membutuhkan sejumlah besar data untuk mengenali pola dan membuat prediksi yang andal - semakin besar dan berkualitas tinggi catatan data, semakin tepat ramalannya.

Premis ini menyiratkan perubahan mendasar dari reaktif ke ekonomi proaktif. Sebagian besar sistem saat ini bereaksi terhadap keputusan pelanggan yang dipengaruhi oleh pemasaran dan diselesaikan oleh kegiatan penjualan. Skenario yang diuraikan di sini, di sisi lain, didasarkan pada fakta bahwa kebutuhan diprediksi dan produk atau layanan disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan yang diantisipasi ini tanpa diperlukan pelanggan tradisional. Aktivitas ekonomi tidak akan lagi dikendalikan oleh keputusan pembelian yang eksplisit, tetapi oleh intelijen prediktif.

Konsep "prediksi sempurna" harus dilihat secara kritis. Sementara sistem AI secara konstan lebih baik dalam kemampuan perkiraan mereka, kompleksitas besar kebutuhan manusia dalam kebutuhan laten tertentu, yang baru dibuat atau tidak rasional-adalah tantangan yang signifikan. Kebutuhan manusia tidak selalu secara rasional atau dalam pola data masa lalu. Oleh karena itu, spektrum dari peningkatan yang secara signifikan menjadi prediksi yang benar -benar sempurna dan implikasi masing -masing dari kesenjangan yang mungkin dalam kesempurnaan ini harus diperiksa dalam kesempurnaan ini.

Yayasan Teknologi: AI dan infrastruktur data yang diperlukan

Implementasi lanskap perdagangan tanpa pelanggan berdasarkan perkiraan persyaratan yang sempurna membutuhkan infrastruktur teknologi yang sangat berkembang dan ada di mana -mana. Ini tidak hanya mencakup model AI canggih, tetapi juga sistem untuk akuisisi data yang komprehensif, kapasitas pemrosesan besar -besaran dan teknologi otomatisasi canggih untuk produksi dan distribusi.

Kualitas, topikalitas, dan konsistensi data sangat penting, karena "data adalah bahan bakar AI". Perusahaan harus mengatasi situs yang terkontaminasi teknologi dan memastikan bahwa infrastruktur data mereka telah berkembang dengan persyaratan. Ini termasuk tata kelola data yang cermat, audit reguler dan mekanisme yang efektif untuk penyesuaian data, karena kualitas hasil AI tergantung langsung pada kualitas data input. Integrasi data dari Internet of Things (IoT) dengan AI memungkinkan analisis waktu nyata dan penggunaan informasi dari perangkat jaringan, yang penting untuk perkiraan persyaratan dinamis.

Rantai pasokan akan diubah oleh sistem berbasis AI yang memungkinkan kontrol otonom, penyesuaian waktu nyata dan analisis prediktif. Visi berkisar hingga proses dan mesin yang dikendalikan AI yang bekerja secara mandiri dan mencapai “akurasi dan efisiensi yang hampir sempurna”. Ini tidak hanya membutuhkan algoritma cerdas, tetapi juga infrastruktur fisik yang mendukung otomatisasi tersebut, dari produksi hingga logistik. Platform dan teknologi komputasi awan seperti MapReduce adalah contoh alat yang memungkinkan sejumlah besar data untuk diproses.

Pembentukan infrastruktur semacam itu akan memiliki konsekuensi yang jauh. Kebutuhan untuk mengumpulkan data komprehensif untuk prediksi "sempurna" menyiratkan perekaman dan analisis informasi yang hampir total tentang individu dan lingkungan mereka. Ini dapat mencakup data perilaku, informasi biometrik, data lingkungan dan detail kontekstual. Pengumpulan dan analisis data seperti itu akan setara dengan pengawasan di mana -mana dan mengajukan pertanyaan mendasar mengenai privasi dan etika.

Selain itu, konstruksi dan operasi infrastruktur global ini akan membutuhkan investasi besar -besaran dan koordinasi internasional. Kontrol atas data dan kapasitas AI ini dapat menyebabkan kondisi daya geopolitik baru. Bangsa atau entitas yang mendominasi infrastruktur ini juga akan memiliki kekuatan sosial yang sangat ekonomis dan berpotensi, yang akan meningkatkan diskusi yang ada tentang AI dan dinamika global.

Usang pemasaran dan penjualan tradisional

Di dunia di mana kebutuhan diprediksi dengan sempurna dan produk atau layanan secara otomatis diadaptasi dan disampaikan, fungsi pemasaran dan penjualan tradisional kehilangan haknya untuk ada. Kebutuhan untuk menghasilkan permintaan, membangun kesadaran merek, meyakinkan pelanggan atau untuk memfasilitasi transaksi tidak berlaku jika kebutuhan diketahui sebelumnya dan pemenuhannya mulus. Pernyataan eksplisit permintaan pengguna - “Tidak ada lagi strategi pemasaran, tidak ada iklan, tidak ada penawaran, tidak ada tindakan penjualan” - menggarisbawahi perubahan mendasar ini.

Strategi akuisisi pelanggan otomatis saat ini berdasarkan iklan, halaman arahan dan generasi pemimpin akan berlebihan dalam skenario seperti itu. Bahkan model bisnis berbasis AI saat ini yang sering masih menggunakan saluran penjualan atau bertujuan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan pengembangan kelompok sasaran baru berbeda dengan masa depan di mana kegiatan tersebut tidak lagi diperlukan.

Hilangnya pemasaran dan penjualan akan berdampak besar pada pasar tenaga kerja dan keterampilan yang diperlukan. Seluruh industri dan profesional yang bekerja di bidang ini saat ini menjadi usang. Ini akan membutuhkan diskusi yang mendalam tentang adaptasi para pekerja dan konsekuensi sosial dari kehilangan pekerjaan yang luas seperti itu.

Sifat "merek" dan "diferensiasi produk" juga akan berubah secara fundamental. Jika kepuasan kebutuhan disesuaikan dengan sempurna untuk individu, aspek -aspek yang meyakinkan dan identitas dari merek kehilangan kepentingan. Berguna murni dapat menggantikan tempat mereka, atau penanda baru yang non-komersial dapat berkembang. Keterikatan emosional pada merek dan pensinyalan kualitas atau status dengan nama merek hampir tidak relevan dalam sistem kebutuhan yang sempurna dan individual. Produk terutama dapat dievaluasi sesuai dengan kemampuan fungsionalnya untuk memenuhi kebutuhan yang diprediksi.

Cocok untuk:

• Pencarian nol-klik, di mana pengguna dapat menemukan informasi mereka secara langsung tanpa mengklik tantangan pemasaran situs web

Paradigma ekonomi di dunia tanpa permintaan yang dikontrol pelanggan

Penghapusan permintaan yang dikontrol pelanggan sebagai mesin utama kegiatan ekonomi mempertanyakan prinsip -prinsip dasar kapitalisme. Jika keputusan pasar dan sinyal harga tidak lagi mengarahkan produksi dan alokasi, model ekonomi alternatif harus dipertimbangkan. Bagian ini meneliti berbagai pendekatan teoretis yang bisa menjadi lebih penting di masa depan seperti itu, dari model pasca-shortage hingga ekonomi pasca-pertumbuhan hingga penglihatan akselerasi dan bentuk produksi yang disosialisasikan.

Beyond Capitalism: Eksplorasi model pasca-kelas dan berbasis sumber daya

Konsep ekonomi yang tidak lagi dibentuk terutama oleh kelangkaan menawarkan counter -counter radikal untuk kapitalisme. Dalam ekonomi pasca-shortage, sebagian besar barang dapat diproduksi oleh otomatisasi canggih dalam kelimpahan besar dan dengan beban kerja manusia yang minimal, sehingga mereka akan sangat murah atau bahkan tersedia secara gratis. Teknologi utama untuk ini adalah otomatisasi yang luas, mesin yang berpotensi mereplikasi diri, nanoteknologi dan energi terbarukan. Secara teori, barang, jasa, dan sumber daya dapat diakses secara bebas dalam sistem seperti itu, yang akan membuat mekanisme ekonomi tradisional seperti harga, uang, dan persaingan.

Model ekonomi berbasis sumber daya (ekonomi berbasis sumber daya, RBE) terkait erat. Di sini, semua sumber daya dianggap sebagai umat manusia dan alokasi didasarkan pada kebutuhan dan kerja sama alih -alih melalui pertukaran moneter atau utang. Proyek -proyek seperti "Proyek Venus" atau inisiatif seperti "satu komunitas" menyebarkan pendekatan seperti itu yang berusaha untuk keberangkatan dari logika laba dan giliran ke kepuasan langsung. Namun, kritik terhadap model semacam itu mempertanyakan aspek -aspek seperti hak properti dan struktur insentif dalam sistem di mana sumber daya adalah umum.

Transisi ke ekonomi pasca-shortage atau berbasis sumber daya harus layak, salah satu transformasi paling mendasar dalam sejarah manusia. Karena kelangkaan selalu menjadi faktor pendorong untuk sistem ekonomi, konflik dan stratifikasi sosial, penghapusan kelangkaan material jika terjadi kebutuhan dasar dan kepergian sistem moneter akan merusak dasar struktur ekonomi dan kelas saat ini. Ini akan membutuhkan penilaian ulang motivasi manusia di luar laba material dan tekanan kelangsungan hidup.

Bahkan jika kekurangan pos untuk barang material tercapai, kelangkaan dapat terus ada dalam barang tidak berwujud atau bahkan mendapatkan kepentingan. Ini termasuk, misalnya, perhatian, pengalaman unik, lokasi tertentu atau bentuk modal sosial tertentu. Karena hasrat manusia berpotensi tidak terbatas, fokusnya bisa pada kompetisi untuk kompetisi atau evaluasi "barang" yang tidak berwujud dan secara inheren terbatas ini, yang dapat mengarah pada bentuk -bentuk baru "ekonomi" atau hierarki.

Logika pertumbuhan dan kecukupan pos

Ekonomi pertumbuhan pos mempertanyakan dogma pertumbuhan ekonomi abadi dan sebaliknya memohon orientasi untuk kesejahteraan, keberlanjutan dan kecukupan - yaitu produksi apa yang cukup untuk memenuhi kebutuhan, tanpa mempromosikan konsumsi berlebih. Paradigma ini mengkritik model kapitalis berorientasi pertumbuhan dan menekankan perlunya menghormati batas ekologis dan mempromosikan keadilan sosial. Konsep -konsep seperti "Ekonomi Perawatan Dasar", yang berfokus pada penyediaan barang dan jasa penting yang berkelanjutan, dan "waktu -searah", yang menyediakan pengurangan jam kerja yang mendukung bidang kehidupan lainnya, adalah elemen sentral. Model seperti "Universal Basic Services" (UBS), yang memastikan perawatan universal dasar, dan demokrasi ekonomi yang lebih kuat juga merupakan bagian dari diskusi.

Sistem yang dikendalikan oleh AI yang tidak dikendalikan oleh pelanggan untuk kebutuhan yang memuaskan bisa bertepatan dengan cita-cita pertumbuhan pos jika AI yang mendasarinya diprogram pada kecukupan dan keberlanjutan alih-alih memaksimalkan produksi. AI seperti itu secara teoritis dapat dioptimalkan untuk memenuhi kebutuhan dengan penggunaan sumber daya minimal dan memperhitungkan keberlanjutan ekologis jangka panjang. Namun, ada juga risiko bahwa AI seperti itu akan menyebabkan penyerapan yang belum pernah terjadi sebelumnya jika "kebutuhan yang diprediksi" dilebih -lebihkan atau AI menyelaraskan optimalisasi dengan kecepatan dan volume produksi tanpa batasan ekologis yang cukup. Pemrograman inti dan kerangka etis AI dengan demikian akan menjadi faktor penentu.

Visi Accenerationist: Teknologi sebagai katalis untuk struktur post -kapitalis

Filsafat Accelerationist, khususnya akselerasi sayap kiri, mengusulkan untuk menggunakan teknologi yang dikembangkan dalam kapitalisme untuk mengatasi kapitalisme itu sendiri dan menciptakan struktur sosial baru. Konstitusi ini melihat kemajuan teknologi sebagai kekuatan pendorong untuk transformasi sosial. Perwakilan seperti Nick Srnicek dan Alex Williams berpendapat bahwa kemajuan teknologi sudah dapat memungkinkan kehidupan dengan jam kerja yang berkurang secara drastis dan prospek dunia tanpa pekerjaan tradisional. “Manifesto untuk Kebijakan Akselerasi" Anda meminta untuk menggunakan pencapaian teknologi seperti kuantifikasi, pemodelan ekonomi dan analisis data besar untuk tujuan politik sayap kiri.

Skenario dari kepuasan kebutuhan yang dikendalikan oleh AI dapat ditafsirkan sebagai ekspresi tertinggi dari kecenderungan akselerasi. Di sini teknologi tidak hanya mengotomatiskan pekerjaan, tetapi seluruh permintaan menawarkan siklus, yang berpotensi mengarah ke sistem sosial-ekonomi yang sangat berbeda. Namun, pertanyaan penting adalah "tujuan" dari akselerasi ini. Apakah itu melayani pembebasan manusia, seperti yang diharapkan oleh akselerasi kiri, atau apakah itu mengarah pada hal lain? Arus akselerasi lainnya, seperti yang diwakili oleh Nick Land, melihatnya lebih dari pembebasan modal dari orang -orang, yang menimbulkan pertanyaan, siapa atau manfaat apa dari otomatisasi pamungkas ini.

Model produksi dan perencanaan partisipatif yang disosialisasikan

Jika produksi tidak lagi dikendalikan oleh perusahaan swasta, berorientasi laba, muncul pertanyaan dari bentuk -bentuk alternatif organisasi. Konsep kepemilikan sosial tentang alat produksi dan mekanisme partisipatif untuk memutuskan apa dan bagaimana dihasilkan, muncul ke depan di sini. Model-model seperti Ekonomi Partisipatif (Parecon) menetapkan bahwa dewan pekerja dan konsumen menegosiasikan rencana produksi dan konsumsi, dengan remunerasi setelah pengerahan tenaga dan perencanaan desentralisasi melalui apa yang disebut papan fasilitasi iterasi (IFB).

Dalam ekonomi tanpa pelanggan di mana AI memprediksi kebutuhan, "perencanaan partisipatif" dapat mengambil formulir baru. Alih -alih bahwa individu melaporkan permintaan konsumsi mereka langsung ke dewan, AI dapat menyimpulkan kebutuhan ini. Mekanisme partisipatif kemudian dapat fokus pada memvalidasi kesimpulan ini, menentukan prioritas sosial dan memantau operasi AI alih -alih melakukan mikroplaning rinci konsumsi individu. Partisipasi manusia akan bergeser dari definisi kebutuhan individu (yang diambil alih oleh AI) untuk mengendalikan sistem secara keseluruhan. Ini akan memastikan bahwa prediksi AI sesuai dengan nilai -nilai sosial yang lebih luas dan pertimbangan etis dan bahwa keputusan tentang alokasi sumber daya untuk proyek skala besar atau barang publik yang tidak mudah dikurangi untuk "kebutuhan" individu dibuat secara demokratis.

Tabel berikut merangkum model ekonomi potensial yang dibahas:

Tinjauan komparatif dari model ekonomi potensial di masa depan yang tidak ada pelanggan

Tinjauan komparatif model ekonomi potensial di masa depan tanpa pelanggan - gambar: xpert.digital

Tinjauan komparatif dari model ekonomi potensial di masa depan tanpa pelanggan menunjukkan variasi pendekatan berdasarkan berbagai prinsip dan teknologi inti. Ekonomi pasca-shortage berusaha keras untuk banyak barang dengan pekerjaan manusia minimal melalui otomatisasi, dengan alokasi langsung berdasarkan ketersediaan atau kebutuhan. Mesin yang mereplikasi diri, nanoteknologi, dan energi terbarukan memainkan peran sentral di sini. Para kritikus mempertanyakan aksesibilitas kekurangan pos nyata serta motivasi dan kesetaraan distribusi.

Ekonomi Berbasis Sumber Daya (RBE) melihat sumber daya sebagai warisan umum umat manusia dan melepaskan uang atau hutang. Sebaliknya, distribusi sumber daya terjadi seperti yang disyaratkan oleh kerja sama. Teknologi yang sangat berkembang memfasilitasi manajemen dan produksi sumber daya, yang bertujuan untuk kebutuhan berkelanjutan dan kebaikan bersama. Para pendukung seperti Jacque Fresco dari Venus Project melihat ini sebagai alternatif penampilan ke depan, sementara para kritikus mencantumkan tantangan praktis seperti masalah kepemilikan dan skalabilitas.

Ekonomi pasca -pertumbuhan, di sisi lain, mematikan fokus pada pertumbuhan ekonomi dan mementingkan kepentingan keberlanjutan, kecukupan, dan waktu. Penggunaan AI dan teknologi berkelanjutan bertujuan untuk perencanaan demokratis dan distribusi sumber daya yang berorientasi pada kebutuhan, dengan fokus pada tujuan ekologis dan sosial. Tantangan muncul dari penerimaan politik dan kelayakan transisi ini dari model pertumbuhan.

Accelerationist Post -Kapitalisme melihat teknologi kapitalis peluang untuk mengatasi kapitalisme. Otomasi dan AI mendorong transformasi ke depan, dengan redistribusi sosial dan perencanaan pusat menjadi mekanisme yang mungkin. Terlepas dari visi pembebasan pekerjaan, model ini memiliki risiko seperti kontrol otoriter, pertanyaan etis dan ketegangan dalam tren akselerasi.

Dalam ekonomi atau sosialisme partisipatif, fokusnya adalah pada properti sosial dari alat produksi dan kepuasan kebutuhan. AI mendukung perencanaan, koordinasi dan analisis data, sementara perencanaan partisipatif dan keputusan demokratis mengarahkan alokasi sumber daya. Tujuannya adalah keadilan sosial dan pemerintahan diri, tetapi kompleksitas informasi, struktur insentif dan risiko birokratisasi adalah tantangan yang cukup besar.

Singkatnya, model -model ini mencerminkan ketegangan antara otomatisasi, efisiensi sumber daya, keadilan sosial dan keberlanjutan, sementara mereka mengejar berbagai strategi untuk organisasi bisnis dan masyarakat di masa depan.

Mesin Rendering 3D AI & XR: Keahlian lima kali lipat dari Xpert.Digital dalam paket layanan komprehensif, R&D XR, PR & SEM - Gambar: Xpert.Digital

Xpert.Digital memiliki pengetahuan mendalam tentang berbagai industri. Hal ini memungkinkan kami mengembangkan strategi khusus yang disesuaikan secara tepat dengan kebutuhan dan tantangan segmen pasar spesifik Anda. Dengan terus menganalisis tren pasar dan mengikuti perkembangan industri, kami dapat bertindak dengan pandangan ke depan dan menawarkan solusi inovatif. Melalui kombinasi pengalaman dan pengetahuan, kami menghasilkan nilai tambah dan memberikan pelanggan kami keunggulan kompetitif yang menentukan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Gunakan 5x keahlian Xpert.Digital dalam satu paket - mulai dari €500/bulan

Transformasi "Perusahaan": Tujuan dan Fungsi Unit Produksi

Jika "perusahaan" tidak lagi membutuhkan pelanggan dan beroperasi dalam paradigma ekonomi baru, tujuan, struktur, dan motivasi mereka harus berubah secara mendasar. Bagian ini meneliti bagaimana "unit produksi" ini bisa terlihat dan mana yang dapat mereka miliki jika maksimalisasi laba tidak lagi menjadi tujuan.

Rede -Finisi Tujuan Organisasi: Dari Laba hingga Kebutuhan Kebutuhan Sosial

Di dunia di mana AI memprediksi kebutuhan dan produksi bertujuan untuk memenuhi mereka secara langsung, tujuan mendasar dari organisasi akan bergeser dari maksimalisasi laba ke kebutuhan sosial dan individu yang langsung. Banyak perusahaan sudah menyatakan bahwa mereka termasuk masalah sosial dan ekologis dalam pekerjaan mereka, sering didorong oleh budaya perusahaan dan harapan para pemangku kepentingan yang melampaui kepentingan keuntungan murni. Jadi -disebut “perusahaan yang berorientasi baik” yang berorientasi kembali ”menginvestasikan kembali keuntungan mereka untuk mencapai tujuan sosial dan mencerminkan keadilan sosial atau partisipasi dalam struktur mereka.

Munculnya "ekonomi tujuan" menunjukkan perubahan yang lebih luas di mana perusahaan ditransfer dari maksimalisasi laba murni untuk memaksimalkan tujuan dan ingin menciptakan nilai bagi semua pemangku kepentingan - pelanggan, karyawan, komunitas, dan planet. Dalam sistem tanpa pelanggan, tujuan ini akan lebih langsung dengan pemenuhan kebutuhan yang diidentifikasi. Model sosialis, sebagai kutub yang berlawanan teoretis, secara eksplisit menyediakan untuk produksi dalam kebutuhan kebutuhan alih -alih menyelaraskan kumulasi profitabilitas. Konsep -konsep seperti produsen dan pensiun konsumen yang mengukur keunggulan dalam ekonomi saat ini tidak akan relevan atau secara radikal diubah dalam sistem seperti itu.

Metrik untuk "keberhasilan" unit produksi ini harus sepenuhnya diciptakan kembali. Indikator seperti produk domestik bruto, pangsa pasar atau margin keuntungan kehilangan kepentingannya. Sebaliknya, angka kunci baru akan diperlukan, yang berhubungan dengan kualitas kepuasan kebutuhan, efisiensi sumber daya, efek ekologis dan bahkan mungkin dengan dimensi kesejahteraan sosial atau pembangunan.

Demikian juga, konsep "persaingan" akan menghilang atau berubah secara mendasar. Jika unit produksi diarahkan untuk memenuhi kebutuhan yang diprediksi dalam sistem yang terkoordinasi, persaingan untuk pelanggan tidak relevan. "Persaingan" yang mungkin dapat beralih ke efisiensi dalam kepuasan kebutuhan, inovasi dalam solusi atau pencapaian tujuan sosial tertentu, tetapi tanpa dinamika kemenangan dan kekalahan berbasis pasar. Model seperti ekonomi berbasis sumber daya secara eksplisit menekankan kerja sama alih -alih kompetisi.

Motivasi intrinsik untuk entitas yang dikelola AI: inovasi, pemecahan masalah dan kebaikan bersama

Ketika sistem AI mengelola unit produksi, muncul pertanyaan dari "motivasi" mereka. Alih -alih insentif eksternal seperti laba, sistem AI dapat diprogram dengan tujuan intrinsik. Tujuan seperti itu bisa berupa rasa ingin tahu, pengejaran kebaruan, perolehan kompetensi atau dorongan yang melekat untuk memecahkan masalah kompleks untuk kepentingan masyarakat. Organisasi yang sudah ada tanpa motif laba primer, seperti koperasi sosial, didorong oleh solidaritas sosial dan kepentingan yang melampaui kepentingan diri murni.

Namun, pemrograman konsep seperti "kebaikan bersama" atau "manfaat sosial" dalam AI merupakan tantangan etis dan teknis yang luar biasa. Istilah -istilah ini secara filosofis kompleks dan sulit didefinisikan. Terjemahan Anda ke dalam mesin -kode yang dapat ditafsirkan kompleks dan membawa risiko salah tafsir atau penahan prasangka. AI yang mengoptimalkan definisi yang salah atau tidak lengkap dari "kebaikan bersama" secara tidak sengaja dapat menyebabkan hasil dystopic.

AI yang didorong oleh motivasi intrinsik seperti "keingintahuan" atau "berjuang untuk kebaruan" dalam konteks pemecahan masalah sosial dapat menyebabkan inovasi yang tidak terduga. Namun, itu juga dapat mengembangkan "solusi" untuk masalah yang keberadaannya tidak menyadari orang, atau solusi yang menciptakan masalah baru dan tidak terduga. Kontrol dan pemantauan dorongan eksplorasi AI semacam itu akan sangat penting untuk memastikan bahwa kegiatan mereka sesuai dengan nilai -nilai dan prioritas manusia.

Struktur Tata Kelola untuk Produksi Otonomi: Daos dan Beyond

Pertanyaan tentang bagaimana unit produksi yang dikendalikan AI ini diarahkan dan dikendalikan adalah pusat. Model seperti organisasi otonom terdesentralisasi (DAO) menawarkan perspektif yang menarik di sini. Aturan dalam kontrak pintar dikodekan dalam DAO, dan keputusan dibuat secara kolektif, berpotensi dengan partisipasi sistem AI itu sendiri. Studi menunjukkan bahwa DAO, yang diarahkan untuk barang sosial atau publik, dapat memiliki desentralisasi yang lebih tinggi. Kebutuhan akan model tata kelola untuk sistem otomatis juga diakui dalam konteks lain seperti otomatisasi proses yang dikendalikan robot (RPA), di mana seringkali ada kurangnya model akademik yang mapan.

Jika AI tidak hanya mengelola produksi, tetapi juga dapat mengambil bagian dalam pemerintahannya sendiri (seperti yang direncanakan dalam Ki-Daos), perbatasan antara alat dan aktornya kabur. Ini menimbulkan pertanyaan mendasar tentang tanggung jawab, kontrol, dan potensi sistem AI untuk mengembangkan tujuan yang muncul yang mungkin tidak sesuai dengan niat manusia. Suatu sistem di mana AIS mengelola dan mengendalikan AI lain dapat mengurangi pengawasan dan mengendalikan manusia dan memulihkan risiko jika tujuan AI menyimpang dari kesejahteraan manusia.

Kapasitas muatan model produksi nirlaba dalam skala besar

Struktur organisasi nirlaba yang sudah memberikan misi mereka tentang laba dapat berfungsi sebagai model untuk unit produksi di masa depan. Analisis menunjukkan bahwa organisasi nirlaba besar sering bergantung pada sumber pembiayaan dominan, terutama dana negara.

Namun, dalam ekonomi yang berorientasi pada pelanggan, kebutuhan, "pembiayaan" unit produksi nirlaba ini tidak berasal dari sumbangan atau anggaran negara tradisional yang didasarkan pada ekonomi pasar yang berfungsi dengan pendapatan pajak. Sebaliknya, "pembiayaan" akan menjadi masalah divisi sumber daya langsung dengan sistem perencanaan ekonomi yang menyeluruh untuk dikendalikan AI atau partisipatif. Tantangannya bergeser dari pengadaan dana ke pembenaran klaim sumber daya berdasarkan kebutuhan yang diprediksi dan efisiensi dalam penutup. Uang seperti itu tidak bisa lagi ada dalam sistem seperti itu atau memiliki fungsi yang sama sekali berbeda.

Mekanisme ekonomi yang berorientasi pada kebutuhan

Bagian ini berfokus pada cara kerja ekonomi yang berorientasi pada kebutuhan: Bagaimana kebutuhan diidentifikasi dan bagaimana sumber daya yang ditugaskan untuk menutupi ketika mekanisme pasar tradisional seperti permintaan pelanggan dan sinyal harga hilang?

Kapasitas AI untuk perkiraan kebutuhan "sempurna": keterampilan, sumber data dan batas yang melekat

Pemeriksaan kritis terhadap kemampuan AI untuk memprediksi kebutuhan manusia sangat penting. Ini termasuk jenis data (historis, perilaku, biometrik, terkait lingkungan) yang Anda butuhkan, serta batas yang melekat atau distorsi prediksi tersebut. Sistem AI saat ini sudah menunjukkan keterampilan yang mengesankan dalam perkiraan permintaan, pengakuan pola, dan pengambilan keputusan berdasarkan data besar dengan menganalisis data penjualan historis, tren pasar, cuaca dan hari libur umum. Semakin besar dan berkualitas tinggi jumlah data, semakin tepat prediksi.

Namun, ada batasan yang signifikan untuk kapasitas prediksi AI. Peringatan "ide -ide magis" dan kebingungan kinerja spesifik dengan kompetensi umum sesuai. AI mencapai batas ketika memahami emosi manusia dan keputusan etis. "Tujuh dosa mati" dari perkiraan AI termasuk perkiraan yang berlebihan dari efek jangka pendek dan perkiraan periode implementasi.

Sumber data eksternal seperti data cuaca, tren media sosial, indikator ekonomi dan data IoT dapat digunakan untuk perkiraan permintaan tanpa interaksi pelanggan langsung. Ini berpotensi diskalakan untuk memprediksi kebutuhan sosial yang lebih luas. Untuk mengungkap kebutuhan manusia laten, teknik proyektif seperti metafora visual diusulkan yang dapat dianalisis oleh AI dalam skala besar, tetapi ini menimbulkan kekhawatiran etis tentang subjektivitas dan perlindungan data. Privasi juga berisiko jika AI memperoleh preferensi karena data lokal dapat lebih rendah dari pembaruan model dan inferensi yang dihasilkan AI dianggap sebagai informasi pribadi.

Istilah "kebutuhan" adalah kompleks dan berkisar dari persyaratan fisiologis dasar hingga keinginan psikologis yang kompleks dan upaya realisasi diri, seperti yang ditunjukkan dalam piramida kebutuhan Maslow. AI yang memprediksi "kebutuhan" harus mengatasi kompleksitas ini. Prediksi sempurna dari kebutuhan material dasar mungkin tampak lebih masuk akal daripada prediksi sempurna dari kebutuhan yang lebih tinggi, subyektif atau baru. Kemampuan AI, bernuansa untuk memprediksi kondisi psikologis di masa depan atau upaya kreatif berdasarkan data saat ini sangat spekulatif dan etis.

Sumber data untuk memprediksi kebutuhan sosial tanpa interaksi pelanggan (cuaca, media sosial, IoT, indikator ekonomi) dapat dipengaruhi oleh sistem yang dikendalikan AI. Ini dapat membuat loop umpan balik, menstabilkan atau mengacaukan prediksi atau bahkan mengarahkan perkembangan sosial secara halus berdasarkan pada apa yang diprogram sebagai "kebutuhan". Jika, misalnya, AI memprediksi kebutuhan energi berdasarkan perkiraan cuaca dan mengalokasikan energi yang sesuai, ini dapat mempengaruhi perilaku (mis. Orang dapat mengkonsumsi lebih banyak energi karena selalu tersedia), yang kemudian mengalir ke model perkiraan AI.

Alokasi Sumber Daya Tanpa Sinyal Harga: Model yang dikendalikan AI dan alternatif non-pasar

Jika harga tidak lagi mengarahkan alokasi, mekanisme alternatif harus diambil. Algoritma AI dapat mengoptimalkan distribusi sumber daya berdasarkan kebutuhan yang diprediksi dan sumber daya yang tersedia. Sistem tersebut termasuk akuisisi data, pemrosesan awal, pelatihan model, optimasi, penyediaan dan loop umpan balik. Namun, dicatat bahwa pendekatan ini tidak secara eksplisit mengatasi alokasi tanpa sinyal harga atau untuk berbagai kebutuhan manusia non-sistemik, tetapi fokus pada efisiensi dalam sistem yang ada.

Alternatif non-pasar termasuk praktik seperti berbagi, memberi dan redistribusi. Mekanisme ini, bersama dengan produksi non-pasar untuk konsumsi diri, manajemen umum dan bantuan timbal balik, memiliki potensi untuk ditingkatkan di perusahaan yang kompleks. Pemodelan Berbasis Agen (ABM) dan teknik simulasi lainnya dapat disesuaikan untuk mensimulasikan alokasi sumber daya dalam sistem non-pasar.

Alokasi sumber daya yang dikendalikan AI tanpa sinyal harga dapat menyebabkan efisiensi ekstrem saat memenuhi kebutuhan yang dapat diukur. Namun, bisa mengalami kesulitan menyediakan sumber daya untuk keinginan baru, tidak terduga atau sangat subyektif yang kadang -kadang mengoperasikan pasar (meskipun tidak sempurna) melalui penemuan harga dan risiko wirausaha. AI ditandai dengan optimasi berdasarkan parameter yang ditentukan dan data historis. Sinyal harga di pasar mencerminkan kemauan agregat (dan seringkali spekulatif) untuk membayar yang dapat mengarahkan sumber daya menuju kebutuhan baru atau niche. Tanpa mekanisme ini, AI dengan “kebutuhan” yang dihasilkan, tidak terbukti atau murni istimewa dapat disediakan, kecuali jika diprogram terutama untuk eksplorasi atau reaksi terhadap input manusia yang tidak dapat dibangun.

Tantangan abadi dari tagihan bisnis: Bisakah AI benar -benar menyelesaikannya?

Masalah tagihan bisnis, dirumuskan secara mencolok oleh Ludwig von Mises dan Friedrich Hayek, menyatakan bahwa perencanaan ekonomi rasional tanpa harga pasar tidak mungkin. Muncul pertanyaan apakah AI tingkat lanjut dengan sejumlah besar data dapat menguasai tantangan ini. Literatur skeptis di sini: AI tidak dapat menyelesaikan masalah mendefinisikan hierarki target, karena perencanaan sumber daya mensubordinasikan tujuan alih -alih memilih tujuan karena sinyal harga. Bahkan jika semua data tersedia untuk satu pikiran, perencana pusat tidak dapat menghitung seluruh pengetahuan ekonomi yang diperlukan sedemikian rupa sehingga alokasi sumber daya yang benar dan konsisten dibuat. AI, dikatakan, tidak memenuhi prasyarat untuk faktur ekonomi yang efektif, karena itu reaktif dan peran yang proaktif dan menghasilkan target yang tidak dapat ditiru oleh pengusaha. Masalah perhitungan tetap menjadi tantangan utama dalam konteks perencanaan pusat versus sosialisme pasar dan ekonomi partisipatif.

Bahkan jika AI dapat menghitung alokasi sumber daya dengan sempurna untuk kalimat statis kebutuhan dan opsi produksi, sifat dinamis dan berkembang dari kebutuhan manusia, inovasi teknologi dan perubahan lingkungan yang tidak terduga berarti bahwa "perhitungan" adalah proses yang berkelanjutan dan adaptif. Inti dari debat akuntansi ekonomi dapat bergeser dari kapasitas komputasi murni ke kemampuan untuk menghasilkan informasi dan tujuan baru dan beradaptasi dengan mereka yang tidak termasuk dalam kumpulan data asli. Debat asli berfokus pada ketidakmungkinan perencana pusat untuk memproses semua informasi yang diperlukan. AI dapat menyelesaikan bagian pemrosesan untuk variabel yang diketahui. Namun, seperti yang diperdebatkan, pasar mengintegrasikan aktor proaktif (pengusaha) yang menemukan kebutuhan baru, membuat produk baru dan beradaptasi dengan perubahan yang tidak terduga - berfungsi bahwa AI sebagai sistem reaktif tidak dapat dengan mudah ditiru. Tantangannya bukan hanya perhitungan, tetapi penghitungan ulang yang berkelanjutan dan adaptif dan redefinisi tujuan di dunia yang dinamis.

Dimensi sosial dan manusia dari dunia yang sepenuhnya otomatis, perlu

Bagian ini beralih ke konsekuensi sosial dan manusia yang lebih luas yang muncul dari kehidupan di dunia di mana perusahaan tidak membutuhkan pelanggan dan AI mengantisipasi dan memenuhi kebutuhan.

Masa depan pekerjaan manusia dan redefinisi "pekerjaan"

Jika AI dan otomatisasi mengambil alih sebagian besar produksi dan bahkan penentuan kebutuhan, muncul pertanyaan mendesak tentang masa depan pekerjaan manusia. Prakiraan menunjukkan bahwa AI generatif akan berubah hingga 90 % pekerjaan dengan cara apa pun selama sepuluh tahun ke depan dan mungkin menggantikan 9 % pekerja AS. Sementara beberapa ahli berpendapat bahwa AI lebih cenderung mengotomatisasi tugas individu daripada seluruh profesi dan bahwa keahlian manusia tetap penting ketika mengevaluasi hasil AI, yang lain melihat masa depan di mana AI membebaskan orang untuk interaksi "manusia-ke-manusia", di mana empati, kreativitas dan kecerdasan emosional muncul. Perspektif sosiologis menunjukkan kemungkinan kehilangan pekerjaan dan meningkatnya ketimpangan pendapatan oleh AI.

Di perusahaan-perusahaan pasca-kerja di mana pekerjaan tradisional melalui otomatisasi menjadi usang, konsep-konsep seperti penghasilan dasar universal (BGE) dan berkurangnya minggu kerja dibahas. Fokus efek psikologis dari pengangguran massal dan pencarian rasa di luar pekerjaan.

Dalam masyarakat dengan otomatisasi yang hampir lengkap dan diprediksi membutuhkan kepuasan, "nilai" kontribusi manusia dapat sepenuhnya bergeser dari produksi ekonomi ke kegiatan sosial, kreatif, intelektual atau keperawatan yang tidak dapat ditiru oleh AI (atau tidak) sepenuhnya. Ini membutuhkan evaluasi ulang mendasar dari apa yang dianggap "pekerjaan berharga". Jika AI mengambil alih produksi dan kepuasan material (premis dasar permintaan), pekerjaan tradisional akan menjadi usang untuk tujuan ini. Orang -orang kemudian dapat fokus pada kegiatan yang kurang mampu melakukan AI, seperti koneksi emosional yang mendalam, pemikiran etis yang kompleks, penciptaan artistik baru atau studi filosofis. Perusahaan akan membutuhkan sistem baru untuk mengenali dan mendukung kontribusi non-tradisional ini, mungkin dengan memisahkan pendapatan/mata pencaharian dan "pekerjaan" (mis. BGE, sebagaimana disebutkan).

Batas Psikologis: Otonomi, Kompetensi dan Kebermaknaan Saat Kebutuhan Diperkirakan

Efek psikologis pada individu yang kebutuhannya terus -menerus diantisipasi dan dipenuhi oleh sistem AI sangat mendalam. Teori penentuan diri menekankan kebutuhan psikologis dasar untuk otonomi (perasaan kontrol), kompetensi (perasaan kejuaraan) dan integrasi sosial. Lingkungan yang mendukung kebutuhan ini mempromosikan motivasi otonom. Studi saat ini tentang AI di tempat kerja menunjukkan keuntungan efisiensi, tetapi karyawan juga memastikan bahwa tempat kerja hilang, tetapi tidak membahas skenario "antisipasi sempurna". Hirarki Maslow menunjukkan bahwa realisasi diri dan kebutuhan sosial juga penting ketika kebutuhan dasar tetap tidak puas, dan memperkenalkan kebutuhan kognitif, estetika dan transenden.

Jika kebutuhan diantisipasi dan dipenuhi oleh sistem AI eksternal, individu dapat mengalami hilangnya otonomi dan kompetensi yang paradoksal. Tindakan mengidentifikasi, berjuang dan mencapai tujuan sendiri (bahkan jika terjadi kebutuhan dasar) berkontribusi pada pilar -pilar psikologis ini. Pemenuhan yang konstan dan mudah dapat menyebabkan kepasifan, ketidakberdayaan yang dipelajari atau pencarian untuk bentuk -bentuk baru tantangan dan definisi diri. Otonomi mencakup kontrol diri dan tanggung jawab pribadi atas tindakan. Jika AI mengontrol pemenuhan berdasarkan prediksi, kemampuan individu untuk bertindak berkurang saat menutupi kebutuhan. Kompetensi termasuk kejuaraan dan efektivitas. Jika tidak ada upaya yang diperlukan untuk memenuhi kebutuhan, kemungkinan mengembangkan dan mengalami kompetensi di bidang ini akan berkurang. Hal ini dapat menyebabkan individu mencari otonomi dan kompetensi di daerah lain, mungkin tidak material (seperti yang ditunjukkan oleh kebutuhan Maslow yang lebih tinggi).

Pencarian makna dalam keberadaan pasca-material, pasca-laboratorium

Jika kelangkaan material sebagian besar telah mengatasi dan peran ekonomi tradisional kehilangan kepentingan, pertanyaan muncul tentang bagaimana orang menemukan makna dan tujuan. Karya EO Wilson “Pentingnya Keberadaan Manusia” berkaitan dengan pertanyaan eksistensial dan mengalahkan jembatan antara sains dan filsafat, di mana ia membahas kebebasan pilihan kita dan teka -teki kehendak bebas di alam semesta material. Dalam masyarakat pasca-kerja, orang dapat menemukan cara baru untuk mendefinisikan kehidupan mereka melalui kreativitas, keluarga, komunitas atau penganiayaan terhadap perkembangan intelektual, emosional dan spiritual, karena AI juga dapat merusak tujuan kegiatan rekreasi.

"Pentingnya keberadaan manusia" dalam masyarakat semacam itu bisa menjadi pekerjaan sosial sentral. Ini berpotensi mengarah pada kebangkitan dalam seni, filsafat, spiritualitas dan keterlibatan sosial. Sebaliknya, ada juga risiko anomi yang meluas dan krisis eksistensial jika sumber makna baru tidak dapat ditemukan atau dibudidayakan. Bagi banyak orang, upaya kerja dan material saat ini menawarkan sumber identitas dan tujuan utama. Kehilangan Anda akan membuat ruang hampa. Orang -orang kemudian dapat beralih ke kebutuhan Maslov yang lebih tinggi: kognitif, estetika, transenden, atau, seperti yang ditunjukkan Wilson, berurusan dengan tempat unik dan keputusan kami. Infrastruktur sosial harus mendukung cara -cara baru ini untuk menemukan makna.

Kekuatan, kontrol dan struktur sosial dalam ekonomi yang dikendalikan AI

Pertanyaan tentang siapa yang mengendalikan sistem AI, memprediksi dan menetapkan kebutuhan sangat penting. AI sudah berdampak pada struktur tata kelola, dan ada argumen yang menentang penggantian mekanisme pasar secara lengkap oleh AI berdasarkan pertanyaan kemampuan untuk bertindak dan pengetahuan. Dinamika kekuatan untuk alokasi sumber daya yang dikendalikan AI dan perubahan keseimbangan kekuatan global karena investasi AI juga merupakan aspek yang relevan. Kemampuan AI dipandang sebagai pilar kekuatan nasional. Tata kelola super-ki untuk perencanaan bisnis, seperti yang ditunjukkan oleh rencana AI China, mencakup perencanaan strategis jangka panjang dan pengembangan ekosistem.

Entitas (atau entitas), yang merancang, memiliki dan mengendalikan perkiraan AI yang menyeluruh dan sistem alokasi sumber daya, akan menggunakan kekuatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Ini berpotensi mengarah pada bentuk -bentuk baru otoritarianisme atau sebaliknya, dengan desain yang cermat, untuk model baru pengawasan demokratis. Sifat "kotak hitam" dari beberapa sistem AI dapat memperketat masalah ini. Kontrol atas alokasi sumber daya sangat penting untuk kekuasaan. Jika kontrol ini dengan sistem AI yang sangat kompleks, memahami dan memengaruhi keputusannya menjadi kritis. Tanpa mekanisme tata kelola yang kuat, transparan, dan partisipatif, kekuatan ini dapat terkonsentrasi dan disalahgunakan, terlepas dari apakah sistem tersebut secara nominal digunakan "untuk kebaikan bersama".

Dari lokal ke global: UKM menaklukkan pasar global dengan strategi cerdas - Gambar: Xpert.Digital

Di saat kehadiran digital sebuah perusahaan menentukan keberhasilannya, tantangannya adalah bagaimana menjadikan kehadiran ini autentik, individual, dan berjangkauan luas. Xpert.Digital menawarkan solusi inovatif yang memposisikan dirinya sebagai persimpangan antara pusat industri, blog, dan duta merek. Ini menggabungkan keunggulan saluran komunikasi dan penjualan dalam satu platform dan memungkinkan publikasi dalam 18 bahasa berbeda. Kerja sama dengan portal mitra dan kemungkinan penerbitan artikel di Google Berita serta daftar distribusi pers dengan sekitar 8.000 jurnalis dan pembaca memaksimalkan jangkauan dan visibilitas konten. Ini merupakan faktor penting dalam penjualan & pemasaran eksternal (SMarketing).

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Autentik. Secara individu. Global: Strategi Xpert.Digital untuk perusahaan Anda

Navigasi melalui Labirin: Risiko, Etika dan Tata Kelola

Bagian ini secara kritis mengevaluasi potensi kerugian, dilema etika dan tantangan tata kelola yang melekat di masa depan yang diusulkan.

Imperatif etis: menjamin keadilan, transparansi, perlindungan data dan akuntabilitas dalam sistem yang dikendalikan AI

Pengembangan dan penggunaan sistem AI yang memprediksi dan mengalokasikan kebutuhan harus dipandu oleh prinsip -prinsip etika yang ketat. Ini termasuk keadilan, transparansi, penjelasan, perlindungan data, keamanan, ketahanan, pengawasan manusia dan akuntabilitas. Kerangka kerja etis karya seperti laporan Belmont dengan prinsip -prinsip penghormatan terhadap orang, amal dan keadilan dapat menawarkan orientasi di sini. Kebutuhan akan "etika antisipatif", yang mencegah kerusakan dari AI dan tantangan mendefinisikan "baik" dalam masyarakat pluralistik, juga merupakan aspek utama.

“Penjelasan” (AI yang dapat dijelaskan, XAI) menjadi sangat penting dalam sistem seperti itu. Jika AI menentukan alokasi sumber daya dan kepuasan kebutuhan, individu dan masyarakat harus dapat memahami mengapa keputusan tertentu dibuat, terutama jika mereka tampak berkontrainen atau merugikan. Kurangnya transparansi bisa tidak percaya dan membangkitkan kebencian. Keputusan AI dalam skenario ini memiliki efek mendalam pada kehidupan individu. AI "kotak hitam" yang membuat keputusan sumber daya kritis tanpa penjelasan akan merusak otonomi dan kepercayaan. Oleh karena itu, pengembangan dan implementasi metode XAI yang kuat bukan hanya tujuan teknis, tetapi juga kebutuhan etis untuk legitimasi dan keadilan.

Momok bias algoritmik dan efek sosialnya

Gangguan dalam data atau algoritma dapat menyebabkan hasil diskriminatif dalam perkiraan permintaan dan alokasi sumber daya dan berpotensi memperketat atau menciptakan ketidaksetaraan yang ada. Studi menunjukkan bahwa sistem AI dapat memiliki distorsi yang signifikan dalam tugas prediktif. Bias algoritmik muncul dari data pelatihan yang terdistorsi atau keputusan pengembang dan dapat memperkuat diskriminasi sistemik di bidang -bidang seperti pekerjaan, kehidupan dan keuangan. Contohnya dapat ditemukan di perawatan kesehatan dan iklan online.

Dalam sistem perkiraan kebutuhan "sempurna", bias algoritmik dapat menyebabkan pengabaian sistemik, otomatis atau kegagalan kebutuhan seluruh kelompok populasi dan dengan demikian menciptakan mesin yang sangat efisien untuk diskriminasi. Ini lebih berpotensi berbahaya daripada diskriminasi pasar, yang kadang -kadang dapat diperebutkan atau dihindari. AI belajar dari data yang dapat mencerminkan distorsi historis. Jika AI adalah satu -satunya keputusan -pembuat tentang kebutuhan dan alokasi sumber daya dan algoritma mereka terdistorsi, mungkin tidak ada mekanisme alternatif untuk kelompok yang terpinggirkan untuk memenuhi kebutuhan mereka. Luas dan otomatisasi berarti bahwa diskriminasi tersebut akan ada di mana -mana dan berpotensi lebih sulit untuk dikenali atau memperbaiki atau memperbaiki distorsi dalam sistem pasar.

Kerangka Tata Kelola untuk Sistem Ekonomi Superintelligent

Model tata kelola yang kuat diperlukan untuk memantau sistem AI yang perkasa ini. Ini termasuk kondisi kerangka hukum yang membedakan antara aplikasi B2B dan B2C, serta penilaian konsekuensi yang berkelanjutan. Kebutuhan akan model tata kelola untuk sistem otomatis seperti RPA juga ditekankan. Contoh -contoh internasional seperti rencana AI China menunjukkan pendekatan dengan peraturan adaptif dan pengembangan ekosistem. Simulasi yang didukung AI juga dapat berkontribusi pada desain keputusan politik.

Tata kelola sistem semacam itu tidak dapat murni teknis atau hanya diserahkan kepada pengembang AI. Dibutuhkan partisipasi berbagai kelompok kepentingan, termasuk etika, ilmuwan sosial, pakar hukum dan publik untuk menentukan tujuan, pembatasan, dan mekanisme pengawasan sistem. Pertanyaan "Siapa yang memerintah pemerintahan (AI)?" menjadi pusat. Efek sosialnya terlalu jauh -meresap untuk pemerintahan yang murni teknokratis. Definisi "kebutuhan", "keadilan" dan "kesejahteraan sosial" adalah pertanyaan politik dan etika yang secara inheren, bukan murni teknis. Oleh karena itu, pemerintahan harus inklusif dan demokratis untuk memastikan legitimasi dan kesepakatan dengan nilai -nilai manusia.

Hindari Dystopias: Ajaran dari Peringatan Fiksi dan Teoritis

Teori fiksi ilmiah dan dystopic dapat membantu menunjukkan hasil negatif yang potensial jika sistem seperti itu dirancang atau dikendalikan dengan buruk, dan menggarisbawahi pentingnya pandangan ke depan dan kehati -hatian etis. Frederik Pohls "Die Midas-Plage" menggambarkan dunia robot yang berlebihan di mana "miskin" dipaksa untuk menggunakan konsumsi sibuk-indikasi konsekuensi yang tidak disengaja dari otomatisasi total, bahkan jika premis menyimpang dari apa yang dibahas di sini. Skenario dystopian dalam fiksi sering termasuk bahwa AI mengambil kendali, memberontak atau dibangun masyarakat yang dikendalikan AI, di mana topik-topik seperti pengawasan, kontrol dan hilangnya otonomi berada di latar depan.

Pemenuhan kebutuhan yang “sempurna”, jika dikendalikan secara terpusat oleh AI, secara paradoks dapat mengarah pada bentuk totalitarianisme yang halus, di mana penyimpangan individu dari perilaku atau kebutuhan yang diprediksi atau dibutuhkan atau dibuat tidak mungkin. "Diktator Ki yang baik hati" adalah risiko dystopik sentral. AI dystopian sering mencakup kontrol dan penindasan kemampuan manusia untuk bertindak. Suatu sistem yang memprediksi dan memuaskan semua kebutuhan dengan sempurna dapat menentukan kebutuhan ini dengan cermat atau lebih mengoptimalkan stabilitas sistem alih -alih pengembangan atau kebebasan individu. Setiap penyimpangan dari "jalur optimal" AI untuk individu dapat dianggap sebagai anomali yang harus diperbaiki, yang berarti bahwa kebebasan pilihan yang sebenarnya dibatasi, bahkan jika kebutuhan material ditanggung.

Tabel berikut merangkum tantangan etika, tata kelola, dan sosial yang paling penting:

Tantangan etika, tata kelola, dan sosial yang penting dari ekonomi yang dikendalikan AI

Tantangan etika, tata kelola, dan sosial yang penting dari ekonomi yang dikendalikan AI, berbasis kebutuhan: xpert.digital

Perkembangan ekonomi yang dikendalikan AI yang dikendalikan AI membawa serta berbagai tantangan etika, tata kelola, dan sosial. Poin sentral adalah bias algoritmik, di mana sistem AI dapat memberikan hasil yang diskriminatif melalui prasangka historis dalam data pelatihan, yang meningkatkan ketidaksetaraan yang ada. Langkah-langkah seperti audit data yang ketat, set data pelatihan yang beragam, audit keadilan, debia permusuhan, kerangka kerja transparansi dan dimasukkannya berbagai pemangku kepentingan berfungsi untuk menahan mereka untuk memastikan keadilan dan non-diskriminasi.

Perlindungan data dan keamanan data adalah tantangan lain, karena survei data komprehensif untuk prediksi yang tepat membahayakan privasi dan meningkatkan risiko penyalahgunaan data. Pendekatan seperti minimalisasi data, anonimisasi, privasi dengan desain dan langkah -langkah keamanan cyber yang kuat serta kepatuhan terhadap undang -undang perlindungan data, misalnya GDPR, dapat mengurangi risiko ini.

Keakuratan dan keandalan prediksi AI juga tetap kritis, karena antisipasi yang bebas kesalahan dari kebutuhan kompleks sangat sulit. Prakiraan yang salah dapat menyebabkan alokasi yang salah dan tidak memenuhi kebutuhan. Pengujian berkelanjutan, pemantauan manusia, loop umpan balik dan penggunaan beragam sumber data sangat penting untuk memastikan kekokohan sistem.

Aspek lain adalah potensi hilangnya otonomi manusia jika AI terus mengantisipasi kebutuhan, yang melemahkan kemampuan pembuat keputusan individu. Opsi, opsi opt-out serta langkah-langkah untuk memperkuat self-efficacy dan otonomi melalui kontrol dan pengawasan manusia sangat penting di sini.

Konsentrasi kekuasaan dan kontrol atas sistem AI membawa risiko penyalahgunaan atau struktur otoriter baru. Model tata kelola yang terdesentralisasi, algoritma transparan, badan pengawas independen dan desain demokratis dari sistem tersebut dapat menangkal. Pada saat yang sama, kemampuan AI untuk perencanaan ekonomi yang efisien dibahas kontroversi, karena keseimbangan antara ketahanan dan kemampuan beradaptasi diperlukan. Alternatif seperti model partisipatif dan penggunaan AI yang mendukung alih -alih penggantian lengkap aktor manusia dapat menawarkan solusi.

Tantangan lain adalah redefinisi makna dan tujuan keberadaan manusia, karena penghapusan pekerjaan tradisional dapat menyebabkan krisis eksistensial. Langkah -langkah seperti mempromosikan pendidikan, kegiatan kreatif, keterlibatan masyarakat dan refleksi filosofis serta pembentukan pendapatan dasar tanpa syarat (BGE) dapat membantu menciptakan sumber makna baru.

Bagaimanapun, fokusnya adalah pada tata kelola dan akuntabilitas untuk sistem AI, karena tanggung jawab yang jelas untuk keputusan dan kesalahan sistem otonom sulit ditetapkan. Struktur seperti kondisi kerangka hukum, kodeks etika AI dan mekanisme untuk intervensi manusia harus dikembangkan untuk memastikan penggunaan teknologi tersebut yang bertanggung jawab.

Pemetaan yang Tidak Diketahui: Jalur dan Pertimbangan untuk Perdagangan yang Diubah

Bagian terakhir ini merangkum hasil artikel dan menguraikan transformasi paling penting dan ketergantungan timbal balik mereka. Ini menawarkan pertimbangan strategis untuk navigasi ke arah masa depan seperti itu jika dianggap diinginkan atau tidak dapat dihindari, dan mencerminkan hubungan yang berkembang antara kemanusiaan, teknologi dan organisasi ekonomi.

Sintesis temuan: transformasi penting dan saling ketergantungannya

Analisis sebelumnya telah menunjukkan sejumlah transformasi mendalam yang akan dibawa oleh ekonomi yang tidak dikendalikan oleh AI. Perubahan ini tidak terisolasi, tetapi sangat terkait. Kemampuan teknologi untuk (hampir) kebutuhan sempurna untuk orang awal adalah dasar yang membuat fungsi pemasaran dan penjualan tradisional menjadi usang [Bagian IC]. Ini pada gilirannya memaksa pandangan baru tentang paradigma ekonomi di luar kapitalisme yang didorong oleh pelanggan ke model seperti pasca-shortage, ekonomi berbasis sumber daya atau pendekatan pasca-pertumbuhan [Bagian II].

Dalam paradigma baru seperti itu, tujuan "perusahaan" atau unit produksi akan berubah dari maksimalisasi laba menjadi kepuasan langsung atau penganiayaan terhadap kebaikan bersama, mungkin didorong oleh motivasi intrinsik dari sistem AI kena pajak dan di bawah struktur tata kelola baru seperti DAO [Bagian III]. Mekanisme untuk identifikasi kebutuhan dan alokasi sumber daya harus bekerja tanpa sinyal harga, di mana AI memainkan peran sentral, tetapi juga tetap menjadi tantangan faktur bisnis [Bagian IV].

Rantai transformasi ini - mulai dari kemampuan teknologi hingga model ekonomi yang berubah dan tujuan organisasi yang baru didefinisikan hingga efek sosial - sangat saling bergantung. Kegagalan atau salah penilaian mendasar di suatu daerah, misalnya berkaitan dengan batas aktual dari kapasitas prediksi AI atau definisi etis "kebutuhan", dapat memiliki efek cascading dan seluruh sistem hipotetis yang tidak stabil atau menyebabkan hasil negatif yang parah. Jika, misalnya, prediksi AI sangat tidak benar atau bias, ini akan membatalkan sebagian besar restrukturisasi ekonomi dan sosial berikutnya atau mengarah pada sistem yang disfungsional dan tidak adil.

Dimensi sosial dan manusia sama mendalamnya: masa depan kerja, efek psikologis pada otonomi dan temuan serta struktur kekuatan baru dan dilema etis memerlukan perhatian yang cermat [Bagian V dan VI]. Risiko, terutama karena bias algoritmik dan konsentrasi kontrol, signifikan dan membutuhkan kerangka kerja etis yang kuat dan model tata kelola.

Imperatif strategis untuk navigasi menuju masa depan berbasis kebutuhan

Jika unsur -unsur masa depan ini secara aktif dikejar atau muncul sebagai pembangunan yang tak terhindarkan, langkah -langkah strategis tertentu, prioritas penelitian dan diskusi politik sudah diperlukan saat ini. Ini bukan tentang peta jalan terperinci tentang masa depan spesifik yang diuraikan di sini, tetapi tentang pertimbangan untuk mengendalikan pengembangan AI dan otomatisasi dalam perdagangan dan secara umum secara umum.

Imperatif strategis utama adalah untuk mempromosikan “kompetensi AI” yang luas dan partisipasi demokratis dalam desain pengembangan dan penggunaan AI. Mengingat efek sosial yang mendalam, keputusan tentang peran AI dalam bisnis tidak dapat diserahkan kepada teknologi atau perusahaan. Efek AI akan ada di mana -mana. Adaptasi etis dan sosial membutuhkan input yang luas. Oleh karena itu, pemahaman dan komitmen publik dalam pemerintahan Ki sangat penting untuk membentuk masa depan yang menguntungkan alih-alih yang ditentukan oleh determinisme teknologi atau kepentingan yang erat.

Pertimbangan strategis lebih lanjut meliputi:

• Berinvestasi dalam penelitian batas dan risiko AI: khususnya sehubungan dengan prediksi kebutuhan manusia yang kompleks, keadilan algoritmik dan efek psikologis otomatisasi.
• Pengembangan pedoman etika yang kuat dan struktur tata kelola: Ini harus secara proaktif (“etika antisipatif”) dan terkoordinasi secara internasional untuk memastikan penggunaan sistem AI yang kuat.
• Promosi Penelitian Interdisipliner: Tantangan membutuhkan kerja sama antara ilmuwan komputer, ekonom, sosiolog, etika, pengacara dan sarjana humaniora.
• Diskusi tentang model ekonomi alternatif: Debat terbuka tentang pasca -pertumbuhan, pendekatan berbasis sumber daya dan masa depan pekerjaan diperlukan untuk mengembangkan visi sosial di luar logika ekonomi tradisional.
• Pendidikan dan pelatihan ulang: Persiapan populasi untuk dunia kerja di mana kemampuan manusia seperti kreativitas, pemikiran kritis dan kecerdasan emosional yang penting, sementara tugas yang berulang diotomatisasi.

Refleksi Akhir: Hubungan Berkembang Antara Kemanusiaan, Teknologi dan Sistem Ekonomi

Pikiran -pemikiran dunia di mana perusahaan tidak lagi membutuhkan pelanggan dalam suatu hal yang segera menerangi perubahan interaksi antara kemampuan manusia, kapasitas teknologi dan bentuk organisasi kehidupan ekonomi kita. Ini memaksa kita untuk mengajukan pertanyaan mendasar tentang apa yang paling kita sebagai masyarakat sangat menghargai. Jika teknologi berpotensi memenuhi semua kebutuhan material tanpa perdagangan tradisional, masyarakat macam apa yang ingin kita rancang?

"Perusahaan tanpa pelanggan" pada akhirnya lebih sedikit pertanyaan tentang perusahaan itu sendiri, tetapi lebih merupakan pertanyaan tentang jenis kemanusiaan yang kita perjuangkan ketika tekanan ekonomi eksistensial hilang. Skenario ini menghilangkan kendala dan motivasi ekonomi tradisional. Ini membuka kesempatan untuk merekrut kembali tujuan sosial -misalnya, jauh dari pertumbuhan murni ke kesejahteraan, keberlanjutan, keadilan atau pembangunan manusia. "Masalah" kemudian bergeser dari kebutuhan ekonomi ke masalah pilihan kolektif dan desain sosial, dipandu oleh etika dan visi untuk masa depan yang diinginkan, alih -alih determinisme ekonomi atau teknologi murni.

Perjalanan menuju masa depan seperti itu, bahkan jika itu hanya sebagian terwujud, membutuhkan pemahaman yang mendalam tentang kemungkinan teknologi, pemeriksaan kritis terhadap implikasi ekonomi dan sosial dan, terutama, orientasi etis yang jelas untuk memastikan bahwa teknologi melayani dan bukan sebaliknya.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus