Game commemorativo | Aziende senza clienti: un'analisi del futuro del commercio in un mondo controllato dall'intelligenza artificiale

La genesi di un panorama commerciale senza clienti

Questo gioco di pensieri progetta un futuro in cui le aziende non dipendono più dalle relazioni tradizionali dei clienti. L'intelligenza artificiale avanzata (AI) e l'automazione completa consentono la previsione precisa e il soddisfacimento dei bisogni, che osserva pratiche commerciali consolidate come il marketing e le vendite. Questa sezione introduttiva definisce la premessa di base di questo scenario, esamina i requisiti tecnologici e illumina le conseguenze per le attività commerciali tradizionali.

Adatto a:

• Il paradosso delle vendite per la canalizzazione delle vendite: il percorso del cliente è AI, Automazione e CRM senza mancare!

Definizione della premessa: AI, automazione e previsione della domanda perfetta

L'ipotesi centrale di questo esperimento mentale è un'economia in cui le aziende si basano interamente sull'automazione, sull'intelligenza artificiale e sui processi controllati dai dati. In tale sistema, sarebbe possibile prevedere la necessità di individui e società nel suo insieme quasi perfettamente e adattare di conseguenza prodotti o servizi di conseguenza, senza la necessità di interazione umana diretta o una domanda esplicita avviata dal cliente. Ciò costituisce la base per le seguenti considerazioni alle trasformazioni di frequenza di commercio e società.

Gli attuali sviluppi nel campo dell'IA nella vendita al dettaglio sono già indicati in questa direzione, anche se la perfezione della previsione e la completa mancanza di interazione con i clienti sono ancora musica futura. KI sta già rivoluzionando il modo in cui i rivenditori prevedono le esigenze dei clienti analizzando i dati di vendita storici, le tendenze del mercato e i fattori esterni come il tempo o i giorni festivi. I sistemi di intelligenza artificiale svolgono un ruolo sempre più importante nella previsione precisa del comportamento dei clienti e nell'ottimizzazione dei processi operativi. La base per questo è la simbiosi dei big data e dell'IA: gli algoritmi necessitano di enormi quantità di dati per riconoscere i modelli e fare previsioni affidabili: maggiore e alta qualità è il record di dati, più precisamente le previsioni.

Questa premessa implica un cambiamento fondamentale da una reattiva a un'economia proattiva. La maggior parte degli attuali sistemi reagisce alle decisioni dei clienti influenzate dal marketing e completate dalle attività di vendita. Lo scenario delineato qui, d'altra parte, si basa sul fatto che sono previste le esigenze e i prodotti o i servizi sono adattati per soddisfare queste esigenze previste senza che i clienti tradizionali siano necessari. L'attività economica non sarebbe più controllata da decisioni di acquisto esplicite, ma da intelligenza predittiva.

Il concetto di "previsione perfetta" deve essere visto in modo critico. Mentre i sistemi di intelligenza artificiale sono costantemente migliori nella loro capacità di previsione, l'immensa complessità dei bisogni umani in particolare i bisogni latenti, appena creati o irrazionali, è una sfida significativa. I bisogni umani non sono sempre razionalmente o nei modelli di dati del passato. Pertanto, lo spettro da un significativamente migliorato a una previsione effettivamente perfetta e le rispettive implicazioni di possibili lacune in questa perfezione devono essere esaminati in questa perfezione.

Fondamenti tecnologici: l'intelligenza artificiale e l'infrastruttura di dati richieste

L'implementazione di un panorama commerciale senza clienti basato sul perfetto requisito previsto richiede un'infrastruttura tecnologica altamente sviluppata e onnipresente. Ciò non include solo modelli AI avanzati, ma anche sistemi per l'acquisizione completa dei dati, enormi capacità di elaborazione e sofisticate tecnologie di automazione per la produzione e la distribuzione.

La qualità, l'attualità e la coerenza dei dati sono di eccezionale importanza, perché "i dati sono il carburante dell'intelligenza artificiale". Le aziende dovrebbero superare i siti contaminati tecnologici e garantire che la loro infrastruttura di dati sia cresciuta fino ai requisiti. Ciò include un'attenta governance dei dati, audit regolari e meccanismi efficaci per la regolazione dei dati, poiché la qualità dei risultati dell'IA dipende direttamente dalla qualità dei dati di input. L'integrazione dei dati da Internet of Things (IoT) con AI consente l'analisi reale e l'uso di informazioni da dispositivi in ​​rete, che è essenziale per una previsione di requisiti dinamici.

Le catene di approvvigionamento verrebbero trasformate da sistemi basati sull'intelligenza artificiale che consentono il controllo autonomo, gli aggiustamenti in tempo reale e l'analisi predittiva. Le visioni vanno a processi e macchine controllate dall'intelligenza artificiale che funzionano autonomamente e raggiungono "precisione ed efficienza quasi perfetta". Ciò non richiede solo algoritmi intelligenti, ma anche un'infrastruttura fisica che supporta tale automazione, dalla produzione alla logistica. Le piattaforme e le tecnologie di cloud computing come MapReduce sono esempi di strumenti che consentono di elaborare le grandi quantità di dati necessarie.

L'istituzione di tale infrastruttura avrebbe conseguenze di vasta riduzione. La necessità di raccogliere dati completi per previsioni "perfette" implica una registrazione e un'analisi quasi totale delle informazioni sugli individui e sul loro ambiente. Ciò potrebbe includere dati comportamentali, informazioni biometriche, dati ambientali e dettagli contestuali. Tale raccolta e analisi dei dati sarebbero equivalenti alla sorveglianza onnipresente e sollevata domande fondamentali riguardanti la privacy e l'etica.

Inoltre, la costruzione e il funzionamento di questa infrastruttura globale richiederebbero ingenti investimenti e coordinamento internazionale. Il controllo su questi dati e capacità di intelligenza artificiale potrebbe portare a nuove condizioni di potere geopolitico. Nazioni o entità che dominano questa infrastruttura avrebbero anche un immenso potere economico e potenzialmente sociale, che aumenterebbe le discussioni esistenti sull'intelligenza artificiale e sulle dinamiche globali.

L'obsoleto del marketing e delle vendite tradizionali

In un mondo in cui le esigenze sono perfettamente previste e prodotti o servizi vengono automaticamente adattati e consegnati, le funzioni di marketing e vendita tradizionali perdono il diritto di esistere. La necessità di generare domanda, costruire la consapevolezza del marchio, convincere i clienti o facilitare le transazioni non si applica se la necessità è nota in anticipo e l'adempimento è perfettamente. La dichiarazione esplicita della richiesta dell'utente - "Niente più strategie di marketing, nessuna pubblicità, nessuna offerta, nessuna azione di vendita" - sottolinea questo cambiamento fondamentale.

Le strategie di acquisizione dei clienti automatizzate di oggi basate su pubblicità, landing page e la generazione di lead sarebbero superflui in tale scenario. Anche gli attuali modelli di business basati sull'intelligenza artificiale che spesso utilizzano ancora canali di vendita o mirano a migliorare l'esperienza del cliente e lo sviluppo di nuovi gruppi target sono in contrasto con un futuro in cui tali attività non sono più necessarie.

La scomparsa del marketing e delle vendite avrebbe un impatto enorme sul mercato del lavoro e sulle competenze richieste. Interi settori e professionisti che lavorano in queste aree oggi diventano obsoleti. Ciò richiederebbe una profonda discussione sull'adattamento dei lavoratori e sulle conseguenze sociali di tali ampie perdite di posti di lavoro.

Anche la natura dei "marchi" e della "differenziazione del prodotto" cambierebbe fondamentalmente. Se la soddisfazione dei bisogni è perfettamente adattata all'individuo, gli aspetti convincenti e di creazione dell'identità dei marchi perdono importanza. Pure utile potrebbe prendere il loro posto, o potrebbero svilupparsi nuovi marcatori vornous non commerciali. L'attaccamento emotivo ai marchi e la segnalazione di qualità o status da parte dei marchi non sarebbero rilevanti in un sistema di esigenze perfette e individualizzate. I prodotti possono essere principalmente valutati in base alla loro capacità funzionale di soddisfare le esigenze previste.

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Paradigmi economici in un mondo senza domanda controllata dal cliente

L'eliminazione della domanda controllata dal cliente come motore primario dell'attività economica mette in discussione i principi di base del capitalismo. Se le decisioni di mercato e i segnali di prezzo non non sono più diretti di produzione e allocazione, devono essere presi in considerazione modelli economici alternativi. Questa sezione esamina vari approcci teorici che potrebbero diventare più importanti in un futuro, dai modelli post-shortage all'economia post-crescita alle visioni acceleratori e alle forme di produzione socializzate.

Oltre il capitalismo: esplorazione di modelli post-scarcini e basati sulle risorse

Il concetto di economia che non è più modellata principalmente dalla scarsità offre un contropiede radicale al capitalismo. In un'economia post-corto, la maggior parte dei beni potrebbe essere prodotta dall'automazione avanzata in grande abbondanza e con un carico di lavoro umano minimo, in modo che fossero molto economici o addirittura disponibili gratuitamente. Le tecnologie chiave per questo sarebbe un'ampia automazione, macchine potenzialmente autoreplicanti, nanotecnologie e energie rinnovabili. In teoria, i beni, i servizi e le risorse potrebbero essere liberamente accessibili in tale sistema, che renderebbe meccanismi economici tradizionali come prezzi, denaro e concorrenza.

Il modello di economia basata sulle risorse (Economia basata sulle risorse, RBE) è strettamente correlato. Qui, tutte le risorse sono considerate l'umanità e l'allocazione si basa sui bisogni e sulla cooperazione anziché attraverso lo scambio monetario o il debito. Progetti come "The Venus Project" o iniziative come "One Community" propagano tali approcci che si impegnano per una deviazione dalla logica di profitto e una svolta alla soddisfazione diretta. Tuttavia, i critici di tali modelli mettono in discussione aspetti come i diritti di proprietà e le strutture di incentivazione in un sistema in cui le risorse sono comuni.

Il passaggio alle economie post-shortage o basate sulle risorse dovrebbe essere fattibile, una delle trasformazioni più fondamentali nella storia umana sarebbe. Poiché la scarsità è sempre stata un fattore trainante per i sistemi economici, i conflitti e la stratificazione sociale, l'eliminazione della scarsità materiale in caso di esigenze di base e la partenza dei sistemi monetari minerebbero le basi delle attuali strutture economiche e di classe. Ciò richiederebbe una rivalutazione della motivazione umana oltre il profitto materiale e la pressione di sopravvivenza.

Anche se la carenza di posti per i beni materiali fosse raggiunta, la scarsità potrebbe continuare a esistere in beni immateriali o addirittura guadagnare importanza. Ciò include, ad esempio, attenzione, esperienze uniche, luoghi specifici o alcune forme di capitale sociale. Poiché i desideri umani sono potenzialmente illimitati, l'attenzione potrebbe essere focalizzata sulla concorrenza per la concorrenza o sulla valutazione di questa "merce" intrinsecamente limitata, che potrebbe portare a nuove forme di "economie" o gerarchie.

La logica della crescita postale e della sufficienza

Economia della crescita postale mette in discussione il dogma dell'eterna crescita economica e invece supplica l'orientamento al benessere, alla sostenibilità e alla sufficienza, vale a dire la produzione di ciò che è sufficiente per soddisfare i bisogni, senza promuovere il consumo in eccesso. Questo paradigma critica i modelli capitalisti orientati alla crescita e sottolinea la necessità di rispettare i limiti ecologici e promuovere la giustizia sociale. Concetti come l '"economia delle cure di base", che si concentra sulla fornitura sostenibile di beni e servizi essenziali e "tempo -bene", che prevede una riduzione dell'orario di lavoro a favore di altre aree della vita, sono elementi centrali. Anche modelli come "Servizi di base universali" (UBS), che assicurano l'assistenza universale di base e la democrazia economica più forte fanno parte della discussione.

Un sistema senza clienti e controllato dall'intelligenza artificiale per esigenze soddisfacenti potrebbe coincidere con gli ideali di crescita postale se l'IA sottostante è programmata sulla sufficienza e sulla sostenibilità invece di massimizzare la produzione. Tale intelligenza artificiale potrebbe essere teoricamente ottimizzata per soddisfare le esigenze con un uso minimo delle risorse e tenere conto della sostenibilità ecologica a lungo termine. Tuttavia, esiste anche il rischio che tale AI porti ad un assorbimento senza precedenti se i "bisogni previsti" sono esagerati o l'IA allinea la sua ottimizzazione alla velocità e al volume di produzione senza restrizioni ecologiche sufficienti. La programmazione di base e il quadro etico dell'IA diventerebbero quindi fattori decisivi.

Visioni di Accenerazione: tecnologia come catalizzatore per le strutture post -capitaliste

Le filosofie acceleratori, in particolare l'accelerazione di sinistra, propongono di utilizzare le tecnologie sviluppate nel capitalismo al fine di superare il capitalismo stesso e creare nuove strutture sociali. Questa costituzione vede il progresso tecnologico come una forza trainante per le trasformazioni sociali. Rappresentanti come Nick Srnicek e Alex Williams sostengono che il progresso tecnologico potrebbe già consentire una vita con ore di lavoro drasticamente ridotte e prospettare un mondo senza lavoro tradizionale. Il tuo "Manifesto per una politica accelerazione" chiede di utilizzare risultati tecnologici come quantificazione, modellizzazione economica e analisi dei big data per gli obiettivi politici di sinistra.

Lo scenario di una perfetta soddisfazione controllata dall'intelligenza artificiale ai bisogni può essere interpretato come un'espressione definitiva delle tendenze accelerate. Qui la tecnologia non solo automatizza il lavoro, ma l'intera domanda offre un ciclo, che potenzialmente porta a un sistema socioeconomico radicalmente diverso. Tuttavia, la domanda cruciale è lo "scopo" di questa accelerazione. Serve la liberazione umana, come sperato dagli acceleratoristi di sinistra, o porta a qualcos'altro? Altre correnti acceleratoristiche, come quelle rappresentate da Nick Land, lo vedono più una liberazione di capitale da parte delle persone, che solleva la questione, che o cosa beneficia di questa ultima automazione.

Modelli di produzione socializzata e pianificazione partecipativa

Se la produzione non è più controllata da società private e orientate al profitto, si pone la questione di forme di organizzazione alternative. Concetti di proprietà sociale sui mezzi di produzione e meccanismi partecipativi per decidere cosa e come viene prodotto, vengono alla ribalta qui. Modelli come l'economia partecipativa (Parecon) prevedono che i consigli dei lavoratori e dei consumatori negoziano piani di produzione e consumo, con remunerazione dopo sforzo e pianificazione decentralizzata tramite i cosiddetti consigli di facilitazione dell'iterazione (IFBS).

In un'economia senza clienti in cui l'IA prevede le esigenze, la "pianificazione partecipativa" potrebbe assumere una nuova forma. Invece che gli individui riferiscano le loro richieste di consumo direttamente ai consigli, l'IA potrebbe dedurre questi bisogni. I meccanismi partecipativi potrebbero quindi concentrarsi sulla convalida di queste inferenze, sulla determinazione delle priorità sociali e sul monitoraggio delle operazioni dell'IA invece di eseguire microplaning dettagliato del consumo individuale. La partecipazione umana si sposterebbe dalla definizione di esigenze individuali (che viene rilevata dall'intelligenza artificiale) per controllare il sistema generale. Ciò garantirebbe che le previsioni dell'IA corrispondano a valori sociali più ampi e considerazioni etiche e che le decisioni sull'allocazione delle risorse per progetti di larga scala o beni pubblici che non sono facili da ridurre ai "bisogni" individuali siano fatti democraticamente.

La tabella seguente riassume i potenziali modelli economici discussi:

Panoramica comparativa di potenziali modelli economici in un futuro senza clienti

Panoramica comparativa dei potenziali modelli economici in un futuro senza clienti - Immagine: Xpert.Digital

Una panoramica comparativa dei potenziali modelli economici in un futuro senza clienti mostra la varietà di approcci basati su diversi principi e tecnologie di base. L'economia post-shortage si impegna per un'abbondanza di merci con un lavoro umano minimo attraverso l'automazione, con un'allocazione diretta basata sulla disponibilità o sulle esigenze. Le macchine autoreplicanti, le nanotecnologie e le energie rinnovabili svolgono un ruolo centrale qui. I critici mettono in discussione l'accessibilità della carenza postale reale, nonché la motivazione e l'uguaglianza della distribuzione.

L'economia basata sulle risorse (RBE) vede le risorse come un'eredità comune dell'umanità e rinuncia a denaro o debiti. Invece, la distribuzione delle risorse avviene come richiesto dalla cooperazione. Le tecnologie altamente sviluppate facilitano la gestione e la produzione delle risorse, che mirano a bisogni sostenibili e bene comune. I sostenitori come Jacque Fresco di Venus Project vedono un'alternativa in avanti, mentre i critici elencano sfide pratiche come problemi di proprietà e scalabilità.

L'economia post -crescita, d'altra parte, disattiva l'attenzione sulla crescita economica e attribuisce importanza alla sostenibilità, alla sufficienza e al tempo. L'uso dell'IA e delle tecnologie sostenibili mira alla pianificazione democratica e alla distribuzione orientata alle risorse, con l'attenzione sugli obiettivi ecologici e sociali. Le sfide derivano dall'accettazione politica e dalla fattibilità di questa transizione dai modelli di crescita.

Il post -capitalismo acceleratoristico vede la tecnologia capitalista un'opportunità per superare il capitalismo. L'automazione e l'intelligenza artificiale spingono la trasformazione in avanti, con la ridistribuzione sociale e la pianificazione centrale che sono possibili meccanismi. Nonostante la visione di una liberazione del lavoro, questo modello ospita rischi come il controllo autoritario, le questioni etiche e le tensioni all'interno delle tendenze dell'accelerazione.

Nell'economia partecipativa o nel socialismo, l'attenzione è rivolta alla proprietà sociale dei mezzi di produzione e alla soddisfazione dei bisogni. L'intelligenza artificiale supporta la pianificazione, il coordinamento e l'analisi dei dati, mentre la pianificazione partecipativa e le decisioni democratiche allocazione diretta delle risorse. L'obiettivo è la giustizia sociale e l'autogoverno, ma la complessità dell'informazione, le strutture di incentivazione e il rischio di burocratizzazione sono sfide considerevoli.

In sintesi, questi modelli riflettono le tensioni tra automazione, efficienza delle risorse, giustizia sociale e sostenibilità, mentre perseguono strategie diverse per la futura organizzazione del business e della società.

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La trasformazione di "azienda": scopo e funzione delle unità di produzione

Se le "aziende" non hanno più bisogno di clienti e operano in un nuovo paradigma economico, il loro scopo, struttura e motivazione devono cambiare fondamentalmente. Questa sezione esamina come potrebbero apparire queste "unità di produzione" e che spunte potrebbero avere se la massimizzazione del profitto non è più l'obiettivo.

RED -FINIZIONE DELLE SCOPO ORGANIZZATIVO: DAL profitto alla soddisfazione dei bisogni sociali

In un mondo in cui l'intelligenza artificiale prevede le esigenze e la produzione ha lo scopo di soddisfarle direttamente, lo scopo fondamentale delle organizzazioni si sposterebbe dalla massimizzazione del profitto all'affrontare direttamente le esigenze sociali e individuali. Molte aziende affermano già di includere questioni sociali ed ecologiche nel loro lavoro, spesso guidate dalla cultura aziendale e dalle aspettative delle parti interessate che vanno oltre gli interessi di puro profitto. Così chiamate "società comuni buone orientate" reinvestono i loro profitti per raggiungere gli obiettivi sociali e riflettere la giustizia sociale o la partecipazione alle loro strutture.

L'emergere di una "economia di scopo" indica un cambiamento più ampio in cui la società si è trasferita dalla pura massimizzazione del profitto per massimizzare gli scopi e desidera creare valore per tutte le parti interessate: clienti, dipendenti, comunità e pianeti. In un sistema senza clienti, questo scopo sarebbe ancora più diretto all'adempimento delle esigenze identificate. I modelli socialisti, come il polo teorico opposto, forniscono esplicitamente la produzione nella necessità di bisogni invece di allineare il cumulo di redditività. Concetti come la pensione di produttori e consumatori che misurano i vantaggi nell'economia attuale sarebbero irrilevanti o trasformati radicalmente in tale sistema.

Le metriche per il "successo" di queste unità di produzione dovrebbero essere completamente reinventate. Indicatori come il prodotto interno lordo, la quota di mercato o i margini di profitto perdono la loro importanza. Invece, sarebbero necessarie nuove figure chiave, che si riferiscono alla qualità della necessità di soddisfazione, efficienza delle risorse, effetti ecologici e possibilmente anche alle dimensioni del pozzo sociale o dello sviluppo.

Allo stesso modo, il concetto di "concorrenza" scomparirebbe o cambierebbe fondamentalmente. Se le unità di produzione sono orientate a soddisfare le esigenze previste all'interno di un sistema coordinato, la concorrenza per i clienti è irrilevante. Una possibile "concorrenza" potrebbe passare all'efficienza nella soddisfazione dei bisogni, nelle innovazioni nelle soluzioni o al raggiungimento di alcuni obiettivi sociali, ma senza le dinamiche basate sul mercato della vittoria e della sconfitta. Modelli come le economie basate sulle risorse enfatizzano esplicitamente la cooperazione anziché la concorrenza.

Motivazioni intrinseche per entità gestite dall'IA: innovazione, risoluzione dei problemi e bene comune

Quando i sistemi di intelligenza artificiale gestiscono le unità di produzione, sorge la domanda della loro "motivazione". Invece di incentivi esterni come il profitto, i sistemi di intelligenza artificiale potrebbero essere programmati con obiettivi intrinseci. Tali obiettivi potrebbero essere la curiosità, il perseguimento della novità, l'acquisizione della competenza o una spinta intrinseca a risolvere problemi complessi a beneficio della società. Organizzazioni già esistenti senza motivi di profitto primari, come le cooperative sociali, sono guidate dalla solidarietà sociale e dagli interessi che vanno oltre il puro autointerione.

Tuttavia, la programmazione di concetti come "bene comune" o "benefici sociali" in un'intelligenza artificiale rappresenta un'immensa sfida etica e tecnica. Questi termini sono filosoficamente complessi e difficili da definire. La tua traduzione in codice interpretabile è complessa e comporta il rischio di interpretazioni errate o di ancoraggio dei pregiudizi. Un'intelligenza artificiale che ottimizza per una definizione errata o incompleta del "bene comune" potrebbe portare involontariamente a risultati distopici.

Un'intelligenza artificiale guidata da motivazioni intrinseche come "curiosità" o "lottare per la novità" nel contesto della risoluzione dei problemi sociali potrebbe portare a innovazioni inaspettate. Tuttavia, potrebbe anche sviluppare "soluzioni" per problemi la cui esistenza non era a conoscenza delle persone o delle soluzioni che creano nuovi problemi imprevisti. Il controllo e il monitoraggio dell'impulso esplorativo di tale intelligenza artificiale sarebbero fondamentali per garantire che le loro attività siano conformi ai valori e alle priorità umane.

Strutture di governance per la produzione autonoma: Daos e oltre

La questione di come siano dirette e controllate queste unità di produzione controllate dall'intelligenza artificiale. Modelli come le organizzazioni autonome decentralizzate (DAO) offrono interessanti prospettive qui. Le regole dei contratti intelligenti sono codificate in DAOS e le decisioni vengono prese collettivamente, potenzialmente con la partecipazione degli stessi sistemi di intelligenza artificiale. Gli studi indicano che i DAO, che sono orientati verso beni sociali o pubblici, possono avere un decentramento più elevato. La necessità di modelli di governance per i sistemi automatizzati è anche riconosciuta in altri contesti come l'automazione dei processi controllata dai robot (RPA), per cui spesso vi è una mancanza di modelli accademici consolidati.

Se l'IA non solo gestisce la produzione, ma può anche prendere parte alla propria governance (come previsto in Ki-Daos), il confine tra lo strumento e l'attore si confonde. Ciò solleva domande fondamentali sulla responsabilità, il controllo e il potenziale per i sistemi di intelligenza artificiale di sviluppare obiettivi emergenti che potrebbero non corrispondere alle intenzioni umane. Un sistema in cui gli AIS gestiscono e controllano altre AI potrebbero ridurre la supervisione e il controllo umano e recuperare i rischi se gli obiettivi dell'IA si discostano dal benessere umano.

La capacità di carico di modelli di produzione non profit su larga scala

Le strutture organizzative non -profitti che già forniscono la loro missione sul profitto potrebbero servire da modello per future unità di produzione. Le analisi mostrano che le grandi organizzazioni non profit dipendono spesso da fonti dominanti di finanziamento, in particolare da fondi statali.

In un'economia senza clienti e orientata ai bisogni, tuttavia, il "finanziamento" di queste unità di produzione senza scopo di lucro non proviene da donazioni o budget statali tradizionali che si basano su un'economia di mercato funzionante con entrate fiscali. Invece, il "finanziamento" sarebbe una questione della divisione delle risorse dirette da parte del sistema di pianificazione economica generale-essere controllata dall'IA o partecipativa. La sfida viene spostata dall'approvvigionamento di fondi alla giustificazione delle richieste di risorse in base alle esigenze previste e all'efficienza in copertina. Il denaro in quanto tale non potrebbe più esistere in tale sistema o avere una funzione completamente diversa.

Meccanismi di un'economia orientata al bisogno

Questa sezione si concentra su come funziona un'economia orientata alla necessità: come vengono identificate i bisogni e come vengono assegnate le risorse per coprire quando mancano meccanismi di mercato tradizionali come la domanda dei clienti e i segnali di prezzo?

La capacità dell'intelligenza artificiale per la previsione "perfetta" necessita di previsioni: competenze, fonti di dati e limiti intrinseci

È essenziale un esame critico della capacità dell'IA di prevedere i bisogni umani. Ciò include i tipi di dati (storici, comportamentali, biometrici, correlati all'ambiente) di cui avresti bisogno, nonché i limiti intrinseci o le distorsioni di tali previsioni. Gli attuali sistemi di intelligenza artificiale mostrano già impressionanti competenze nella previsione della domanda, riconoscimento dei modelli e processo decisionale basati sui big data analizzando i dati di vendita storici, le tendenze del mercato, il tempo e i giorni festivi. Più grande e alta qualità è la quantità di dati, più precisamente le previsioni.

Tuttavia, ci sono limiti significativi per la capacità di previsione dell'IA. Sono appropriati avvertimenti di "idee magiche" e la confusione di prestazioni specifiche con competenza generale. L'intelligenza artificiale raggiunge i limiti quando si capisce le emozioni umane e le decisioni etiche. I "sette peccati morti" delle previsioni dell'IA includono la sopravvalutazione degli effetti a breve termine e la sottovalutazione del periodo di attuazione.

Fonti di dati esterni come dati meteorologici, tendenze dei social media, indicatori economici e dati IoT possono essere utilizzate per le previsioni della domanda senza interazione diretta dei clienti. Questi potrebbero essere potenzialmente ridimensionati per prevedere bisogni sociali più ampi. Al fine di scoprire le esigenze umane latenti, vengono proposte tecniche proiettive come le metafore visive che potrebbero essere analizzate dall'IA su larga scala, ma ciò solleva preoccupazioni etiche sulla soggettività e la protezione dei dati. La privacy è anche a rischio se l'IA deriva preferenze perché i dati locali possono essere inferiori dagli aggiornamenti del modello e le inferenze generate dall'IA sono considerate informazioni personali.

Il termine "bisogno" è complesso e varia da requisiti fisiologici di base a complessi desideri psicologici e sforzi di autorealizzazione, come mostrato nella piramide dei bisogni di Maslow. Un'intelligenza artificiale che prevede che i "bisogni" devono far fronte a questa complessità. La previsione perfetta dei bisogni materiali di base può sembrare più plausibile della previsione perfetta di bisogni più elevati, soggettivi o nuovi. La capacità dell'IA, sfumata di prevedere future condizioni psicologiche o sforzi creativi basati su dati attuali è altamente speculativa ed etica.

Le fonti di dati per la previsione delle esigenze sociali senza l'interazione con i clienti (meteo, social media, IoT, indicatori economici) potrebbero essere influenzate dal sistema controllato dall'IA. Ciò potrebbe creare circuiti di feedback, stabilizzare o destabilizzare le previsioni o persino guidare sottilmente lo sviluppo sociale in base a ciò che l'IA è programmata come "bisogno". Se, ad esempio, l'IA prevede il requisito energetico in base alle previsioni meteorologiche e alloca l'energia di conseguenza, ciò potrebbe influenzare il comportamento (ad esempio le persone potrebbero consumare più energia perché è sempre disponibile), che poi scorre nel modello di previsione dell'IA.

Allocazione delle risorse senza segnali di prezzo: modelli controllati dall'intelligenza artificiale e alternative non di mercato

Se i prezzi non guidano più l'allocazione, i meccanismi alternativi devono afferrare. Gli algoritmi di intelligenza artificiale potrebbero ottimizzare la distribuzione delle risorse in base alle esigenze previste e alle risorse disponibili. Tali sistemi includono l'acquisizione dei dati, l'elaborazione preliminare, la formazione del modello, l'ottimizzazione, i loop di fornitura e feedback. Tuttavia, si noti che questi approcci non affrontano esplicitamente l'allocazione senza segnali di prezzo o per una vasta gamma di bisogni umani non sistemici, ma si concentrano sull'efficienza nei sistemi esistenti.

Le alternative non di mercato includono pratiche come la condivisione, il donazione e la ridistribuzione. Questi meccanismi, insieme alla produzione non di mercato per l'autoconsimento, la gestione comune e l'aiuto reciproco, hanno il potenziale per essere ridimensionati in aziende complesse. La modellazione basata su agenti (ABM) e altre tecniche di simulazione potrebbero essere regolate per simulare l'allocazione delle risorse in sistemi non di mercato.

Un'allocazione delle risorse controllata dall'intelligenza artificiale senza segnali di prezzo potrebbe portare a un'estrema efficienza quando si coprono esigenze quantificabili. Tuttavia, potrebbe avere difficoltà a fornire risorse per desideri nuovi, imprevisti o altamente soggettivi che a volte gestiscono i mercati (sebbene imperfettamente) attraverso la scoperta dei prezzi e il rischio imprenditoriale. L'intelligenza artificiale è caratterizzata da ottimizzazione in base a parametri definiti e dati storici. I segnali di prezzo nei mercati riflettono la volontà aggregata (e spesso speculativa) di pagare che può guidare le risorse verso bisogni nuovi o di nicchia. Senza questo meccanismo, potrebbe essere fornita un'intelligenza artificiale con "bisogni" risultanti, non dimostrati o puramente idiosincratici, a meno che non sia programmata soprattutto per l'esplorazione o la reazione a input umani non quantificabili.

La sfida duratura del conto aziendale: l'IA può davvero risolverlo?

Il problema della legge commerciale, formulato in modo prominente da Ludwig von Mises e Friedrich Hayek, afferma che la pianificazione economica razionale senza prezzi di mercato è impossibile. Si pone la domanda se un'intelligenza artificiale avanzata con enormi quantità di dati possa padroneggiare questa sfida. La letteratura è scettica qui: l'IA non può risolvere il problema di definire la gerarchia target, poiché la pianificazione delle risorse subordina gli obiettivi invece di selezionare gli obiettivi a causa di segnali di prezzo. Anche se tutti i dati erano disponibili per una singola mente, un pianificatore centrale non poteva calcolare l'intera conoscenza economica necessaria in modo tale da creare un'allocazione corretta e coerente delle risorse. L'intelligenza artificiale, si sostiene, non soddisfa i prerequisiti per una fattura economica efficace, poiché è reattivo e il ruolo di generazione di target proattivo e offerto non può replicare. Il problema del calcolo rimane una sfida centrale nel contesto della pianificazione centrale rispetto al socialismo di mercato e all'economia partecipativa.

Anche se l'intelligenza artificiale potesse calcolare perfettamente l'allocazione delle risorse per una frase statica di bisogni e opzioni di produzione, la natura dinamica e in via di sviluppo delle esigenze umane, delle innovazioni tecnologiche e dei cambiamenti ambientali imprevisti significa che il "calcolo" è un processo continuo e adattivo. Il nucleo del dibattito contabile economico potrebbe passare dalla pura capacità di elaborazione alla capacità di generare nuove informazioni e obiettivi e adattarsi a essi che non sono inclusi nel set di dati originali. Il dibattito originale si è concentrato sull'impossibilità di un pianificatore centrale di elaborare tutte le informazioni necessarie. L'intelligenza artificiale potrebbe risolvere la parte di elaborazione per variabili note. Tuttavia, come si sostiene, i mercati integrano attori proattivi (imprenditori) che scoprono nuove esigenze, creano nuovi prodotti e si adattano a cambiamenti imprevisti - funzioni che un AI come sistema reattivo non può facilmente replicare. La sfida non è solo il calcolo, ma la ricalcolazione continua e adattativa e la ridefinizione degli obiettivi in ​​un mondo dinamico.

Dimensioni sociali e umane di un mondo associato completamente automatizzato

Questa sezione si rivolge alle più ampie conseguenze sociali e umane che derivano da una vita in un mondo in cui le aziende non hanno bisogno di clienti e l'IA anticipa e soddisfa le esigenze.

Il futuro del lavoro umano e la ridefinizione del "lavoro"

Se l'intelligenza artificiale e l'automazione assumono la maggior parte della produzione e persino la determinazione dei bisogni, si pone la questione urgente del futuro dei lavori umani. Le previsioni indicano che l'intelligenza artificiale generativa cambierà fino al 90 % dei posti di lavoro in qualsiasi modo nei prossimi dieci anni e probabilmente sostituirà il 9 % dei lavoratori statunitensi. Mentre alcuni esperti sostengono che l'IA ha maggiori probabilità di automatizzare singoli compiti rispetto a intere professioni e che la competenza umana rimane cruciale quando si valutano i risultati dell'IA, altri vedono un futuro in cui l'IA rilascia le persone per le interazioni "da uomo a umano", per cui l'empatia, la creatività e l'intelligenza emotiva vengono alla ribalta. Le prospettive sociologiche indicano possibili perdite di posti di lavoro e la crescente disparità di reddito da parte dell'IA.

Nelle aziende post-lavoro in cui vengono discussi l'occupazione tradizionale attraverso l'automazione, vengono discussi concetti come un reddito di base universale (BGE) e una riduzione delle settimane lavorative. Il focus degli effetti psicologici della disoccupazione di massa e la ricerca di un senso oltre il lavoro.

In una società con un'automazione quasi completa e una soddisfazione necessaria prevista, il "valore" dei contributi umani potrebbe passare completamente dalla produzione economica alle attività sociali, creative, intellettuali o infermieristiche che l'IA non può (o non approvata) completamente replica. Ciò richiede una ri -valutazione fondamentale di ciò che è considerato "lavoro prezioso". Se l'intelligenza artificiale assume la produzione e la soddisfazione materiale (premessa di base della richiesta), il lavoro tradizionale sarà obsoleto per questi scopi. Le persone potrebbero quindi concentrarsi su attività meno capaci di AI, come profonde connessioni emotive, pensiero etico complesso, nuova creazione artistica o studi filosofici. La società avrebbe bisogno di nuovi sistemi per riconoscere e supportare questi contributi non tradizionali, possibilmente disaccoppiando reddito/sostentamento e "lavoro" (ad esempio BGE, come menzionato).

Limiti psicologici: autonomia, competenza e significatività quando sono previsti bisogni

Gli effetti psicologici sugli individui i cui bisogni sono costantemente anticipati e soddisfatti da un sistema AI sono profondi. La teoria dell'autodeterminazione enfatizza i bisogni psicologici di base per l'autonomia (sentimento di controllo), la competenza (sentimento del campionato) e l'integrazione sociale. Gli ambienti che supportano queste esigenze promuovono la motivazione autonoma. Gli attuali studi sull'intelligenza artificiale sul posto di lavoro mostrano guadagni di efficienza, ma il dipendente garantisce anche che il luogo di lavoro sia perso, ma non affronta lo scenario di "perfetta anticipazione". La gerarchia di Maslow indica che anche le esigenze di autorealizzazione e sociale sono importanti quando i bisogni di base rimangono insoddisfatti e introduce bisogni cognitivi, estetici e trascendenti.

Se i bisogni sono previsti e soddisfatti da un sistema di intelligenza artificiale esterno, gli individui potrebbero sperimentare una perdita paradossale di autonomia e competenza. L'atto di identificare, sforzarsi e raggiungere i propri obiettivi (anche in caso di bisogni di base) contribuisce a questi pilastri psicologici. L'adempimento costante e senza sforzo potrebbe portare alla passività, all'impotenza appresa o alla ricerca di nuove forme di sfida e auto -definizione. L'autonomia include l'auto -controllo e la responsabilità personale per le azioni. Se un'intelligenza artificiale controlla l'adempimento sulla base delle previsioni, la capacità individuale di agire viene ridotta quando si copre le esigenze. La competenza include campionato ed efficacia. Se non è necessario alcuno sforzo per soddisfare le esigenze, le possibilità di sviluppare e sperimentare la competenza in questo settore diminuiranno. Ciò potrebbe indurre gli individui a cercare autonomia e competenza in altre aree forse non materiali (come indicato dalle più elevate esigenze di Maslow).

La ricerca di significato in un'esistenza post-materiale post-laboratorio

Se la scarsità materiale ha in gran parte superato e i ruoli economici tradizionali perdono importanza, si pone la questione su come le persone trovano significato e scopo. Il lavoro di Eo Wilson "L'importanza dell'esistenza umana" affronta domande esistenziali e batte un ponte tra scienza e filosofia, per cui affronta la nostra libertà di scelta e l'enigma del libero arbitrio in un universo materiale. In una società post-lavoro, le persone potrebbero trovare nuovi modi per definire la propria vita attraverso la creatività, la famiglia, la comunità o la persecuzione dello sviluppo intellettuale, emotivo e spirituale, poiché l'IA può anche minare lo scopo delle attività per il tempo libero.

L '"importanza dell'esistenza umana" in tale società potrebbe diventare un impiego sociale centrale. Ciò potrebbe potenzialmente portare a un rinascimento in arte, filosofia, spiritualità e impegno sociale. Al contrario, esiste anche il rischio di anomia diffusa e crisi esistenziali se non possono essere trovate o coltivate nuove fonti di significato. Per molti, gli sforzi di lavoro e materiale offrono attualmente una fonte primaria di identità e lo scopo. La tua perdita creerebbe un vuoto. Le persone potrebbero quindi rivolgersi ai più grandi bisogni di Maslov: cognitivo, estetico, trascendenti o, come indica Wilson, gestire il nostro luogo unico e le nostre decisioni. L'infrastruttura sociale dovrebbe supportare questi nuovi modi per trovare significato.

Potere, controllo e strutture sociali in un'economia controllata dall'intelligenza artificiale

La questione di chi controlla i sistemi di intelligenza artificiale, prevedere e assegnare le esigenze è di fondamentale importanza. L'intelligenza artificiale ha già un impatto sulle strutture di governance e ci sono argomenti contro la completa sostituzione dei meccanismi di mercato da parte dell'IA in base a questioni di capacità di agire e conoscenza. Le dinamiche del potere per l'allocazione delle risorse controllate dall'IA e il cambiamento di equilibrio globale di potere a causa degli investimenti di intelligenza artificiale sono anche aspetti pertinenti. L'abilità AI è vista come un pilastro del potere nazionale. La governance di Super-Ki per la pianificazione aziendale, come mostra il piano di intelligenza artificiale cinese, include la pianificazione strategica a lungo termine e lo sviluppo dell'ecosistema.

L'entità (o le entità), che progetta, possiede e controlla la previsione dell'IA e il sistema di allocazione delle risorse, eserciterebbe un potere senza precedenti. Ciò potrebbe potenzialmente portare a nuove forme di autoritarismo o viceversa, con un design attento, a nuovi modelli di supervisione democratica. La natura "Black Box" di alcuni sistemi di intelligenza artificiale potrebbe stringere questo problema. Il controllo sull'allocazione delle risorse è fondamentale per il potere. Se questo controllo è con un sistema AI altamente complesso, la comprensione e l'influenza delle sue decisioni diventa critico. Senza meccanismi di governance robusti, trasparenti e partecipativi, questo potere potrebbe essere concentrato e abusato, indipendentemente dal fatto che il sistema sia usato nominalmente "per il bene comune".

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Navigazione attraverso il labirinto: rischi, etica e governance

Questa sezione valuta criticamente i potenziali svantaggi, il dilemma etico e le sfide di governance che sono inerenti al futuro proposto.

Imperativo etico: garantire l'equità, la trasparenza, la protezione dei dati e la responsabilità nei sistemi controllati dall'IA

Lo sviluppo e l'uso di sistemi di intelligenza artificiale che prevedono e allocano i bisogni devono essere guidati da rigorosi principi etici. Ciò include equità, trasparenza, spiegabilità, protezione dei dati, sicurezza, robustezza, supervisione umana e responsabilità. Le opere del quadro etico come il rapporto Belmont con i suoi principi di rispetto per le persone, la carità e la giustizia possono offrire orientamento qui. La necessità di "etica anticipata", che impedisce i danni dall'IA e la sfida di definire il "bene" in una società pluralistica, sono anche aspetti centrali.

"Spiegabilità" (AI spiegabile, XAI) diventa di eccezionale importanza in tale sistema. Se un'intelligenza artificiale impone l'allocazione delle risorse e la soddisfazione dei bisogni, gli individui e la società devono essere in grado di capire perché vengono prese determinate decisioni, specialmente se sembrano essere controllate o svantaggiate. Una mancanza di trasparenza potrebbe diffidare e suscitare risentimento. Le decisioni di intelligenza artificiale in questo scenario hanno effetti profondi sulla vita dell'individuo. Un'intelligenza artificiale "Black Box" che prende decisioni critiche sulle risorse senza spiegazioni minerebbe l'autonomia e la fiducia. Pertanto, lo sviluppo e l'implementazione di robusti metodi XAI non è solo un obiettivo tecnico, ma una necessità etica per legittimità e equità.

Lo spettro del pregiudizio algoritmico e dei suoi effetti sociali

I disturbi nei dati o negli algoritmi possono portare a risultati discriminatori nella previsione della domanda e nell'allocazione delle risorse e potenzialmente serrare o creare disuguaglianze esistenti. Gli studi dimostrano che i sistemi di intelligenza artificiale possono avere distorsioni significative nei compiti predittivi. La distorsione algoritmica deriva da dati di formazione distorti o decisioni degli sviluppatori e può rafforzare la discriminazione sistemica in settori come l'occupazione, la vita e la finanza. Esempi di questo possono essere trovati nella pubblicità sanitaria e online.

In un sistema di previsioni "perfette", le distorsioni algoritmiche potrebbero portare a negligenza sistemica e automatizzata o fallimento delle esigenze di interi gruppi di popolazione e quindi creare una macchina altamente efficiente per la discriminazione. Questo è più potenzialmente pericoloso della discriminazione del mercato, che a volte può essere contestata o evitata. L'IA impara dai dati che possono riflettere distorsioni storiche. Se un'intelligenza artificiale è l'unica decisione, i produttori di esigenze e allocazione delle risorse e i loro algoritmi sono distorti, potrebbe non esserci alcun meccanismo alternativo per i gruppi emarginati per soddisfare le loro esigenze. L'estensione e l'automazione significano che tale discriminazione sarebbe onnipresente e potenzialmente più difficile da riconoscere o correggere o correggere distorsioni in un sistema di mercato.

Framework di governance per i sistemi economici sovrintendenti

Sono necessari robusti modelli di governance per monitorare questi potenti sistemi di intelligenza artificiale. Ciò include le condizioni del quadro giuridico che distinguono tra applicazioni B2B e B2C, nonché una valutazione continua delle conseguenze. È anche sottolineata la necessità di modelli di governance per sistemi automatizzati come RPA. Esempi internazionali come il piano di intelligenza artificiale cinese mostrano approcci con regolamenti adattivi e sviluppo degli ecosistemi. Le simulazioni supportate dall'intelligenza artificiale possono anche contribuire alla progettazione di decisioni politiche.

La governance di tale sistema non può essere puramente tecnica o lasciata solo agli sviluppatori di intelligenza artificiale. Richiede la partecipazione di vari gruppi di interesse, tra cui etica, scienziati sociali, esperti legali e pubblico di definire gli obiettivi, le restrizioni e i meccanismi di vigilanza del sistema. La domanda "Chi governa il governo (AI)?" diventa centrale. Gli effetti sociali sono troppo lontani per una governance puramente tecnocratica. La definizione di "bisogni", "equità" e "benessere sociale" sono questioni intrinsecamente politiche ed etiche, non puramente tecniche. Pertanto, la governance deve essere inclusiva e democratica per garantire la legittimità e l'accordo con i valori umani.

Evita le distopie: insegnamenti da avvertimenti immaginari e teorici

La fantascienza e le teorie disopiche possono aiutare a mostrare potenziali risultati negativi se un tale sistema è mal progettato o controllato e sottolinea l'importanza della lungimiranza e della cautela etica. Frederik Pohls "Die Midas-Plage" descrive un mondo di sovrapproduzione di robot in cui i "poveri" sono costretti a utilizzare il consumo frenetico, un'indicazione di conseguenze non intenzionali dell'automazione totale, anche se la premessa si discosta da ciò che è stato discusso qui. Gli scenari distopici nella finzione includono spesso che l'IA prende il controllo, le società ribellate o costruite controllate dall'intelligenza artificiale, per cui argomenti come la sorveglianza, il controllo e la perdita di autonomia sono in primo piano.

L'adempimento "perfetto" dei bisogni, se è controllato centralmente da un'intelligenza artificiale, potrebbe paradossalmente portare a una sottile forma di totalitarismo, in cui le deviazioni individuali da comportamenti o bisogni "ottimali" previsti sono prevenuti o resi impossibili. Il "Benevolent Dictator Ki" è un rischio distopico centrale. L'intelligenza artificiale distopica include spesso il controllo e l'oppressione della capacità umana di agire. Un sistema che prevede e soddisfa perfettamente tutte le esigenze potrebbe definire queste esigenze o così ottimizza la stabilità del sistema anziché lo sviluppo individuale o la libertà. Qualsiasi deviazione dal "percorso ottimale" dell'intelligenza artificiale per un individuo potrebbe essere considerata come anomalia che deve essere corretta, il che significa che la vera libertà di scelta è limitata, anche se sono coperte i bisogni materiali.

La tabella seguente riassume le più importanti sfide etiche, di governance e sociali:

Importanti sfide etiche, governance e sociali di un'economia necessaria controllata dall'intelligenza artificiale

Importanti sfide etiche, governance e sociali di un'economia controllata dall'integrità, immagine basata sui bisogni: xpert.digital

L'avanzamento dello sviluppo di un'economia controllata dall'intelligenza artificiale e che assumeva la necessità porta con sé una varietà di sfide etiche, di governance e sociali. Un punto centrale è il pregiudizio algoritmico, in cui i sistemi di intelligenza artificiale possono fornire risultati discriminatori attraverso pregiudizi storici nei dati di addestramento, che aumenta le disuguaglianze esistenti. Misure come audit di dati rigorosi, set di dati di formazione diversificati, audit di equità, debias avversari, framework di trasparenza e l'inclusione di varie parti interessate servono a contenerli per garantire l'equità e la non discriminazione.

La protezione dei dati e la sicurezza dei dati sono un'altra sfida, poiché sondaggi completi sui dati per previsioni precise mettono in pericolo la privacy e aumentano il rischio di abuso di dati. Approcci come la minimizzazione dei dati, l'anonimizzazione, la privacy per progettazione e le solide misure di sicurezza informatica, nonché il rispetto delle leggi sulla protezione dei dati, ad esempio il GDPR, possono ridurre questi rischi.

L'accuratezza e l'affidabilità delle previsioni dell'IA rimane anche fondamentale, poiché l'anticipazione senza errori di bisogni complessi è estremamente difficile. Le previsioni errate possono portare a allocazioni errate e non coprire le esigenze. Test continui, monitoraggio umano, circuiti di feedback e l'uso di diverse fonti di dati sono essenziali per garantire la robustezza dei sistemi.

Un altro aspetto è la potenziale perdita di autonomia umana se l'intelligenza artificiale anticipa costantemente i bisogni, il che indebolisce la capacità di decisione individuale. Le opzioni, le opzioni di opt-out e le misure per rafforzare l'autoefficacia e l'autonomia attraverso il controllo umano e la supervisione sono essenziali qui.

La concentrazione di potere e controllo sui sistemi di intelligenza artificiale comporta il rischio di abuso o nuove strutture autoritarie. I modelli di governance decentralizzati, gli algoritmi trasparenti, gli organi di supervisione indipendenti e una progettazione democratica di tali sistemi possono contrastare. Allo stesso tempo, la capacità dell'intelligenza artificiale per una pianificazione economica efficiente è discussa controversie, poiché è richiesto un equilibrio tra resilienza e adattabilità. Le alternative come i modelli partecipativi e un uso di supporto dell'IA anziché la completa sostituzione di attori umani potrebbero offrire soluzioni.

Un'altra sfida è la ridefinizione del significato e dello scopo dell'esistenza umana, poiché l'eliminazione del lavoro tradizionale può portare a crisi esistenziali. Misure come la promozione di istruzione, attività creative, coinvolgimento della comunità e riflessione filosofica, nonché l'istituzione di un reddito di base incondizionato (BGE) potrebbero aiutare a creare nuove fonti di significato.

Dopotutto, l'attenzione si concentra sulla governance e la responsabilità per i sistemi di intelligenza artificiale, poiché sono difficili da stabilire chiare responsabilità per le decisioni ed errori dei sistemi autonomi. Dovrebbero essere sviluppate strutture come le condizioni del quadro giuridico, i codici etici e i meccanismi per l'intervento umano per garantire l'uso responsabile di tali tecnologie.

Mappatura dell'ignoto: percorsi e considerazioni per un commercio trasformato

Questa sezione finale riassume i risultati dell'articolo e delinea le trasformazioni più importanti e le loro dipendenze reciproche. Offre considerazioni strategiche per la navigazione nella direzione di tale futuro se è considerato desiderabile o inevitabile e riflette la relazione in via di sviluppo tra umanità, tecnologia e organizzazione economica.

Sintesi di risultati: trasformazioni importanti e loro interdipendenze

L'analisi precedente ha mostrato una serie di trasformazioni profonde che porterebbe un'economia senza clienti e controllata dall'IA. Questi cambiamenti non sono isolati, ma sono fortemente collegati. La capacità tecnologica di (quasi) bisogni perfetti per le persone preliminari è la base che rende obsolete le funzioni di marketing e vendita tradizionali [sezione IC]. Ciò a sua volta ha costretto una nuova visione dei paradigmi economici oltre il capitalismo guidato dai clienti a modelli come le economie post-corto, basate sulle risorse o approcci post-crescita [Sezione II].

In tali nuovi paradigmi, lo scopo delle "società" o delle unità di produzione cambierebbe dalla massimizzazione del profitto alla soddisfazione diretta o dalla persecuzione del bene comune, eventualmente guidate da motivazioni intrinseche dei sistemi di intelligenza artificiale imponibile e sotto nuove strutture di governance come i DAO [Sezione III]. I meccanismi per l'identificazione dei bisogni e l'allocazione delle risorse dovrebbero funzionare senza segnali di prezzo, per cui l'IA svolge un ruolo centrale, ma rimangono anche le sfide della fattura aziendale [Sezione IV].

Questa catena di trasformazioni - dalla capacità tecnologica ai modelli economici modificati e allo scopo appena definito delle organizzazioni agli effetti sociali - è altamente interdipendente. Un fallimento o un errore di errore fondamentali in un'area, ad esempio per quanto riguarda i limiti effettivi della capacità di previsione dell'IA o la definizione etica di "necessità", potrebbero avere effetti a cascata e l'intero sistema ipotetico destabilizzato o portare a gravi risultati negativi. Se, ad esempio, la previsione dell'IA è profondamente errata o distorta, ciò invaliderebbe gran parte della successiva ristrutturazione economica e sociale o porterebbe a un sistema disfunzionale e ingiusto.

Le dimensioni sociali e umane sono altrettanto profonde: il futuro del lavoro, gli effetti psicologici sull'autonomia e sui risultati, nonché le nuove strutture di potere e il dilemma etico richiedono un'attenta attenzione [sezioni V e VI]. I rischi, in particolare a causa della distorsione algoritmica e della concentrazione di controllo, sono significativi e richiedono solidi modelli di quadri etici e di governance.

Imperativo strategico per la navigazione verso un futuro basato sui bisogni

Se gli elementi di questo futuro sono attivamente perseguiti o emergenti come inevitabili sviluppo, alcune misure strategiche, priorità di ricerca e discussioni politiche sono già necessarie oggi. Non si tratta di una tabella di marcia dettagliata sul futuro specifico delineato qui, ma di considerazioni per controllare lo sviluppo dell'IA e l'automazione in commercio e in generale in generale.

Un imperativo strategico primario è promuovere un'ampia "competenza di intelligenza artificiale" e la partecipazione democratica alla progettazione dello sviluppo e dell'uso dell'IA. Alla luce dei profondi effetti sociali, le decisioni sul ruolo dell'IA negli affari non possono essere lasciate a tecnologi o aziende. Gli effetti dell'IA saranno onnipresenti. L'adattamento etico e sociale richiede un ampio input. Pertanto, la comprensione pubblica e l'impegno nel ki-governance sono fondamentali per modellare un futuro vantaggioso anziché uno che è determinato dal determinismo tecnologico o dal stretto interesse.

Ulteriori considerazioni strategiche includono:

• Investire nella ricerca dei limiti e dei rischi dell'IA: in particolare per quanto riguarda la previsione di bisogni umani complessi, equità algoritmica e effetti psicologici dell'automazione.
• Sviluppo di robuste linee guida etiche e strutture di governance: devono essere proattivamente ("etica anticipata") e coordinate a livello internazionale per garantire l'uso responsabile di potenti sistemi di intelligenza artificiale.
• Promozione della ricerca interdisciplinare: le sfide richiedono la cooperazione tra informatici, economisti, sociologi, etica, avvocati e studiosi di discipline umanistiche.
• Discussione su modelli economici alternativi: un dibattito aperto su approcci post -crescita e basati su risorse e il futuro del lavoro è necessario per sviluppare visioni sociali oltre la tradizionale logica economica.
• Istruzione e riqualificazione: preparazione della popolazione per un mondo di lavoro in cui le capacità umane come la creatività, il pensiero critico e l'intelligenza emotiva guadagnano in importanza, mentre le attività ripetitive sono automatizzate.

Riflessioni finali: la relazione in via di sviluppo tra umanità, tecnologia e sistemi economici

I pensieri di un mondo in cui le aziende non hanno più bisogno di clienti in un illuminati urgentemente la mutevole interazione tra capacità umana, capacità tecnologica e forme organizzative della nostra vita economica. Ci costringe a porre domande di base su ciò che noi come società apprezziamo di più. Se la tecnologia potesse potenzialmente soddisfare tutti i bisogni materiali senza il commercio tradizionale, che tipo di società vorremmo progettare?

La "società senza clienti" è in definitiva meno una domanda sulla società stessa, ma piuttosto una domanda sul tipo di umanità per cui ci sforziamo quando la pressione economica esistenziale cade. Lo scenario elimina i tradizionali vincoli e motivazioni economici. Ciò apre l'opportunità di ri -priorità degli obiettivi sociali, ad esempio, lontano dalla pura crescita al benessere, alla sostenibilità, alla giustizia o allo sviluppo umano. Il "problema" si sposta quindi dalla necessità economica a una questione di scelta collettiva e progettazione sociale, guidata dall'etica e una visione per un futuro desiderabile, anziché determinismo puramente economico o tecnologico.

Il viaggio in tale futuro, anche se solo parzialmente realizzato, richiede una profonda comprensione delle possibilità tecnologiche, un esame critico delle implicazioni economiche e sociali e, soprattutto, un chiaro orientamento etico per garantire che la tecnologia funga e non sia al contrario.

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Konrad Wolfenstein

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