メモリアルゲーム|顧客のない企業：AIが管理する世界での貿易の未来の分析

顧客のない貿易環境の起源

この思考のゲームは、企業がもはや従来の顧客関係に依存しない未来を設計します。高度な人工知能（AI）および包括的な自動化により、マーケティングや販売などの確立された貿易慣行を遵守する正確な予測とニーズの履行が可能になります。この導入セクションでは、このシナリオの核となる前提を定義し、技術的要件を調べ、従来の商業活動の結果を明らかにします。

に適し：

• セールスパラドックスは販売目標到達プロセスに焦点を当てています。カスタマージャーニーは、Dead-Despite AI、Automation、CRMです！

前提の定義：AI、自動化、完全な需要予測

この思考実験の中心的な仮説は、企業が自動化、人工知能、データ制御プロセスに完全に依存する経済です。このようなシステムでは、直接的な人間の相互作用や顧客が開始する明示的な需要を必要とせずに、個人と社会全体の必要性をほぼ完全に予測し、それに応じて製品またはサービスを調整することが可能です。これは、貿易と社会のはるかに依存する変革に対する以下の考慮事項の基礎を形成します。

小売業のAIの分野での現在の開発は、予測の完全性と顧客との相互作用の完全な欠如がまだ将来の音楽であっても、この方向にすでに示されています。 KIは、小売業者が過去の販売データ、市場動向、天気や公衆休暇などの外部要因を分析することにより、顧客のニーズを予測する方法にすでに革命をもたらしています。 AIシステムは、顧客行動の正確な予測と運用プロセスの最適化においてますます重要な役割を果たします。これの根拠は、ビッグデータとAIの共生です。アルゴリズムは、パターンを認識し、信頼できる予測を行うために膨大な量のデータを必要とします。

この前提は、リアクティブから積極的な経済への根本的な変化を意味します。現在のシステムのほとんどは、マーケティングの影響を受け、営業活動によって完了する顧客の決定に反応します。一方、ここで概説されているシナリオは、ニーズが予測されており、製品またはサービスが従来の顧客が必要でないことなく、これらの予想されるニーズを満たすために適応しているという事実に基づいています。経済活動は、明示的な購入決定によってはなく、予測知能によって制御されます。

「完全な予測」の概念は、批判的に見られることです。 AIシステムは予測能力が常に優れていますが、特定の潜在的、新たに作成された、または不合理なニーズにおける人間のニーズの計り知れない複雑さは重要な課題です。人間のニーズは、常に合理的にも、過去のデータパターンでもありません。したがって、大幅に改善されたスペクトルは、実際に完璧な予測になり、この完全性における可能性のあるギャップのそれぞれのギャップのそれぞれの意味を調べなければなりません。

技術基盤：必要なAIおよびデータインフラストラクチャ

完全な要件予測に基づいた顧客のない貿易環境の実装には、高度に開発され、遍在する技術インフラストラクチャが必要です。これには、高度なAIモデルだけでなく、包括的なデータ収集、大規模な処理能力、生産と流通のための洗練された自動化技術のためのシステムも含まれます。

「データはAIの燃料である」ため、データの品質、話題性、一貫性は非常に重要です。企業は、技術的な汚染サイトを克服し、データインフラストラクチャが要件に成長したことを確認する必要があります。これには、AIの結果の品質は入力データの品質に直接依存するため、慎重なデータガバナンス、定期的な監査、データ調整のための効果的なメカニズムが含まれます。モノのインターネット（IoT）からのデータのAIとの統合により、実際の時間分析とネットワークデバイスからの情報の使用が可能になります。これは、動的な要件予測に不可欠です。

サプライチェーンは、自律制御、リアルタイム調整、予測分析を可能にするAIベースのシステムによって変換されます。ビジョンは、自律的に機能し、「ほぼ完全な精度と効率性」を達成するAI制御プロセスとマシンに及びます。これには、インテリジェントなアルゴリズムだけでなく、生産から物流まで、そのような自動化をサポートする物理インフラストラクチャも必要です。 MapReduceなどのクラウドコンピューティングプラットフォームとテクノロジーは、必要な大量のデータを処理できるツールの例です。

このようなインフラストラクチャの確立は、はるかに継承する結果をもたらすでしょう。 「完全な」予測のために包括的なデータを収集する必要性は、個人とその環境に関する情報のほぼ完全な記録と分析を意味します。これには、行動データ、生体認証情報、環境データ、コンテキストの詳細が含まれます。このようなデータ収集と分析は、ユビキタスな監視と同等であり、プライバシーと倫理に関する基本的な疑問を提起しました。

さらに、このグローバルインフラストラクチャの建設と運用には、大規模な投資と国際的な調整が必要になります。これらのデータとAI容量を制御すると、新しい地政学的な電力条件につながる可能性があります。このインフラストラクチャを支配する国または団体は、AIとグローバルなダイナミクスに関する既存の議論が増加する計り知れない経済的かつ潜在的な社会的力を持ちます。

従来のマーケティングと販売の時代遅れ

ニーズが完全に予測され、製品またはサービスが自動的に適応して提供される世界では、従来のマーケティングおよび販売機能は存在する権利を失います。需要を生み出し、ブランド認知度を高め、顧客を納得させる、または取引を促進する必要性は、事前にニーズがわかっていて、充足がシームレスにある場合、適用されません。ユーザー要求の明示的なステートメント - 「これ以上のマーケティング戦略、広告、オファーなし、販売アクションなし」 - この根本的な変化を強調しています。

このようなシナリオでは、広告、ランディングページ、リード生成に基づいた今日の自動化された顧客獲得戦略は不要になります。多くの場合、販売チャネルを使用したり、カスタマーエクスペリエンスを改善することを目指している現在のAIベースのビジネスモデルでさえ、新しいターゲットグループの開発は、そのような活動がもはや必要ない未来とは対照的です。

マーケティングと販売の消失は、労働市場と必要なスキルに大きな影響を与えるでしょう。今日、これらの分野で働いている産業全体と専門家は時代遅れになります。これには、労働者の適応と、このような大規模な失業の社会的結果についての深い議論が必要です。

「ブランド」と「製品の差別化」の性質も根本的に変化します。ニーズの満足度が個人に完全に調整されている場合、ブランドの説得力とアイデンティティを作成する側面は重要性を失います。純粋な便利は、彼らの代わりになる可能性があります。または、新しい非営利のヴォルンマーカーが発生する可能性があります。ブランドへの感情的な愛着と、ブランド名による品質またはステータスのシグナル伝達は、完全で個別化されたニーズのシステムではほとんど関連しません。製品は、主に予測されるニーズを満たす機能的能力に従って評価される場合があります。

に適し：

• Zero-Click検索では、ユーザーがWebサイトマーケティングチャレンジをクリックせずに直接情報を見つけることができます

顧客が制御する需要のない世界の経済的パラダイム

経済活動の主要なエンジンが資本主義の基本原則に疑問を投げかけるため、顧客制御の需要の排除。市場の決定と価格信号が生産と配分を直接的にしなくなった場合、代替経済モデルを考慮する必要があります。このセクションでは、短縮モデルから成長後の経済、加速主義者のビジョンや社会化された生産形態まで、このような未来においてより重要になる可能性のあるさまざまな理論的アプローチを検証します。

資本主義を超えて：後のスカルシティとリソースベースのモデルの探求

主に希少性によって形作られていない経済の概念は、資本主義に対する急進的なカウンタードラフトを提供します。短縮経済では、ほとんどの商品は、高度な自動化によって非常に豊富で最小限の人間のワークロードで生産される可能性があり、非常に安価または無料で利用できるようになります。これのための主要な技術は、広範な自動化、潜在的に自己複製機、ナノテクノロジー、再生可能エネルギーです。理論的には、商品、サービス、リソースは、このようなシステムで自由にアクセスできる可能性があり、価格、お金、競争などの従来の経済メカニズムを作ることになります。

リソースベースの経済（リソースベースの経済、RBE）のモデルは密接に関連しています。ここでは、すべてのリソースは人類と見なされ、配分は金銭交換や債務を通じてではなく、ニーズと協力に基づいています。 「The Venus Project」などのプロジェクトや、「One Community」などのイニシアチブは、利益ロジックからの逸脱と直接的な満足へのターンを目指して、そのようなアプローチを伝播します。ただし、そのようなモデルの批評家は、リソースが一般的なシステム内の財産権やインセンティブ構造などの側面に疑問を呈しています。

短縮または資源ベースの経済への移行は実行可能であるべきであり、人類史上最も根本的な変化の1つはそうでしょう。希少性は常に経済システム、紛争、社会的層別化の推進要因であったため、基本的なニーズと金融システムの逸脱が発生した場合の物質的な希少性の排除は、現在の経済および階級構造の基礎を損なうでしょう。これには、物質的な利益と生存圧力を超えた人間の動機の再評価が必要です。

材料商品のポストの不足が達成されたとしても、無形の商品には希少性が存在し続けたり、重要性を獲得したりすることさえあります。これには、たとえば、注意、ユニークな経験、特定の場所、または特定の形式のソーシャルキャピタルが含まれます。人間の欲求は潜在的に無制限であるため、この無形で本質的に限られた「商品」の競争または評価のための競争に焦点が当てられている可能性があり、これが新しい形態の「経済」または階層につながる可能性があります。

郵便の成長と充足の論理

郵便成長経済は、永遠の経済成長の教義に疑問を投げかけ、代わりに、過剰な消費を促進することなく、ニーズを満たすのに十分なものの生産、つまり、井戸、持続可能性、十分性へのオリエンテーションを嘆願します。このパラダイムは、成長指向の資本主義モデルを批判し、生態学的な限界を尊重し、社会正義を促進する必要性を強調しています。重要な商品とサービスの持続可能な提供に焦点を当てた「基本的なケア経済」などの概念や、他の生命の分野を支持する労働時間の短縮を提供する「時間」は、中心的な要素です。基本的な普遍的なケアを確保し、経済的民主主義を強化する「ユニバーサルベーシックサービス」（UBS）などのモデルも議論の一部です。

基礎となるAIが生産を最大化するのではなく、十分性と持続可能性についてプログラムされている場合、満足のいくニーズのための顧客のないAI制御されたシステムは、郵便の成長の理想とよく一致する可能性があります。このようなAIは、リソースの最小限の使用でニーズを満たし、長期的な生態学的持続可能性を考慮するために理論的に最適化できます。ただし、「予測されたニーズ」が誇張されている場合、またはAIが十分な生態学的制限なしに生産速度とボリュームに最適化を合わせた場合、そのようなAIが前例のない吸収につながるリスクもあります。したがって、コアプログラミングとAIの倫理的枠組みは、決定的な要因になります。

アクセリー主義のビジョン：資本主義構造の触媒としての技術

アクセラレーション主義者の哲学、特に左翼アクセラレーション主義は、資本主義自体を克服し、新しい社会構造を作成するために、資本主義で開発された技術を使用することを提案しています。この憲法は、技術の進歩を社会的変革の原動力と見なしています。 Nick SrnicekやAlex Williamsなどの代表者は、技術の進歩はすでに労働時間を大幅に短縮し、伝統的な仕事のない世界を見通して生活を可能にする可能性があると主張しています。あなたの「加速主義者政策のマニフェスト」は、左翼の政治的目標のために、定量化、経済モデリング、ビッグデータ分析などの技術的成果を使用するよう求めています。

AI制御された完全なニーズの完全な満足のシナリオは、加速主義の傾向の究極の表現として解釈できます。ここでは、このテクノロジーは作業を自動化するだけでなく、需要全体がサイクルを提供し、根本的に異なる社会経済システムにつながる可能性があります。ただし、重要な問題は、この加速の「目的」です。左の加速主義者が期待しているように、それは人間の解放に役立ちますか、それとも何か他のものにつながるのでしょうか？ニック・ランドに代表されるような他の加速主義者の流れは、この究極の自動化の恩恵を受ける質問を提起する人々からの人々からの資本解放のようなものを見ています。

社会化された生産と参加型計画のモデル

生産が民間の利益指向企業によって制御されなくなった場合、組織の代替形式の問題が生じます。生産の手段と参加型メカニズムの概念と、何と生産方法を決定するための参加型メカニズムが、ここで前面に出てください。参加型経済（パーコン）などのモデルは、労働者および消費者評議会が生産と消費の計画を交渉し、運動後の報酬といわゆる反復促進ボード（IFB）を介した分散計画を伴うことを規定しています。

AIがニーズを予測する顧客のいない経済では、「参加型計画」は新しい形をとることができます。その個人の代わりに、消費リクエストが評議会に直接報告されると、AIはこれらのニーズを推測できます。参加型メカニズムは、これらの推論の検証、社会的優先事項の決定、および個々の消費の詳細なマイクロプレーニングを実行する代わりにAIの運用を監視することに焦点を当てることができます。人間の参加は、システム全体を制御するために、個々のニーズ（AIによって引き継がれている）の定義からシフトします。これにより、AIの予測は、より広い社会的価値と倫理的考慮事項に対応し、個々の「ニーズ」に簡単に減らすことができない大規模なプロジェクトまたは公共財のリソース配分に関する決定が民主的に行われることを保証します。

次の表は、議論されている潜在的な経済モデルをまとめたものです。

顧客のない未来における潜在的な経済モデルの比較概要

顧客のいない未来における潜在的な経済モデルの比較概要 - 画像：xpert.digital

顧客のない未来における潜在的な経済モデルの比較概要は、さまざまなコア原則と技術に基づいたさまざまなアプローチを示しています。短縮経済は、自動化を通じて最小限の人間の仕事で豊富な商品を求めて努力し、可用性やニーズに基づいて直接配分されています。ここでは、自己複製機、ナノテクノロジー、再生可能エネルギーが中心的な役割を果たします。批評家は、実際の郵便不足のアクセシビリティと、分配の動機と平等に疑問を呈しています。

リソースベースの経済（RBE）は、リソースを人類の共通の遺産と見なし、お金や借金を放棄します。代わりに、リソースの分布は協力によって要求されるように行われます。高度に開発されたテクノロジーは、持続可能なニーズと共通の利益を目的とするリソース管理と生産を促進します。 Venus ProjectのJacque Frescoのような支持者は、これを前向きに見える代替手段と見ていますが、批評家は所有権の問題やスケーラビリティなどの実用的な課題をリストしています。

一方、ポスト成長経済は、経済成長に焦点を当て、持続可能性、十分性、時間を重視しています。 AIおよび持続可能な技術の使用は、生態学的および社会的目標に焦点を当てて、民主的な計画とニーズ指向のリソースの分布を目的としています。課題は、政治的受け入れと、成長モデルからのこの移行の実現可能性から生じます。

アクセラレーション主義者の資本主義は、資本主義技術を資本主義を克服する機会と見なしています。自動化とAIは、社会的再配分と中央計画が可能なメカニズムであるため、変換を前進させます。仕事の解放のビジョンにもかかわらず、このモデルには、権威主義的制御、倫理的な問題、加速主義者の傾向における緊張などのリスクがあります。

参加型経済または社会主義では、生産手段の社会的財産とニーズの満足度に焦点を当てています。 AIは計画、調整、データ分析をサポートし、参加型の計画と民主的な決定によりリソースの割り当てが直接的になります。目標は社会正義と自己政府ですが、情報の複雑さ、インセンティブ構造、官僚化のリスクはかなりの課題です。

要約すると、これらのモデルは、自動化、リソース効率、社会正義、持続可能性の間の緊張を反映していますが、ビジネスと社会の将来の組織のためのさまざまな戦略を追求しています。

AI & XR 3D レンダリング マシン: 包括的なサービス パッケージ、R&D XR、PR & SEM における Xpert.Digital の 5 倍の専門知識 - 画像: Xpert.Digital

Xpert.Digital は、さまざまな業界について深い知識を持っています。 これにより、お客様の特定の市場セグメントの要件と課題に正確に合わせたオーダーメイドの戦略を開発することが可能になります。 継続的に市場動向を分析し、業界の発展をフォローすることで、当社は先見性を持って行動し、革新的なソリューションを提供することができます。 経験と知識を組み合わせることで付加価値を生み出し、お客様に決定的な競争上の優位性を提供します。

詳細については、こちらをご覧ください:

• Xpert.Digital の 5 倍の専門知識を 1 つのパッケージで利用可能 - 月額わずか 500 ユーロから

「会社」の変革：生産ユニットの目的と機能

「企業」は顧客を必要とせず、新しい経済的パラダイムで運営されている場合、その目的、構造、動機付けは根本的に変化する必要があります。このセクションでは、これらの「生産ユニット」がどのように見えるか、および利益の最大化がもはや目標ではない場合、どの駆動スプリングが得られるかを調べます。

組織の目的の再登録：利益から社会的ニーズへの満足度

AIがニーズを予測し、生産がそれらを直接満たすことを目的としている世界では、組織の基本的な目的は利益の最大化から社会的および個人的なニーズへの直接的な対処に移行します。多くの企業はすでに、彼らの仕事に社会的および生態学的な問題を含めていると述べています。多くの場合、企業文化と純粋な利益の利益を超える利害関係者の期待によって推進されています。そのため、「共通の善良指向企業」が利益を再投資して、社会的目標を達成し、社会正義または構造への参加を反映して利益を再投資しました。

「目的経済」の出現は、企業が純粋な利益の最大化から譲渡して目的を最大化し、すべての利害関係者（顧客、従業員、コミュニティ、惑星に価値を創造したいという広範な変化を示しています。顧客のないシステムでは、この目的は、特定されたニーズの履行にさらに直接的なものになります。社会主義モデルは、理論的な反対の極として、収益性の累積を調整する代わりに、ニーズの必要性のある生産を明示的に提供します。現在の経済における利点を測定する生産者や消費者年金などの概念は、そのようなシステムでは無関係または根本的に変化します。

これらの生産ユニットの「成功」のメトリックは完全に再発明する必要があります。国内総生産、市場シェア、利益率などの指標は重要性を失います。代わりに、必要性の満足度、リソース効率、生態学的影響、さらには社会的井戸や発達の次元にさえ関連する新しい重要な数値が必要になります。

同様に、「競争」の概念は、根本的に消滅するか、変化します。生産ユニットが調整されたシステム内で予測されたニーズを満たすように準備されている場合、顧客の競争は無関係です。可能な「競争」は、ニーズの満足度、ソリューションの革新、または特定の社会的目標の達成における効率に移行する可能性がありますが、市場ベースの勝利と敗北のダイナミクスはありません。リソースベースの経済などのモデルは、競争の代わりに協力を明示的に強調しています。

AIマネージドエンティティの本質的な動機：イノベーション、問題解決、共通の利益

AIシステムが生産ユニットを管理すると、「動機」の問題が生じます。利益などの外部インセンティブの代わりに、AIシステムは本質的な目標でプログラムできます。このような目標は、好奇心、斬新さの追求、能力の獲得、または社会の利益のために複雑な問題を解決するための固有の意欲です。社会協同組合などの主要な利益モチーフを持たないすでに既存の組織は、社会的連帯と純粋な自己利益を超えた利益によって推進されています。

ただし、AIの「共通の善」や「社会的利益」などの概念のプログラミングは、計り知れない倫理的および技術的課題を表しています。これらの用語は哲学的に複雑であり、定義するのが難しいです。機械への翻訳 - 解釈可能なコードは複雑であり、誤解や偏見を固定するリスクがあります。 「共通の善」の誤ったまたは不完全な定義のために最適化するAIは、意図せずにディストピックの結果につながる可能性があります。

社会問題解決の文脈で「好奇心」や「斬新な努力」などの本質的な動機によって駆動されるAIは、予期せぬ革新につながる可能性があります。ただし、存在が人々を認識していない問題や、予期せぬ新しい問題を引き起こすソリューションの「解決策」を開発することもできます。そのようなAIの探索的衝動の制御と監視は、彼らの活動が人間の価値と優先事項に従っていることを保証するために重要です。

自律生産のためのガバナンス構造：DAOSおよびそれ以降

これらのAI制御された生産ユニットがどのように指示され、制御されているかという問題は中心です。分散型自律組織（DAO）などのモデルは、ここで興味深い視点を提供します。スマートコントラクトのルールはDAOSでエンコードされており、決定は潜在的にAIシステム自体の参加とともに行われます。研究によると、社会財や公共財を対象としたDAOSは、より高い分散化を行う可能性があることが示されています。自動システムのガバナンスモデルの必要性は、ロボット制御プロセスオートメーション（RPA）などの他のコンテキストでも認識されます。これにより、確立された学術モデルが不足していることがよくあります。

AIが生産を管理するだけでなく、彼女自身のガバナンス（Ki-Daosで計画されているように）にも参加する可能性がある場合、ツールと俳優のBlursとの境界線。これは、責任、コントロール、およびAIシステムが人間の意図と一致しない可能性のある緊急の目標を開発する可能性に関する基本的な疑問を提起します。 AIが他のAIを管理および制御するシステムは、AIの目標が人間の井戸から逸脱している場合、人間の監督を削減し、制御し、リスクを取り戻すことができます。

大規模な非営利生産モデルの負荷をかぶる能力

すでに利益についての使命を既に提供している非営利の組織構造は、将来の生産ユニットのモデルとして機能する可能性があります。分析によると、大規模な非営利組織は、多くの場合、支配的な資金調達源、特に州の資金に依存しています。

ただし、顧客のない必要志向の経済では、これらの非営利の生産ユニットの「資金調達」は、税収を伴う機能する市場経済に基づいた寄付や従来の州予算からのものではありません。代わりに、「資金調達」は、包括的な経済計画システム（AI制御または参加型）による直接的な資源部門の問題になるでしょう。この課題は、資金の調達から、予測されたニーズとカバーの効率に基づいたリソースクレームの正当化に移行します。そのようなお金は、そのようなシステムにはもはや存在できませんでしたし、まったく異なる機能を持っています。

ニーズ指向の経済のメカニズム

このセクションでは、ニーズ指向の経済の仕組みに焦点を当てています。顧客の需要や価格信号などの従来の市場メカニズムが欠落している場合、ニーズ指向の経済がどのように特定され、リソースがどのようにカバーするように割り当てられますか？

「完璧な」ためのAIの能力は予測が必要です：スキル、データソース、固有の制限

AIが人間のニーズを予測する能力を批判的に検討することが不可欠です。これには、必要なデータ（歴史的、行動、生体認証、環境関連）の種類、およびそのような予測の固有の制限または歪みが含まれます。現在のAIシステムは、歴史的な販売データ、市場動向、天気、公衆休暇を分析することにより、ビッグデータに基づいた需要予測、パターン認識、意思決定における印象的なスキルをすでに示しています。データの量が大きく高品質であるほど、より正確には予測。

ただし、AIの予測能力には大きな制限があります。 「魔法のアイデア」の警告と特定のパフォーマンスと一般的な能力の混乱が適切です。 AIは、人間の感情と倫理的決定を理解するときに制限に達します。 AI予測の「7つの死んだ罪」には、短期的な影響の過大評価と実装期間の過小評価が含まれます。

気象データ、ソーシャルメディアの傾向、経済指標、IoTデータなどの外部データソースは、顧客の直接的な相互作用なしに需要予測に使用できます。これらは、より広い社会的ニーズを予測するために潜在的に拡張される可能性があります。潜在的な人間のニーズを明らかにするために、AIが大規模に分析できる視覚的なメタファーなどの射影技術が提案されていますが、これにより、主観性とデータ保護に関する倫理的懸念が生じます。ローカルデータがモデルの更新から劣る可能性があり、AIに生成された推論が個人情報と見なされるため、AIが設定を導き出す場合、プライバシーも危険にさらされています。

「ニーズ」という用語は複雑であり、基本的な生理学的要件から、マスローのニーズのピラミッドに示されているように、複雑な心理的希望と自己実現の努力に至るまでの範囲です。 「ニーズ」を予測するAIは、この複雑さに対処する必要があります。基本的な物質的ニーズの完全な予測は、より高い、主観的、または新しいニーズの完全な予測よりももっともらしいと思われるかもしれません。現在のデータに基づいて将来の心理的状態や創造的な努力を予測するために微妙なAIの能力は、非常に推測的で倫理的です。

顧客との相互作用なしに社会的ニーズを予測するためのデータソース（天気、ソーシャルメディア、IoT、経済指標）は、AI制御システムの影響を受ける可能性があります。これにより、フィードバックループを作成したり、予測を安定させたり不安定にしたり、AIが「ニーズ」としてプログラムされているものに基づいて社会開発を微妙に操縦することさえできます。たとえば、AIが気象予測に基づいてエネルギー要件を予測し、それに応じてエネルギーを割り当てる場合、これは行動に影響を与える可能性があります（たとえば、常に利用可能であるため、より多くのエネルギーを消費する可能性があります）。

価格信号なしのリソース割り当て：AI制御モデルと非市場の代替

価格が割り当てを操作しなくなった場合、代替メカニズムをつかむ必要があります。 AIアルゴリズムは、予測されたニーズと利用可能なリソースに基づいて、リソースの分布を最適化できます。このようなシステムには、データ収集、予備処理、モデルトレーニング、最適化、プロビジョニング、フィードバックループが含まれます。ただし、これらのアプローチは、価格シグナルなしまたは幅広い非体系的な人間のニーズのために明示的に割り当てに対処していないが、既存のシステムの効率に焦点を当てていることに注意してください。

非市場の代替案には、共有、寄付、再配布などの慣行が含まれます。これらのメカニズムは、自己消費、共通の管理、相互支援のための非市場生産とともに、複雑な企業で拡大する可能性を秘めています。エージェントベースのモデリング（ABM）およびその他のシミュレーション手法を調整して、非市場システムのリソース割り当てをシミュレートできます。

価格信号のないAI制御されたリソース割り当ては、定量化可能なニーズをカバーする際に極端な効率につながる可能性があります。ただし、価格の発見と起業家のリスクを通じて市場を（不完全に）運営することもある、新しい、予期せぬ、または非常に主観的な願いにリソースを提供するのが困難です。 AIは、定義されたパラメーターと履歴データに基づく最適化によって特徴付けられます。市場の価格シグナルは、新規またはニッチのニーズに向けてリソースを導くことができる集約された（そしてしばしば投機的な）支払う意欲を反映しています。このメカニズムがなければ、特に調査不可能な人間の入力に対する探査または反応のためにプログラムされていない限り、結果として生じる、証明されていない、または純粋に特異な「ニーズ」を備えたAIを提供できます。

ビジネス法案の永続的な課題：AIは本当にそれを解決できますか？

Ludwig Von MisesとFriedrich Hayekによって顕著に策定されたビジネス法案の問題は、市場価格のない合理的な経済計画は不可能であると述べています。この問題は、膨大な量のデータを備えた高度なAIがこの課題を習得できるかどうかに起因します。ここでは、文献は懐疑的です。AIは、価格信号のために目標を選択するのではなく、目標を選択するのではなく、ターゲット階層を定義する問題を解決することはできません。すべてのデータが単一の心で利用可能であったとしても、中央のプランナーは、正しい一貫したリソース割り当てが作成されるように、必要な経済的知識全体を計算することができませんでした。 AIは、効果的な経済請求書の前提条件を満たしていないと主張されています。これは、起業家の積極的でターゲット生成の役割が再現できないため、効果的な経済請求書を満たしていません。計算上の問題は、中央計画と市場の社会主義と参加型経済の文脈における中心的な課題のままです。

AIがニーズと生産オプションの静的な文に完全にリソース割り当てを計算できたとしても、人間のニーズ、技術革新、予期せぬ環境変化の動的かつ発達した性質は、「計算」が継続的で適応的なプロセスであることを意味します。経済会計の議論の中核は、純粋なコンピューティング能力から、元のデータセットに含まれていない新しい情報と目標を生成し、それらに適応する能力に移行する可能性があります。当初の議論は、必要なすべての情報を処理するための中央プランナーの不可能性に焦点を当てていました。 AIは、既知の変数の処理部分を解決できます。しかし、主張されているように、市場は、新しいニーズを発見し、新しい製品を作成し、予期せぬ変化に適応する積極的なアクター（起業家）を統合します - リアクティブシステムとしてのAIが簡単に複製できない機能。課題は、計算だけでなく、動的な世界での目標の継続的で適応的な再計算と再定義です。

完全に自動化された、ニーズの予定の世界の社会的および人間的側面

このセクションは、企業が顧客を必要とせず、AIがニーズを予測し、満たす世界での生活から生じるより広範な社会的および人間の結果に変わります。

人間の仕事の未来と「仕事」の再定義

AIと自動化が生産の大部分とニーズの決定さえも引き継ぐ場合、人間の仕事の将来について差し迫った疑問が生じます。予測は、生成AIが今後10年間で何らかの形で最大90％の雇用を変化させ、おそらく米国の労働者の9％に取って代わることを示しています。一部の専門家は、AIは職業全体よりも個々のタスクを自動化する可能性が高く、AIの結果を評価する際に人間の専門知識が重要なままであると主張しているが、他の人は、共感、創造性、感情的知性が最前線になる「人間と人間への」相互作用のために人々を解放する未来を見る。社会学的視点は、AIによる失業の可能性と収入の不平等の増加を示しています。

自動化による伝統的な雇用が時代遅れになる作業後の企業では、普遍的なベーシックインカム（BGE）や労働週間の短縮などの概念が議論されています。大量失業の心理的影響の焦点と仕事を超えた感覚の探求。

ほぼ完全な自動化と予測されたニーズの満足度を備えた社会では、人間の貢献の「価値」は、AIが完全に複製できない（または承認されていない）社会的、創造的、知的、または看護活動に完全に変化する可能性があります。これには、「貴重な仕事」と見なされるものの基本的な再評価が必要です。 AIが生産と物質的な満足度（リクエストの基本的な前提）を引き継ぐ場合、これらの目的のために従来の作業は時代遅れになります。その後、人々は、深い感情的なつながり、複雑な倫理的思考、新しい芸術的創造、哲学的研究など、AIがあまり能力がない活動に焦点を当てることができます。同社は、おそらく収入/生計と「仕事」を切り離すことにより、これらの非伝統的な貢献を認識してサポートするための新しいシステムが必要です（例：前述のように）。

心理的限界：ニーズが予想される場合に自律性、能力、意味

AIシステムによって常に期待され、満たされている個人に対する心理的影響は深遠です。自己決定の理論は、自律性（コントロール感）、能力（チャンピオンシップの感情）、社会的統合の基本的な心理的ニーズを強調しています。これらのニーズをサポートする環境は、自律的な動機を促進します。職場のAIに関する現在の研究は効率性の向上を示していますが、従業員は職場が失われることも保証しますが、「完全な期待」のシナリオには対処しません。 Maslowの階層は、基本的なニーズが不満のままである場合、自己実現と社会的ニーズも重要であることを示し、認知、美的、超越的なニーズを導入します。

外部AIシステムによってニーズが予想され、満たされる場合、個人は自律性と能力の逆説的な喪失を経験する可能性があります。自分の目標を特定、努力し、達成する行為（基本的なニーズがあった場合でも）は、これらの心理的柱に貢献します。絶え間ない、楽な履行は、受動性、学んだ無力感、または新しい形の挑戦と自己定義の探求につながる可能性があります。自律性には、自己制御と行動に対する個人的な責任が含まれます。 AIが予測に基づいて履行を制御する場合、ニーズをカバーするときに行動する個々の能力が低下します。能力には、チャンピオンシップと有効性が含まれます。ニーズを満たすために努力が必要ない場合、この分野での能力を開発し、体験する可能性は減少します。これにより、個人が他の、おそらく非物質的な領域で自律性と能力を検索する可能性があります（Maslowのより高いニーズが示すように）。

物質的で後酒の存在における意味の探求

物質的な希少性が主に克服し、伝統的な経済的役割が重要性を失っている場合、人々が意味と目的をどのように見つけるかに関して疑問が生じます。 Eo Wilsonの作品「人間の存在の重要性」は実存的な問題を扱い、科学と哲学の間の橋を打ち負かし、それによって彼は私たちの選択の自由と物質的な宇宙での自由意志の謎に取り組んでいます。仕事後の社会では、AIもレジャー活動の目的を損なう可能性があるため、創造性、家族、コミュニティ、または知的、感情的、精神的発達の迫害を通じて自分の生活を定義する新しい方法を見つけることができます。

そのような社会における「人間の存在の重要性」は、中心的な社会的雇用になる可能性があります。これは、芸術、哲学、精神性、社会的関与のルネッサンスにつながる可能性があります。逆に、新しい意味の情報源が見つからないか、培養できない場合、広範囲にわたるアノミーと実存的危機のリスクもあります。多くの人にとって、仕事と物質的な努力は現在、アイデンティティと目的の主要な源泉を提供しています。あなたの損失は真空を作ります。その後、人々はマスロフのより高いニーズに頼ることができます：認知、美的、超越、または、ウィルソンが示すように、私たちのユニークな場所と私たちの決定に対処します。ソーシャルインフラストラクチャは、意味を見つけるためのこれらの新しい方法をサポートする必要があります。

AI制御経済における権力、制御、および社会構造

誰がAIシステムを制御し、ニーズを予測および割り当てるかという問題は非常に重要です。 AIはすでにガバナンス構造に影響を及ぼしており、行動能力と知識の問題に基づいて、AIによる市場メカニズムの完全な交換に対する議論があります。 AI制御されたリソース割り当ての力のダイナミクスと、AI投資によるパワーバランスのグローバルバランスの変化も関連する側面です。 AIの能力は、国家権力の柱と見なされています。中国のAI計画が示すように、事業計画のためのスーパーキーのガバナンスには、長期的な戦略的計画と生態系の開発が含まれます。

包括的なAI予測およびリソース割り当てシステムを設計、所有、制御するエンティティ（またはエンティティ）は、前例のない力を行使します。これは、潜在的に新しい形態の権威主義につながる可能性があります。または、慎重に設計して、民主的な監督の新しいモデルに逆に設計されている可能性があります。一部のAIシステムの「ブラックボックス」の性質は、この問題を引き締める可能性があります。リソース割り当ての制御は、電力の基本です。この制御が非常に複雑なAIシステムを使用している場合、その決定を理解し、影響を与えることが重要になります。堅牢で透明で参加型のガバナンスメカニズムがなければ、システムが「共通の利益に」名誉的に使用されているかどうかにかかわらず、この力は集中して虐待される可能性があります。

ローカルからグローバルへ: 中小企業は賢い戦略で世界市場を征服 - 画像: Xpert.Digital

企業のデジタル プレゼンスが成功を左右する現在、課題は、このプレゼンスを本物で、個性的で、広範囲に及ぶものにする方法です。 Xpert.Digital は、業界ハブ、ブログ、ブランド アンバサダーの間の交差点としての地位を確立する革新的なソリューションを提供します。 コミュニケーションと販売チャネルの利点を単一のプラットフォームに組み合わせ、18 の異なる言語での出版を可能にします。 パートナー ポータルとの連携、Google ニュースへの記事掲載の可能性、および約 8,000 人のジャーナリストと読者を含む報道配信リストにより、コンテンツのリーチと可視性が最大化されます。 これは、外部販売およびマーケティング (SMarketing) において重要な要素を表します。

詳細については、こちらをご覧ください:

• 本物。 個別に。 グローバル: あなたの会社の Xpert.Digital 戦略

迷路のナビゲーション：リスク、倫理、ガバナンス

このセクションでは、提案された将来に固有の潜在的な欠点、倫理的ジレンマ、ガバナンスの課題を批判的に評価します。

倫理的命令：AI制御システムにおける公平性、透明性、データ保護、説明責任を保証する

ニーズを予測および割り当てるAIシステムの開発と使用は、厳格な倫理原則によって導かなければなりません。これには、公平性、透明性、説明可能性、データ保護、セキュリティ、堅牢性、人間の監督、説明責任が含まれます。倫理的枠組みは、人々、慈善、正義を尊重する原則を備えたベルモントレポートなどの作品でここでオリエンテーションを提供できます。 AIからの損害を防ぎ、多元的社会で「良い」を定義するという課題を防ぐ「予想倫理」の必要性も中心的な側面です。

「説明可能性」（説明可能なAI、XAI）は、そのようなシステムでは顕著に重要になります。 AIがリソースの割り当てとニーズの満足度を決定した場合、個人と社会は、特にそれらが貢献しているか、不利であると思われる場合、特定の決定が下される理由を理解できる必要があります。透明性の欠如は、不信感を抱き、resりを引き起こす可能性があります。このシナリオでのAIの決定は、個人の生活に大きな影響を与えます。説明なしで重要なリソースの決定を下す「ブラックボックス」AIは、自律性と信頼を損なうでしょう。したがって、堅牢なXAIメソッドの開発と実装は、単なる技術的な目標ではなく、正当性と公平性の倫理的必要性です。

アルゴリズムバイアスとその社会的影響の亡霊

データまたはアルゴリズムの乱れは、需要予測とリソースの割り当てにおける差別的な結果につながり、既存の不平等を引き締める潜在的に引き締めたり、生み出したりする可能性があります。研究によると、AIシステムは予測タスクに大きな歪みがあることが示されています。アルゴリズムバイアスは、歪んだトレーニングデータまたは開発者の決定から生じ、雇用、生活、金融などの分野での体系的な差別を強化することができます。これの例は、ヘルスケアおよびオンライン広告にあります。

「完全な」ニーズの予測のシステムでは、アルゴリズムのバイアスは、全人口グループのニーズの全身性、自動化された無視または障害につながる可能性があり、したがって、差別のために非常に効率的なマシンを作成する可能性があります。これは、市場差別よりも潜在的に危険であり、時には争われたり回避したりすることがあります。 AIは、歴史的な歪みを反映できるデータから学習します。 AIが唯一の決定である場合、ニーズとリソースの割り当てに関する作成者、およびそれらのアルゴリズムが歪んでいる場合、疎外されたグループがニーズを満たすための代替メカニズムはない場合があります。範囲と自動化は、そのような差別が遍在し、市場システムの歪みを認識または修正または修正することが潜在的に困難になることを意味します。

緊密な経済システムのガバナンスフレームワーク

これらの強力なAIシステムを監視するには、堅牢なガバナンスモデルが必要です。これには、B2BアプリケーションとB2Cアプリケーションを区別する法的枠組み条件と、結果の継続的な評価が含まれます。 RPAなどの自動システムのガバナンスモデルの必要性も強調されています。中国のAI計画などの国際的な例は、適応的な規制と生態系の開発を伴うアプローチを示しています。 AIサポートされたシミュレーションは、政治的決定の設計にも貢献する可能性があります。

このようなシステムのガバナンスは、純粋に技術的なものでも、AI開発者にのみ任せることはできません。システムの目標、制限、監督メカニズムを定義するには、倫理、社会科学者、法律専門家、一般の人々を含むさまざまな利益団体の参加が必要です。 「誰が統治を支配しているのか（AI）？」中心になります。社会的効果は、純粋にテクノクラティックなガバナンスのためにあまりにも遠くにあります。 「ニーズ」、「公平」、「ソーシャルウェルビーイング」の定義は、純粋に技術的ではなく、本質的に政治的および倫理的な問題です。したがって、ガバナンスは、人間の価値観との正当性と合意を確保するために、包括的かつ民主的でなければなりません。

ディストピアを避けてください：架空および理論的警告からの教え

サイエンスフィクションとディストピック理論は、そのようなシステムが不十分に設計または制御されている場合、潜在的な否定的な結果を示すのに役立ち、先見性と倫理的注意の重要性を強調します。 Frederik Pohlsの「Die Midas-Plage」は、「貧しい」が忙しい消費を使用することを余儀なくされるロボットの過剰生産の世界を説明しています。これは、前提がここで議論されたものから逸脱していても、総自動化の意図しない結果を示しています。フィクションのディストピアのシナリオには、AIが監視、制御、自律性の喪失などのトピックがフォアグラウンドにあることをコントロール、反抗、または構築したAI制御社会を取り入れる、または構築されたAIが制御する、または構築することがよく含まれます。

AIによって中央に制御されている場合、ニーズの「完全な」充足は、逆説的に微妙な形の全体主義につながる可能性があります。 「慈悲深い独裁者KI」は、中心的なディストピックリスクです。ディストピアAIには、多くの場合、行動する人間の能力の制御と抑圧が含まれます。すべてのニーズを完全に予測および満たすシステムは、これらのニーズを密接に定義する可能性があります。個人のAIの「最適な経路」からの逸脱は、修正しなければならない異常と見なすことができます。つまり、材料のニーズがカバーされていても、真の選択の自由が制限されます。

次の表は、最も重要な倫理的、ガバナンス、社会的課題をまとめたものです。

AIが管理する必要な経済の重要な倫理的、ガバナンス、社会的課題

AI制御のニーズベースの経済の重要な倫理的、ガバナンス、社会的課題 - Xpert.Digital

AI制御されたニーズを期待する経済の進歩は、さまざまな倫理的、ガバナンス、社会的課題をもたらします。中心的なポイントは、アルゴリズムバイアスであり、AIシステムは、トレーニングデータの歴史的偏見を通じて差別的な結果を提供し、既存の不平等を増加させます。厳格なデータ監査、多様化されたトレーニングデータセット、公平性監査、敵対的なDebias、透明性フレームワーク、さまざまな利害関係者の包含などの手段は、公平性と非差別を確保するためにそれらを封じ込めるのに役立ちます。

データ保護とデータのセキュリティは、プライバシーを危険にさらし、データ乱用のリスクを高めるための包括的なデータ調査であるため、別の課題です。データの最小化、匿名化、設計によるプライバシー、堅牢なサイバーセキュリティ対策、たとえばGDPRなどのデータ保護法のコンプライアンスなどのアプローチは、これらのリスクを減らすことができます。

AI予測の正確性と信頼性も重要なままです。これは、複雑なニーズのエラーのない予測が非常に困難であるためです。間違った予測は、誤った割り当てにつながる可能性があり、ニーズをカバーしません。継続的なテスト、人間の監視、フィードバックループ、および多様なデータソースの使用は、システムの堅牢性を確保するために不可欠です。

別の側面は、AIが常にニーズを予測している場合、人間の自律性の潜在的な喪失であり、それが個々の決定 - 製造能力を弱めることです。ここでは、オプション、オプトアウトオプション、および人間のコントロールと監督を通じて自己効力感と自律性を強化するための手段が不可欠です。

AIシステムに対する電力と制御の集中は、虐待または新しい権威主義的構造のリスクをもたらします。分散型ガバナンスモデル、透明なアルゴリズム、独立した監督団体、およびそのようなシステムの民主的な設計が打ち消す可能性があります。同時に、回復力と適応性のバランスが必要であるため、効率的な経済計画に対するAIの能力が議論されています。参加型モデルや、人間の俳優を完全に交換する代わりにAIの支持的使用などの代替品は、ソリューションを提供する可能性があります。

別の課題は、伝統的な仕事の排除が実存的な危機につながる可能性があるため、人間の存在の意味と目的の再定義です。教育、創造的な活動、コミュニティの関与、哲学的反省の促進、無条件のベーシックインカム（BGE）の確立などの措置は、新しい意味の新しいソースを作成するのに役立ちます。

結局のところ、自律システムの決定と誤りに対する明確な責任を確立することは困難であるため、AIシステムのガバナンスと説明責任に焦点が当てられています。法的枠組みの条件、AI倫理コード、および人間の介入のメカニズムなどの構造は、そのような技術の責任ある使用を確実にするために開発する必要があります。

未知のマッピング：変革された取引のためのパスと考慮事項

この最後のセクションでは、記事の結果をまとめて、最も重要な変換とそれらの相互依存関係の概要を説明します。それが望ましいまたは避けられないと見なされた場合、そのような未来の方向に航海するための戦略的な考慮事項を提供し、人類、技術、経済組織の間の発展した関係を反映しています。

調査結果の統合：重要な変換とその相互依存関係

以前の分析では、顧客のないAIが管理する経済がもたらす多数の深い変化が示されています。これらの変更は分離されていませんが、多大にリンクされています。予備的な人々にとって（ほぼ）完全なニーズを得るための技術的能力は、従来のマーケティングおよび販売機能を廃止する基礎です[セクションIC]。これにより、顧客主導の資本主義を超えた経済パラダイムの新しい見解が、短期間、リソースベースの経済、または成長後のアプローチなどのモデルに強制されました[セクションII]。

このような新しいパラダイムでは、「企業」または生産ユニットの目的は、利益の最大化から、おそらく課税対象のAIシステムの本質的な動機とDAOSなどの新しいガバナンス構造の下で推進される共通の利益の直接的な満足または迫害に変わります。ニーズの識別とリソースの割り当てのメカニズムは、AIが中心的な役割を果たしますが、ビジネス請求書の課題であり続けることなく、価格信号なしでは機能する必要があります[セクションIV]。

技術的な能力から経済モデルを変え、新たに定義された組織の目的から社会的影響まで、この変革の連鎖は非常に依存しています。たとえば、AI予測能力の実際の制限または「ニーズ」の倫理的定義に関して、地域での失敗または根本的な誤判断は、カスケード効果と仮想システム全体が不安定になったり、深刻な否定的な結果につながったりする可能性があります。たとえば、AIの予測が非常に正しくないか偏っている場合、これはその後の経済的および社会的再構築の大部分を無効にするか、機能不全と不正なシステムにつながります。

社会的および人間的側面は、仕事の未来、自律性と発見に対する心理的影響、新しい力構造と倫理的ジレンマが注意深い注意を払う必要がある[セクションVとVI]と同じように深遠です。特にアルゴリズムのバイアスと制御の濃度によるリスクは重要であり、堅牢な倫理的フレームワークワークとガバナンスモデルが必要です。

ニーズに基づいた将来に向けてナビゲーションのための戦略的命令

この将来の要素が積極的に追求されているか、避けられない開発として出現している場合、特定の戦略的措置、研究の優先事項、政治的議論がすでに必要です。これは、ここで概説されている特定の将来に関する詳細なロードマップではなく、貿易および一般的に一般的にAIと自動化の発展を制御するための考慮事項に関するものです。

主な戦略的義務は、AIの開発と使用の設計における広範な「AI能力」と民主的な参加を促進することです。深い社会的影響を考慮して、ビジネスにおけるAIの役割に関する決定を技術者や企業に任せることはできません。 AIの効果は遍在します。倫理的および社会的適応には、広範な入力が必要です。したがって、Ki-Governanceにおける一般の理解とコミットメントは、技術的決定論または密接な利益によって決定されるものではなく、有利な未来を形作るために重要です。

さらに戦略的な考慮事項は次のとおりです。

• AIの限界とリスクの研究への投資：特に、複雑な人間のニーズ、アルゴリズムの公平性、自動化の心理的影響の予測に関して。
• 堅牢な倫理的ガイドラインとガバナンス構造の開発：これらは積極的に（「予想される倫理」）、国際的に調整され、強力なAIシステムの責任ある使用を確保する必要があります。
• 学際的研究の促進：課題には、コンピューター科学者、エコノミスト、社会学者、倫理学者、弁護士、人文科学者の間の協力が必要です。
• 代替経済モデルについての議論：ポスト成長、リソースベースのアプローチ、および作業の未来に関するオープンな議論は、伝統的な経済ロジックを超えて社会的ビジョンを開発するために必要です。
• 教育と再訓練：創造性、批判的思考、感情的知性などの人間が重要性を獲得し、繰り返しのタスクが自動化される仕事の世界のための人口の準備。

最終的な反省：人類、技術、経済システムの間の発展する関係

企業がもはや顧客を必要としない世界の考えは、人間の能力、技術能力、そして私たちの経済生活の組織形態の間の変化する相互作用を緊急に照らします。それは私たちが社会として私たちが最も感謝していることについて基本的な質問をすることを強制します。テクノロジーが従来の貿易なしにすべての物質的ニーズを潜在的に満たす可能性がある場合、私たちはどのような社会を設計したいと思いますか？

「顧客のいない会社」は、最終的には会社自体についての質問ではなく、実存的な経済的圧力が崩壊したときに私たちが努力している種類の人類についての疑問です。このシナリオは、従来の経済的制約と動機を排除します。これは、たとえば、純粋な成長から井戸、持続可能性、正義、または人間の発達への社会的目標を再現する機会を開きます。その後、「問題」は、純粋に経済的または技術的な決定論ではなく、倫理と望ましい未来のビジョンに導かれた、経済的必要性から集団的選択と社会デザインの問題に移ります。

そのような未来への旅は、たとえそれが部分的にしか実現されていなくても、技術の可能性を深く理解し、経済的および社会的意味を批判的に調査すること、そして何よりも、技術が役立ち、逆ではないことを保証するための明確な倫理的指向を必要とします。

☑️ 戦略、コンサルティング、計画、実行における中小企業のサポート

☑️ デジタル戦略の策定または再調整とデジタル化

☑️ 海外販売プロセスの拡大と最適化

☑️ グローバルおよびデジタル B2B 取引プラットフォーム

☑️ 先駆的な事業開発

コンラッド・ウルフェンシュタイン

あなたの個人的なアドバイザーとして喜んでお手伝いさせていただきます。

以下のお問い合わせフォームにご記入いただくか、 +49 89 89 674 804 (ミュンヘン)。

私たちの共同プロジェクトを楽しみにしています。

Xpert.Digital は、デジタル化、機械工学、物流/イントラロジスティクス、太陽光発電に重点を置いた産業のハブです。

360°の事業開発ソリューションで、新規事業からアフターセールスまで有名企業をサポートします。

マーケット インテリジェンス、マーケティング、マーケティング オートメーション、コンテンツ開発、PR、メール キャンペーン、パーソナライズされたソーシャル メディア、リード ナーチャリングは、当社のデジタル ツールの一部です。

www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plusをご覧ください。