기념 게임 | 고객이없는 회사 : AI 대조 세계에서 무역의 미래 분석

고객이없는 무역 환경의 기원

이 사고 게임은 회사가 더 이상 전통적인 고객 관계에 의존하지 않는 미래를 설계합니다. 고급 인공 지능 (AI) 및 포괄적 인 자동화는 정확한 예측 및 요구 충족을 가능하게하며, 이는 마케팅 및 판매와 같은 확립 된 무역 관행을 관찰합니다. 이 입문 섹션은이 시나리오의 핵심 전제를 정의하고 기술 요구 사항을 검토하며 전통적인 상업 활동의 결과를 조명합니다.

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전제의 정의 : AI, 자동화 및 완벽한 수요 예측

이 사고 실험의 중심 가설은 회사가 전적으로 자동화, 인공 지능 및 데이터 제어 프로세스에 의존하는 경제입니다. 이러한 시스템에서는 개인과 사회의 필요성을 거의 완벽하게 예측하고 직접적인 인간의 상호 작용이나 고객이 시작한 명백한 요구없이 그에 따라 제품이나 서비스를 조정하는 것이 가능할 것입니다. 이것은 무역과 사회의 먼 변화에 대한 다음 고려 사항의 기초를 형성합니다.

예측의 완전성과 고객 상호 작용의 완전한 부족이 여전히 미래의 음악이더라도, 소매의 AI 분야의 현재 발전은 이미이 방향으로 표시됩니다. KI는 이미 역사적 판매 데이터, 시장 동향 및 날씨 또는 공휴일과 같은 외부 요인을 분석하여 소매 업체가 고객의 요구를 예측하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 시스템은 고객 행동의 정확한 예측과 운영 프로세스의 최적화에서 점점 더 중요한 역할을합니다. 이에 대한 기초는 빅 데이터 및 AI의 공생입니다. 알고리즘은 패턴을 인식하고 신뢰할 수있는 예측을하기 위해 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. 데이터 레코드가 크고 고품질이 높을수록 예측이 더 정확합니다.

이 전제는 반응에서 사전 경제로의 근본적인 변화를 의미합니다. 현재 시스템의 대부분은 마케팅의 영향을 받고 영업 활동에 의해 완료되는 고객 결정에 반응합니다. 반면에 여기에 요약 된 시나리오는 요구가 예측되고 제품이나 서비스가 전통적인 고객이 필요하지 않고 이러한 예상되는 요구를 충족시키기 위해 조정된다는 사실에 근거합니다. 경제 활동은 더 이상 명시적인 구매 결정에 의해 통제되는 것이 아니라 예측 정보에 의해 통제 될 것입니다.

"완벽한 예측"의 개념은 비판적으로 볼 수 있습니다. AI 시스템은 예측 능력이 지속적으로 더 좋지만, 특히 잠재적, 새로 만들어 지거나 비이성적 인 요구에 대한 인간의 필요의 엄청난 복잡성은 중요한 도전입니다. 인간의 필요가 항상 합리적으로 또는 과거의 데이터 패턴에있는 것은 아닙니다. 따라서, 실제로 완벽한 예측으로 크게 개선 된 스펙트럼 과이 완벽에서 가능한 격차의 각각의 의미는이 완벽에서 조사되어야한다.

기술 기반 : 필요한 AI 및 데이터 인프라

완벽한 요구 사항 예측을 기반으로 한 고객이없는 무역 환경의 구현에는 고도로 개발되고 전능 한 기술 인프라가 필요합니다. 여기에는 고급 AI 모델뿐만 아니라 포괄적 인 데이터 수집, 대규모 처리 용량 및 생산 및 배포를위한 정교한 자동화 기술도 포함됩니다.

데이터의 품질, 국소 성 및 일관성은“데이터가 AI의 연료이기 때문에”매우 중요합니다. 기업은 기술 오염 된 사이트를 극복하고 데이터 인프라가 요구 사항으로 성장하도록해야합니다. AI 결과의 품질은 입력 데이터의 품질에 직접적으로 의존하기 때문에 신중한 데이터 거버넌스, 정기 감사 및 데이터 조정을위한 효과적인 메커니즘이 포함됩니다. IoT (Internet of Things)의 데이터를 AI와 AI와 통합하면 동적 요구 사항 예측에 필수적인 네트워크 장치의 실시간 분석 및 정보를 사용할 수 있습니다.

공급망은 자율 제어, 실시간 조정 및 예측 분석을 가능하게하는 AI 기반 시스템에 의해 전환 될 것이다. 비전은 자율적으로 작동하고“거의 완벽한 정확도와 효율성”을 달성하는 AI 제어 프로세스 및 기계에 이릅니다. 이를 위해서는 지능형 알고리즘뿐만 아니라 생산에서 물류에 이르기까지 이러한 자동화를 지원하는 물리적 인프라도 필요합니다. MapReduce와 같은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 및 기술은 필요한 다량의 데이터를 처리 할 수있는 도구의 예입니다.

그러한 인프라의 확립은 훨씬 큰 결과를 초래할 것입니다. "완벽한"예측에 대한 포괄적 인 데이터를 수집해야한다는 것은 개인 및 환경에 대한 정보에 대한 거의 전체 기록 및 분석을 의미합니다. 여기에는 행동 데이터, 생체 인식 정보, 환경 데이터 및 상황에 맞는 세부 사항이 포함될 수 있습니다. 이러한 데이터 수집 및 분석은 유비쿼터스 감시와 동일하며 프라이버시 및 윤리에 관한 근본적인 질문을 제기했습니다.

또한이 글로벌 인프라의 건설 및 운영에는 대규모 투자와 국제 조정이 필요합니다. 이러한 데이터 및 AI 용량에 대한 제어는 새로운 지정 학적 전력 조건으로 이어질 수 있습니다. 이 인프라를 지배하는 국가 또는 단체는 또한 엄청난 경제적이고 잠재적으로 사회적 힘을 가질 것이며, 이는 AI 및 글로벌 역학에 대한 기존 토론을 증가시킬 것입니다.

전통적인 마케팅 및 판매의 쓸모없는

요구가 완벽하게 예측되고 제품이나 서비스가 자동으로 조정되고 제공되는 세계에서는 전통적인 마케팅 및 판매 기능이 존재할 권리를 잃습니다. 요구를 생성하고 브랜드 인지도를 높이거나 고객을 설득하거나 거래를 촉진해야 할 필요성은 필요가 미리 알리고 이행이 원활하게 이루어지면 적용되지 않습니다. 사용자 요청에 대한 명시적인 진술 -“더 이상 마케팅 전략, 광고 없음, 제안, 판매 조치 없음” -이 근본적인 변화를 강조합니다.

광고, 방문 페이지 및 리드 생성을 기반으로하는 오늘날의 자동 고객 확보 전략은 이러한 시나리오에서 불필요합니다. 여전히 판매 채널을 사용하거나 고객 경험을 향상시키기 위해 종종 사용하는 현재 AI 기반 비즈니스 모델조차도 그러한 활동이 더 이상 필요하지 않은 미래와 대조적입니다.

마케팅 및 판매의 실종은 노동 시장과 필요한 기술에 큰 영향을 미칩니다. 오늘날이 분야에서 일하는 전체 산업과 전문가는 쓸모 없게됩니다. 이를 위해서는 노동자의 적응과 그러한 광범위한 일자리 손실의 사회적 결과에 대한 심오한 논의가 필요합니다.

"브랜드"와 "제품 차별화"의 본질도 근본적으로 변할 것입니다. 요구의 만족이 개인에게 완벽하게 조정되면, 브랜드의 설득력 있고 정체성을 창출하는 측면은 중요성을 잃게됩니다. 순수한 유용한 자리를 대신 할 수 있습니다. 브랜드에 대한 정서적 애착과 브랜드 이름 별 품질 또는 상태의 신호는 완벽하고 개별화 된 요구 시스템과 관련이 없습니다. 제품은 주로 예측 된 요구를 충족시키는 기능적 능력에 따라 평가 될 수 있습니다.

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고객 통제 수요가없는 세상의 경제 패러다임

경제 활동의 주요 엔진으로서 고객 통제 수요의 제거는 자본주의의 기본 원칙에 의문을 제기한다. 시장 결정과 가격 신호가 더 이상 직접 생산 및 할당되지 않으면 대체 경제 모델을 고려해야합니다. 이 섹션에서는 수단 후 모델에서 성장 후 경제, 가속 주의자 비전 및 사회화 된 생산 형태에 이르기까지 이러한 미래에 더 중요한 다양한 이론적 접근법을 조사합니다.

자본주의를 넘어서 : 사후 사후 및 자원 기반 모델의 탐구

더 이상 부족에 의해 형성되지 않는 경제의 개념은 자본주의에 대한 급진적 인 카운터 드래프트를 제공합니다. 사후 수정 경제에서, 대부분의 상품은 풍부하고 최소한의 인간 작업량으로 고급 자동화로 생산 될 수 있으므로 매우 저렴하거나 무료로 제공 될 수 있습니다. 이에 대한 주요 기술은 광범위한 자동화, 잠재적으로 자체 복제 기계, 나노 기술 및 재생 가능 에너지가 될 것입니다. 이론적으로, 상품, 서비스 및 자원은 그러한 시스템에서 자유롭게 접근 할 수있어 가격, 돈 및 경쟁과 같은 전통적인 경제 메커니즘을 만들 수 있습니다.

자원 기반 경제 모델 (자원 기반 경제, RBE)은 밀접한 관련이 있습니다. 여기서 모든 자원은 인류로 간주되며 할당은 금전적 교환 또는 부채를 통한 요구와 협력에 근거합니다. "Venus Project"와 같은 프로젝트 또는 "One Community"와 같은 이니셔티브는 이익 논리에서 벗어나 직접적인 만족도로 이어지기 위해 노력하는 이러한 접근법을 전파합니다. 그러나 그러한 모델의 비평가들은 자원이 공통적 인 시스템의 재산권 및 인센티브 구조와 같은 측면에 의문을 제기합니다.

수정 후 또는 자원 기반 경제로의 전환은 실현 가능해야하며, 인류 역사상 가장 근본적인 변화 중 하나는 가능해야합니다. 희소성은 항상 경제 시스템, 갈등 및 사회적 계층화의 추진 요인이기 때문에 기본적인 요구의 경우 재료 부족의 제거와 통화 시스템의 출발은 현재의 경제 및 계급 구조의 기초를 훼손 할 것입니다. 이것은 물질 이익과 생존 압력을 넘어서 인간 동기 부여의 재평가가 필요합니다.

재료 상품에 대한 게시물 부족이 달성 되더라도 무형 상품에는 부족이 계속 존재하거나 심지어 중요성을 얻을 수 있습니다. 여기에는 예를 들어주의, 독특한 경험, 특정 위치 또는 특정 형태의 사회적 자본이 포함됩니다. 인간의 욕구는 잠재적으로 무제한이기 때문에, 경쟁 경쟁이나 본질적으로 제한된 "상품"의 경쟁 경쟁에 초점을 맞출 수 있으며, 이는 새로운 형태의 "경제"또는 계층으로 이어질 수 있습니다.

우편 성장과 충분의 논리

우편 성장 경제는 영원한 경제 성장의 교리에 의문을 제기하고 대신에 과도한 소비를 촉진하지 않으면서도, 지속 가능성 및 충분성, 즉 수요를 충족시키기에 충분한 것의 생산에 대한 오리엔테이션을 간청합니다. 이 패러다임은 성장 지향 자본주의 모델을 비판하고 생태 학적 한계를 존중하고 사회 정의를 장려 할 필요성을 강조합니다. 필수 상품 및 서비스의 지속 가능한 제공에 중점을 둔“기본 치료 경제”와 같은 개념과 다른 삶의 영역을 선호하는 노동 시간을 줄일 수있는“시간”은 중심 요소입니다. 기본적인 보편적 치료를 보장하고 강력한 경제 민주주의를 보장하는 "UBS (Universal Basic Services)"(UBS)와 같은 모델도 토론의 일부입니다.

기본 AI가 생산을 극대화하는 대신 충분하고 지속 가능성에 대해 프로그래밍된다면, 요구를 충족시키는 고객이없는 AI 대조 시스템은 우편 성장의 이상과 일치 할 수 있습니다. 이러한 AI는 이론적으로 자원을 최소한으로 사용하여 요구를 충족시키고 장기적인 생태 학적 지속 가능성을 고려할 수 있도록 최적화 될 수 있습니다. 그러나“예측 된 요구”가 과장되거나 AI가 충분한 생태 제한없이 생산 속도 및 부피에 최적화를 정렬하는 경우 그러한 AI가 전례없는 흡수로 이어질 위험도 있습니다. 따라서 AI의 핵심 프로그래밍과 윤리적 틀은 결정적인 요인이 될 것입니다.

강조주의 비전 : 포스트 자본주의 구조를위한 촉매제로서의 기술

가속 주의자 철학, 특히 좌파 가속주의는 자본주의 자체를 극복하고 새로운 사회적 구조를 만들기 위해 자본주의에서 개발 된 기술을 사용할 것을 제안한다. 이 헌법은 기술적 진보를 사회적 변화의 원동력으로 본다. Nick Srnicek 및 Alex Williams와 같은 대표들은 기술적 진보가 이미 근무 시간이 크게 줄어들고 전통적인 일없이 세상을 전망시킬 수 있다고 주장합니다. “가속주의 정책에 대한 선언문”은 좌익 정치 목표에 대한 정량화, 경제 모델링 및 빅 데이터 분석과 같은 기술적 업적을 사용하도록 요청합니다.

AI 대조, 필요에 대한 완벽한 만족도의 시나리오는 가속주의 경향의 궁극적 인 표현으로 해석 될 수 있습니다. 여기서이 기술은 작업을 자동화 할뿐만 아니라 전체 수요 제안주기를 제공하며, 이는 잠재적으로 다른 사회 경제적 시스템으로 이어질 수 있습니다. 그러나 중요한 질문은이 가속의“목적”입니다. 왼쪽 가속 주의자들이 기대했던대로 인간의 해방을 제공합니까, 아니면 다른 것으로 이어지는가? Nick Land로 대표되는 다른 가속주의 전류는 사람들로부터 자본의 해방을 더 많이 본다.

사회화 된 생산 및 참여 계획 모델

생산이 더 이상 민간인 이익 지향 회사에 의해 통제되지 않는 경우, 대체 형태의 조직이 발생합니다. 생산 및 참여 메커니즘에 대한 사회적 소유권의 개념은 무엇을 어떻게 그리고 어떻게 생산되는지 결정하고, 여기에서 앞으로 나아갑니다. 참여 경제 (Parecon)와 같은 모델은 근로자 및 소비자 협의회가 생산 및 소비 계획을 협상하고 소위 반복 촉진위원회 (IFBS)를 통한 운동 및 분산 계획 후에 보수와 함께 생산 및 소비 계획을 협상 할 수 있도록 제공합니다.

AI가 요구를 예측하는 고객이없는 경제에서“참여 계획”은 새로운 형태를 취할 수 있습니다. 개인은 소비 요청을 협의회에 직접보고하는 대신 AI는 이러한 요구를 유추 할 수 있습니다. 그런 다음 참여 메커니즘은 이러한 추론을 검증하고, 사회적 우선 순위를 결정하고, 개별 소비의 상세한 마이크로 플랜 링을 수행하는 대신 AI의 운영을 모니터링하는 데 중점을 둘 수 있습니다. 인간의 참여는 전체 시스템을 제어하기 위해 개인의 필요 (AI에 의해 인수 된)의 정의에서 벗어날 것입니다. 이를 통해 AI의 예측은 더 넓은 사회적 가치와 윤리적 고려 사항에 해당하고 대규모 스케일 프로젝트 또는 개별“필요”로 쉽게 줄일 수없는 공공재에 대한 자원 할당에 대한 결정이 민주적으로 이루어 지도록 할 것입니다.

다음 표는 논의 된 잠재적 경제 모델을 요약합니다.

고객이없는 미래의 잠재적 경제 모델의 비교 개요

고객이없는 미래에서 잠재적 경제 모델의 비교 개요 - 이미지 : Xpert.Digital

고객이없는 미래의 잠재적 경제 모델에 대한 비교 개요는 다양한 핵심 원칙과 기술을 기반으로 한 다양한 접근 방식을 보여줍니다. 삭제 후 경제는 자동화를 통해 최소한의 인간 작업을 가진 풍부한 상품을 위해 노력하며, 가용성 또는 요구에 따라 직접 할당됩니다. 자체 복제 기계, 나노 기술 및 재생 에너지는 여기서 중심적인 역할을합니다. 비평가들은 실제 우편 부족의 접근성과 분포의 동기와 평등에 의문을 제기합니다.

자원 기반 경제 (RBE)는 자원을 인류의 일반적인 유산으로보고 돈이나 부채를 포기합니다. 대신, 자원 분포는 협력에 의해 요구되는대로 이루어집니다. 고도로 개발 된 기술은 지속 가능한 요구와 공동선을 목표로하는 자원 관리 및 생산을 촉진합니다. Venus Project의 Jacque Fresco와 같은 지지자들은 이것을 미래 지향적 인 대안을 참조하는 반면, 비평가들은 소유권 문제 및 확장 성과 같은 실질적인 과제를 나열합니다.

반면에 포스트 성장 경제는 경제 성장에 대한 초점을 끄고 지속 가능성, 충분 성 및 시간에 중요성을 부여합니다. AI 및 지속 가능한 기술의 사용은 생태 학적, 사회적 목표에 중점을 둔 민주적 계획 및 요구 중심 자원 분포를 목표로합니다. 정치적 수용과 성장 모델로부터의 이러한 전환의 타당성으로 인해 도전이 발생합니다.

가속 주의자 포스트 자본주의는 자본주의 기술이 자본주의를 극복 할 수있는 기회를 본다. 자동화 및 AI는 변신을 앞으로 나아가며 사회적 재분배와 중앙 계획은 가능한 메커니즘입니다. 작업의 해방에 대한 비전에도 불구하고,이 모델은 권위 주의적 통제, 윤리적 질문 및 가속주의 동향 내의 긴장과 같은 위험을 품고 있습니다.

참여 경제 나 사회주의에서, 생산 수단의 사회적 재산과 필요의 만족도에 초점을 둔다. AI는 계획, 조정 및 데이터 분석을 지원하는 반면, 참여 계획 및 민주적 결정은 직접 자원 할당입니다. 목표는 사회 정의와 자기 정부이지만 정보 복잡성, 인센티브 구조 및 관료화 위험은 상당한 도전입니다.

요약하면, 이러한 모델은 자동화, 자원 효율성, 사회 정의 및 지속 가능성 사이의 긴장을 반영하며 미래의 비즈니스 및 사회 조직을위한 다양한 전략을 추구합니다.

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"회사"의 변화 : 생산 단위의 목적과 기능

"회사"가 더 이상 고객이 필요하지 않고 새로운 경제 패러다임에서 운영되는 경우, 그들의 목적, 구조 및 동기는 근본적으로 변화해야합니다. 이 섹션에서는 이러한 "생산 단위"가 어떻게 보일 수 있는지, 그리고 이익 극대화가 더 이상 목표가 아닌 경우 가질 수있는 스프링을 드라이브 할 수 있습니다.

REDE- 조직 목적의 결합 : 이익에서 사회적 요구에 이르기까지 만족도

AI가 요구를 예측하고 생산이 직접 요구를 목표로하는 세계에서, 조직의 기본 목적은 이익 극대화에서 사회적 및 개인의 요구를 해결하는 직접으로 전환 할 것입니다. 많은 회사들은 이미 기업 문화와 순수한 이익 이익을 넘어서는 이해 관계자의 기대에 의해 주도되는 사회 및 생태 문제를 자신의 업무에 포함 시킨다고 명시하고 있습니다. 따라서“공통 좋은 지향적 인 회사”는 사회적 목표를 달성하고 사회적 정의 나 구조에 참여하기 위해 이익을 재투자했습니다.

"목적 경제"의 출현은 회사가 순수한 이익 극대화에서 양도하여 목적을 극대화하고 모든 이해 관계자 (고객, 직원, 커뮤니티 및 행성)에게 가치를 창출하려는 광범위한 변화를 나타냅니다. 고객이없는 시스템 에서이 목적은 식별 된 요구를 충족시키는 데 훨씬 직접적으로 이루어질 것입니다. 이론적 반대 극으로서 사회주의 모델은 수익성 누적을 조정하는 대신 요구의 필요성에있어 생산을 명시 적으로 제공한다. 현재 경제의 장점을 측정하는 생산자 및 소비자 연금과 같은 개념은 그러한 시스템에서 관련이 없거나 근본적으로 변형 될 것입니다.

이 생산 단위의 "성공"에 대한 메트릭은 완전히 재창조되어야합니다. 국내 총생산, 시장 점유율 또는 이익 마진과 같은 지표는 중요성을 상실합니다. 대신, 새로운 핵심 수치가 필요할 것입니다. 이는 필요성, 자원 효율성, 생태 학적 효과 및 심지어 사회적 우물 또는 발전의 차원과 관련이있는 새로운 핵심 수치가 필요합니다.

마찬가지로,“경쟁”이라는 개념은 근본적으로 사라지거나 변할 것입니다. 생산 단위가 조정 된 시스템 내에서 예측 된 요구를 충족시키기 위해 준비된 경우 고객과의 경쟁은 관련이 없습니다. 가능한“경쟁”은 수요 만족도, 솔루션의 혁신 또는 특정 사회적 목표 달성, 그러나 시장 기반의 승리와 패배의 역학이없는 효율성으로 전환 할 수 있습니다. 자원 기반 경제와 같은 모델은 경쟁 대신 협력을 명시 적으로 강조합니다.

AI 관리 기관에 대한 본질적인 동기 : 혁신, 문제 해결 및 공동선

AI 시스템이 생산 단위를 관리 할 때는 "동기 부여"의 문제가 발생합니다. 이익과 같은 외부 인센티브 대신 AI 시스템은 본질적인 목표로 프로그래밍 할 수 있습니다. 이러한 목표는 호기심, 참신 추구, 역량 획득 또는 사회의 이익을 위해 복잡한 문제를 해결하기위한 고유 한 추진력 일 수 있습니다. 사회적 협동 조합과 같은 1 차 이익 주제가없는 기존 조직은 사회적 연대와 순수한 자기 이익을 넘어서는 관심사에 의해 주도됩니다.

그러나 AI에서“공통 선”또는“사회적 이익”과 같은 개념의 프로그래밍은 엄청난 윤리적, 기술적 도전을 나타냅니다. 이 용어는 철학적으로 복잡하고 정의하기가 어렵습니다. 기계로 통화 가능한 코드로의 번역은 복잡하며 잘못된 해석 또는 편견을 정박 할 위험이 있습니다. "공통 선"에 대한 부정확하거나 불완전한 정의를 최적화하는 AI는 의도하지 않게 이질적인 결과로 이어질 수 있습니다.

사회적 문제 해결의 맥락에서“호기심”또는“참신을위한 노력”과 같은 본질적인 동기에 의해 주도되는 AI는 예상치 못한 혁신으로 이어질 수 있습니다. 그러나 사람들이 존재하지 않는 문제 나 예상치 못한 새로운 문제를 일으키는 솔루션에 대한“솔루션”을 개발할 수도 있습니다. 그러한 AI의 탐색 적 충동에 대한 통제 및 모니터링은 그들의 활동이 인간의 가치와 우선 순위에 따라야하는지 확인하기 위해 중요 할 것이다.

자율 생산을위한 거버넌스 구조 : DAOS 및 그 이상

이러한 AI 대조 생산 장치가 어떻게 지시되고 제어되는지에 대한 문제는 중심입니다. 분산 자율 조직 (DAO)과 같은 모델은 여기서 흥미로운 관점을 제공합니다. 스마트 계약의 규칙은 DAO로 인코딩되며 AI 시스템 자체의 참여와 함께 의사 결정이 집단적으로 이루어집니다. 연구에 따르면 사회 또는 공공재를 대상으로하는 DAO는 분산 더 높은 분산을 가질 수 있습니다. 자동화 시스템에 대한 거버넌스 모델의 필요성은 로봇 제어 프로세스 자동화 (RPA)와 같은 다른 상황에서도 인식되며, 이로 인해 종종 기존의 학업 모델이 부족합니다.

AI가 생산을 관리 할뿐만 아니라 자신의 거버넌스 (Ki-Daos에서 계획된대로)에 참여할 수 있다면 도구와 배우 사이의 경계가 흐려집니다. 이것은 책임, 통제 및 AI 시스템이 인간의 의도에 맞지 않을 수있는 출현 목표를 개발할 수있는 잠재력에 대한 근본적인 의문을 제기합니다. AI의 목표가 인간의 우물에서 벗어나는 경우 AIS가 다른 AI를 관리하고 제어하는 ​​시스템은 인간의 감독을 줄이고 위험을 통제하고 위험을 회복 할 수 있습니다.

대규모 비영리 생산 모델의 부하 -베어링 용량

이익에 대한 임무를 이미 제공하는 비영리 조직 구조는 미래의 생산 단위의 모델이 될 수 있습니다. 분석에 따르면 대규모 비영리 단체는 종종 지배적 인 자금 조달 원, 특히 주 자금에 의존합니다.

그러나 고객이없는 필요 지향 경제에서, 이러한 비영리와 같은 생산 단위의 "금융"은 세금 수입을 가진 기능 시장 경제를 기반으로하는 기부금 또는 전통적인 주 예산에서 비롯되지 않습니다. 대신,“금융”은 IT가 제어되거나 참여하는 주요 경제 계획 시스템에 의한 직접 자원 부서의 문제가 될 것입니다. 도전은 자금 조달에서 예측 된 요구와 커버 효율성에 근거하여 자원 청구의 정당화로 전환됩니다. 그러한 돈은 그러한 시스템에 더 이상 존재할 수 없거나 완전히 다른 기능을 가질 수 없습니다.

필요 지향 경제의 메커니즘

이 섹션에서는 필요 지향 경제의 작동 방식에 중점을 둡니다. 고객 수요 및 가격 신호와 같은 전통적인 시장 메커니즘이 누락 될 때 요구가 어떻게 식별되고 자원이 어떻게 배정되는지에 대한 자원이 어떻게 배정됩니까?

"완벽한"AI의 용량은 예측이 필요합니다 : 기술, 데이터 소스 및 고유 한도

AI가 인간의 필요를 예측할 수있는 능력에 대한 비판적 검토는 필수적입니다. 여기에는 필요한 예측의 고유 한계 또는 왜곡뿐만 아니라 필요한 데이터 유형 (역사적, 행동, 생체 인식, 환경 관련)이 포함됩니다. 현재 AI 시스템은 이미 역사적 판매 데이터, 시장 동향, 날씨 및 공휴일을 분석하여 빅 데이터를 기반으로 한 수요 예측, 패턴 인식 및 의사 결정에 이미 인상적인 기술을 보여줍니다. 데이터 양이 크고 고품질 일수록 예측이 더 정확합니다.

그러나 AI의 예측 용량에는 유의 한 한계가 있습니다. “마법의 아이디어”에 대한 경고와 일반적인 성능의 일반적인 역량과 혼동이 적절합니다. AI는 인간의 감정과 윤리적 결정을 이해할 때 한계에 도달합니다. AI 전망의“7 가지 죽은 죄”에는 단기 효과의 과대 평가와 구현 기간의 과소 평가가 포함됩니다.

날씨 데이터, 소셜 미디어 트렌드, 경제 지표 및 IoT 데이터와 같은 외부 데이터 소스는 직접 고객 상호 작용없이 수요 예측에 사용할 수 있습니다. 이것들은 더 넓은 사회적 요구를 예측하기 위해 스케일링 될 수 있습니다. 잠재적 인 인간의 필요를 밝혀 내기 위해 AI에 의해 대규모로 분석 할 수있는 시각적 은유와 같은 투사 기술이 제안되지만, 이는 주관성과 데이터 보호에 대한 윤리적 우려를 제기합니다. 지역 데이터가 모델 업데이트에서 열등 할 수 있고 AI 생성 추론은 개인 정보로 간주되기 때문에 AI가 선호도를 도출하는 경우 개인 정보 보호 위험이 있습니다.

"필요"라는 용어는 복잡하며 기본 생리 학적 요구 사항에서 복잡한 심리적 소원 및 자기 실현 노력에 이르기까지 Maslow의 피라미드의 피라미드에서 볼 수 있습니다. “필요”를 예측하는 AI는 이러한 복잡성에 대처해야합니다. 기본 재료 요구에 대한 완벽한 예측은 더 높거나 주관적이거나 새로운 요구에 대한 완벽한 예측보다 더 그럴듯 해 보일 수 있습니다. 현재 데이터를 기반으로 미래의 심리적 조건이나 창의적 노력을 예측하는 AI의 능력은 매우 투기적이고 윤리적입니다.

고객 상호 작용 (날씨, 소셜 미디어, IoT, 경제 지표)없이 사회적 요구를 예측하기위한 데이터 소스는 AI 대조 시스템의 영향을받을 수 있습니다. 이로 인해 AI가 "필요"로 프로그래밍되는 내용에 따라 피드백 루프, 예측을 안정화 또는 불안정화하거나 미묘하게 사회 발전을 조종 할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 일기 예보를 기반으로 한 에너지 요구 사항을 예측하고 그에 따라 에너지를 할당하는 경우, 이는 행동에 영향을 줄 수 있습니다 (예 : 사람들은 항상 사용 가능한 에너지를 소비 할 수 있음).

가격 신호가없는 리소스 할당 : AI 제어 모델 및 비 시장 대안

가격이 더 이상 할당을 조종하지 않으면 대체 메커니즘을 잡아야합니다. AI 알고리즘은 예측 된 요구 및 가용 리소스에 따라 리소스 분포를 최적화 할 수 있습니다. 이러한 시스템에는 데이터 수집, 예비 처리, 모델 교육, 최적화, 프로비저닝 및 피드백 루프가 포함됩니다. 그러나 이러한 접근법은 가격 신호가 없거나 광범위한 비 시스템 인간의 요구에 대해 명시 적으로 할당을 다루지 않고 기존 시스템의 효율성에 중점을 둡니다.

비 시장 대안에는 공유, 기부 및 재분배와 같은 관행이 포함됩니다. 이러한 메커니즘은 자체 소비, 공통 관리 및 상호 도움을위한 비 시장 생산과 함께 복잡한 회사에서 확장 될 가능성이 있습니다. ABM (Agent-Based Modeling) 및 기타 시뮬레이션 기술을 조정하여 비 시장 시스템의 리소스 할당을 시뮬레이션 할 수 있습니다.

가격 신호가없는 AI 대조 자원 할당은 정량화 가능한 요구를 다룰 때 극도의 효율성을 초래할 수 있습니다. 그러나 가격 발견 및 기업가 적 위험을 통해 때때로 시장을 운영하는 새롭고 예상치 못한 또는 매우 주관적인 소원에 대한 자원을 제공하는 데 어려움이있을 수 있습니다. AI는 정의 된 매개 변수 및 과거 데이터를 기반으로 최적화를 특징으로합니다. 시장의 가격 신호는 새로운 또는 틈새 요구에 대한 자원을 조종 할 수있는 집계 된 (그리고 종종 투기 적) 의지를 반영합니다. 이 메커니즘이 없다면, 특히 정량 불가능한 인간 입력에 대한 탐사 또는 반응을 위해 프로그래밍되지 않는 한, 결과, 입증되지 않았거나 순전히 특유의 "요구"를 갖는 AI를 공급할 수있다.

비즈니스 청구서의 지속적인 도전 : AI가 실제로 그것을 해결할 수 있습니까?

Ludwig von Mises와 Friedrich Hayek에 의해 두드러진 비즈니스 법안의 문제는 시장 가격이없는 합리적인 경제 계획이 불가능하다고 말합니다. 엄청난 양의 데이터가있는 고급 AI 가이 도전을 마스터 할 수 있는지 의문의 여지가 있습니다. 문헌은 여기서 회의적입니다. AI는 대상 계층 구조를 정의하는 문제를 해결할 수 없습니다. 자원 계획은 가격 신호로 인해 목표를 선택하는 대신 목표를 종속시키기 때문입니다. 모든 데이터가 단일 마음으로 이용 가능하더라도 중앙 플래너는 정확하고 일관된 자원 할당이 생성되는 방식으로 필요한 경제 지식 전체를 계산할 수 없었습니다. AI는 효과적인 경제 송장에 대한 전제 조건을 충족시키지 못한다고 주장한다. 왜냐하면 그것이 반응적이고 사전 예방 적 목표 생성 역할은 복제 할 수 없기 때문이다. 계산 문제는 중앙 계획 대 시장 사회주의와 참여 경제의 맥락에서 핵심 도전으로 남아 있습니다.

AI가 정적 요구 및 생산 옵션의 정적 문장을 위해 자원 할당을 완벽하게 계산할 수 있더라도 인간의 요구, 기술 혁신 및 예기치 않은 환경 변화의 역동적이고 발전하는 것은 "계산"이 지속적이고 적응적인 프로세스임을 의미합니다. 경제 회계 토론의 핵심은 순수한 컴퓨팅 능력에서 새로운 정보와 목표를 생성하고 원래 데이터 세트에 포함되지 않은 이들에 적응하는 능력으로 전환 할 수 있습니다. 최초의 토론은 중앙 플래너가 필요한 모든 정보를 처리 할 수 ​​없다는 데 중점을 두었습니다. AI는 알려진 변수의 처리 부분을 해결할 수 있습니다. 그러나 주장 된 바와 같이, 시장은 새로운 요구를 발견하고, 새로운 제품을 만들고, 예상치 못한 변화에 적응하는 사전 예방 적 행위자 (기업가)를 통합합니다. 도전은 계산뿐만 아니라 역동적 인 세계에서 목표의 지속적인 적응 적 재 계산 및 재정의입니다.

완전 자동화되고 필요 -전국적인 세계의 사회적 및 인간 차원

이 섹션은 회사가 고객이 필요하지 않은 세상의 삶에서 발생하는 더 넓은 사회적, 인간의 결과로 바뀝니다.

인간 사업의 미래와“일”의 재정의

AI와 자동화가 생산의 대부분과 요구의 결정을 인수하면, 긴급한 의문은 인간 직업의 미래에 대한 문제가 발생합니다. 예측에 따르면 생성 AI는 향후 10 년 동안 어떤 방식 으로든 일자리의 최대 90 %를 변경하고 미국 근로자의 9 %를 대체 할 수 있습니다. 일부 전문가들은 AI가 AI 결과를 평가할 때 AI가 전체 직업보다 개별 작업을 자동화 할 가능성이 높으며 인간의 전문 지식은 여전히 ​​중요하다고 주장하지만, 다른 사람들은 AI가 "인간-인간"상호 작용을 위해 사람들을 공감하고 창의성 및 정서적 지능을 선보이는 미래를보고 있습니다. 사회 학적 관점은 AI에 의한 가능한 일자리 손실과 소득 불평등 증가를 나타냅니다.

자동화를 통한 전통적인 고용이 더 이상 사용되지 않는 작업 후 회사에서는 보편적 기본 소득 (BGE) 및 근무 주가 감소하는 개념이 논의됩니다. 대량 실업의 심리적 영향의 초점과 일을 넘어서는 의미에 대한 검색.

거의 완전한 자동화와 예측 된 만족도가있는 사회에서, 인간 기여의“가치”는 AI가 완전히 복제 할 수없는 (또는 승인되지 않은) 경제 생산에서 사회적, 창의적, 지적 또는 간호 활동으로 완전히 전환 할 수 있습니다. 이를 위해서는 "귀중한 작업"으로 간주되는 것에 대한 근본적인 평가가 필요합니다. AI가 생산 및 재료 만족도 (요청의 기본 전제)를 인수하면 이러한 목적으로 전통적인 작업이 쓸모 없게됩니다. 그런 다음 사람들은 깊은 정서적 연결, 복잡한 윤리적 사고, 새로운 예술적 창조 또는 철학적 연구와 같이 AI가 불가능한 활동에 집중할 수 있습니다. 이 회사는 소득/생계와“일”(예 : 언급 된 바와 같이 BGE)을 분리함으로써 이러한 비 전통적인 기여를 인식하고 지원하기 위해 새로운 시스템이 필요합니다.

심리적 한계 : 필요가 예상 될 때 자율, 역량 및 의미

AI 시스템에 의해 끊임없이 예상되고 충족되는 개인에 대한 심리적 영향은 심오합니다. 자기 결정 이론은 자율성 (통제감), 역량 (챔피언의 느낌) 및 사회적 통합에 대한 기본 심리적 요구를 강조합니다. 이러한 요구를 지원하는 환경은 자율적 동기를 촉진합니다. 직장의 AI에 대한 현재 연구는 효율성 이득을 보여 주지만 직원은 직장이 손실되도록 보장하지만“완벽한 기대”의 시나리오를 다루지는 않습니다. Maslow의 계층 구조는 기본 요구가 만족스럽지 않으며인지 적, 미적 및 초월적인 요구를 소개 할 때 자기 실현과 사회적 요구도 중요하다는 것을 나타냅니다.

외부 AI 시스템에 의해 필요가 예상되고 충족되는 경우, 개인은 자율성과 역량의 역설적 상실을 경험할 수 있습니다. 자신의 목표를 식별, 노력 및 달성하는 행위 (기본적인 요구의 경우조차도)는 이러한 심리적 기둥에 기여합니다. 끊임없이 손이 닿지 않는 성취는 수동성, 배운 무력감 또는 새로운 형태의 도전과 자기 정의를 찾는 것으로 이어질 수 있습니다. 자율성에는 자기 제어 및 행동에 대한 개인적인 책임이 포함됩니다. AI가 예측에 기초하여 이행을 제어하는 ​​경우, 요구를 다룰 때 개별 행동 능력이 줄어 듭니다. 역량에는 챔피언십과 효과가 포함됩니다. 요구를 충족시키기 위해 노력할 필요가 없다면,이 분야에서 역량을 개발하고 경험할 수있는 가능성은 감소 할 것입니다. 이로 인해 개인은 다른 비 물질 영역에서 자율성과 역량을 검색 할 수 있습니다 (Maslow의 더 높은 요구에 따라).

재료 이후의 사후 실험실에서 의미를 찾는 것

재료 부족이 크게 극복되고 전통적인 경제 역할이 중요성을 잃으면 사람들이 의미와 목적을 찾는 방법에 대한 의문이 발생합니다. Eo Wilson의 작품“인간 존재의 중요성”은 실존 적 질문을 다루고 과학과 철학 사이의 다리를 능가하며, 그는 우리의 선택의 자유와 물질적 우주에서 자유 의지의 수수께끼를 다룹니다. 작업 후 사회에서 사람들은 창의성, 가족, 공동체 또는 지적, 정서적, 영적 발전의 박해를 통해 자신의 삶을 정의 할 수있는 새로운 방법을 찾을 수 있습니다.

그러한 사회에서“인간 존재의 중요성”은 중심 사회 고용이 될 수 있습니다. 이것은 잠재적으로 예술, 철학, 영성 및 사회적 참여의 르네상스로 이어질 수 있습니다. 반대로, 새로운 의미의 원천을 찾거나 재배 할 수 없다면 광범위한 anomy와 실존 위기의 위험이 있습니다. 많은 사람들에게 일과 물질적 노력은 현재 주요 정체성과 목적의 원천을 제공하고 있습니다. 당신의 손실은 진공 청소기를 만듭니다. 그런 다음 사람들은인지, 미학적, 초월자, 또는 윌슨이 알 수 있듯이 우리의 독특한 장소와 우리의 결정을 다룰 수 있습니다. 사회 인프라는 의미를 찾는 이러한 새로운 방법을 지원해야합니다.

AI 대조 경제의 권력, 통제 및 사회 구조

누가 AI 시스템을 제어하고, 예측 및 할당 요구를 할당하는지에 대한 문제는 매우 중요합니다. AI는 이미 거버넌스 구조에 영향을 미치며 AI의 시장 메커니즘을 완전히 대체하는 것에 대한 주장이 있습니다. AI 대조 자원 할당에 대한 전력의 역학 및 AI 투자로 인한 글로벌 전력 균형의 변화도 관련 측면입니다. AI 능력은 국가 권력의 기둥으로 간주됩니다. 중국의 AI 계획이 보여 주듯이 사업 계획을위한 슈퍼 키의 거버넌스에는 장기 전략 계획 및 생태계 개발이 포함됩니다.

전례없는 AI 예측 및 자원 할당 시스템을 설계, 소유 및 제어하는 ​​엔티티 (또는 엔터티)는 전례없는 전력을 행사할 것입니다. 이것은 잠재적으로 새로운 형태의 권위주의로 이어질 수 있으며, 신중한 디자인의 민주적 감독 모델에 대한 신중한 디자인으로 이어질 수 있습니다. 일부 AI 시스템의 "블랙 박스"특성은이 문제를 강화할 수 있습니다. 자원 할당에 대한 제어는 전력의 기본입니다. 이 제어가 매우 복잡한 AI 시스템을 사용하는 경우 결정을 이해하고 영향을 미치는 것이 중요 해집니다. 강력하고 투명하며 참여적인 거버넌스 메커니즘이 없다면,이 힘은 시스템이 명목상 "공동선에"사용되는지 여부에 관계없이 집중되고 남용 될 수 있습니다.

지역에서 글로벌로: 중소기업은 영리한 전략으로 글로벌 시장을 정복합니다. - 이미지: Xpert.Digital

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• 진본인. 개별적으로. 글로벌: 귀사를 위한 Xpert.Digital 전략

미로를 통한 항해 : 위험, 윤리 및 거버넌스

이 섹션은 제안 된 미래에 내재 된 잠재적 단점, 윤리적 딜레마 및 거버넌스 문제를 비판적으로 평가합니다.

윤리적 명령 : AI 제어 시스템의 공정성, 투명성, 데이터 보호 및 책임 보장

요구를 예측하고 할당하는 AI 시스템의 개발 및 사용은 엄격한 윤리적 원칙에 의해 안내되어야합니다. 여기에는 공정성, 투명성, 설명, 데이터 보호, 보안, 견고성, 인간 감독 및 책임이 포함됩니다. 사람들, 자선 및 정의에 대한 존중의 원칙을 가진 Belmont 보고서와 같은 윤리적 프레임 워크 작품은 여기에 오리엔테이션을 제공 할 수 있습니다. AI의 손상과 다원적 사회에서“좋은”을 정의 해야하는 도전을 방지하는“예상 윤리”의 필요성도 중심적인 측면입니다.

"설명 가능성"(설명 가능한 AI, XAI)은 그러한 시스템에서 탁월한 중요성이됩니다. AI가 자원 할당과 요구에 대한 만족도를 지시하는 경우, 개인과 사회는 특정 결정이 왜 금기 또는 불리한 것으로 보이는지 이해할 수 있어야합니다. 투명성이 부족하면 불신하고 원한을 불러 일으킬 수 있습니다. 이 시나리오의 AI 결정은 개인의 삶에 중대한 영향을 미칩니다. 설명없이 중요한 자원 결정을 내리는 "블랙 박스"AI는 자율성과 신뢰를 약화시킬 것입니다. 따라서 강력한 XAI 방법의 개발과 구현은 기술적 목표 일뿐 만 아니라 정당성과 공정성에 대한 윤리적 필요성입니다.

알고리즘 바이어스의 유령과 사회적 영향

데이터 또는 알고리즘의 장애는 수요 예측 및 자원 할당에 대한 차별적 결과로 이어질 수 있으며 기존 불평등을 강화하거나 잠재적으로 강화하거나 생성 할 수 있습니다. 연구에 따르면 AI 시스템은 예측 작업에서 상당한 왜곡을 가질 수 있습니다. 알고리즘 편견은 왜곡 된 교육 데이터 또는 개발자의 결정에서 비롯되며 고용, 생활 및 금융과 같은 영역에서 체계적인 차별을 강화할 수 있습니다. 이것의 예는 의료 및 온라인 광고에서 찾을 수 있습니다.

"완벽한"요구 예측 시스템에서 알고리즘 바이어스는 전체 인구 그룹의 요구에 대한 체계적이고 자동화 된 방치 또는 실패로 이어질 수 있으며 차별을위한 고효율 기계를 만들 수 있습니다. 이것은 시장 차별보다 잠재적으로 위험하며 때로는 경쟁하거나 피할 수 있습니다. AI는 역사적 왜곡을 반영 할 수있는 데이터에서 배웁니다. AI가 유일한 의사 결정자 인 필요 및 자원 할당에 대한 제조업체이고 알고리즘이 왜곡되면, 소외된 그룹이 자신의 요구를 충족시키기위한 대안 메커니즘이 없을 수 있습니다. 범위와 자동화는 그러한 차별이 전능하고 잠재적으로 시장 시스템에서 왜곡을 인식하거나 수정하거나 수정하기가 더 어려울 수 있음을 의미합니다.

초 지능 경제 시스템을위한 거버넌스 프레임 워크

이러한 강력한 AI 시스템을 모니터링하려면 강력한 거버넌스 모델이 필요합니다. 여기에는 B2B 및 B2C 응용 프로그램을 구별하는 법적 프레임 워크 조건과 결과에 대한 지속적인 평가가 포함됩니다. RPA와 같은 자동화 된 시스템에 대한 거버넌스 모델의 필요성도 강조됩니다. 중국의 AI 계획과 같은 국제 사례는 적응 규정 및 생태계 개발과 접근합니다. AI 지원 시뮬레이션은 또한 정치적 결정의 설계에 기여할 수 있습니다.

이러한 시스템의 거버넌스는 순전히 기술적이거나 AI 개발자에게만 맡겨 질 수 없습니다. 시스템의 목표, 제한 및 감독 메커니즘을 정의하기 위해 윤리, 사회 과학자, 법률 전문가 및 대중을 포함한 다양한 관심 그룹의 참여가 필요합니다. "누가 통치 (AI)를 지배 하는가?"라는 질문. 중심이됩니다. 사회적 영향은 순전히 기술적 인 거버넌스를 위해 너무 많이 회복됩니다. “필요”,“공정성”및“사회적 우물”의 정의는 본질적으로 기술적이고 윤리적 인 질문이며, 순전히 기술적이지 않습니다. 그러므로 지배 구조는 인간의 가치와 정당성과 합의를 보장하기 위해 포용적이고 민주적이어야합니다.

디스토피아를 피하십시오 : 허구적이고 이론적 인 경고로부터의 가르침

공상 과학 소설과 이종 이론은 그러한 시스템이 제대로 설계되거나 통제되지 않은 경우 잠재적 인 부정적인 결과를 보여주고, 예측과 윤리적주의의 중요성을 강조 할 수 있습니다. Frederik Pohls "Die Midas-Plage"는 전제가 여기에서 논의 된 내용에서 벗어나더라도 "가난한"소비를 사용해야하는 로봇 과잉 생산의 세계를 설명합니다. 소설의 디스토피아 시나리오에는 종종 AI가 통제, 반란 또는 구축 된 AI 대조 사회를 포함하여 감시, 통제 및 자율적 상실과 같은 주제가 전경에 있습니다.

AI에 의해 중앙에 통제되는 경우“완벽한”요구의 충족은 역설적으로 미묘한 형태의 전체주의로 이어질 수 있으며, 여기서 예측 된“최적의”행동이나 필요와의 개별 편차는 예방되거나 불가능 해집니다. “자비로운 독재자 키”는 중심이 이진 위험입니다. 디스토피아 AI에는 종종 인간의 행동 능력에 대한 통제와 억압이 포함됩니다. 모든 요구를 완벽하게 예측하고 만족시키는 시스템은 이러한 요구를 밀접하게 정의하여 개인 개발이나 자유 대신 시스템 안정성을 최적화 할 수 있습니다. 개인에 대한 AI의 "최적 경로"와의 편차는 수정되어야하는 이상으로 간주 될 수 있습니다. 즉, 재료 요구가 적용 되더라도 진정한 선택의 자유가 제한됨을 의미합니다.

다음 표는 가장 중요한 윤리적, 거버넌스 및 사회적 과제를 요약합니다.

AI 통제, 필요한 경제의 중요한 윤리, 거버넌스 및 사회적 과제

AI 통제, 요구 기반 경제의 중요한 윤리, 거버넌스 및 사회적 과제-이미지 : Xpert.Digital

AI 통제, 필요로하는 경제의 발전은 다양한 윤리적, 거버넌스 및 사회적 과제를 가져옵니다. 중심점은 알고리즘 바이어스이며, AI 시스템은 훈련 데이터의 역사적 편견을 통해 차별적 결과를 제공 할 수 있으며, 이는 기존의 불평등을 증가시킵니다. 엄격한 데이터 감사, 다각화 된 교육 데이터 세트, 공정성 감사, 적대적 토론, 투명성 프레임 워크 및 다양한 이해 관계자의 포함과 같은 측정은 공정성과 비차별을 보장하는 데 도움이됩니다.

정확한 예측에 대한 포괄적 인 데이터 조사는 프라이버시를 위험에 빠뜨리고 데이터 남용의 위험을 증가시키기 때문에 데이터 보호 및 데이터 보안은 또 다른 과제입니다. 데이터 최소화, 익명화, 설계 별 개인 정보 및 강력한 사이버 보안 측정 및 데이터 보호법 (예 : GDPR)과 같은 접근 방식은 이러한 위험을 줄일 수 있습니다.

복잡한 요구에 대한 오류가없는 기대는 매우 어렵 기 때문에 AI 예측의 정확성과 신뢰성도 중요합니다. 잘못된 예측은 잘못된 할당으로 이어질 수 있으며 요구를 충당하지 않습니다. 지속적인 테스트, 인간 모니터링, 피드백 루프 및 다양한 데이터 소스 사용은 시스템의 견고성을 보장하기 위해 필수적입니다.

또 다른 측면은 AI가 끊임없이 요구를 예상하면 인간 자율성의 잠재적 손실이 개인의 결정 -제작 능력을 약화시키는 것입니다. 옵션, 옵트 아웃 옵션 및 인간의 통제 및 감독을 통해 자기 효능감과 자율성을 강화하기위한 조치가 여기에서 필수적입니다.

AI 시스템에 대한 권력과 통제의 집중은 학대 또는 새로운 권위주의 구조의 위험을 초래합니다. 탈 중앙화 거버넌스 모델, 투명한 알고리즘, 독립적 인 감독 기관 및 그러한 시스템의 민주적 설계에 대응할 수 있습니다. 동시에, 탄력성과 적응성 사이의 균형이 필요하기 때문에 효율적인 경제 계획을위한 AI의 능력은 논쟁에 대해 논의된다. 참여 모델 및 인간 행위자를 완전히 대체하는 대신 AI를 지원하는 대안은 해결책을 제공 할 수 있습니다.

또 다른 도전은 전통적인 작업을 제거하면 실존 적 위기를 초래할 수 있기 때문에 인간 존재의 의미와 목적의 재정의입니다. 교육 촉진, 창의적 활동, 지역 사회 참여 및 철학적 성찰, 무조건 기본 소득 (BGE)의 확립과 같은 조치는 새로운 의미의 원천을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

결국, 자율 시스템의 결정과 오류에 대한 명확한 책임은 확립하기가 어렵 기 때문에 AI 시스템의 거버넌스 및 책임에 초점을 맞추고 있습니다. 법적 프레임 워크 조건, AI 윤리 코드 및 인간 개입을위한 메커니즘과 같은 구조는 그러한 기술의 책임있는 사용을 보장하기 위해 개발되어야합니다.

미지의 매핑 : 변형 된 무역에 대한 경로 및 고려 사항

이 마지막 섹션은 기사의 결과를 요약하고 가장 중요한 변환과 상호 종속성을 간략하게 설명합니다. 그것은 바람직하거나 피할 수없는 것으로 간주되면 미래의 방향으로 내비게이션에 대한 전략적 고려 사항을 제공하고 인류, 기술 및 경제 조직 간의 발전 관계를 반영합니다.

발견의 합성 : 중요한 변형과 ​​상호 의존성

이전 분석은 고객이없는 AI 통제 경제가 가져올 수있는 여러 가지 중대한 변화를 보여주었습니다. 이러한 변화는 분리되어 있지 않지만 크게 연결되어 있습니다. 예비 사람들에게 완벽한 요구를위한 기술 능력은 전통적인 마케팅 및 판매 기능을 쓸모 없게 만드는 기초입니다 [섹션 IC]. 이로 인해 고객 중심 자본주의를 넘어서는 경제 패러다임에 대한 새로운 견해는 사후 수달, 자원 기반 경제 또는 성장 후 접근법과 같은 모델에 대한 새로운 견해를 강요했다 [섹션 II].

그러한 새로운 패러다임에서,“회사”또는 생산 단위의 목적은 이익 극대화에서 공동의 선의 직접적인 만족도 또는 박해로 변할 것입니다. 요구 식별 메커니즘과 자원 할당 메커니즘은 가격 신호없이 작동해야하므로 AI는 중심적인 역할을 수행하지만 비즈니스 송장의 도전으로 남아 있습니다 [섹션 IV].

기술 능력에서 경제 모델 변화에 이르기 까지이 변화의 체인과 조직의 새로 정의 된 목적에 이르기까지는 상호 의존적입니다. 예를 들어 AI 예측 용량의 실제 한계 또는 "필요"의 윤리적 정의와 관련하여 영역의 실패 또는 기본 오해는 계단식 효과를 가질 수 있으며 전체 가상 시스템이 불안정화되거나 심각한 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, AI 예측이 심하게 부정확하거나 편향된 경우, 이후 경제 및 사회 구조 조정의 대부분을 무효화하거나 기능 장애 및 부당한 시스템으로 이어질 것입니다.

사회적, 인간의 차원은 일의 미래, 자율성 및 발견에 대한 심리적 영향뿐만 아니라 새로운 권력 구조와 윤리적 딜레마는 신중한 관심을 필요로한다 [섹션 V 및 VI]. 특히 알고리즘 바이어스와 제어 집중으로 인한 위험은 중요하며 강력한 윤리적 프레임 워크 작업 및 거버넌스 모델이 필요합니다.

요구에 기반한 미래를 향한 내비게이션에 대한 전략적 명령

이 미래의 요소가 불가피한 발전으로 적극적으로 추구되거나 떠오르면, 오늘날 특정 전략적 조치, 연구 우선 순위 및 정치적 토론이 이미 필요합니다. 여기에 설명 된 특정 미래에 대한 상세한 로드맵이 아니라 무역 및 일반적으로 AI의 개발 및 자동화를 제어하기위한 고려 사항에 관한 것입니다.

주요 전략적 명령은 AI의 개발 및 사용에 대한 광범위한“AI 역량”과 민주적 참여를 촉진하는 것입니다. 심오한 사회적 영향을 고려할 때, 비즈니스에서 AI의 역할에 대한 결정은 기술자 나 회사에 맡길 수 없습니다. AI의 효과는 전능합니다. 윤리적, 사회적 적응에는 광범위한 입력이 필요합니다. 따라서, 키 정부에 대한 대중의 이해와 헌신은 기술적 결정론이나 밀접한 이익에 의해 결정되는 것 대신 유리한 미래를 형성하는 데 중요합니다.

추가 전략적 고려 사항에는 다음이 포함됩니다.

• AI의 한계와 위험에 대한 연구에 투자 : 특히 복잡한 인간의 필요 예측, 알고리즘 공정성 및 자동화의 심리적 영향과 관련하여.
• 강력한 윤리 지침 및 거버넌스 구조의 개발 : 이는 강력한 AI 시스템의 책임있는 사용을 보장하기 위해 사전에 (“예측 윤리”) 국제적으로 조정해야합니다.
• 학제 간 연구 홍보 : 문제는 컴퓨터 과학자, 경제학자, 사회 학자, 윤리, 변호사 및 인문학자 간의 협력이 필요합니다.
• 대체 경제 모델에 대한 토론 : 전통적인 경제 논리를 넘어 사회적 비전을 개발하려면 포스트 성장, 자원 기반 접근 및 미래에 대한 공개 토론이 필요합니다.
• 교육 및 재교육 : 창의성, 비판적 사고 및 감성 지능과 같은 인간 능력이 중요하게 이루어지는 일의 세계를위한 인구 준비 반복되는 과제는 자동화됩니다.

최종 반영 : 인류, 기술 및 경제 시스템 간의 관계 발전

기업이 더 이상 고객이 필요하지 않은 세상에 대한 생각은 시급히 인간 능력, 기술 능력 및 우리의 경제 생활의 조직 형태 사이의 변화하는 상호 작용을 조명합니다. 그것은 우리가 사회로서 우리가 무엇을 가장 감사하는지에 대한 기본적인 질문을하도록 강요합니다. 기술이 전통적인 무역없이 모든 물질적 요구를 만족시킬 수 있다면, 우리는 어떤 종류의 사회를 설계하고 싶습니까?

"고객이없는 회사"는 궁극적으로 회사 자체에 대한 의문이 아니라 실존 경제적 압력이 사라질 때 우리가 노력하는 인류에 대한 질문입니다. 이 시나리오는 전통적인 경제적 제약과 동기를 제거합니다. 이것은 예를 들어 순수한 성장에서부터 잘 자란, 지속 가능성, 정의 또는 인간 발전에 이르기까지 사회적 목표를 재도 할 수있는 기회를 열어줍니다. “문제”는 경제적 필요성에서 집단적 선택과 사회적 디자인 문제로, 순전히 경제적 또는 기술적 결정론 대신 윤리와 바람직한 미래에 대한 비전에 의해 유도된다.

그러한 미래로의 여정은 부분적으로 만 실현 되더라도 기술 가능성에 대한 깊은 이해, 경제적, 사회적 영향에 대한 비판적 검토, 그리고 무엇보다도 기술이 서비스를 제공하고 다른 방법으로 보장하기위한 명확한 윤리적 지향을 요구합니다.

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✔️ 디지털 전략 및 디지털화의 생성 또는 재편성

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