Gra pamięci | Firmy bez klientów: analiza przyszłości handlu w świecie kontrolowanym przez AI

Geneza krajobrazu handlowego bezwrotnego

Ta gra myślenia projektuje przyszłość, w której firmy nie są już zależne od tradycyjnych relacji z klientami. Zaawansowana sztuczna inteligencja (AI) i kompleksowa automatyzacja umożliwiają precyzyjne przewidywanie i zaspokojenie potrzeb, które obserwują ustalone praktyki handlowe, takie jak marketing i sprzedaż. Ta sekcja wprowadzająca określa podstawową przesłankę tego scenariusza, analizuje wymagania technologiczne i oświetla konsekwencje dla tradycyjnych działań komercyjnych.

Nadaje się do:

• Paradoks sprzedażowy Surnel Sprzedaży: Podróż klienta jest martwa AI, Automation i CRM!

Definicja założenia: AI, automatyzacja i prognoza doskonałego popytu

Główną hipotezą tego eksperymentu myślowego jest gospodarka, w której firmy polegają całkowicie na automatyzacji, sztucznej inteligencji i procesach kontrolowanych przez dane. W takim systemie możliwe byłoby przewidzieć potrzebę osób i społeczeństwa jako całości i odpowiednio dostosować produkty lub usługi, bez potrzeby bezpośredniej interakcji międzyludzkich lub wyraźnego popytu zainicjowanego przez klienta. Stanowi to podstawę następujących rozważań wobec dalekosiężnych transformacji handlu i społeczeństwa.

Obecne zmiany w dziedzinie sztucznej inteligencji w handlu detalicznym są już wskazane w tym kierunku, nawet jeśli doskonałość prognozy i całkowity brak interakcji klientów są nadal przyszłymi muzyką. KI już rewolucjonizuje sposób, w jaki detaliści przewidują potrzeby klientów, analizując historyczne dane sprzedaży, trendy rynkowe i czynniki zewnętrzne, takie jak pogoda lub święta publiczne. Systemy AI odgrywają coraz ważniejszą rolę w precyzyjnym przewidywaniu zachowania klientów i optymalizacji procesów operacyjnych. Podstawą tego jest symbioza Big Data i AI: Algorytmy potrzebują ogromnych ilości danych, aby rozpoznać wzorce i dokonywać wiarygodnych prognoz - im większa i wysokiej jakości rekord danych, tym dokładniej prognozy.

Założenie to implikuje fundamentalną zmianę z reaktywnej na proaktywną gospodarkę. Większość obecnych systemów reaguje na decyzje klientów, na które wpływają marketing i są wypełnione działaniami sprzedaży. Z drugiej strony opisany tutaj scenariusz opiera się na fakcie, że prognozowane są potrzeby, a produkty lub usługi dostosowywane do zaspokojenia tych przewidywanych potrzeb bez konieczności tradycyjnych klientów. Działalność gospodarcza nie byłaby już kontrolowana przez wyraźne decyzje zakupu, ale przez inteligencję predykcyjną.

Pojęcie „doskonałej prognozy” należy postrzegać krytycznie. Podczas gdy systemy AI są stale lepsze pod względem zdolności prognozowania, ogromna złożoność ludzkich potrzeb w szczególności utajonych, nowo utworzonych lub irracjonalnych potrzeb jest znaczącym wyzwaniem. Ludzkie potrzeby nie zawsze są racjonalnie lub w wzorcach danych z przeszłości. Dlatego spektrum od znacznie ulepszonego do faktycznie doskonałej prognozy i odpowiednie implikacje możliwych luk w tej doskonałości należy zbadać w tej doskonałości.

Podstawy technologiczne: wymagana sztuczna inteligencja i infrastruktura danych

Wdrożenie krajobrazu handlowego bez klientów opartych na idealnej prognozy wymagań wymaga wysoce rozwiniętej i wszechobecnej infrastruktury technologicznej. Obejmuje to nie tylko zaawansowane modele AI, ale także systemy kompleksowego pozyskiwania danych, masywnych możliwości przetwarzania i wyrafinowanych technologii automatyzacji do produkcji i dystrybucji.

Jakość, aktualność i spójność danych mają zaległe znaczenie, ponieważ „dane są paliwem AI”. Firmy musiałyby przezwyciężyć zanieczyszczone technologie witryny i zapewnić, że ich infrastruktura danych wzrosła do wymagań. Obejmuje to staranne zarządzanie danymi, regularne audyty i skuteczne mechanizmy dostosowywania danych, ponieważ jakość wyników AI zależy bezpośrednio od jakości danych wejściowych. Integracja danych z Internetu rzeczy (IoT) z AI umożliwia analizę czasu rzeczywistego i wykorzystanie informacji z urządzeń sieciowych, co jest niezbędne dla dynamicznej prognozy wymagań.

Łańcuchy dostaw byłyby przekształcone przez systemy oparte na AI, które umożliwiają kontrolę autonomiczną, regulacje w czasie rzeczywistym i analizę predykcyjną. Wizje obejmują procesy kontrolowane przez AI i maszyny, które działają autonomicznie i osiągają „prawie doskonałą dokładność i wydajność”. Wymaga to nie tylko inteligentnych algorytmów, ale także fizycznej infrastruktury wspierającej taką automatyzację, od produkcji po logistykę. Platformy i technologie przetwarzania w chmurze, takie jak MapReduce, są przykładami narzędzi, które umożliwiają przetwarzanie niezbędnych dużych danych.

Ustanowienie takiej infrastruktury miałoby dalekie konsekwencje. Potrzeba gromadzenia kompleksowych danych dla „doskonałych” prognoz implikuje prawie całkowite rejestrowanie i analizę informacji o osobach i ich środowisku. Może to obejmować dane behawioralne, informacje biometryczne, dane środowiskowe i szczegóły kontekstowe. Takie gromadzenie danych i analiza byłyby równoważne wszechobecnemu nadzór i podniosły podstawowe pytania dotyczące prywatności i etyki.

Ponadto budowa i eksploatacja tej globalnej infrastruktury wymagałaby ogromnych inwestycji i koordynacji międzynarodowej. Kontrola tych danych i zdolności AI może prowadzić do nowych warunków mocy geopolitycznej. Narody lub podmioty, które dominują w tej infrastrukturze, miałyby również ogromną gospodarkę i potencjalnie społeczną władzę, która zwiększyłaby istniejące dyskusje na temat sztucznej inteligencji i globalnej dynamiki.

Przestarzałe tradycyjne marketing i sprzedaż

W świecie, w którym potrzeby są doskonale przewidywane, a produkty lub usługi są automatycznie dostosowywane i dostarczane, tradycyjne funkcje marketingowe i sprzedażowe tracą prawo do istnienia. Potrzeba generowania popytu, budowania świadomości marki, przekonania klientów lub ułatwienia transakcji nie ma zastosowania, jeśli potrzeba jest znana z góry, a spełnienie jest płynne. Wyraźne stwierdzenie żądania użytkownika - „Nigdy więcej strategii marketingowych, brak reklam, brak ofert, brak działań sprzedaży” - podkreśla tę fundamentalną zmianę.

Dzisiejsze zautomatyzowane strategie pozyskiwania klientów oparte na reklamie, stronach lądowych i generowaniu potencjalnych klientów byłyby zbędne w takim scenariuszu. Nawet obecne modele biznesowe oparte na sztucznej inteligencji, które często korzystają z kanałów sprzedaży lub mają na celu poprawę obsługi klienta i rozwoju nowych grup docelowych, są sprzeczne z przyszłością, w której takie działania nie są już konieczne.

Zniknięcie marketingu i sprzedaży miałoby ogromny wpływ na rynek pracy i wymagane umiejętności. Całe branże i profesjonaliści, którzy pracują dziś w tych obszarach, stają się przestarzałe. Wymagałoby to głębokiej dyskusji na temat adaptacji pracowników i społecznych konsekwencji tak obszernych utraty pracy.

Charakter „marek” i „różnicowania produktu” również zmieniłby się zasadniczo. Jeśli satysfakcja potrzeb jest doskonale dostosowana do jednostki, tracą znaczenie przekonujące i tworzące tożsamość. Pure użyteczne mogą zająć ich miejsce lub nowe, niekomercyjne, przygnębione markery. Emocjonalne przywiązanie do marek i sygnalizacja jakości lub statusu marki nie byłyby istotne w systemie doskonałych, zindywidualizowanych potrzeb. Produkty można przede wszystkim oceniać zgodnie z ich zdolnością funkcjonalną do zaspokojenia przewidywanej potrzeby.

Nadaje się do:

• Wyszukiwanie zero-kliknij, w którym użytkownicy mogą bezpośrednio znaleźć swoje informacje bez klikania wyzwania marketingu witryny

Paradygmaty ekonomiczne w świecie bez popytu na kontrolę klienta

Eliminacja popytu skonfiskowanego przez klienta jako głównego silnika działalności gospodarczej kwestionuje podstawowe zasady kapitalizmu. Jeżeli decyzje rynkowe i sygnały cenowe nie są już bezpośrednio bezpośrednio produkcji i alokacji, należy wziąć pod uwagę alternatywne modele ekonomiczne. W tej sekcji analizuje różne podejścia teoretyczne, które mogą stać się ważniejsze w takiej przyszłości, od modeli po pośpiechu po gospodarkę po rosnącej, po wizje przyspieszające i uspołecznione formy produkcji.

Beyond Capitalism: Exploration of Post-ScarCity i Models oparte na zasobach

Koncepcja gospodarki, która nie jest już przede wszystkim ukształtowana przez niedobór, oferuje radykalny kontratak do kapitalizmu. W gospodarce po skrócie większość towarów może być wytwarzana przez zaawansowaną automatyzację w wielkiej obfitości i przy minimalnym obciążeniu ludzkim, aby były bardzo tanie, a nawet dostępne bezpłatnie. Kluczowymi technologiami tego byłyby obszerna automatyzacja, potencjalnie samoreplikujące się maszyny, nanotechnologia i energie odnawialne. Teoretycznie towary, usługi i zasoby mogą być swobodnie dostępne w takim systemie, który tworzyby tradycyjne mechanizmy ekonomiczne, takie jak ceny, pieniądze i konkurencja.

Model gospodarki opartej na zasobach (gospodarka oparta na zasobach, RBE) jest ściśle powiązany. W tym przypadku wszystkie zasoby są uważane za ludzkość, a alokacja opiera się na potrzebach i współpracy zamiast wymiany pieniężnej lub długu. Projekty takie jak „projekt Venus” lub inicjatywy takie jak „jedna społeczność” propagują takie podejścia, które dążą do odejścia od logiki zysku i zwrotu do bezpośredniej satysfakcji. Jednak krytycy takich modeli kwestionują aspekty takie jak prawa własności i struktury motywacyjne w systemie, w którym zasoby są powszechne.

Przejście na gospodarki po skrócie lub zasobach powinno być wykonalne, jedną z najbardziej podstawowych transformacji w historii ludzkości byłoby. Ponieważ niedobór zawsze był czynnikiem napędzającym systemy ekonomiczne, konflikty i stratyfikację społeczną, eliminacja niedoboru materialnego w przypadku podstawowych potrzeb i odejście systemów pieniężnych podważałoby podstawy obecnych struktur gospodarczych i klasowych. Wymagałoby to ponownej oceny ludzkiej motywacji poza materialnym zyskiem i presją przeżycia.

Nawet jeśli osiągnięto brak stanowisk dla towarów materialnych, niedobór może nadal istnieć w towarach niematerialnych, a nawet zyskać na znaczeniu. Obejmuje to na przykład uwagę, unikalne doświadczenia, określone lokalizacje lub niektóre formy kapitału społecznego. Ponieważ ludzkie pragnienia są potencjalnie nieograniczone, skupienie się na konkurencji o konkurencję lub ocenę tego niematerialnego, z natury ograniczonego „towarów”, które mogą prowadzić do nowych form „gospodarek” lub hierarchii.

Logika wzrostu i wystarczalności

Gospodarka wzrostowa kwestionuje dogmat wiecznego wzrostu gospodarczego, a zamiast tego powiada się o orientację o dobre samopoczucie, zrównoważony rozwój i wystarczalność - tj. Produkcie tego, co wystarczy, aby zaspokoić potrzeby, bez promowania nadmiernej konsumpcji. Ten paradygmat krytykuje modele kapitalistyczne zorientowane na wzrost i podkreśla potrzebę szanowania granic ekologicznych i promowania sprawiedliwości społecznej. Pojęcia takie jak „podstawowa gospodarka opieki”, która koncentruje się na zrównoważonym dostarczaniu niezbędnych towarów i usług oraz „czasu -wise”, które zapewnia ograniczenie godzin pracy na korzyść innych obszarów życia, są głównymi elementami. Modele takie jak „Universal Basic Services” (UBS), które zapewniają podstawową opiekę uniwersalną, a także silniejsza demokracja gospodarcza, są również częścią dyskusji.

Bez klientów, kontrolowany przez AI system zaspokojenia potrzeb, może zbiegać się z ideałami wzrostu pocztowego, jeśli podstawowa sztuczna inteligencja jest zaprogramowana pod względem wystarczalności i zrównoważonego rozwoju zamiast maksymalizacji produkcji. Taka sztuczna inteligencja można teoretycznie zoptymalizować, aby zaspokoić potrzeby przy minimalnym wykorzystaniu zasobów i wziąć pod uwagę długoterminowy zrównoważony rozwój ekologiczny. Istnieje jednak również ryzyko, że taka sztuczna inteligencja doprowadzi do bezprecedensowej absorpcji, jeśli „przewidywane potrzeby” są przesadzone lub AI wyrównuje jego optymalizację do prędkości produkcji i objętości bez wystarczających ograniczeń ekologicznych. Podstawowe programowanie i ramy etyczne AI stałyby się zatem decydującymi czynnikami.

Wizje akgeneracji: technologia jako katalizator struktur post -kapitalistycznych

Filozofie przyspieszenia, w szczególności przyspieszenie lewicowe, proponują wykorzystanie technologii opracowanych w kapitalizmie w celu przezwyciężenia samego kapitalizmu i tworzenia nowych struktur społecznych. Ta konstytucja postrzega postęp technologiczny jako siłę napędową transformacji społecznych. Przedstawiciele, tacy jak Nick Srnicek i Alex Williams, twierdzą, że postęp technologiczny może już umożliwić życie ze drastycznie skróconymi godzinami pracy i szanse na świat bez tradycyjnej pracy. Twój „Manifest na politykę przyspieszenia” prosi o zastosowanie osiągnięć technologicznych, takich jak kwantyfikacja, modelowanie ekonomiczne i analiza dużych zbiorów danych dla lewicowych celów politycznych.

Scenariusz kontrolowanej przez AI, doskonałej satysfakcji z potrzeb można interpretować jako ostateczny wyraz tendencji przyspieszenia. Tutaj technologia nie tylko automatyzuje pracę, ale cały cykl oferty popytu, który potencjalnie prowadzi do radykalnie odmiennego systemu społeczno-ekonomicznego. Jednak kluczowym pytaniem jest „cel” tego przyspieszenia. Czy służy wyzwoleniu człowieka, jak się spodziewał lewych przyspieszeń, czy prowadzi do czegoś innego? Inne prądy przyspieszające, takie jak reprezentowane przez Nicka Land, widzą to bardziej wyzwolenie kapitału od ludzi, które rodzi pytanie, kto lub jakie korzyści z tej ostatecznej automatyzacji.

Modele uspołecznionej produkcji i planowania partycypacyjnego

Jeśli produkcja nie jest już kontrolowana przez prywatne firmy zyskujące zysk, pytanie pojawia się alternatywne formy organizacji. Pojęcia własności społecznej na temat środków produkcyjnych i mechanizmów partycypacyjnych decydujących o tym, co i jak powstaje, są tutaj na pierwszy plan. Modele takie jak gospodarka partycypacyjna (Parecon) zapewniają, że rady pracowników i konsumentów negocjują plany produkcji i konsumpcji, z wynagrodzeniem po wysiłku i zdecentralizowanym planowaniu za pośrednictwem tak zwanych komisji ds. Ułatwienia iteracji (IFB).

W gospodarce bez klientów, w której przewiduje potrzeby AI, „planowanie partycypacyjne” może przybierać nową formę. Zamiast tych osób zgłaszają swoje wnioski konsumpcyjne bezpośrednio do rad, AI może wywnioskować te potrzeby. Mechanizmy partycypacyjne mogą następnie skupić się na walidacji tych wniosków, określaniu priorytetów społecznych i monitorowaniu operacji AI zamiast przeprowadzania szczegółowego mikroplanowania indywidualnego zużycia. Uczestnictwo człowieka zmieniłoby się z definicji poszczególnych potrzeb (przejęty przez AI) w celu kontrolowania całego systemu. Zapewniłoby to, że prognozy AI odpowiadają szerszym wartościom społecznym i rozważaniom etycznym oraz że decyzje dotyczące alokacji zasobów dla projektów o dużej skali lub dóbr publicznych, które nie są łatwe do zmniejszenia do poszczególnych „potrzeb”, są podejmowane demokratycznie.

Poniższa tabela podsumowuje omawiane potencjalne modele ekonomiczne:

Porównawczy przegląd potencjalnych modeli ekonomicznych w bez klientów

Porównawczy przegląd potencjalnych modeli ekonomicznych w pozbawionej klienta przyszłości - obraz: xpert.digital

Porównawczy przegląd potencjalnych modeli ekonomicznych w pozbawionej klientach przyszłości pokazuje różnorodność podejść opartych na różnych podstawowych zasadach i technologiach. Gospodarka po skrócie dąży do obfitości towarów z minimalną pracą człowieka poprzez automatyzację, z bezpośrednią alokacją opartą na dostępności lub potrzebach. Samopreplizacyjne maszyny, nanotechnologia i energie odnawialne odgrywają tutaj centralną rolę. Krytycy kwestionują dostępność prawdziwego niedoboru pocztowego, a także motywację i równość dystrybucji.

Gospodarka oparta na zasobach (RBE) postrzega zasoby jako wspólne dziedzictwo ludzkości i zrzeka się pieniędzy lub długów. Zamiast tego rozkład zasobów odbywa się zgodnie z wymogami współpracy. Wysoce rozwinięte technologie ułatwiają zarządzanie zasobami i produkcję, które mają na celu zrównoważone potrzeby i wspólne dobra. Zwolennicy, tacy jak Jacque Fresco z Wenus Project, widzą to alternatywa, podczas gdy krytycy wymieniają praktyczne wyzwania, takie jak problemy własności i skalowalność.

Z drugiej strony gospodarka po rozszerzeniu koncentruje się na wzroście gospodarczym i przywiązuje znaczenie ze zrównoważonym rozwojem, wystarcznością i czasem. Wykorzystanie sztucznej inteligencji i zrównoważonych technologii ma na celu demokratyczne planowanie i potrzebne dystrybucję zasobów, ze szczególnym uwzględnieniem celów ekologicznych i społecznych. Wyzwania wynikają z akceptacji politycznej i wykonalności tego przejścia z modeli wzrostu.

Accefererist Post -Kapitalizm postrzega technologię kapitalistyczną okazję do przezwyciężenia kapitalizmu. Automatyzacja i AI napędzają transformację, a redystrybucja społeczna i centralne planowanie są możliwymi mechanizmami. Pomimo wizji wyzwolenia pracy, model ten zawiera ryzyko, takie jak kontrola autorytarna, pytania etyczne i napięcia w ramach trendów przyspieszających.

W gospodarce partycypacyjnej lub socjalizmie koncentruje się na społecznej własności środków produkcji i zaspokojeniu potrzeb. AI popiera planowanie, koordynację i analizę danych, podczas gdy planowanie partycypacyjne i decyzje demokratyczne bezpośrednie przydział zasobów. Celem jest sprawiedliwość społeczna i samoocena, ale złożoność informacji, struktury motywacyjne i ryzyko biurokratyzacji są znaczącymi wyzwaniami.

Podsumowując, modele te odzwierciedlają napięcia między automatyzacją, wydajnością zasobów, sprawiedliwością społeczną i zrównoważonym rozwojem, podczas gdy realizują różne strategie dla przyszłej organizacji biznesu i społeczeństwa.

Maszyna do renderowania 3D AI i XR: pięciokrotna wiedza Xpert.Digital w kompleksowym pakiecie usług, R&D XR, PR i SEM - Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc

Transformacja „firmy”: cel i funkcja jednostek produkcyjnych

Jeśli „firmy” nie potrzebują już klientów i działają w nowym paradygmacie gospodarczym, ich cel, struktura i motywacja muszą się zmienić. W tej sekcji bada, jak mogą wyglądać te „jednostki produkcyjne” i które mogą mieć sprężyny, jeśli maksymalizacja zysków nie jest już celem.

Odszkodowanie -Cel organizacyjny: od zysku po potrzeby społeczne satysfakcja

W świecie, w którym AI przewiduje potrzeby, a produkcja ma na celu bezpośrednie ich spełnienie, podstawowy cel organizacji przeniósłby maksymalizację zysku na bezpośrednie zaspokajanie potrzeb społecznych i indywidualnych. Wiele firm już twierdzi, że obejmują one problemy społeczne i ekologiczne w swojej pracy, często napędzane kulturą korporacyjną i oczekiwaniami interesariuszy, którzy wykraczają poza czyste interesy zysku. Zatem „Firmy zorientowane na dobro wspólne” reinwestują swoje zyski, aby osiągnąć cele społeczne i odzwierciedlać sprawiedliwość społeczną lub uczestnictwo w swoich strukturach.

Pojawienie się „gospodarki celu” wskazuje na szerszą zmianę, w której firma przeniosła się z maksymalizacji czystej zysku w celu maksymalizacji celów i chce stworzyć wartość dla wszystkich zainteresowanych stron - klientów, pracowników, społeczności i planet. W systemie pozbawionym klientów cel ten byłby jeszcze bardziej bezpośredni do zaspokojenia zidentyfikowanych potrzeb. Modele socjalistyczne, jako teoretyczne przeciwne słup, wyraźnie przewidują produkcję w potrzebie potrzeb zamiast dostosowywania kumulacji rentowności. Pojęcia takie jak producent i emerytura konsumenckie, które mierzą zalety w obecnej gospodarce, byłyby nieistotne lub radykalnie przekształcone w takim systemie.

Wskaźniki „sukcesu” tych jednostek produkcyjnych musiałyby zostać w pełni na nowa. Wskaźniki takie jak produkt krajowy brutto, udział w rynku lub marginesy zysku tracą ich znaczenie. Zamiast tego wymagane byłyby nowe kluczowe liczby, które odnoszą się do jakości satysfakcji potrzeb, wydajności zasobów, efektów ekologicznych, a może nawet do wymiarów studni społecznych lub rozwoju.

Podobnie koncepcja „konkurencji” zniknęłaby lub zmieniłaby zasadniczo. Jeśli jednostki produkcyjne są ukierunkowane na zaspokojenie przewidywanych potrzeb w skoordynowanym systemie, konkurencja dla klientów jest nieistotna. Możliwa „konkurencja” może przejść do wydajności zaspokojenia potrzeb, innowacji w rozwiązaniach lub osiągnięciu niektórych celów społecznych, ale bez rynku dynamiki zwycięstwa i porażki. Modele takie jak gospodarki oparte na zasobach wyraźnie podkreślają współpracę zamiast konkurencji.

Wewnętrzne motywacje dla podmiotów zarządzanych przez AI: innowacje, rozwiązywanie problemów i wspólne dobra

Kiedy systemy AI zarządzają jednostkami produkcyjnymi, pojawia się pytanie o ich „motywację”. Zamiast zewnętrznych zachęt, takich jak zysk, systemy AI mogą być zaprogramowane z wewnętrznymi celami. Takie cele mogą być ciekawością, dążeniem do nowości, nabywaniem kompetencji lub nieodłącznym dążeniem do rozwiązywania złożonych problemów na rzecz społeczeństwa. Już istniejące organizacje bez głównych motywów zysków, takich jak spółdzielnie społeczne, są napędzane solidarnością społeczną i interesami, które wykraczają poza czyste samoocele.

Jednak programowanie pojęć, takich jak „dobro wspólne” lub „korzyści społeczne” w AI, stanowi ogromne wyzwanie etyczne i techniczne. Warunki te są filozoficznie złożone i trudne do zdefiniowania. Twoje tłumaczenie na kod z interpretacją maszyny jest złożony i niesie ryzyko błędnych interpretacji lub zakotwiczenia uprzedzeń. AI, która optymalizuje się pod kątem nieprawidłowej lub niekompletnej definicji „wspólnego dobra”, może nieumyślnie prowadzić do wyników dystopowych.

AI, która jest napędzana wewnętrznymi motywacjami, takimi jak „ciekawość” lub „dążenie do nowości” w kontekście rozwiązywania problemów społecznych, może prowadzić do nieoczekiwanych innowacji. Może jednak opracować „rozwiązania” problemów, których istnienie nie było świadome ludzi lub rozwiązań, które tworzą nowe, nieprzewidziane problemy. Kontrola i monitorowanie eksploracyjnej potrzeby takiej sztucznej inteligencji byłyby kluczowe dla zapewnienia, że ​​ich działanie byłyby zgodne z ludzkimi wartościami i priorytetami.

Struktury zarządzania do produkcji autonomicznej: DAOS i nie tylko

Pytanie, w jaki sposób te jednostki produkcyjne kontrolowane przez AI są ukierunkowane i kontrolowane, jest centralne. Modele takie jak zdecentralizowane organizacje autonomiczne (DAO) oferują tutaj interesujące perspektywy. Zasady inteligentnych umów są kodowane w DAO, a decyzje podejmowane są zbiorowo, potencjalnie z udziałem samych systemów AI. Badania wskazują, że DAO, które są ukierunkowane na towary społeczne lub publiczne, mogą mieć wyższą decentralizację. Potrzeba modeli zarządzania dla systemów zautomatyzowanych jest również rozpoznawana w innych kontekstach, takich jak automatyzacja procesów kontrolowana przez robota (RPA), przy czym często brakuje ustalonych modeli akademickich.

Jeśli AI nie tylko zarządza produkcją, ale może również wziąć udział we własnym zarządzaniu (zgodnie z planem w Ki-Daos), granica między narzędziem a aktorem zaciera. Zbiera to podstawowe pytania dotyczące odpowiedzialności, kontroli i potencjału systemów AI w celu opracowania powstających celów, które mogą nie pasować do ludzkich intencji. System, w którym AI zarządzają i kontrolując inne sztuczne inteligencję, może zmniejszyć nadzór ludzki i kontrolę oraz odzyskać ryzyko, jeśli cele AI odbiegają od dobrego samopoczucia.

Pojemność obciążenia modeli produkcji niezłomnych na dużą skalę

Struktury organizacyjne niezgodne z prawem, które już udzielają misji na temat zysku, mogą służyć jako model dla przyszłych jednostek produkcyjnych. Analizy pokazują, że duże organizacje niezwiązane z organizacjami często zależą od dominujących źródeł finansowania, zwłaszcza funduszy państwowych.

Jednak w gospodarce bez klientów, „finansowanie” tych jednostek produkcyjnych non-profit nie pochodzi z darowizn lub tradycyjnych budżetów państwowych opartych na funkcjonującej gospodarce rynkowej o dochodach podatkowych. Zamiast tego „finansowanie” byłoby kwestią działu bezpośrednich zasobów przez nadrzędny system planowania ekonomicznego, który jest kontrolowany AI lub paroziarna. Wyzwanie zostało przesunięte z zamówienia funduszy na uzasadnienie roszczeń dotyczących zasobów na podstawie przewidywanych potrzeb i wydajności ochrony. Pieniądze jako takie nie mogły już istnieć w takim systemie ani mieć zupełnie innej funkcji.

Mechanizmy gospodarki zorientowanej na potrzebę

W tej sekcji koncentruje się na tym, jak działa potrzeba gospodarki zorientowanej na to: w jaki sposób identyfikowane są potrzeby i jak przypisane są zasoby na pokrycie, gdy brakuje tradycyjnych mechanizmów rynkowych, takich jak popyt klientów i sygnały cenowe?

Zdolność sztucznej inteligencji dla „idealnych” prognozy: umiejętności, źródła danych i nieodłączne limity

Niezbędne jest krytyczne badanie zdolności sztucznej inteligencji do przewidywania ludzkich potrzeb. Obejmuje to rodzaje danych (historyczne, behawioralne, biometryczne, związane z środowiskiem), których potrzebujesz, a także nieodłączne granice lub zniekształcenia takich prognoz. Obecne systemy AI już wykazują imponujące umiejętności prognozy popytu, rozpoznawanie wzorców i podejmowanie decyzji na podstawie dużych zbiorów danych poprzez analizę historycznych danych sprzedaży, trendów rynkowych, pogody i wakacji publicznych. Im większa i wysokiej jakości ilość danych, tym dokładniej prognozy.

Istnieją jednak znaczne granice zdolności prognozowania AI. Właściwe są ostrzeżenia o „magicznych pomysłach” i zamieszaniu konkretnych wyników z ogólnymi kompetencjami. AI osiąga granice, gdy rozumieją ludzkie emocje i etyczne decyzje. „Siedem zmarłych grzechów” prognoz AI obejmuje przeszacowanie skutków krótkoterminowych i niedoszacowanie okresu wdrażania.

Zewnętrzne źródła danych, takie jak dane pogodowe, trendy w mediach społecznościowych, wskaźniki ekonomiczne i dane IoT mogą być wykorzystywane do prognoz popytu bez bezpośredniej interakcji z klientami. Można je potencjalnie skalować, aby przewidzieć szersze potrzeby społeczne. Aby odkryć ukryte potrzeby ludzkie, proponowane są techniki projekcyjne, takie jak metafory wizualne, które mogą być analizowane przez AI na dużą skalę, ale rodzi to etyczne obawy dotyczące subiektywności i ochrony danych. Prywatność jest również zagrożona, jeśli AI czerpią preferencje, ponieważ dane lokalne mogą być gorsze od aktualizacji modeli, a wnioski generowane przez AI są uważane za dane osobowe.

Termin „potrzeba” jest złożony i waha się od podstawowych wymagań fizjologicznych po złożone życzenia psychologiczne i wysiłki na rzecz samorealizacji, jak pokazano w piramidzie potrzeb Maslowa. AI, która przewiduje „potrzeby”, musi poradzić sobie z tą złożonością. Doskonałe przewidywanie podstawowych potrzeb materialnych może wydawać się bardziej prawdopodobne niż doskonałe przewidywanie wyższych, subiektywnych lub nowych potrzeb. Zdolność AI, dopracowana do przewidywania przyszłych warunków psychologicznych lub twórczych wysiłków opartych na bieżących danych, jest wysoce spekulacyjna i etyczna.

Na źródła danych do przewidywania potrzeb społecznych bez interakcji z klientem (pogoda, media społecznościowe, IoT, wskaźniki ekonomiczne) mogą mieć wpływ system kontrolowany przez AI. Może to tworzyć pętle sprzężenia zwrotnego, stabilizować lub zdestabilizować prognozy, a nawet subtelnie kierować rozwojem społecznym w oparciu o to, co AI jest zaprogramowane jako „potrzeba”. Jeśli na przykład AI przewiduje zapotrzebowanie na energię oparte na prognozach pogody i odpowiednio przeznacza energooszczędność, może to wpłynąć na zachowanie (np. Ludzie mogą zużywać więcej energii, ponieważ jest zawsze dostępna), co następnie przepływa do modelu prognozy AI.

Przydział zasobów bez sygnałów cenowych: modele kontrolowane przez AI i alternatywy inne niż rynki

Jeśli ceny nie sterują już alokacji, alternatywne mechanizmy muszą złapać. Algorytmy AI mogą zoptymalizować dystrybucję zasobów na podstawie przewidywanych potrzeb i dostępnych zasobów. Takie systemy obejmują pozyskiwanie danych, wstępne przetwarzanie, szkolenia modelu, optymalizację, rezerwy i pętle sprzężenia zwrotnego. Należy jednak zauważyć, że podejścia te nie dotyczą wyraźnie alokacji bez sygnałów cenowych ani w szerokim zakresie nie systemowych potrzeb ludzkich, ale koncentrują się na wydajności istniejących systemów.

Alternatywy inne niż rynki obejmują takie praktyki, jak udostępnianie, dawanie i redystrybucja. Mechanizmy te, wraz z produkcją niezwiązaną z rynkową w celu konsumpcji, wspólnego zarządzania i wzajemnej pomocy, mogą być skalowane w złożonych firmach. Modelowanie oparte na agentach (ABM) i inne techniki symulacji można było dostosować do symulacji alokacji zasobów w systemach innych niż rynki.

Alokacja zasobów kontrolowana przez AI bez sygnałów cenowych może prowadzić do ekstremalnej wydajności przy pokryciu wymiernych potrzeb. Może to jednak mieć trudności z zapewnieniem zasobów dla nowych, nieprzewidzianych lub wysoce subiektywnych życzeń, które czasami prowadzą rynki (choć niedoskonale) poprzez odkrycie cen i ryzyko przedsiębiorczości. AI charakteryzuje się optymalizacją opartą na zdefiniowanych parametrach i danych historycznych. Sygnały cenowe na rynkach odzwierciedlają zagregowaną (i często spekulacyjną) gotowość do zapłaty, która może kierować zasobami na nowe lub niszowe potrzeby. Bez tego mechanizmu można dostarczyć AI z wynikowymi, niesprawdzonymi lub czysto idiosynkratycznymi „potrzebami”, chyba że jest ona zaprogramowana specjalnie do eksploracji lub reakcji na niemożliwe do kwalifikowania ludzkie dane wejściowe.

Trwałe wyzwanie rachunku biznesowego: czy AI może to naprawdę rozwiązać?

Problem rachunku biznesowego, sformułowany wyraźnie przez Ludwiga von Misesa i Friedricha Hayeka, stwierdza, że ​​racjonalne planowanie ekonomiczne bez cen rynkowych jest niemożliwe. Powstaje pytanie, czy zaawansowana sztuczna inteligencja z ogromnymi ilością danych może opanować to wyzwanie. Literatura jest tutaj sceptyczna: AI nie może rozwiązać problemu definiowania docelowej hierarchii, ponieważ planowanie zasobów podporządkowuje cele zamiast wybierać cele ze względu na sygnały cenowe. Nawet jeśli wszystkie dane były dostępne dla jednego umysłu, centralny planista nie mógł obliczyć całej niezbędnej wiedzy ekonomicznej w taki sposób, aby tworzyć prawidłowe i spójne przydział zasobów. Argumentuje się, że sztuczna inteligencja nie spełnia warunków skutecznej faktury ekonomicznej, ponieważ jest ona reaktywna, a proaktywna, generująca docelową rolę przedsiębiorców nie może się powtórzyć. Problem obliczeniowy pozostaje głównym wyzwaniem w kontekście centralnego planowania w porównaniu do socjalizmu rynkowego i gospodarki partycypacyjnej.

Nawet jeśli AI mogłaby doskonale obliczyć alokacja zasobów dla statycznego zdania potrzeb i opcji produkcyjnych, dynamiczny i rozwijający się charakter ludzkich potrzeb, innowacje technologiczne i nieprzewidziane zmiany środowiskowe oznaczają, że „obliczenia” jest ciągłym, adaptacyjnym procesem. Rdzeń debaty o rachunkowości gospodarczej może przejść z czystej zdolności obliczeniowej na możliwość generowania nowych informacji i celów oraz dostosowywania się do nich, które nie są uwzględnione w oryginalnym zestawie danych. Pierwotna debata koncentrowała się na niemożności centralnego planisty do przetworzenia wszystkich niezbędnych informacji. AI może rozwiązać część przetwarzania znanych zmiennych. Jednak, jak argumentowano, rynki integrują proaktywne podmioty (przedsiębiorcy), którzy odkrywają nowe potrzeby, tworzą nowe produkty i dostosowują się do nieprzewidzianych zmian - funkcje AI jako systemu reaktywnego nie mogą łatwo powtórzyć. Wyzwaniem jest nie tylko obliczenia, ale ciągłe, adaptacyjne ponowne obliczanie i przedefiniowanie celów w dynamicznym świecie.

Społeczne i ludzkie wymiary w pełni zautomatyzowanego, potrzebującego świata

Ta sekcja zwraca się do szerszych konsekwencji społecznych i ludzkich, które wynikają z życia w świecie, w którym firmy nie potrzebują klientów, a AI przewidują i zaspokajają potrzeby.

Przyszłość pracy ludzkiej i redefinicja „pracy”

Jeśli sztuczna inteligencja i automatyzacja przejmują większość produkcji, a nawet ustalanie potrzeb, naglące pytanie pojawia się przyszłość pracy ludzi. Prognozy wskazują, że generatywna sztuczna inteligencja zmieni do 90 % miejsc pracy w jakikolwiek sposób w ciągu następnych dziesięciu lat i prawdopodobnie zastąpi 9 % amerykańskich pracowników. Podczas gdy niektórzy eksperci twierdzą, że sztuczna inteligencja jest bardziej skłonna do zautomatyzowania poszczególnych zadań niż całe zawody, a ludzka wiedza specjalistyczna pozostaje kluczowa przy ocenie wyników AI, inni widzą przyszłość, w której AI uwalnia ludzi do interakcji „człowieka do ludzkiego”, przy czym empatia, kreatywność i inteligencja emocjonalna wychodzi na pierwszy plan. Perspektywy socjologiczne wskazują na możliwe straty pracy i rosnące nierówności dochodów ze strony AI.

W firmach po pracy, w których tradycyjne zatrudnienie poprzez automatyzację staje się przestarzałe, omawiane są pojęcia takie jak uniwersalny dochód podstawowy (BGE) i zmniejszone tygodnie pracy. Koncentruje się na psychologicznych skutkach masowego bezrobocia i poszukiwania sensu poza pracą.

W społeczeństwie z prawie całkowitą automatyzacją i przewidywaną satysfakcją potrzeb, „wartość” wkładów międzyludzkich może całkowicie przejść z produkcji ekonomicznej na działalność społeczną, kreatywną, intelektualną lub pielęgniarską, której AI nie może (lub nie zatwierdzić) całkowicie powtórzyć. Wymaga to fundamentalnej ponownej oceny tego, co uważa się za „cenną pracę”. Jeśli AI przejmie satysfakcję z produkcji i materialnej (podstawowa przesłanka żądania), tradycyjna praca będzie przestarzała do tych celów. Ludzie mogą następnie skupić się na czynnościach mniej zdolnych do AI, takich jak głębokie związki emocjonalne, złożone myślenie etyczne, nowe tworzenie artystyczne lub badania filozoficzne. Firma potrzebowałaby nowych systemów do rozpoznawania i wspierania tych nietradycyjnych składek, prawdopodobnie poprzez oddzielenie dochodów/środków utrzymania i „pracy” (np. BGE, jak wspomniano).

Limity psychologiczne: autonomia, kompetencje i sens, gdy przewidowane są potrzeby

Wpływ psychologiczny na osoby, których potrzeby są stale przewidywane i zaspokajane przez system AI, są głębokie. Teoria samostanowienia podkreśla podstawowe potrzeby psychologiczne dotyczące autonomii (poczucia kontroli), kompetencji (uczucie mistrzostw) i integracji społecznej. Środowiska, które wspierają te potrzeby, promują autonomiczną motywację. Obecne badania AI w miejscu pracy wykazują wzrost wydajności, ale pracownik zapewnia również utratę miejsca pracy, ale nie dotyczą scenariusza „doskonałego oczekiwania”. Hierarchia Maslowa wskazuje, że samorealizacja i potrzeby społeczne są również ważne, gdy podstawowe potrzeby pozostają niezadowolone, i wprowadza potrzeby poznawcze, estetyczne i transcendentne.

Jeśli potrzeby są przewidywane i spełnione przez zewnętrzny system AI, jednostki mogą doświadczyć paradoksalnej utraty autonomii i kompetencji. Akt identyfikacji, dążenia i osiągania własnych celów (nawet w przypadku podstawowych potrzeb) przyczynia się do tych filarów psychologicznych. Ciągłe, bez wysiłku spełnienie może prowadzić do bierności, wyuczonej bezradności lub poszukiwania nowych form wyzwań i samookreślenia. Autonomia obejmuje samookontrola i osobistą odpowiedzialność za działania. Jeśli AI kontroluje spełnienie na podstawie prognoz, indywidualna zdolność do działania jest zmniejszona przy pokryciu potrzeb. Kompetencje obejmują mistrzostwo i skuteczność. Jeśli nie jest wymagany wysiłek w celu zaspokojenia potrzeb, możliwości rozwoju i doświadczenia kompetencji w tym obszarze spadną. Może to spowodować, że osoby poszukują autonomii i kompetencji w innych, być może nie-materialnych obszarach (jak wskazują wyższe potrzeby Maslowa).

Poszukiwanie znaczenia w postmaterialu, post-laboratorycznym egzystencji

Jeśli materialny niedobór w dużej mierze pokonał, a tradycyjne role ekonomiczne tracą znaczenie, pojawia się pytanie, w jaki sposób ludzie znajdują sens i cel. Praca Eo Wilsona „Znaczenie ludzkiej egzystencji” dotyczy egzystencjalnych pytań i bije pomost między nauką a filozofią, w którym zajmuje się naszą wolnością wyboru i zagadką wolnej woli we wszechświecie materialnym. W społeczeństwie po pracy ludzie mogą znaleźć nowe sposoby definiowania swojego życia poprzez kreatywność, rodzinę, społeczność lub prześladowanie rozwoju intelektualnego, emocjonalnego i duchowego, ponieważ AI może również podważyć cel wolnego czasu.

„Znaczenie ludzkiej egzystencji” w takim społeczeństwie może stać się centralnym zatrudnieniem społecznym. Może to potencjalnie doprowadzić do renesansu sztuki, filozofii, duchowości i zaangażowania społecznego. I odwrotnie, istnieje również ryzyko powszechnej anomii i kryzysów egzystencjalnych, jeśli nie można znaleźć ani hodować nowych źródeł znaczenia. Dla wielu wysiłki związane z pracą i materialnymi stanowią obecnie główne źródło tożsamości i celu. Twoja strata spowodowałaby próżnię. Ludzie mogą następnie zwrócić się do wyższych potrzeb Maslova: poznawczych, estetycznych, transcendentów lub, jak wskazuje Wilson, radzą sobie z naszym wyjątkowym miejscem i naszymi decyzjami. Infrastruktura społeczna musiałaby wspierać te nowe sposoby znalezienia znaczenia.

Moc, kontrola i struktury społeczne w gospodarce kontrolowanej przez AI

Kwestia, kto kontroluje systemy AI, przewiduje i przypisuje potrzeby, ma kluczowe znaczenie. AI ma już wpływ na struktury zarządzania i istnieją argumenty przeciwko całkowitemu zastąpieniu mechanizmów rynkowych przez AI oparte na kwestiach związanych z działaniem i wiedzą. Dynamika władzy alokacji zasobów kontrolowanej przez AI i zmiana globalnego równowagi władzy z powodu inwestycji AI są również istotnymi aspektami. Zdolność AI jest postrzegana jako filar władzy krajowej. Zarządzanie Super-KI do planowania biznesowego, jak pokazuje chiński plan AI, obejmuje długoterminowe planowanie strategiczne i rozwój ekosystemu.

Podmiot (lub podmioty), który projektuje, jest właścicielem i kontrolowany nadrzędny system prognozy AI i alokacji zasobów, wykonywałby niespotykaną moc. Może to potencjalnie doprowadzić do nowych form autorytaryzmu lub odwrotnie, ze starannym projektowaniem, do nowych modeli nadzoru demokratycznego. Natura niektórych systemów AI „czarnej skrzynki” może zaostrzyć ten problem. Kontrola przydziału zasobów ma zasadnicze znaczenie dla władzy. Jeśli ta kontrola ma bardzo złożony system AI, zrozumienie i wpływanie na jego decyzje stają się krytyczne. Bez solidnych, przejrzystych i partycypacyjnych mechanizmów zarządzania ta moc może być skoncentrowana i nadużywana, niezależnie od tego, czy system jest nominalnie stosowany „do wspólnego dobra”.

Od lokalnego do globalnego: MŚP podbijają rynek globalny dzięki sprytnym strategiom - Zdjęcie: Xpert.Digital

W czasach, gdy obecność cyfrowa firmy decyduje o jej sukcesie, wyzwaniem jest to, jak uczynić tę obecność autentyczną, indywidualną i dalekosiężną. Xpert.Digital oferuje innowacyjne rozwiązanie, które pozycjonuje się jako skrzyżowanie centrum branżowego, bloga i ambasadora marki. Łączy zalety kanałów komunikacji i sprzedaży w jednej platformie i umożliwia publikację w 18 różnych językach. Współpraca z portalami partnerskimi oraz możliwość publikowania artykułów w Google News oraz lista dystrybucyjna prasy obejmująca około 8 000 dziennikarzy i czytelników maksymalizuje zasięg i widoczność treści. Stanowi to istotny czynnik w sprzedaży zewnętrznej i marketingu (SMmarketing).

Więcej na ten temat tutaj:

• Autentyczny. Indywidualnie. Globalnie: Strategia Xpert.Digital dla Twojej firmy

Nawigacja przez labirynt: ryzyko, etyka i zarządzanie

W tej sekcji krytycznie ocenia potencjalne wady, dylemat etyczny i wyzwania związane z zarządzaniem, które są nieodłącznie związane z proponowaną przyszłością.

Etyczny imperatyw: Gwarancja uczciwości, przejrzystości, ochrony danych i odpowiedzialności w systemach kontrolowanych przez AI

Opracowanie i wykorzystanie systemów AI, które przewidują i przydzielone potrzeby muszą być kierowane przez ścisłe zasady etyczne. Obejmuje to uczciwość, przejrzystość, wyjaśnienie, ochronę danych, bezpieczeństwo, solidność, nadzór człowieka i odpowiedzialność. Ramy etyczne, takie jak raport Belmont z zasadami szacunku dla ludzi, organizacji charytatywnej i sprawiedliwości, mogą zaoferować tutaj orientację. Centralne aspekty są również potrzebą „etyki przewidywanej”, która zapobiega uszkodzeniom AI i wyzwanie definiowania „dobrego” w społeczeństwie pluralistycznym.

„Wyjaśnienie” (wyjaśniająca AI, XAI) staje się niezwykle ważnym w takim systemie. Jeśli AI dyktuje alokacja zasobów i zaspokojenie potrzeb, jednostki i społeczeństwo muszą być w stanie zrozumieć, dlaczego podejmowane są pewne decyzje, zwłaszcza jeśli wydają się być przeciwne lub niekorzystne. Brak przejrzystości może nie ufać i wywołać urazę. Decyzje AI w tym scenariuszu mają głęboki wpływ na życie jednostki. „Czarna skrzynka”, która podejmuje krytyczne decyzje zasobów bez wyjaśnienia, podważałaby autonomię i zaufanie. Dlatego opracowanie i wdrożenie solidnych metod XAI jest nie tylko celem technicznym, ale etyczną koniecznością legitymacji i uczciwości.

Widmo stronniczości algorytmicznej i jego skutki społeczne

Zakłócenia danych lub algorytmów mogą prowadzić do dyskryminacyjnych wyników w prognozowaniu popytu i alokacji zasobów oraz potencjalnie zaostrzania lub tworzenia istniejących nierówności. Badania pokazują, że systemy AI mogą mieć znaczące zniekształcenia w zadaniach predykcyjnych. Stronniczość algorytmiczna wynika z zniekształconych danych szkoleniowych lub decyzji programistów i może wzmocnić dyskryminację systemową w takich obszarach, jak zatrudnienie, życie i finanse. Przykłady tego można znaleźć w reklamie opieki zdrowotnej i online.

W systemie „doskonałych” potrzeb prognozowania potrzebny algorytmiczny może prowadzić do systemowego, zautomatyzowanego zaniedbania lub niepowodzenia potrzeb całej populacji, a tym samym stworzyć wysoce wydajną maszynę do dyskryminacji. Jest to potencjalnie niebezpieczne niż dyskryminacja rynkowa, którą czasami można zakwestionować lub unikać. AI uczy się na podstawie danych, które mogą odzwierciedlać zakłócenia historyczne. Jeśli sztuczna inteligencja jest jedyną decyzją dla potrzeb i alokacji zasobów, a ich algorytmy są zniekształcone, nie może być alternatywnego mechanizmu dla marginalizowanych grup w celu zaspokojenia ich potrzeb. Zakres i automatyzacja oznaczają, że taka dyskryminacja byłaby wszechobecna i potencjalnie trudniejsza do rozpoznania, poprawna lub poprawna zniekształcenie w systemie rynkowym.

Ramy zarządzania dla superinteligentnych systemów ekonomicznych

Do monitorowania tych potężnych systemów AI potrzebne są solidne modele zarządzania. Obejmuje to warunki prawne, które rozróżniają zastosowania B2B i B2C, a także ciągłą ocenę konsekwencji. Podkreślono również potrzebę modeli zarządzania dla automatycznych systemów, takich jak RPA. Międzynarodowe przykłady, takie jak chiński plan AI, pokazują podejścia z przepisami adaptacyjnymi i rozwojem ekosystemów. Symulacje wspierane przez AI mogą również przyczynić się do projektowania decyzji politycznych.

Zarządzanie takiego systemu nie może być czysto techniczne ani pozostawione tylko programistom AI. Wymaga to uczestnictwa różnych grup interesów, w tym etyki, naukowców społecznych, ekspertów prawnych i społeczeństwa, aby zdefiniować cele, ograniczenia i mechanizmy nadzorcze systemu. Pytanie „Kto rządzi rządzącym (AI)?” staje się centralny. Efekty społeczne są zbyt dalekie -dla czysto technokratycznego zarządzania. Definicja „potrzeb”, „uczciwości” i „dobrego samopoczucia społecznego” są z natury pytania polityczne i etyczne, a nie czysto techniczne. Dlatego zarządzanie musi być integracyjne i demokratyczne, aby zapewnić zasadność i porozumienie z ludzkimi wartościami.

Unikaj dystopii: nauki z fikcyjnych i teoretycznych ostrzeżeń

Science Fiction i dystopiki teorie mogą pomóc w wykazaniu potencjalnych negatywnych wyników, jeśli taki system jest słabo zaprojektowany lub kontrolowany, oraz podkreślić znaczenie przewidywania i ostrożności etycznej. Frederik Pohls „Die Midas-Plage” opisuje świat nadprodukcji robota, w którym „biedni” są zmuszeni do stosowania gorączkowego konsumpcji-wskaźnika niezamierzonych konsekwencji całkowitej automatyzacji, nawet jeśli przesłanka odbiega od tego, co zostało tutaj omówione. Scenariusze dystopijne w fikcji często obejmują to, że AI przejmuje kontrolę, zbuntowane lub zbudowane społeczeństwa kontrolowane przez AI, w których tematy takie jak nadzór, kontrola i utrata autonomii znajdują się na pierwszym planie.

„Idealne” zaspokojenie potrzeb, jeśli jest ono kontrolowane centralnie przez AI, może paradoksalnie prowadzić do subtelnej formy totalitaryzmu, w której zapobiegane są indywidualne odchylenia od przewidywanych „optymalnych” zachowań lub potrzeb lub uniemożliwiają. „Benevolent Dictator Ki” jest centralnym ryzykiem dystopowym. Dystopian AI często obejmuje kontrolę i ucisk ludzkiej zdolności do działania. System, który doskonale przewiduje i zaspokaja wszystkie potrzeby, może ściśle zdefiniować te potrzeby lub tak, aby optymalizację stabilności systemu zamiast indywidualnego rozwoju lub wolności. Wszelkie odchylenie od „optymalnej ścieżki” sztucznej inteligencji dla jednostki można uznać za anomalię, którą należy poprawić, co oznacza, że ​​prawdziwa swoboda wyboru jest ograniczona, nawet jeśli pokryte są potrzeby materialne.

Poniższa tabela podsumowuje najważniejsze wyzwania etyczne, zarządzanie i społeczne:

Ważne etyczne, zarządzające i społeczne wyzwania związane z kontrolowaną przez AI, potrzebną gospodarką

Ważne etyczne, zarządzania i wyzwania społeczne związane z kontrolowaną przez AI, gospodarką opartą na potrzebach-wizerunek: xpert.digital

Postępujący rozwój kontrolowanej przez AI, potrzebującej potrzeby gospodarki przynosi różnorodne wyzwania etyczne, zarządzania i społeczne. Centralnym punktem jest stronniczość algorytmiczna, w której systemy AI mogą zapewnić dyskryminacyjne wyniki poprzez historyczne uprzedzenia w danych szkoleniowych, co zwiększa istniejące nierówności. Środki takie jak ścisłe audyty danych, zdywersyfikowane zestawy danych szkoleniowych, audyty uczciwości, debias przeciwny, ramy przejrzystości i włączenie różnych interesariuszy służą ich zawieraniu ich w celu zapewnienia sprawiedliwości i niedyskryminacji.

Ochrona danych i bezpieczeństwo danych są kolejnym wyzwaniem, ponieważ kompleksowe badania danych dla precyzyjnych prognoz zagrażają prywatności i zwiększają ryzyko nadużywania danych. Podejścia takie jak minimalizacja danych, anonimowa, prywatność według projektowania i solidne środki bezpieczeństwa cybernetycznego, a także zgodność z przepisami dotyczącymi ochrony danych, na przykład RODO, mogą zmniejszyć te ryzyko.

Dokładność i niezawodność prognoz AI pozostają również krytyczne, ponieważ bezbłędne przewidywanie złożonych potrzeb jest niezwykle trudne. Nieprawidłowe prognozy mogą prowadzić do niepoprawnych alokacji i nie obejmują potrzeb. Ciągłe testy, monitorowanie ludzi, pętle sprzężenia zwrotnego i stosowanie różnych źródeł danych są niezbędne, aby zapewnić odporność systemów.

Innym aspektem jest potencjalna utrata ludzkiej autonomii, jeśli AI nieustannie przewiduje potrzeby, co osłabia indywidualną zdolność podejmowania decyzji. Niezbędne są tutaj opcje, opcje rezygnacji, a także środki wzmocnienia własnej skuteczności i autonomii poprzez kontrolę człowieka i nadzór.

Koncentracja władzy i kontroli nad systemami AI ma ryzyko nadużycia lub nowych struktur autorytarnych. Zdecentralizowane modele zarządzania, przejrzyste algorytmy, niezależne organy nadzorcze i demokratyczny projekt takich systemów mogą przeciwdziałać. Jednocześnie omawiana jest zdolność AI do efektywnego planowania ekonomicznego, ponieważ wymagana jest równowaga między odpornością a zdolnością adaptacyjną. Alternatywy, takie jak modele partycypacyjne i wspierające wykorzystanie sztucznej inteligencji zamiast całkowitego zastępowania ludzkich aktorów, mogą oferować rozwiązania.

Kolejnym wyzwaniem jest przedefiniowanie znaczenia i celu ludzkiej egzystencji, ponieważ eliminacja tradycyjnej pracy może prowadzić do kryzysów egzystencjalnych. Środki takie jak promowanie edukacji, działań kreatywnych, zaangażowanie społeczności i refleksja filozoficzna, a także ustanowienie bezwarunkowego dochodu podstawowego (BGE) mogą pomóc w stworzeniu nowych źródeł znaczenia.

W końcu nacisk kładziony jest na zarządzanie i rozliczalność dla systemów AI, ponieważ trudne są wyraźne obowiązki dotyczące decyzji i błędów systemów autonomicznych. Należy opracować struktury takie jak warunki ramy prawne, kody etyczne AI i mechanizmy interwencji człowieka w celu zapewnienia odpowiedzialnego stosowania takich technologii.

Mapowanie nieznanego: ścieżki i rozważania dotyczące transformowanego handlu

Ta ostatnia sekcja podsumowuje wyniki artykułu i przedstawia najważniejsze transformacje i ich wzajemne zależności. Oferuje strategiczne rozważania dotyczące nawigacji w kierunku takiej przyszłości, jeśli jest uważane za pożądane lub nieuniknione, i odzwierciedla rozwijające się relacje między ludzkością, technologią i organizacją gospodarczą.

Synteza wyników: ważne transformacje i ich współzależności

Poprzednia analiza wykazała szereg głębokich transformacji, które przyniosłaby bez klientów gospodarka kontrolowana przez AI. Zmiany te nie są izolowane, ale są mocno powiązane. Zdolność technologiczna (prawie) doskonałych potrzeb dla osób wstępnych jest podstawą, która sprawia, że ​​tradycyjne funkcje marketingowe i sprzedażowe są przestarzałe [sekcja IC]. To z kolei zmusiło nowe spojrzenie na paradygmaty ekonomiczne poza kapitalizmem opartym na kliencie do modeli takich jak post-szorta, gospodarki oparte na zasobach lub podejścia po rosnących [sekcja II].

W takich nowych paradygmatach cel „spółek” lub jednostek produkcyjnych zmieniłby się z maksymalizacji zysku na bezpośrednie satysfakcję lub prześladowanie wspólnego dobra, prawdopodobnie napędzane wewnętrznymi motywacjami systemów AI opodatkowanych oraz w ramach nowych struktur zarządzania, takich jak daos [sekcja III]. Mechanizmy identyfikacji potrzeb i alokacji zasobów musiałyby działać bez sygnałów cenowych, przy czym AI odgrywa centralną rolę, ale także pozostają wyzwaniami faktury biznesowej [sekcja IV].

Ten łańcuch transformacji - od zdolności technologicznej do zmiany modeli ekonomicznych i nowo określony cel organizacji po skutki społeczne - jest wysoce współzależny. Niepowodzenie lub fundamentalne błędne oceny w danym obszarze, na przykład w odniesieniu do faktycznych granic zdolności prognozowania AI lub etycznej definicji „potrzeby”, może mieć efekty kaskadowe i cały system hipotetyczny zdestabilizowany lub prowadzić do poważnych negatywnych wyników. Jeśli na przykład przewidywanie AI jest głęboko nieprawidłowe lub stronnicze, unieważni to dużą część późniejszej restrukturyzacji gospodarczej i społecznej lub doprowadziłoby do dysfunkcyjnego i niesprawiedliwego systemu.

Wymiary społeczne i ludzkie są równie głębokie: przyszłość pracy, psychologiczne skutki autonomii i ustaleń, a także nowe struktury władzy i dylemat etyczny wymagają starannej uwagi [sekcje V i VI]. Ryzyko, zwłaszcza z powodu stronniczości algorytmicznej i koncentracji kontroli, są znaczące i wymagają solidnych ram etycznych i modeli zarządzania.

Strategiczny imperatyw nawigacji w kierunku przyszłości opartych na potrzebach

Jeżeli elementy tej przyszłości są aktywnie realizowane lub pojawiające się jako nieunikniony rozwój, pewne środki strategiczne, priorytety badawcze i dyskusje polityczne są już konieczne. Nie chodzi o szczegółową mapę drogową dotyczącą konkretnej przyszłości przedstawionej tutaj, ale o rozważania dotyczące kontrolowania rozwoju sztucznej inteligencji i automatyzacji w handlu i ogólnie.

Podstawowym strategicznym imperatywem jest promowanie szerokich „kompetencji AI” i demokratycznego udziału w projektowaniu rozwoju i wykorzystania AI. Biorąc pod uwagę głębokie skutki społeczne, decyzje dotyczące roli AI w biznesie nie można pozostawić technologom lub firmom. Skutki AI będą wszechobecne. Etyczna i społeczna adaptacja wymaga szerokiego wkładu. Dlatego publiczne zrozumienie i zaangażowanie w Ki-rzędu mają kluczowe znaczenie dla ukształtowania korzystnej przyszłości zamiast determinowanej przez determinizm technologiczny lub bliskie interesy.

Dalsze rozważania strategiczne obejmują:

• Inwestowanie w badania ograniczeń i ryzyka AI: w szczególności w odniesieniu do przewidywania złożonych ludzkich potrzeb, uczciwości algorytmicznej i psychologicznych skutków automatyzacji.
• Opracowanie solidnych wytycznych etycznych i struktur zarządzania: Muszą być proaktywnie („etyka przewidująca”) i koordynowane na całym świecie, aby zapewnić odpowiedzialne stosowanie potężnych systemów AI.
• Promowanie badań interdyscyplinarnych: Wyzwania wymagają współpracy między informatykami, ekonomistami, socjologami, etyką, prawnikami i naukowcami humanistycznymi.
• Dyskusja na temat alternatywnych modeli ekonomicznych: otwarta debata na temat post -rozmiary, podejścia oparte na zasobach i przyszłość pracy jest niezbędna do rozwijania wizji społecznych poza tradycyjną logiką ekonomiczną.
• Edukacja i przekwalifikowanie: Przygotowanie populacji do świata pracy, w której zdolności ludzkie, takie jak kreatywność, krytyczne myślenie i inteligencja emocjonalna, zyskują na znaczeniu, podczas gdy powtarzalne zadania są zautomatyzowane.

Ostateczne refleksje: rozwijający się związek między ludzkością, technologią i systemami ekonomicznymi

Myśli świata, w którym firmy nie potrzebują już klientów w pilnie oświetlają zmieniającą się wzajemne oddziaływanie między ludzkimi zdolnościami, zdolnością technologiczną i organizacyjnymi formami naszego życia gospodarczego. Zmusza nas do zadawania podstawowych pytań na temat tego, co my jako społeczeństwo najbardziej doceniamy. Gdyby technologia mogłaby potencjalnie zaspokoić wszystkie materialne potrzeby bez tradycyjnego handlu, jakie społeczeństwo chcielibyśmy zaprojektować?

„Firma pozbawiona klientów” jest ostatecznie mniejszym pytaniem o samą firmę, ale raczej pytaniem o ludzkość, do którego dążymy, gdy egzystencjalna presja ekonomiczna odpada. Scenariusz eliminuje tradycyjne ograniczenia ekonomiczne i motywacje. Otwiera to możliwość ponownego wprowadzenia celów społecznych -na przykład od czystego wzrostu do dobrego samopoczucia, zrównoważonego rozwoju, sprawiedliwości lub rozwoju człowieka. „Problem” przesuwa się następnie z konieczności ekonomicznej na kwestię zbiorowego wyboru i projektowania społecznego, kierowanego etyką i wizją pożądanej przyszłości, zamiast czysto ekonomicznego lub technologicznego determinizmu.

Podróż do takiej przyszłości, nawet jeśli jest tylko częściowo zrealizowana, wymaga głębokiego zrozumienia możliwości technologicznych, krytycznego badania implikacji ekonomicznych i społecznych, a przede wszystkim wyraźnej orientacji etycznej, aby zapewnić, że technologia służy i nie jest na odwrót.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus