纪念游戏|没有客户的公司：对AI控制世界中贸易未来的分析

无客户贸易格局的起源

这种思想游戏设计了一个未来，其中公司不再依赖传统的客户关系。高级人工智能（AI）和全面的自动化实现了对需求的精确预测和满足，这观察到既定的贸易实践，例如营销和销售。本介绍性部分定义了这种情况的核心前提，研究了技术要求并阐明了传统商业活动的后果。

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前提的定义：AI，自动化和完美的需求预测

这种思想实验的中心假设是公司完全依赖自动化，人工智能和数据控制过程的经济。在这样的系统中，几乎可以完美地预测个人和社会的需求，并相应地调整产品或服务，而无需直接人类互动或客户发起的明确需求。这构成了以下考虑到贸易和社会遥不可及的转变的基础。

即使预测的完美和完全缺乏客户互动仍然是未来的音乐，零售领域的当前发展已经在这个方向上表明。 Ki已经通过分析历史销售数据，市场趋势和外部因素（例如天气或公共假期）来彻底改变零售商预测客户需求的方式。 AI系统在客户行为的精确预测和运营过程的优化中起着越来越重要的作用。这样做的基础是大数据和AI的共生：算法需要大量数据来识别模式并做出可靠的预测 - 数据记录越大，质量越大，越精确。

这个前提意味着从反应性到主动经济的根本变化。当前的大多数系统对受营销影响并由销售活动完成的客户决策做出了反应。另一方面，此处概述的情况是基于预测需求并适应产品或服务以满足这些预期需求而无需传统客户的事实。经济活动将不再通过明确的购买决策来控制，而是通过预测情报来控制。

“完美预测”的概念是批判性的。尽管AI系统的预测能力不断更好，但人类需求的巨大复杂性特殊，新创造或非理性需求是一个重大挑战。人类的需求并不总是理性的或过去的数据模式。因此，必须在完美的情况下检查从显着改进到实际完美的预测的光谱以及可能的差距的各自含义。

技术基础：所需的AI和数据基础架构

基于完美需求预测的无客户贸易环境的实施需要高度发达且无所不在的技术基础设施。这不仅包括先进的AI模型，还包括用于综合数据获取的系统，大规模的处理能力和生产和分销的复杂自动化技术。

数据的质量，局部性和一致性非常重要，因为“数据是AI的燃料”。公司将不得不克服受技术污染的站点，并确保其数据基础设施已增长到要求。这包括仔细的数据治理，定期审核和用于数据调整的有效机制，因为AI结果的质量直接取决于输入数据的质量。来自物联网（IoT）与AI的数据集成可以实现实际时间分析并使用网络设备的信息，这对于动态需求预测至关重要。

供应链将通过基于AI的系统来转换，该系统能够实现自主控制，实时调整和预测分析。视觉范围范围为自动起作用并实现“几乎完美的准确性和效率”的AI控制过程和机器。这不仅需要智能算法，还需要一个支持从生产到物流的自动化的物理基础架构。云计算平台和技术（例如MapReduce）是工具的示例，可以处理必要的大量数据。

建立这样的基础设施将带来巨大的后果。收集“完美”预测的全面数据的需求意味着几乎全部记录和分析有关个人及其环境的信息。这可能包括行为数据，生物识别信息，环境数据和上下文详细信息。这样的数据收集和分析将等效于无处不在的监视，并提出了有关隐私和道德的基本问题。

此外，该全球基础设施的建设和运营将需要大量投资和国际协调。控制这些数据和AI能力可能会导致新的地缘政治力量条件。统治这一基础设施的国家或实体也将具有巨大的经济性和潜在的社会权力，这将增加有关AI和全球动态的现有讨论。

传统营销和销售的过时

在一个完美预测需求并自动适应和交付产品或服务的世界中，传统的营销和销售职能将失去其存在的权利。如果事先知道需求并且履行是无缝的，则需要产生需求，建立品牌知名度，说服客户或促进交易的需要。用户请求的明确声明 - “不再有更多营销策略，不再广告，没有报价，没有销售行动” - 强调了这一基本变化。

在这种情况下，基于广告，着陆页和潜在客户产生的广告，着陆页和潜在客户的自动化客户获取策略将是多余的。即使是当前基于AI的业务模型，通常仍然使用销售渠道或旨在改善客户体验，而新目标群体的发展也与不再需要此类活动的未来相反。

营销和销售的消失将对劳动力市场和所需技能产生巨大影响。当今在这些领域工作的整个行业和专业人士都变得过时了。这将需要就工人的适应和如此广泛的失业的社会后果进行深入讨论。

“品牌”和“产品差异化”的性质也会从根本上改变。如果对需求的满意度完全适合个人量身定制，那么品牌的令人信服和身份的创造方面就会失去重视。纯净的有用可以代替他们，或者可以发展出新的非商业沃恩标记。对品牌的情感依恋以及通过品牌名称的质量或地位的信号在完美，个性化需求的系统中几乎无关紧要。产品可以主要根据其功能能力来满足预测需求进行评估。

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没有客户控制需求的世界中的经济范例

消除客户控制的需求是经济活动的主要引擎，质疑资本主义的基本原理。如果市场决策和价格信号不再直接生产和分配，则必须考虑替代经济模型。本节探讨了各种理论方法，这些方法在这种未来的未来中可能变得越来越重要，从短期模型到增长后的经济到加速主义的愿景和社会化的生产形式。

超越资本主义：探索后划分和基于资源的模型

不再主要由稀缺塑造的经济的概念为资本主义提供了根本性的反驳。在短期后的经济中，大多数商品可以通过大量的高级自动化生产，并且人工工作量很少，因此它们将非常便宜甚至免费。关键技术将是广泛的自动化，潜在的自我复制机器，纳米技术和可再生能量。从理论上讲，商品，服务和资源可以在这样的系统中可以自由访问，这将产生传统的经济机制，例如价格，金钱和竞争。

基于资源的经济（基于资源的经济，RBE）的模型密切相关。在这里，所有资源都被认为是人类，分配是基于需求和合作，而不是通过货币交换或债务。诸如“金星项目”或诸如“一个社区”之类的计划之类的项目传播了这种方法，以努力摆脱利润逻辑和转向直接满意的方式。但是，此类模型的批评者质疑资源很普遍的系统中的财产权和激励结构等方面。

过渡到缩影后或基于资源的经济体应该是可行的，这是人类历史上最根本的转变之一。由于稀缺性一直是经济体系，冲突和社会分层的驱动因素，因此在基本需求的情况下消除了物质稀缺性，而货币体系的离开将破坏当前的经济和阶级结构的基础。这将需要对人类动机进行重新评估，超出物质利润和生存压力。

即使缺少缺少物质商品的职位，无形的商品也可能继续存在稀缺性，甚至重要的是重要的。这包括例如注意的是独特的经验，特定的位置或某些形式的社会资本。由于人类的欲望可能是无限的，因此重点可能是竞争的竞争或对这种无形的，固有的“商品”的评估，这可能导致新形式的“经济”或层次结构。

邮政增长和充分性的逻辑

邮政增长经济质疑永恒的经济增长的教条，而是恳求以福祉，可持续性和充分性为导向 - 即，不足以满足需求的生产而不促进过度消费。这种范式批评了面向增长的资本主义模式，并强调需要尊重生态限制并促进社会正义。诸如“基本护理经济”之类的概念侧重于基本商品和服务的可持续性提供，以及“时间 - 方向”，它提供了减少工作时间以支持其他生活领域的概念。诸如确保基本普遍护理和更强大经济民主的“通用基本服务”（UBS）之类的模型也是讨论的一部分。

如果基础AI是根据充分性和可持续性编程的，而不是最大化生产，则无法满足满足需求的无客户AI控制系统可以很好地与邮政增长的理想相吻合。从理论上讲，这样的AI可以通过最少的资源使用，并考虑到长期生态可持续性，以满足需求。但是，如果“预测需求”被夸大，或者AI将其优化与生产速度和体积相一致，而无需足够的生态限制，则这种AI也会导致前所未有的吸收。因此，AI的核心编程和道德框架将成为决定性的因素。

加入主义者的愿景：技术作为后资本主义结构的催化剂

加速主义哲学，尤其是左翼加速主义，建议使用资本主义发展的技术来克服资本主义本身并创造新的社会结构。该宪法将技术进步视为社会转型的推动力。尼克·斯里切克（Nick Srnicek）和亚历克斯·威廉姆斯（Alex Williams）等代表认为，技术进步已经可以使工作时间大大减少，并且没有传统工作的世界。您的“加速主义政策宣言”要求将诸如量化，经济建模和大数据分析等技术成就用于左翼政治目标。

AI控制的，完美的需求满足的情况可以解释为加速主义倾向的最终表达。在这里，技术不仅可以自动化工作，而且整个需求提供周期，这可能会导致截然不同的社会经济系统。但是，关键问题是这种加速的“目的”。正如左加速主义者所希望的那样，它是否可以为人类解放，还是导致其他事情？其他加速主义的流动，例如由尼克·兰德（Nick Land）代表的潮流，更多地看到它从人民中解放出来，这引发了这个问题，谁或从这种最终自动化中受益什么。

社会生产和参与式计划的模型

如果生产不再由私人，以利润为导向的公司控制，则问题是组织的替代形式。社会所有权的概念在生产手段和参与式机制上决定了什么以及如何生产，从而脱颖而出。参与式经济（Parecon）等模型规定，工人和消费者委员会会协商生产和消费计划，并通过所谓的迭代促进委员会（IFBS）进行劳累和分散计划后的报酬。

在AI预测需求的无客户经济中，“参与计划”可以采用新的形式。 AI可以直接向理事会报告他们的消费请求，而是可以推断出这些需求。然后，参与机制可以集中精力验证这些推论，确定社会优先级并监视AI的运作，而​​不是进行个人消费的详细微持续发展。人类的参与将从个人需求的定义（由AI接管）转变，以控制整个系统。这将确保AI的预测与更广泛的社会价值观和道德考虑相对应，并且对大型项目或不容易减少个人“需求”的大型项目或公共物品的资源分配的决定是民主的。

下表总结了所讨论的潜在经济模型：

在无客户未来的潜在经济模型的比较概述

无客户未来中潜在经济模型的比较概述 - 图像：XPERT.DIGITAL

在无客户未来的潜在经济模型的比较概述显示了基于不同核心原理和技术的各种方法。后短期经济努力通过自动化来为人类工作最少的大量商品而努力，并根据可用性或需求进行直接分配。自我复制机器，纳米技术和可再生能源在这里起着核心作用。批评者质疑真正的邮政短缺以及分配的动机和平等的可及性。

基于资源的经济（RBE）将资源视为人类的普遍遗产，并放弃了金钱或债务。相反，资源分配是根据合作要求进行的。高度发达的技术促进了资源管理和生产，旨在实现可持续需求和共同利益。像Venus项目的Jacque Fresco这样的支持者看到这是一种前瞻性的替代方案，而评论家则列出了实用挑战，例如所有权问题和可扩展性。

另一方面，邮政的增长经济不关注经济增长，并将重点与可持续性，充分性和时间相关。 AI和可持续技术的使用旨在旨在民主计划和需求的资源分配，重点是生态和社会目标。挑战是由从增长模型过渡的政治接受和可行性引起的。

加速主义者邮政 - 资本主义认为资本主义技术是克服资本主义的机会。自动化和人工智能推动转型向前发展，社会重新分布和中央计划是可能的机制。尽管有工作解放的愿景，但该模型仍有风险，例如专制控制，道德问题和加速主义趋势内的紧张局势。

在参与性的经济或社会主义中，重点是生产资料的社会财产和需求满意。 AI支持计划，协调和数据分析，同时参与式计划和民主决策直接分配。目标是社会正义和自治，但是信息的复杂性，激励结构和官僚化的风险是巨大的挑战。

总而言之，这些模型反映了自动化，资源效率，社会正义和可持续性之间的紧张关系，同时为未来的商业和社会组织采取不同的策略。

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“公司”的转型：生产单位的目的和功能

如果“公司”不再需要客户并以新的经济范式运作，则其目的，结构和动力必须从根本上改变。本节探讨了这些“生产单元”的外观以及如果利润最大化不再是目标，他们将拥有哪些驱动器。

REDE-组织目的的加密：从利润到社会需求满意度

在AI预测需求和生产旨在直接实现它们的世界中，组织的基本目的将从利润最大化转向直接满足社会和个人需求。许多公司已经声明，他们的工作中包括社会和生态问题，通常是由企业文化和超越纯粹利润利益的利益相关者的期望驱动的。因此，被称为“普通善为导向的公司”，将其利润重新投资以实现社会目标，反映社会正义或参与其结构。

“目的经济”的出现表明，公司从纯利润最大化以最大化目的，并希望为所有利益相关者（客户，员工，社区和行星）创造价值。在无客户系统中，此目的将更直接地满足确定的需求。作为理论上的相反极点，社会主义模型明确规定了需求需求的生产，而不是使盈利能力累积保持一致。在这种系统中，衡量当前经济优势的生产者和消费者养老金等概念将是无关紧要的。

这些生产单元的“成功”的指标必须完全重新发明。诸如国内生产总值，市场份额或利润率之类的指标失去了重要性。取而代之的是，将需要新的关键数字，这与需求满意度，资源效率，生态效应，甚至可能与社会健康或发展的维度有关的质量有关。

同样，“竞争”的概念要么从根本上消失或改变。如果生产单元适合满足协调系统中预测的需求，则客户的竞争是无关紧要的。可能的“竞争”可以转移到满足需求，解决方案的创新或实现某些社会目标的效率上，但没有基于市场的胜利和失败动态。基于资源的经济体等模型明确强调合作而不是竞争。

AI管理实体的内在动机：创新，解决问题和共同利益

当AI系统管理生产单元时，其“动机”的问题。 AI系统可以用内在的目标编程，而不是外部激励措施（例如利润）。这样的目标可能是好奇心，追求新颖性，获得能力或固有的动力来解决复杂的问题以使社会受益。已经存在的没有主要利润图案的现有组织，例如社会合作社，受到社会团结和利益的驱动，这些兴趣超出了纯粹的自我兴趣。

但是，AI中“共同利益”或“社会利益”等概念的编程代表了巨大的道德和技术挑战。这些术语在哲学上是复杂的，难以定义。您的翻译为机器 - 解释的代码很复杂，并且具有误解或锚定偏见的风险。对“共同利益”的不正确或不完整定义进行优化的AI可能无意间导致反统计结果。

在社会问题解决的背景下，由“好奇心”或“为新颖性努力努力”等内在动机驱动的AI可能会导致意外的创新。但是，它还可以针对存在不知道人的问题或产生新的，无法预料的问题的问题的问题“解决方案”。对这种AI的探索性冲动的控制和监测对于确保其活动符合人类的价值观和优先事项至关重要。

自主生产的治理结构：道斯及以后

这些AI控制的生产单元的指示和控制是中心的问题。诸如分散自主组织（DAOS）之类的模型在这里提供了有趣的观点。智能合约中的规则是在DAO中编码的，决策是在AI系统本身的参与下进行的。研究表明，专门针对社会或公共物品的道斯可以进行更高的权力下放。在其他情况下，例如机器人控制的过程自动化（RPA），对自动化系统的治理模型的需求也得到了认可，因此通常缺乏既定的学术模型。

如果AI不仅管理生产，而且还可以参与她自己的治理（按照Ki-Daos的计划），工具和演员之间的边界都模糊了。这就提出了有关责任，控制和AI系统发展可能与人类意图不符的新兴目标的潜力的基本问题。如果AI的目标偏离了人类的福利，AIS管理和控制其他AI的系统可以减少人类的监督和控制风险。

非营利性生产模型的承重能力大规模

非营利组织结构已经提供了有关利润的使命的组织结构，可以作为未来生产单位的典范。分析表明，大型非营利组织通常取决于融资的主要来源，尤其是国家基金。

然而，在无客户面向需求的经济中，这些非营利性生产单位的“融资”不是来自基于具有税收收入的市场经济运转良好的捐款或传统的国家预算。取而代之的是，“融资”将是总体经济计划系统直接资源部门的问题 - 它是AI控制或参与性的。挑战是根据基于预测的需求和覆盖效率的资源索赔的理由转移到资源索赔的正当性。这样的金钱在这样的系统中不再存在或具有完全不同的功能。

需要经济的机制

本节重点介绍了面向需求的经济的工作方式：当缺少客户需求和价格信号等传统市场机制时，如何确定需求以及如何分配资源来覆盖？

AI对“完美”需求预测的能力：技能，数据源和固有的限制

对AI预测人类需求的能力的批判性检查至关重要。这包括您需要的数据类型（历史，行为，生物识别，环境相关），以及此类预测的固有限制或扭曲。当前的AI系统已经通过分析历史销售数据，市场趋势，天气和公共假期来基于大数据的大数据显示需求预测，模式识别和决策的令人印象深刻的技能。数据量越大，较高的数据量，预测越精确。

但是，AI的预测能力有很大的限制。警告“魔术思想”和特定表现与一般能力的混乱是适当的。当理解人类的情绪和道德决定时，AI达到了限制。 AI预测的“七个死亡罪”包括高估了短期效应和实施期的低估。

外部数据源，例如天气数据，社交媒体趋势，经济指标和物联网数据，可用于无需直接客户互动的需求预测。这些可能会扩展以预测更广泛的社会需求。为了发现潜在的人类需求，提出了可以大规模通过AI分析的诸如视觉隐喻之类的投射技术，但这引起了人们对主观性和数据保护的道德关注。如果AI得出首选项，则隐私也有风险，因为本地数据可能不如模型更新，并且AI生成的推论被视为个人信息。

“需求”一词很复杂，从基本的生理要求到复杂的心理愿望和自我实现的工作，如马斯洛的需求金字塔所示。预测“需求”的AI必须应对这种复杂性。与更高，主观或新需求的完美预测相比，对基本材料需求的完美预测似乎更合理。根据当前数据，AI，细微差别预测未来心理条件或创造性努力的能力是高度投机性和道德上的。

没有客户互动的情况下预测社交需求的数据来源（天气，社交媒体，物联网，经济指标）可能会受到AI控制系统的影响。这可能会创造反馈循环，稳定或破坏预测的稳定，甚至基于AI被编程为“需求”的内容巧妙地引导社会发展。例如，如果AI根据天气预报预测能源需求并相应地分配能量，则可能会影响行为（例如，人们可以消耗更多的能量，因为它始终可用），然后将其流入AI的预测模型。

没有价格信号的资源分配：AI控制的型号和非市场替代品

如果价格不再引导分配，则必须抓住替代机制。 AI算法可以根据预测的需求和可用资源优化资源的分布。这样的系统包括数据采集，初步处理，模型培训，优化，提供和反馈循环。但是，注意到，这些方法没有价格信号或广泛的非系统性人类需求，而是关注现有系统的效率。

非市场替代方案包括共享，捐赠和再分配等实践。这些机制以及用于自我消费，共同管理和互助的非市场生产，有可能在复杂的公司中扩展。可以调整基于代理的建模（ABM）和其他仿真技术，以模拟非市场系统中的资源分配。

在满足可量化需求时，没有价格信号的AI控制资源分配可能会导致极高的效率。但是，它可能很难为有时通过价格发现和企业家风险而有时（尽管不完美）的新的，无法预料或高度主观的愿望提供资源。 AI的特征是基于定义的参数和历史数据的优化。市场上的价格信号反映了汇总（通常是投机性的）付款意愿，可以将资源引向新的或利基市场的需求。如果没有这种机制，则可以提供具有由此产生的，未经证实或纯粹的“需求”的AI，除非对其进行编程，否则特别是为了探索或反应非量化的人类输入。

商业法案的持久挑战：人工智能真的可以解决吗？

路德维希·冯·米塞斯（Ludwig von Mises）和弗里德里希·海耶克（Friedrich Hayek）突出提出的商业账单问题指出，没有市场价格的理性经济计划是不可能的。问题出现的问题是，具有大量数据的高级AI是否可以掌握这一挑战。文献在这里持怀疑态度：AI无法解决定义目标层次结构的问题，因为计划资源将目标下属而不是由于价格信号而选择目标。即使所有数据都可以单一可以使用，中央规划师也无法以正确且一致的资源分配的方式计算整个必要的经济知识。有人认为，人工智能不符合有效的经济发票的先决条件，因为它是反应性的，并且积极主动的，目标的企业家无法复制。在中央计划与市场社会主义和参与性经济的背景下，计算问题仍然是一个核心挑战。

即使AI可以为需求和生产选择的静态句子完美地计算资源分配，人类需求的动态和发展性质，技术创新和不可预见的环境变化意味着“计算”是一个连续的，适应性的过程。经济会计辩论的核心可能会从纯计算能力转变为产生新信息和目标并适应未包含在原始数据集中的能力。最初的辩论集中在中央规划师处理所有必要信息的可能性上。 AI可以解决已知变量的处理部分。但是，正如所见，市场集成了积极主动的参与者（企业家），他们发现新需求，创建新产品并适应不可预见的变化 - AI作为反应性系统无法轻易复制的功能。挑战不仅在于计算，而且是动态世界中目标的持续，适应性重新计算和重新定义。

完全自动化，需要期待世界的社会和人类维度

本节转向了一个更广泛的社会和人类后果，而社会和人类的后果是由公司不需要客户的世界中的生活产生的，并且AI可以预期并满足需求。

人类工作的未来和重新定义“工作”

如果AI和自动化接管了大部分生产，甚至需要需求的确定，那么紧迫的问题就会出现人类工作的未来。预测表明，在未来十年中，生成的AI将以任何方式换90％的工作，并可能取代9％的美国工人。尽管一些专家认为AI比整个专业更有可能自动化单个任务，并且在评估AI结果时，人类的专业知识仍然至关重要，但其他人则看到了AI向人们释放“人类对人类对人类”互动的未来，在这种情况下，同情，创造力和情感智力浮出水面。社会学观点表明，AI可能会造成失业和收入不平等。

在工作后的公司中，通过自动化的传统就业变得过时了，讨论了普遍基本收入（BGE）和减少工作周等概念。大规模失业的心理影响的重点以及寻找超出工作意义的人们。

在一个几乎完全自动化和预测需求满意度的社会中，人类贡献的“价值”可以完全从经济生产转移到AI无法（或未批准）完全复制的社会，创造性，智力或护理活动。这需要对被认为是“有价值的工作”的基本重新评估。如果AI接管生产和物质满意度（请求的基本前提），则出于这些目的，传统工作将被过时。然后，人们可以专注于不太有能力的AI的活动，例如深厚的情感联系，复杂的道德思维，新的艺术创造或哲学研究。该公司将需要新的系统来识别和支持这些非传统捐款，这可能是通过将收入/生计和“工作”解耦（例如BGE，如前所述）。

心理限制：预期需要的自主权，能力和意义

AI系统不断预期和满足的个人的心理影响是深远的。自决理论强调了自治（控制感觉），能力（冠军感觉）和社会融合的基本心理需求。支持这些需求的环境可以促进自主动机。目前对工作场所AI的研究显示出效率的提高，但员工还确保了工作场所丢失，但不能解决“完美期待”的情况。马斯洛的层次结构表明，当基本需求保持不满意并引入认知，美学和超越需求时，自我实现和社会需求也很重要。

如果外部AI系统可以预期和满足需求，那么个人可能会遭受自治和能力的矛盾丧失。识别，努力和实现自己的目标（即使是基本需求）的行为也有助于这些心理支柱。不断，轻松的实现可能会导致被动性，学习的无助或寻找新的挑战和自我定义。自治包括自我控制和对行动的个人责任。如果AI基于预测控制实现，则在满足需求时，个人的行动能力会降低。能力包括冠军和有效性。如果不需要满足需求的努力，那么在这一领域发展和体验能力的可能性将减少。这可能会导致个人在其他非物质领域中寻找自主权和能力（如马斯洛的更高需求所表明）。

在材料后的实验室存在中寻找意义

如果物质稀缺在很大程度上已经克服了，传统的经济角色将失去重视，那么人们就会出现问题。 EO Wilson的作品“人类生存的重要性”涉及生存问题，并击败了科学与哲学之间的桥梁，在此过程中，他解决了我们选择的自由和在物质宇宙中自由意志的谜语。在工作后的社会中，人们可以通过创造力，家庭，社区或对智力，情感和精神发展的迫害来定义自己的生活，因为AI也可能破坏休闲活动的目的。

在这样一个社会中，“人类生存的重要性”可能成为中心社会就业。这可能会导致艺术，哲学，灵性和社会参与的文艺复兴。相反，如果找不到或培养新的意义来源，也存在普遍疾病和存在危机的风险。对于许多人来说，目前的工作和物质努力正在提供身份和目的的主要来源。您的损失会产生真空。然后，人们可以转向马斯洛夫的更高需求：认知，美学，超越者，或者正如威尔逊指出的那样，应对我们独特的地方和我们的决定。社会基础设施必须支持这些新方法来找到意义。

AI控制经济中的权力，控制和社会结构

谁控制AI系统，预测和分配需求的问题至关重要。 AI已经对治理结构产生了影响，并且存在基于行动能力和知识能力的AI完全替代市场机制的论点。 AI控制的资源分配和AI投资引起的全球权力平衡的变化也是相关的方面，这也是相关的方面。人工智能能力被视为国家权力的支柱。正如中国的AI计划所示，Super-KI在业务计划中的治理包括长期战略计划和生态系统开发。

设计，拥有并控制总体AI预测和资源分配系统的实体（或实体）将行使前所未有的权力。这有可能导致新形式的威权主义形式，反之亦然，并仔细设计成为民主监督的新模式。某些AI系统的“黑匣子”性质可能会解决这个问题。控制资源分配是权力的基础。如果该控制与高度复杂的AI系统有关，那么理解和影响其决策就将变得至关重要。如果没有稳健，透明和参与性的治理机制，则可以集中和滥用这种权力，无论该系统是否名义上使用了“共同利益”。

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通过迷宫进行导航：风险，道德和治理

本节批判性地评估了拟议未来固有的潜在缺点，道德困境和治理挑战。

道德要求：保证AI控制系统中的公平性，透明度，数据保护和问责制

预测和分配需求的AI系统的开发和使用必须以严格的道德原则为指导。这包括公平，透明度，解释性，数据保护，安全性，鲁棒性，人类监督和问责制。道德框架的作品，例如贝尔蒙特报告，其尊重人，慈善和正义的原则可以在这里提供取向。对“预期伦理”的需求也可以防止AI受到损害以及在多元社会中定义“善”的挑战，这也是中心方面。

在这种系统中，“解释性”（可解释的AI，XAI）变得非常重要。如果AI决定了需求的资源分配和满意度，那么个人和社会必须能够理解为什么做出某些决定，尤其是当它们似乎是禁忌或不利时。缺乏透明性会不信任并激发不满。在这种情况下，人工智能决定对个人的生活产生了深远的影响。一个“黑匣子” AI，在没有解释的情况下做出重要的资源决策将破坏自主权和信任。因此，强大的XAI方法的发展和实施不仅是一个技术目标，而且是合法性和公平性的道德必要性。

算法偏见及其社会影响的幽灵

数据或算法的干扰可能会导致需求预测和资源分配的歧视性结果，并可能收紧或造成现有的不平等现象。研究表明，AI系统在预测任务中可能会造成重大扭曲。算法偏见来自开发人员的扭曲培训数据或决策，并且可以加强就业，生活和金融等领域的系统性歧视。可以在医疗保健和在线广告中找到此示例。

在“完美”需求预测的系统中，算法偏见可能会导致全身，自动化的忽视或失败整个人群群体的需求，从而创造出高效的歧视机器。这比市场歧视更危险，有时可以避免有争议或避免这种歧视。 AI从可以反映历史扭曲的数据中学习。如果AI是唯一的决策者 - 关于需求和资源分配及其算法的决定，则可能没有其他机制来满足他们的需求。程度和自动化意味着这种歧视将是无所不在的，并且可能更难识别或纠正或纠正市场系统中的扭曲。

超级经济系统的治理框架

需要强大的治理模型来监视这些强大的AI系统。这包括区分B2B和B2C应用程序的法律框架条件，以及对后果的持续评估。还强调了对自动化系统（例如RPA）的治理模型的需求。中国AI计划等国际示例显示了适应性法规和生态系统的发展。 AI支持的模拟也可以为政治决策的设计做出贡献。

这种系统的治理不能纯粹是技术性的，也不能仅留给AI开发人员。它要求各种利益集团的参与，包括道德规范，社会科学家，法律专家和公众，以定义系统的目标，限制和监督机制。问题“谁统治了理事会（AI）？”成为中心。对于纯粹的技术官僚主义而言，社会效果太远了。 “需求”，“公平”和“社会健康”的定义是固有的政治和道德问题，而不是纯粹的技术问题。因此，治理必须具有包容性和民主，以确保与人类价值观的合法性和一致。

避免反乌托邦：虚构和理论警告中的教义

如果这种系统设计不佳或控制，科幻小说和反统治理论可以帮助显示潜在的负面结果，并强调了远见和道德谨慎的重要性。 Frederik Pohls“ Die Midas-plage”描述了一个机器人过度生产的世界，其中“穷人”被迫使用忙碌的消费 - 即使前提偏离了这里讨论的情况，也表明了总自动化的无意后果。小说中的反乌托邦场景通常包括AI控制，叛逆或建立了AI控制的社会，因此，诸如监视，控制和自治的主题都位于前景。

如果需求的“完美”满足，如果它是由AI集中控制的，可能会矛盾地导致极端的极权主义形式，在这种形式上，单个偏离所预测的“最佳”行为或不可能是不可能的。 “仁慈的独裁者Ki”是一种核心的反量抗腐蚀风险。反乌托邦的AI通常包括对人类行动能力的控制和压迫。完美预测和满足所有需求的系统可以密切定义这些需求，或者以优化系统稳定性，而不是个人发展或自由。任何偏离个人AI的“最佳路径”的偏差都可以视为必须纠正的异常，这意味着即使涵盖了材料需求，真正的选择自由也受到限制。

下表总结了最重要的道德，治理和社会挑战：

AI控制的，需要经济的重要道德，治理和社会挑战

AI控制的，基于需求的经济形象的重要道德，治理和社会挑战 - XPERT.DIGITAL

AI控制的，需求的经济的发展带来了各种道德，治理和社会挑战。一个中心是算法偏见，在该算法中，AI系统可以通过训练数据的历史偏见来提供歧视性结果，从而增加现有的不平等现象。诸如严格的数据审核，多元化的培训数据集，公平审核，对抗性辩论，透明度框架以及包括各种利益相关者的措施等措施，以确保公平性和非歧视性。

数据保护和数据的安全性是另一个挑战，因为用于精确预测的全面数据调查危害了隐私并增加了数据滥用的风险。诸如数据最小化，匿名化，设计和强大的网络安全性措施以及遵守数据保护法律（例如GDPR）等方法可以降低这些风险。

AI预测的准确性和可靠性也仍然至关重要，因为对复杂需求的无错误预期非常困难。不正确的预测会导致分配不正确，并且不能满足需求。连续测试，人体监测，反馈循环以及使用不同数据源对于确保系统的鲁棒性至关重要。

另一个方面是，如果AI不断预期需求，那么人类自主权的潜在丧失，从而削弱了个人决策能力。在这里至关重要的是，选择，退出选项以及通过人类控制和监督增强自我效能和自主权的措施至关重要。

对AI系统的权力和控制集中的集中在于滥用或新的独裁结构的风险。去中心化的治理模型，透明算法，独立监督机构和对此类系统的民主设计可以抵消。同时，讨论了AI进行有效的经济计划的能力，因为需要弹性和适应性之间的平衡。诸如参与式模型以及支持AI而不是完全替代人类参与者的替代方案可以提供解决方案。

另一个挑战是重新定义人类生存的意义和目的，因为消除传统工作可能导致存在危机。促进教育，创意活动，社区参与和哲学反思以及建立无条件基本收入（BGE）等措施可以帮助创造新的意义来源。

毕竟，重点是对AI系统的治理和问责制，因为难以确定自治系统的决策和错误的明确责任。应制定诸如法律框架条件，AI伦理抄本和人类干预机制之类的结构，以确保负责使用此类技术。

未知的映射：转型贸易的路径和考虑因素

最终部分总结了文章的结果，并概述了最重要的转变及其相互依赖性。如果被认为是理想的或不可避免的，它将为未来的方向提供战略考虑因素，并反映了人类，技术与经济组织之间的发展关系。

发现的综合：重要的转换及其相互依存关系

先前的分析表明，经济带来了许多无情的经济带来的深刻转变。这些变化不是孤立的，而是链接的。 （几乎）初步人员的完美需求的技术能力是使传统的营销和销售功能过时[IC]的基础。反过来，这又将以客户驱动的资本主义超出客户驱动的资本主义的新观点迫使肖特，基于资源的经济或后增长方法等模型[第二部分]。

在这种新的范式中，“公司”或生产单位的目的将从利润最大化转变为对共同利益的直接满意或迫害，这可能是由应税AI系统的内在动机以及在Daos等新治理结构下的内在动机驱动的。确定需求和资源分配的机制必须在没有价格信号的情况下工作，因此AI扮演着核心角色，但也是商业发票的挑战[第四节]。

这种转型链 - 从技术能力到改变经济模型以及组织的新定义目的到社会效应 - 是高度相互依存的。例如，在AI预测能力的实际限制或“需求”的道德定义方面的实际限制，可能具有级联效应，并且整个假设系统不稳定或导致严重的负面结果。例如，如果AI预测是不正确的或有偏见的，那么这将使随后的经济和社会重组的很大一部分无效或导致功能失调和不公正的系统。

社会和人类的层面同样是深刻的：工作的未来，对自主权和发现的心理影响以及新的权力结构和道德困境需要仔细注意[V and VI节]。风险，尤其是由于算法偏见和控制的浓度，这是显着的，需要强大的道德框架工作和治理模型。

朝着基于需求的未来导航的战略命令

如果将未来的要素积极追求或作为不可避免的发展，那么今天已经有必要进行某些战略措施，研究优先事项和政治讨论。这不是关于此处概述的特定未来的详细路线图，而是关于控制AI和自动化发展的考虑因素，一般而言。

主要战略当务之急是促进广泛的“ AI能力”，并参与AI的发展和使用设计。鉴于深刻的社会影响，关于AI在业务中的作用的决策不能留给技术人员或公司。 AI的影响无处不在。道德和社会适应需要广泛的意见。因此，公众的理解和承诺对于塑造有利的未来至关重要，而不是由技术决定论或密切利益决定的未来。

进一步的战略考虑包括：

• 投资于AI的限制和风险的研究：特别是关于复杂的人类需求，算法公平和自动化心理影响的预测。
• 强大的道德准则和治理结构的发展：这些必须主动（“预期伦理”）并在国际上进行协调，以确保负责使用强大的AI系统。
• 促进跨学科研究：挑战需要计算机科学家，经济学家，社会学家，伦理，律师和人文学者之间的合作。
• 关于替代经济模型的讨论：关于后发展，基于资源的方法和工作未来的公开辩论对于发展传统经济逻辑以外的社会愿景是必要的。
• 教育和培训：为人口的准备工作，在其中人类的能力，批判性思维和情绪智力在重要性上获得的能力，而重复的任务是自动化的。

最终思考：人类，技术与经济体系之间的发展关系

公司不再需要急需客户的世界的思想阐明了人类能力，技术能力和我们经济生活的组织形式之间的不断变化。它迫使我们问有关我们作为社会最欣赏的基本问题。如果技术可能没有传统贸易可以满足所有物质需​​求，那么我们想设计什么样的社会？

最终，“无客户公司”并不是关于公司本身的问题，而是一个关于我们为存在的经济压力消失时努力的人类的问题。该方案消除了传统的经济限制和动机。这打开了重新确定社会目标的机会 - 例如，从纯粹的增长到福祉，可持续性，正义或人类发展。然后，“问题”从经济上的必要性转变为集体选择和社会设计问题，在道德和对理想未来的愿景的指导下，而不是纯粹的经济或技术决定论。

即使只有部分实现，进入这种未来的旅程也需要对技术可能性，对经济和社会含义进行批判性检查，最重要的是，要确保技术服务并且不相反。

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