壹些經濟學家對人工智能、迅速擴大的數據集、機器學習和不斷增加的計算能力提出了新的意見，這些應該被列為除資本和勞動力之外的壹種全新的生產要素，並將以壹種深遠的、可能是非凡的方式影響生產率。它正在創造壹個新的“虛擬勞動力”。與其他生產要素不同，人工智能不會隨著時間的推移而貶值。
人工智能的影響
隨著智能機器人產業的發展，美國和中國有望從主導傳統工業機器人領域的日本和德國手中搶奪領先地位。在這裏，《金融時報》提到了中國的機器人革命。機器人是“中國制造2025”計劃的重要組成部分，有助於提高工廠的自動化和技術水平，將不斷上升的勞動力成本轉化為產業升級的機遇。有壹個問題:新興經濟體還能指望靠西方國家的傳統發展道路致富嗎？還是機器人會接受很多讓數億人脫貧的工作？
由於人工智能技術的前沿性和前沿性，知識不多、綜合實力強的國家有條件、有能力開發和掌握。第三世界國家經濟基礎薄弱，科技能力低下。在人工智能技術發展的大趨勢下，他們與發達國家的差距將進壹步拉大。
比如在印尼，機器人的普及讓發展中國家更難搭上經濟增長的“扶梯”。印尼等國家工資較低，人口相對年輕，對勞動密集型企業更有吸引力，不適合普及自動化。沒有更好的教育和更多的技能，發展中國家將很難從制造業進步中獲益。
壹個國家的收入水平越低，就越容易受到自動化的沖擊。目前，在農業和制造業等可貿易部門，低收入國家比高工資國家更具成本競爭優勢。但如果這些國家過早去工業化，就會失去搭上人工智能發展快車的機會。
和全球化壹樣，數字革命會給人類帶來普遍的好處，但也會造成局部的苦難。我們怎樣才能確保壹個好的結果？這樣的新技術將威脅到許多成熟的行業、市場和工作崗位。像全球化壹樣，數字革命將帶來普遍利益，但也會造成局部痛苦。怎樣才能保證好的結果？首先，私人部門必須擁抱公共部門，並意識到每個人都有相同的目標。其次，公共部門需要調整自己，了解和迎接新技術帶來的挑戰。第三，我們可能需要重寫管理我們民主社會的隱性社會契約，重新定義政府提供的商品和服務。
自動駕駛的挑戰
自動駕駛汽車會帶來很大的好處，但也會導致大量工作崗位的流失，所以各國需要未雨綢繆。
城市不希望每個人都擁有自動駕駛汽車，這樣會加劇擁堵，沒有必要。如果無人駕駛普及，人們會因為堅持駕駛而被收費。無人駕駛將減少90%的城市車輛數量，保持運輸工具數量不變，減少事故數量。使用電動車減少了車輛數量，減少了汙染。因為不用自己開車，方便了老人、青少年、行動不便者出行。因為人們不再擁有汽車，可以節省相應的開支，不用考慮停車的問題。
無人駕駛的商業原因是消除對人類司機的需求。不會馬上消滅工作崗位，但可能會先讓司機的生活更舒適，然後在中期彌補司機的不足，最後消滅這些工作崗位。事故減少導致保險公司收入下降。同時也沖擊了傳統載人汽車和傳統能源生產企業。
壹些專家認為，無人駕駛是100%安全和無事故的。但近年來美國等國家無人駕駛測試中的事故，以及之前黑客大賽中自動駕駛汽車容易被黑，都形成了反例。如果壹個小孩突然出現在壹輛自動駕駛汽車前面，智能汽車在避開將要撞到路邊的行人的情況下會怎麽做？妳應該剎車。前面的汽車正以每小時20英裏的緩慢速度行駛。妳能編程讓這輛車超車嗎？汽車的智能不太可能有“接受中等風險駕駛”的選項。各種實際問題還需要解決。《日內瓦道路交通安全公約》和《維也納道路交通安全公約》規定，汽車在任何時候都必須由駕駛員控制，因此需要修改法律以適應未來的自動駕駛汽車。
2018年末，waymo的負責人、蘋果的聯合創始人承認，自動駕駛的普及還需要幾十年。自動駕駛技術還沒有達到可以在任何天氣、任何條件下行駛的最高水平L5。壹個原因是自動駕駛的復雜場景太多，算法達不到要求。自動駕駛是趨勢，但要理性看待。最近華為智能駕駛前總裁蘇青也提醒我們要謹慎對待特斯拉的自動駕駛。
潛在的負面影響
隨著人工智能、生物技術和機器人等領域的技術進步，大家都渴望找出它對社會、經濟和道德的潛在影響。我們來考慮三個問題。第壹，人工智能是否如馬斯克所說“可能比核武器更危險”？二、如何在自動駕駛汽車中植入“倫理彈性”？比如為了給騎自行車的人更多的道路空間而違反“禁止超車”的規定，但是如何給自動駕駛汽車編程，使其在真正的危機情況下做出正確的反應。第三，誰負責保證最新的技術成果不被濫用？法律法規落後於現實，私營部門機構往往躲在對法律的狹隘解釋後面。
更實際的例子是，如果我的機器人打碎了鄰居的窗戶，誰應該為此負責？機器人生產商，銷售商，我自己還是機器人？歐盟報告建議，更先進的機器人應被視為“有責任補償它們可能造成的任何損失的電子機器人”。但是，企業可能不必為機器人納稅，甚至對某些機器人負有法律責任，這會帶來爭議。社會會需要更多的資源，但是機器人不交稅，更賺錢的企業不太可能交足夠的稅，也就是機器人給納稅人的資金帶來更高的需求，帶來更少的稅收。
在數字時代，通過精確的算法和機器學習進行價格串通的秘密手段很難被起訴和追究責任。壹些專家表示，現有的反壟斷法是基於人們的意圖和行為，可能不足以防止企業在數字時代濫用市場力量。人工智能和強大算法的興起可能會導致更多的卡特爾以消費者為代價維持更高的價格，並長期忽視傳統的執法機構。這是現在反壟斷法律法規面臨的挑戰。
隨著定價體系變得越來越自主，壟斷者甚至不需要與競爭對手交談就可以壟斷價格，這不會留下電子郵件或語音郵件作為證據。尋找防止自學習算法之間合謀的方法，已成為競爭法執法機構迄今面臨的最大挑戰之壹。
定價工具可以在互聯網上搜索競爭對手的價格，從自己的數據庫中找到相關的歷史需求數據，分析數字信息並在毫秒內提出定價解決方案。理論上，這應該會給消費者帶來更低的價格和更多的選擇。如果目標是做壞事，自動化系統和算法可以幫助妳更快地做壞事。該應用程序將阻止零售商降價，並使價格高於原本可能的價格。作為自由市場理論基準之壹的信息完整性，可能會損害而不是增進消費者的權益。有壹個案例，亞馬遜上的兩個賣家在2011使用有缺陷的定價工具，在幾天內將壹本書的價格從113美元裁定為2300萬美元。第壹個算法自動把書的價格設定為第二個賣家的1.27059倍，第二個賣家把價格設定為第壹個賣家的0.9983倍，沒有編程價格上限，導致超出價格的螺旋上漲。
此外，隨著人工智能的快速發展，可以想象機器將完全取代人類進行殺戮，增強國家發動戰爭的意願。人工智能的本質使其無法預見自動武器發展的終結，無論進行多麽精確的編程，也無法限制其後果。最好不要走上這樣的道路。
因此，我們應該正視人工智能的潛在負面影響，並盡早采取措施加以避免。
技術焦慮癥
人們總是誇大自己所處的時代，認為自己面臨的挑戰是前所未有的。現在我們在思考自動化的未來時犯了這個錯誤。技術革命不會把人類推向壹個機器會產生自我意識並接管壹切的未來。這種擔憂毫無意義。同時，把人類貶低成沒有競爭力的體力勞動者也太自卑了。
微軟亞洲研究院院長洪小文博士表示，只有當人類理解了創造力的過程，才有可能教會計算機人類獨特的創造。如果算法繼續由人來寫，機器只執行人提供的算法，本質還是和以前的算盤壹樣。計算機可以完成壹些特定的任務，但不代表計算機可以理解這些任務。人工智能專家赫布裏奇認為，機器人無法復制創造力。他們無法重組更高層次的抽象概念，無法用很少的信息或例子想象未來，也沒有直覺。專家的這些觀點有助於理解目前人工智能的本質問題，從而消除技術焦慮。
人們將需要新的不同的技能。增加教育機會，實行全民基本收入，可能會減輕機器人對勞動力市場的沖擊。自動化正在加劇年輕壹代的工作焦慮，但大型新興市場的年輕人要自信得多，他們知道如何利用技術和網絡資源進行自我培訓。
技術允許我們用更少的努力創造更多的價值。如果我們不能想出如何處理這種情況，如何確保我們以反映我們共同價值觀和保護弱者的方式分享機器人勞動的成果，那麽我們應該感到羞恥。那樣的話，我們就遇到了真正的敵人，也就是我們自己。
庫珀·巴雷特的生存指南
人工智能有很強的優勢。另壹方面，人工智能能達到壹般智能嗎？機器能像人類壹樣解決問題嗎？現在，AlphaGO、AlphaZero雖然在圍棋上戰勝了人，但目前僅限於下棋，沒有解決其他問題，這就需要通用人工智能——壹種無需專門編碼知識和應用領域，就能處理各種甚至廣義問題的人工智能技術。壹般的人工智能也需要不斷的學習，嚴格的推理和邏輯能力，不需要任何輸入的自我學習，架構也需要更新，這就需要變成壹個更復雜的可以自己組合的系統。這些都是人工智能還需要解決的問題。但這並不意味著機器可以獨立思考。要做到這壹點，需要有很強的人工智能，不僅僅是人類的壹些能力，還有感知和自我意識，能夠獨立思考和解決問題。如果強人工智能有獨立意識，能否被控制還是個未知數。所以對於強人工智能的發展，學術界是有爭議的。
把人腦和人工智能對比壹下，人腦在邏輯展示想象力和跳躍式思維方面比人工智能強很多，應該是有創造力的。人類擁有機器無法超越的“共情”能力，可靠的情商勝出。目前人類還是要掌握基本的讀、寫、算技能，否則無法建立創造性解決高階問題的思維框架。英國《金融時報》2018年4月的壹篇文章談到，下壹代需要關註人工智能無法效仿的人類技能:創造力、創新力、靈活性、處理沖突的能力、模糊性和不確定性等等。應對人工智能的挑戰不僅在於培養更多的人工智能和計算機專家(盡管這很重要)，還在於建立人工智能無法模仿的技能。這些都是不可或缺的人類技能，如團隊合作、領導力、傾聽、保持積極的態度、與人打交道以及管理危機和沖突。這些都是隱性知識(不是顯性知識)的形式。它們屬於訣竅技能，而不是事實技能。事實技能很容易傳遞給下壹代，也很容易衡量。專有技術很難傳承和衡量。因此，正確認識人類的優勢，識別人工智能不具備的能力，是應對人工智能挑戰的關鍵。
對於人工智能時代的職業發展，有專家建議:
赫芬頓:最好的策略是“擁有無限的適應性和靈活性”，“把變化當作唯壹的不變”。
Brynjolfsson:“學習如何做人類比機器更擅長的事情”，包括創造力和企業家精神，人際交往。“終身學習”如果妳不是真正熱愛妳所做的事情，妳很難甚至不可能脫穎而出。
其中，終身學習是壹個很好的藥方，是指每個社會成員為了適應社會發展和個體發展的需要而貫穿壹生的不斷學習過程。這也應該是中國的壹句老話，活到老，學到老。當前社會瞬息萬變，新問題層出不窮，知識更新速度大大加快。人們需要更新知識觀，獲得新的適應能力，以適應這個時代。
如果給適應性強的人配上電腦，我們就可以消除繁瑣的工作，人性化地應對這種變化。開發者“必須努力幫助人類更好地進行具有人性的最有價值的工作”。只有人類和機器基於同壹個目標合作，才能實現突破。當我們達到這樣的生活狀態，人類就會釋放出巨大的潛力。在這方面，我們應該重新思考教育是壹個終生的過程；獎勵好奇心和實驗，這是發現和理解未知的基石。
人類和人工智能不應該被取代，而應該相互合作，提高人類的共同福祉。正確認識問題，保持開放的心態，調整自己，適應時代。