 Udacity、Coursera 和 edX 都是从人工智能实验室涌现出来的，这个事实凸显了人工智能研究社区希望对教育系统进行大改的信念。Thrun 说他创立 Udacity 是将其作为「正在进行的人工智能革命的解药」——这场革命将催生对工作者的新型工作技能的需求。 类似地，吴恩达认为：鉴于人工智能研究者的工作对劳动力市场的潜在影响，研究者「在应对和解决我们导致的问题上负有道德上的责任」;他说，Coursera 是他在这方面作出的贡献。此外，人工智能技术在教育方面有很大的发展潜力。根据每一个学生的情况各自调整课程，从而实现最轻松最高效的学习方法「适应性学习(Adaptive Learning)」多年前就应该出现了。但新的机器学习技术可能最终有望帮助实现这一目标。 吴恩达说，适应性学习对大量学生使用同一材料进行学习的情况最有效，因为这样可以收集到大量的数据。在这方面的创业公司有 Geekie、Knewton、Smart Sparrow 和 DreamBox 等，教育行业的巨头也对此很有兴趣：2013 年 McGraw-Hill 买下了适应性学习系统 ALEKS;Pearson 最近宣布扩大了与 Knewton 的合作关系。 「老系统将不得不得到认真的修改」，美国西北大学的 Joel Mokyr 指出，教育系统鼓励专业化，这样学生就能在越来越少的主题上学到越来越多。但随着知识过时的速度越来越快，重要的是要学会再学习(relearn)。 Mokyr 认为当下的教育像粘土——「塑造它，然后烘烤它，就定型了」。未来，随着越来越多任务变得自动化，人类技能显得最有价值的任务会不断变化。「你必须终生学习——很长时间来显然都是这样」，吴恩达说，「你在大学里学到的东西不足以让你继续前进 40 年。」 政策政治 对人工智能和自动化的担忧也导致了对更强大的保护人们免受劳动力市场动乱影响的安全网的呼吁。尤其是一些人工智能评论者认为应该建立一套福利系统，让每个人(不管什么情况)都享有保障基本生存的收入(比如说一年 1 万美元?)类似的想法在工业革命时也由 Thomas Paine 和 John Stuart Mill 等一些人提出过。 其基本思想是：人们做得更多让自己的收入增加时，这个福利不会减少，这样人们就会愿意去做事。这会让人们能自由决定自己希望做什么，活在失业中接受合适的再培训。很多预言会有终极工作破坏的人都认为可以把这个情况用来保持消费型经济和支持非劳动人口。如果大部分工作都被自动化取代了，我们就将需要一种重新分配财富的可选机制。 与改革教育系统相比，保障基本收入似乎更简单、更有吸引力。这个想法在技术行业内享有广泛支持：创业孵化器 Y Combinator 甚至还支持着加利福尼亚州奥克兰市的一项对该想法的研究。其总裁 Sam Altman 认为基本保障收入可以确保「向未来工作的平稳过渡」。 看起来似乎是一个未来乌托邦，但一些怀疑论的观点认为这会导致抑制技术造成的不平等和抱怨，从而让极客能发明无拘束的未来。Altman 先生说，根据他的经验，技术人会支持基本收入保障的想法。 但基本收入保障的前提是要有收入，这就将意味着更高的税收。此外因为人们本身的财富水平和各地的消费水平不一样，公平性方面也难以得到保证。而且还有人认为保障基本收入事实上会抑制人们接受再训练，催生一个不愿意劳动(而不是不能劳动)的「懒人」群体;从而加重纳税人的负担。 芬兰和荷兰等富裕国家计划在明年开始有限地试验基本收入政策，而其它较为贫穷的国家显然从没考虑过这样的事。自动化的发展对地缘政治的影响也将逐渐显现。 MIT 的 David Autor 说，自动化对发展中经济体的影响比对富裕经济体的影响更大，因为发展中经济体有更高比例的体力劳动工作：低工资的工人制造廉价的产品、在客服中心提供廉价的服务、在国内或海外做建筑工作……如果自动化使发达国家能在这些方面自给自足，它们对发展中国家提供的产品和服务的需求就越少——发展中国家将失去在这些方面的比较优势，而与此同时，机器人和人工智能的技术和专利也基本上都掌握在发达国家手里。 自动化可能会让发达国家通过全面工业化断掉贫穷国家的发展机会。经济学家常谈论「过早去工业化」;哈佛大学的 Dani Rodrik 指出第一次世界大战前英国的制造业就业人数达到了峰值的 45%，而巴西、印度和中国的制造业就业人数比例已经度过了峰值，却还没超过 15%。这是因为制造业已经远比过去自动化了。 据花旗银行和牛津大学马丁学院的一份报告指出，中国已经取代美国成为了第一大工业自动化市场。然而对于非洲和南美的其它一些新兴经济体而言，自动化却并不是好消息，它们再也无法通过「农田到工厂」的劳动力转移模式来推动经济增长了，它们必须寻找新的增长模式。乔治·梅森大学经济学家 Tyler Cowen 说：如果没有制造业的工作构成中产阶层，这些国家的「核心经济结构中将出现非常高的收入不平等。」 5、道德：弗兰肯斯坦的回形针 技术专家不相信人工智能会失去控制，但还是会有道德上的忧虑 随着《末日侵袭》这部电影情节的发展，它看起来也没有那么可怕。所谓的「回形针最多化」(paperclip maximiser)是牛津大学哲学家 Nick Bostrom 提出的一个思维实验。这个实验假设一个人工智能能够希望能收集尽可能多的回形针。它会想尽一切办法来收集回形针，并且会通过自我升级来找到收集回形针的新方法，它还会反抗一切阻止它做这件事情的企图。最后它“把整个地球和一部分宇宙空间都变成了一个回形针制造工厂”。 这种明显非常愚蠢的试图想表达一个非常严肃的观点：人工智能不需要人类一样的行为和心理动机。它们可能不会出现人类常会犯的错误和偏差，但是会犯别的错误，例如执着于回形针。它们的目标已开始可能看起来是无害的，但如果人工智能能够自我复制并升级自己的性能就会非常危险了。即使是一个运行在一台不联网的计算机上的「被束缚的超级人工智能」也会竭尽全力地劝说它的主人让他获得自由。先进的人工智能不仅仅是一门新技术，而是一个对人类的威胁，Bostrom 说。
机器能够自己独立运行并不是一个新鲜想法，英国作家玛丽·雪莱在 1818 年就在她的小说《弗兰肯斯坦》中提出过这个想法。但直到 1965 年，人们才提出这种能够不断自我升级的人工智能概念。但最近人们在人工智能方面取得的进展又引起了新的担忧，Bostrom 就是一个人工智能威胁论的知名倡导者，他更喜欢把人工智能叫做「超级智能」，这也是他的新书的书名。
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