似乎沒有足夠的方法使社會和經(jīng)濟體系永久化各種形式的不平等。因為我們已經(jīng)有了使內(nèi)部人員與外部人員保持隔離的機制的自動化：學(xué)校的立法，成本和招生方式，建立在自身之上的長期財富，人們不會質(zhì)疑甚至注意到的個人偏見，習(xí)慣補償模式有利于某些人，而不利于更多人-盡管可能沒有事實理由使他們采用這種方式。(經(jīng)濟101的“市場知道一切”的論點往往是輕而易舉的，有選擇地?zé)o知。)

然而，在我們不遺余力地效忠于效率和生產(chǎn)力的時代，這顯然還不夠。取而代之的是，我們現(xiàn)在有了新的不平等強化層，我坦率地說，這些層級從未打算成為它們正在變成的樣子。并不是說最好的意圖經(jīng)常燃燒到足以使人們走上危險的道路。

人工智能(AI)是適用于所有技術(shù)的新型閃亮玩具，而許多根本沒有的東西。我已經(jīng)看到許多公司在其產(chǎn)品線中添加“ AI”，無論它是否有意義。還有其他公司，其營銷部門或代理機構(gòu)決定將其商品化為真正不是人工智能的商品，但很少有人愿意冒不流行的機會。

今天在：金錢undefined

AI并不意味著真正的廣義智能。在實踐中，它幾乎總是受到一些限制，例如一種稱為機器學(xué)習(xí)的模式識別形式，或者一種基于從現(xiàn)有實踐中得出的一系列規(guī)則的系統(tǒng)。

對于前者，軟件會檢查幾乎所有示例的大量示例，并找到公司大概想要的結(jié)果的內(nèi)在模式。然后，軟件會復(fù)制這些選擇，以消除或至少減少人類的存在。當(dāng)您只需要運行應(yīng)用程序并告訴他們要進行大量工作時，業(yè)務(wù)就會便宜得多。人工智能已經(jīng)成為生活中所有經(jīng)濟方面的常規(guī)特征：雇用和解雇雇員，信用決策，個性化定價(如弗蘭克·諾里斯(Frank Norris)所說的那樣，迅速確定“所有流量將承受的金額”，即《章魚》。

在后者中，人們分析公司中的先前決策并創(chuàng)建一系列規(guī)則，這些規(guī)則應(yīng)導(dǎo)致類似的結(jié)果。同樣，重點在于將過去視為決定未來如何發(fā)生的模型?；谝?guī)則的系統(tǒng)被認(rèn)為是最早，最簡單的AI形式之一。

它也存在于醫(yī)療保健中，據(jù)《華爾街日報》報道，據(jù)報道，現(xiàn)在紐約州正在調(diào)查UnitedHealth Group是否使用一種算法，由于該算法的實施，該算法優(yōu)先考慮較健康的白人患者而不是較病的非裔美國人。