หุ่นยนต์จะรับงานของฉันหรือไม่?

หุ่นยนต์จะรับงานของคุณหรือไม่? นี่เป็นคําถามที่เข้าใจได้เนื่องจากกระแสเกี่ยวกับหุ่นยนต์และปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบัน หลายคนถามว่า "งานของฉันจะเป็นแบบอัตโนมัติหรือไม่" หรือ "งานของฉันจะไปพร้อมกันหรือไม่" เนื่องจากบริษัทและอุตสาหกรรมต่างๆ ซ้ําซ้อน

ฉันสามารถถามได้ว่าหุ่นยนต์จะรับงานของฉันในฐานะผู้เขียนบทความนี้หรือไม่?

คําตอบของฉันคือไม่

หุ่นยนต์จะแย่งงานของเราหรือไม่? ไม่น่าจะเกิดขึ้นในเร็วๆ นี้ เว้นแต่คุณจะมีงานที่เทียบเท่ากับการเล่นเกมคอมพิวเตอร์ในทุกแง่มุม ฉันจะอธิบาย

พลวัตหลายอย่างกําลังขับเคลื่อนการเล่าเรื่องในปัจจุบันเกี่ยวกับหุ่นยนต์ chatbots สําหรับธุรกิจและ AI เข้ามาแทนที่งาน การอภิปรายส่วนใหญ่เป็นเพียงส่วนขยายของการอภิปรายทางเศรษฐศาสตร์แบบเก่าและต่อเนื่องเกี่ยวกับผลกระทบของระบบอัตโนมัติและการปรับปรุงประสิทธิภาพการทํางาน

คําถามที่สําคัญกว่าเกี่ยวกับงานที่จะเป็นแบบอัตโนมัติคือจะมีงานใหม่มาแทนที่หรือไม่ โดยพื้นฐานแล้วคนทํางานจะถามประการแรกว่างานของพวกเขาจะถูกแทนที่หรือไม่และประการที่สองหากงานของพวกเขาถูกแทนที่จะมีงานอื่น ๆ ที่ดีกว่าที่พวกเขาสามารถทําได้อย่างสมเหตุสมผล สถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุดคือระบบอัตโนมัตินําไปสู่กลุ่มคนว่างงานถาวร เนื่องจากไม่สามารถสร้างงานใหม่ได้หลังจากงานเก่าเป็นไปโดยอัตโนมัติ

ความจริงก็คือจนกว่าปัญญาประดิษฐ์จะฉลาดเท่ามนุษย์มันจะเปลี่ยนงานในลักษณะที่เทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมทั้งหมดเปลี่ยนงานมันกําจัดงานบางอย่าง แต่เพิ่มงานใหม่ที่ต้องทํา คนงานในอุตสาหกรรมที่ได้รับผลกระทบจะต้องอัปเดตทักษะของพวกเขา แต่งานของพวกเขาจะไม่ถูกกําจัด เช่นเดียวกับกรณีของนวัตกรรมทั้งหมดความเสี่ยงที่ใหญ่กว่าคือจําเป็นต้องใช้คนน้อยลงในการทํางานเดียวกัน (หรือบรรลุผลลัพธ์ที่เหมือนกันหรือดีกว่า) ดังนั้นจากมุมมองนั้นงานจะถูกกําจัดสําหรับบางคน

ตั้งแต่รุ่งอรุณของเครื่องมือเวลารวมถึงเครื่องจักรได้ถูกคิดค้นเพื่อเพิ่มผลผลิตของมนุษย์ นี่หมายความว่าเมื่อเวลาผ่านไปงานจํานวนมากได้หายไป แต่นั่นได้เปิดประตูสู่งานใหม่ นอกจากนี้ยังหมายความว่าผู้คนร่ํารวยขึ้นเนื่องจากต้นทุนของผลิตภัณฑ์และบริการที่จําเป็นแบบเก่าลดลงและมีการคิดค้นผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ๆ ซึ่งบางส่วนจําเป็นในขณะนี้

มันเป็นเศรษฐศาสตร์พื้นฐานและคนส่วนใหญ่รู้เรื่องนี้ คนชั้นกลางในปัจจุบันดีกว่าในมิติส่วนใหญ่มากกว่ากษัตริย์ที่มีชีวิตอยู่เมื่อไม่กี่ร้อยปีก่อน เมื่อผู้จัดการโครงการก่อสร้างโอ้อวดว่าเขาได้ช่วยงานโดยให้ผู้ชายใช้จอบไม่ใช่เครื่องจักรเขาถูกถามว่า "ทําไมไม่เอาจอบออกไปและให้ช้อนชาแก่คนงาน" เป็นการยากที่จะโต้แย้งว่าการบังคับให้ผู้คนมีประสิทธิผลน้อยลงช่วยทุกคนยกเว้นผู้ที่ได้รับผลกระทบโดยตรงจากนวัตกรรมที่เกี่ยวข้อง (และในระยะสั้นเท่านั้น)

แน่นอนว่าผู้คนโต้แย้งว่าสิ่งที่เรากําลังเผชิญอยู่ตอนนี้เป็นภาวะเอกฐาน เมื่อปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถึงระดับความสามารถของมนุษย์ในมิติที่สําคัญแล้ว จะไม่มีงานเหลือให้มนุษย์ทํา

มีหลายคนที่มีความสนใจอย่างมากในการกระตุ้นมุมมองนี้ คําเตือนเกี่ยวกับอันตรายที่จะเกิดขึ้นหรือการอ้างสิทธิ์อย่างไม่น่าเชื่อเกี่ยวกับ AI ทําให้เกิดการคลิกและไลค์ ซึ่งสร้างการประชาสัมพันธ์สําหรับบุคคลและบริษัท เป็นหัวข้อที่ผู้คนจะจ่ายเงินเพื่อทราบข้อมูลเพิ่มเติมเพราะมันน่าสนใจและคุกคามในเวลาเดียวกัน แนวคิด moonshot ประเภทนี้กระตุ้นพนักงานและสร้างยอดขาย แต่มันเป็นความกังวลที่แท้จริง?

คําตอบคือใช่และไม่ใช่ หากเป็นเรื่องจริงที่เราสามารถสร้างปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปได้สิ่งนี้จะต้องกังวลอย่างแน่นอน และในกรณีนี้ ความกังวลเรื่องงานจะอยู่ในอันดับที่ต่ํากว่าข้อกังวลอื่นๆ (เช่น เกี่ยวกับ AI ที่ครอบงํามนุษยชาติ) เนื่องจากผลผลิตจะระเบิดและจะเป็นโลกแห่งความอุดมสมบูรณ์

แม้ว่าสติปัญญาทั่วไปจะอยู่ห่างไกล (ซึ่งฉันเชื่อว่าเป็นเช่นนั้น) แต่ก็ถูกต้องเช่นกันที่ผู้คนจําเป็นต้องเข้าใจความหมายของสิ่งที่พวกเขากําลังทํากับ AI เพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีผลกระทบที่ไม่คาดคิดจากการนําเทคโนโลยีไปใช้ หากคุณกําลังพึ่งพาคอมพิวเตอร์ในการเขียนกฎ (เช่นไม่ได้ตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน) คุณต้องแน่ใจว่าหากเทคนิคเหล่านี้ถูกนําไปใช้กับระบบที่สําคัญต่อภารกิจใด ๆ ผู้คนจะเข้าใจและคํานึงถึงความเสี่ยง (เช่นเดียวกับทุกเทคโนโลยีที่ใช้สําหรับระบบที่สําคัญต่อภารกิจ) นี่อาจเป็นเหตุผลสําหรับการสะกดจิต AI และความจําเป็นในการควบคุมแง่มุมต่างๆ ของ AI อย่างไรก็ตาม หากไม่มีการบรรลุความฉลาดทั่วไปสําหรับ AI ก็ไม่มีภัยคุกคามแบบไบนารีต่องาน เพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้ในภายหลัง

ควรสังเกตว่าความกังวลเกี่ยวกับระบบอัตโนมัติของงานและความกลัวเกี่ยวกับการสิ้นสุดของงานส่วนหนึ่งเกิดจากความล้มเหลวของจินตนาการที่คาดการณ์ได้ เราสามารถเห็นงานที่หายไป แต่นึกไม่ออกว่าอะไรจะมาแทนที่พวกเขา ใครจะมองว่าเทคโนโลยีสารสนเทศเป็นหมวดหมู่งานที่สําคัญก่อนที่คอมพิวเตอร์จะกลายเป็นกระแสหลัก? ใครจะคาดการณ์งานทั้งหมดเกี่ยวกับโซเชียลมีเดียก่อนที่โซเชียลเน็ตเวิร์กจะกลายเป็นกระแสหลัก?

มีองค์ประกอบของการก้าวกระโดดของศรัทธาในการเชื่อว่าการเพิ่มผลผลิตจะนําไปสู่ชีวิตที่ดีขึ้นสําหรับทุกคนเข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงใด ๆ จะส่งผลกระทบต่อกลุ่มคนที่แตกต่างกันดังนั้นไม่ใช่ทุกคนจะดีขึ้นหลังจากการเปลี่ยนแปลง แต่ส่วนใหญ่จะเป็น

ไม่มีใครสามารถโต้แย้งได้ว่าคอมพิวเตอร์ได้สร้างงานมากกว่าที่พวกเขาทําลายและเราทุกคนดีกว่าสําหรับมัน งานไม่ได้ถูกทําลายโดยคอมพิวเตอร์คนงานสามารถประสบความสําเร็จได้มากขึ้นด้วยการใช้คอมพิวเตอร์ สิ่งนี้จะเหมือนกันสําหรับวิธีการตั้งโปรแกรมบอท

หุ่นยนต์จะเข้ายึดครองเมื่อใด

ใช่ เราจําเป็นต้องพิจารณากรณีพิเศษที่ AI เข้าถึงระดับความเข้าใจของมนุษย์ แต่สิ่งนี้จะเกิดขึ้นในเร็วๆ นี้หรือไม่? หาก AI เข้าถึงระดับความเข้าใจของมนุษย์ ผลกระทบก็จะมหาศาล นั่นเป็นความจริง หาก AI เป็นเพียงเทคนิคระบบอัตโนมัติที่ได้รับการปรับปรุงผลกระทบจะลดลงมากและจะนําไปสู่ความเจริญรุ่งเรืองที่ยิ่งใหญ่สําหรับทุกคน ฉันควรพูดถึงว่าหาก AI เข้าถึงระดับความเข้าใจของมนุษย์สิ่งนี้อาจนําเราไปสู่อนาคตสวรรค์ในฐานะดิสโทเปียได้เช่นกัน

มีบางคนที่โต้แย้งว่าจะเข้าถึงระดับความเข้าใจของมนุษย์ภายในปี 2029 เช่น Ray Kurzweil ที่ทํางานให้กับ Google มีคนอื่น ๆ ที่โต้แย้งว่ามันจะไม่เกิดขึ้นกับเทคโนโลยีที่ใช้ซิลิกอนในปัจจุบันเช่น George Gilder เห็นได้ชัดว่าเรารู้ว่าสติปัญญาและจิตสํานึกเป็นไปได้เพราะมันมีอยู่ในมนุษย์ แต่มีแนวโน้มว่าเรากําลังประเมินความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องต่ําเกินไปความแปลกใหม่ของสติปัญญาของเราและความสามารถของระบบและเทคโนโลยีที่ใช้ซิลิกอนของเราในการจําลองกระบวนการทางชีวภาพ สิ่งนี้ใช้ได้แม้ว่าเราจะถือว่ามีความคืบหน้าแบบทวีคูณของข้อมูลอัลกอริทึมและพลังการประมวลผล คําตอบว่าหุ่นยนต์จะเข้ายึดครองเมื่อใดไม่ใช่เร็วๆ นี้

หากเราไม่รวมกรณีที่ AI เข้าถึงระดับสติปัญญาของมนุษย์หรืออย่างน้อยก็บอกว่าสิ่งนี้จะไม่เกิดขึ้นในอีก 20 ปีข้างหน้าเราสามารถตอบคําถามเร่งด่วนมากขึ้นว่า AI ที่ใช้เทคโนโลยีที่ก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในปัจจุบันจะปล้นงานของคุณหรือไม่

• ข้อผิดพลาดแรกคือการวางกรอบของคําถาม คําถามควรเป็น "งาน" ที่หุ่นยนต์จะทํามากกว่าสิ่งที่ "งาน" หุ่นยนต์จะทํา แน่นอนว่าเมื่อเราพูดถึงหุ่นยนต์ที่นี่เราหมายถึงหุ่นยนต์ทางกายภาพรวมถึงซอฟต์แวร์ AI ที่สามารถให้บริการโดยใช้ซอฟต์แวร์ได้
• ข้อผิดพลาดที่สองคือการไม่ถามว่า AI จะเปลี่ยนวิธีการทํางานบางอย่างของฉันอย่างไร ในหลายกรณี มันจะไม่แทนที่งานทั้งหมด แต่เพียงแค่ปรับปรุงวิธีการทําร่วมกับมนุษย์
• ข้อผิดพลาดที่สามคือการไม่ถามว่างาน / งานใหม่จะเปิดใช้งานอะไร?

คําถามที่แท้จริงที่นี่คือสาระสําคัญของงานคืออะไร และผู้คนต้องเผชิญกับแรงเสียดทานที่ไม่จําเป็นในการทํางานให้สําเร็จหรือไม่ คําตอบคือใช่อย่างไม่ต้องสงสัย ลองนึกภาพว่าคุณสามารถพูดกับ AI ว่า "เตรียมงานนําเสนอบน X ซึ่งมีความยาว 8 หน้าและมีแผนภูมิบน Y" และมันจะสร้างให้คุณทันที และคุณสามารถบอกการปรับเปลี่ยนที่คุณต้องการได้ กระบวนการนี้ใช้เวลา 5 นาทีแทนที่จะเป็น 3 ชั่วโมง การประหยัดเวลาที่ยิ่งใหญ่กว่านั้นอาจเป็น AI ที่ช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่างานใดมีความสําคัญ เสียเวลาและความพยายามในการทําสิ่งที่ดีและต่อมาพบว่าสิ่งที่คุณทําไม่จําเป็น?

ประเด็นข้างต้นใช้กับการเพิ่มระบบอัตโนมัติใหม่แน่นอน ในการตอบคําถามโดยเฉพาะเกี่ยวกับงานที่จะเปลี่ยนแปลงและงานใดที่จะเปิดใช้งานเมื่อ AI เกี่ยวข้องเราต้องเข้าใจวิธีการทํางานของอัลกอริทึม AI

โดยพื้นฐานแล้วอัลกอริทึม AI เป็นวิธีการทําให้คอมพิวเตอร์ทํางานบางอย่างโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมให้ทําเช่นนั้นอย่างชัดเจน AI ได้รับการฝึกฝนให้เชื่อมต่อระหว่างอินพุตและเอาต์พุตที่ต้องการโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมอย่างชัดเจนว่าการเชื่อมต่อคืออะไร (หรือโดยการเขียนโปรแกรมบางส่วนและให้ AI คาดการณ์จากที่นั่น) หากคุณต้องการให้ AI ระบุแมวในภาพถ่าย คุณไม่จําเป็นต้องตั้งโปรแกรมคุณสมบัติแมวด้วยตนเอง เช่น ตารูปวงรี หูแหลม หนวด แต่คุณเพียงแค่แสดงรูปภาพนับล้านของ AI ที่มีและไม่มีแมว แล้วมันจะหาวิธีระบุแมว

วิธีการทําเช่นนี้เมื่อเทียบกับสติปัญญาของมนุษย์นั้นไม่ "ฉลาด" มากนัก เป็นอัลกอริธึมเดรัจฉานที่ต้องการข้อมูลจํานวนมาก สิ่งที่ทําคือให้น้ําหนักความสําคัญของกลุ่มพิกเซลในภาพที่สัมพันธ์กันเพื่อค้นหารูปแบบที่ระบุแมว ด้วยการทดสอบชั้นของตุ้มน้ําหนักเหล่านี้ซ้ําๆ (เรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียม) หรือใช้เทคนิคอื่นๆ ที่คล้ายคลึงกัน ก็สามารถสร้างอัลกอริธึมที่ปรับเทียบแล้วซึ่งสามารถระบุแมวได้อย่างแม่นยํา สิ่งนี้มีประสิทธิภาพเนื่องจากเป็นไปไม่ได้ (หรือใช้เวลานานมาก) ที่จะพยายามตั้งโปรแกรมสิ่งนี้ด้วยตนเอง ด้วยข้อมูลจํานวนมากและพลังการประมวลผลจํานวนมาก จึงเป็นไปได้ที่จะสร้างข่าวกรองแบบเดรัจฉาน

อัลกอริทึมประเภทนี้มีประโยชน์มากเมื่อมีข้อมูลจํานวนมาก (ควรมีโครงสร้างสูง) ในการฝึกอัลกอริทึม ยังต้องมีความชัดเจนว่าการทําซ้ําอัลกอริทึมที่กําหนดช่วยปรับปรุงผลลัพธ์หรือไม่เมื่อเทียบกับการทําซ้ําครั้งก่อน หากระดับความสําเร็จสัมพัทธ์ไม่สามารถวัดได้ง่ายหรือทันที (คลุมเครือ) จาก "เดา" หนึ่งไปยังอีก "เดา" นี่อาจเป็นปัญหาที่ยากสําหรับ AI กรณีนี้มักเกิดขึ้นกับงานของมนุษย์ที่ไม่มีคําตอบที่ถูกต้อง

หากข้อมูลหายากหรือวิธีแก้ปัญหาอยู่นอกข้อมูล สิ่งเหล่านี้ก็เป็นกรณีที่ยากสําหรับ AI เช่นกัน อย่างไรก็ตาม ปัญหาที่ AI พบว่ายากคือปัญหาที่มนุษย์แก้ไขได้ดี

ตัวอย่างเช่นแม้ว่าจะมีข้อมูลมากมายเกี่ยวกับการสนทนาของมนุษย์ แต่ทุกสิ่งที่มนุษย์พูดมีบริบทที่ไม่เหมือนใครในแง่ของประวัติของความสัมพันธ์ที่เฉพาะเจาะจงประวัติของการสนทนาและบริบทสถานการณ์ ยิ่งคุณเข้าไปในประวัติศาสตร์มากเท่าไหร่ ก็ยิ่งมีมิติมากขึ้นและการฝึก AI ก็ยิ่งยากขึ้นเท่านั้น นั่นคือเหตุผลที่โซลูชัน AI มุ่งเน้นไปที่บริบทสถานการณ์ที่แคบที่สุดสําหรับ chatbots (สําหรับแอปพลิเคชันอื่นที่ไม่ใช่คําตอบผิวเผิน) ลองนึกภาพการตัดสินใจว่าจะพูดอะไรต่อไปโดยพิจารณาจากข้อเท็จจริงที่ว่าห้าสิ่งที่คุณพูดก่อนหน้านี้คล้ายกับห้าสิ่งที่คุณพูดติดต่อกันในการสนทนาอื่นเมื่อสองปีก่อน สิ่งนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจปัญหาได้

หากต้องการทราบว่างานใดที่ "มีความเสี่ยง" คุณต้องพิจารณาว่างานเหล่านั้นสามารถทําได้โดยอัตโนมัติโดยใช้เทคนิคที่อธิบายไว้ข้างต้น

สิ่งที่ชัดเจนคือในกรณีส่วนใหญ่ AI จะปรับปรุงประสิทธิภาพการทํางานโดยทั่วไปโดยการเป็นส่วนเสริมของมนุษย์ การผสมผสานระหว่างมนุษย์ + AI จะทรงพลังกว่ามนุษย์คนเดียวหรือ AI เพียงอย่างเดียว

เป็นความจริงที่อาจมีงานบางอย่างเช่นการขับรถบรรทุกหรือรถยนต์ในบางเส้นทางที่อาจเป็นไปโดยอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์อย่างไรก็ตามแม้ในกรณีนั้นอาจจําเป็นต้องมีมนุษย์สําหรับกรณีที่ไม่คาดคิดเช่นในกรณีของการเสียอุบัติเหตุหรือเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย อาจกลายเป็นว่ารถบรรทุกไร้คนขับที่ไม่มีมนุษย์อยู่อาจปล้นได้ง่ายมาก

ช่างประปาอาจมีแอพที่ช่วยวินิจฉัยปัญหา แต่ช่างประปาอาจต้องแก้ไขปัญหาด้วยตนเอง

ระบบอัตโนมัติได้สร้างโลกที่ให้ความสําคัญกับประสบการณ์และความบันเทิงมากกว่าในอดีต และแนวโน้มดังกล่าวมีแนวโน้มที่จะดําเนินต่อไป ผู้คนไปร้านอาหาร มีงานแต่งงานที่ใหญ่ขึ้น วันหยุดพักผ่อนที่แปลกใหม่มากขึ้น และบริโภคประสบการณ์และความบันเทิงมากกว่าที่เคยทําในอดีต และ AI จะคงอยู่ต่อไปในเทรนด์นี้ จะมีการสร้างงานมากขึ้นเรื่อย ๆ ในภาค "ประสบการณ์"

แม้ว่าผลกระทบของผลผลิตที่เพิ่มขึ้นจะเป็นไปในเชิงบวก แต่ก็เป็นความจริงอย่างไม่ต้องสงสัยที่ระบบอัตโนมัติและโลกาภิวัตน์ที่มากขึ้นซึ่งส่งผลให้มีผู้ชนะมากขึ้นจะได้รับผลกระทบทั้งหมดและจะเพิ่มความไม่เท่าเทียมกันในโลก แรงงานไร้ฝีมือและกึ่งฝีมือจะมีคุณภาพชีวิตที่ดีขึ้นในบางตัวชี้วัด แต่มีแนวโน้มที่จะล่าช้าต่อไปเมื่อเทียบกับแรงงานที่มีทักษะสูง สิ่งนี้อาจส่งผลเสียต่อชุมชนและการเมืองเว้นแต่ปัญหาจะได้รับการแก้ไข

การเร่งผลิตภาพช่วยปรับปรุงชีวิตของทุกคนบนโลกใบนี้เนื่องจากแม้แต่ผู้ที่จะได้รับผลประโยชน์ทางการเงินมากที่สุดและร่ํารวยจากนวัตกรรมใหม่ ๆ ก็จะสามารถจับภาพได้เพียงเล็กน้อยของมูลค่าการสร้างเพื่อสังคมโดยรวม

การเปลี่ยนผ่านไปสู่เศรษฐกิจใหม่จะต้องได้รับการจัดการเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีกลุ่มคนใดประสบกับมาตรฐานการครองชีพที่ลดลงอย่างรุนแรงเนื่องจากผลิตภาพเร่งตัวขึ้น

สิ่งสําคัญคือต้องทราบว่าทุกสิ่งที่กล่าวมาข้างต้นใช้กับนวัตกรรมทั้งหมด ไม่ใช่แค่นวัตกรรมที่เกี่ยวข้องกับ AI นวัตกรรมทั้งหมดมีผลกระทบต่อกําลังแรงงานและต้องการให้คนงานได้รับการศึกษาเพิ่มเติมเพื่อให้อยู่ในการจ้างงาน สถาบันการศึกษาจําเป็นต้องปรับหลักสูตรรวมถึงหลักสูตรของมหาวิทยาลัยให้เข้ากับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของตลาดงาน เราได้เห็นกระบวนการนี้เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องเนื่องจากระบบอัตโนมัติได้เปลี่ยนแปลงโลกโดยเฉพาะในช่วง 200 ปีที่ผ่านมา

ในอนาคตอันใกล้วิทยาศาสตร์จะก้าวหน้าและเครื่องจักรจะยังคงชมเชยคนงานมนุษย์และทําให้พวกเขามีประสิทธิผลมากขึ้น เครื่องจักรจะไม่สามารถจําลองความฉลาดใหม่ของมนุษย์เพื่อจัดการกับสถานการณ์ที่ไม่เหมือนใครหรือคิดค้นวิธีแก้ปัญหาที่น่าประหลาดใจ เครื่องจักรยังไม่สามารถแทนที่ความรู้สึกของการเชื่อมต่อของมนุษย์ที่มีความสําคัญในหลายอุตสาหกรรมตั้งแต่สุขภาพไปจนถึงอุตสาหกรรมสันทนาการ

AI จะสามารถกําจัดงานน่าเบื่อได้อย่างมีประสิทธิภาพและขจัดแรงเสียดทานในสภาวะที่เหมาะสม (ข้อมูลที่เหมาะสมจํานวนมาก) ผลผลิตที่ได้รับจาก AI จะยังคงปรับปรุงชีวิตของทุกคนในโลกทั้งทางตรงและทางอ้อม และจะสร้างผลิตภัณฑ์ บริการ และงานใหม่ๆ ที่ยังไม่เคยจินตนาการมาก่อน