如果你失去了视力，你会每天信任谁的声音来引导你？
谁会陪你出行、为你朗读、帮你购物？谁会适应你的日常习惯，为你挑选最合心意的衬衫，告诉你最好的餐厅，甚至在你用餐时提醒你录下最喜欢的电视节目？
没有任何人类能够如此持续、如此耐心、如此及时地回应。但人工智能可以。
赋能与助力
许多技术的研发已经取得了长足进展，这些技术有望让阿拉伯世界中的700万盲人和视障人士过上独立的生活。
机器学习算法能够识别行为模式，并预测你接下来可能需要什么。人脸识别软件现在已能识别情绪。在Majid Al Futtaim，我们与I.AM+合作开发语音操作系统，这些系统能够适应用户，并根据对话的语境做出不同的回应。它们现在已能用阿拉伯语以及任何其他语言进行交流。
只要善加利用，这些技术就有力量丰富我们的生活。
释放潜力
全球各地都迫切需要具备专业知识的教师，以培养未来繁荣发展所需的技能。人工智能有朝一日或能让每个人都能享有这样的教师，根据每个孩子的特殊需求和天赋量身定制教育方案。
此时此刻，在某个偏远村庄的教室里，一位数学天才正望着窗外发呆，因为老师忙于确保50名学生学会读写，他感到十分无聊。而这个孩子本可以变得更加投入、更具挑战性，并获得启发，而这一切只需一部智能手机的成本。只要连接到合适的软件，每位学生都能与一位虚拟导师互动，这位导师的课程会根据他们的能力和兴趣进行编排。试想一下，那些尚未被挖掘的潜力正等待着被释放。
提升水平
人工智能的这种提升能力几乎可以应用于任何公共服务。优质的医疗保健不必仅限于距离大型医院车程较短的人群。诊断软件可以对患者进行分诊，仅根据医疗需求识别确实需要专科医生诊治的病例。改进的通信技术和机器人技术甚至可以让专科医生为相距1000公里的患者主刀手术。
各类政府服务也可以实现平等获取。以爱沙尼亚为例，那里每位公民都拥有数字身份，几乎所有与政府的互动都在线上完成。区块链技术确保安全并保护隐私。官僚主义几乎已经消失。再想想，无需排队、等待预约，只为盖个章拿一张纸，这又节省了多少时间。
人工智能还有能力让我们的世界更加安全。2017年底，迪拜警方实施了“Oyoon（眼睛）”项目，该项目利用人工智能摄像头监控三个领域——旅游、交通和实体商业设施——的犯罪行为。该技术通过面部识别来识别违法者，并协助在2018年逮捕了319名嫌疑人，同时帮助将该市未破案件的数量减少了95.5%。
增强人类体验
人工智能的这一愿景令人振奋，但它并非必然会实现。我们正处于两个世界之间——传统的做事方式正在改变，但我们尚不知道什么会取而代之。我们现在做出的决定和选择，将决定下一个世界的面貌，而我们这一代人拥有引领这场变革的极其激动人心的机遇。
我们必须确保的一件事是，人工智能应被视为增强人类体验的助手，而非竞争对手。如果人们觉得自己正被计算机取代，他们就会抵制。不过，大可不必过度担忧。据预计，到2022年，机器和算法将取代7500万个工作岗位，同时将创造1.33亿个新岗位。我们最应关注的是如何为这些岗位进行技能再培训和人才准备。
以自动驾驶汽车为例。它们有潜力使交通更安全、更高效，从而对环境的损害更小。但关键在于，目前大部分时间都在驾驶座上度过的司机将何去何从。如果我们处理不当，就可能使他们失业不足并心生怨愤。但如果我们明智地选择，将这些时间投入到教学和新技能的培养中，我们就有机会引导人们迈向更有意义、更充实的未来。
数据平等
人工智能取得成功的一个关键要素，是其所依赖的数据的平等性。人工智能从数据中学习，因此如果数据缺乏代表性，人工智能就会学到错误的经验。
近年来，产生的数据量之大难以想象，而且增长速度始终在加快。到2020年，据估计，地球上每个人平均每秒将产生1.7MB的数据——这相当于一本普通教科书所能容纳的信息量还要多。
但这些数据在全球范围内以及不同社会群体之间的收集并不均衡。我们拥有迪拜富裕居民的大量数据，却很少掌握阿拉伯世界城市化程度较低地区的数据。这意味着，如今使用的许多算法都是针对某些群体的需求、诉求和经历量身定制的，而非针对其他群体，这可能导致人工智能更具排他性而非包容性。
自由体验
当然，许多人觉得世界变化太快，并担心我们越依赖技术、人工智能、机器学习算法和计算机，就越会失去一些人性。
这种反应可以理解，但它未能看清真正且更宏大的全貌。城市化、工业化和人口增长使我们的许多日常互动比以往任何时候都更加匿名。我们已习惯于被归为“消费者”这一整体，被视为待遇相同的经济单位。但人工智能有能力让我们重新建立个性化的关系，使我们再次成为“客户”——根据每个人特定的喜好和厌恶为其量身定制服务，正如过去的零售模式那样，街角的店主深深了解每位顾客，将他们视为客户。
不仅如此，人工智能还有可能让我们重新获得一些更为珍贵的东西——体验生活中美好事物的时间。洗碗机、洗衣机和乘坐式割草机使数百万人从家务中解放出来，而新技术将走得更远。
让机器承担那些干扰，而我们则专注于对作为人类而言真正重要的事物。
