世界并不缺少亟待解决的问题。全球有16亿人生活在极端贫困中；据估计，有7.8亿成年人不识字。严重问题并非只存在于发展中世界：例如，“绝望致死”正在推高美国白人男性的死亡率。即使发达经济体实现增长，也并非人人受益。高收入群体蓬勃发展，而低收入家庭和少数族裔群体却一直被落在后面。
如今，一些分析人士认为，新型计算机编程将加剧这些趋势：算法、机器人和自动驾驶汽车会摧毁中产阶级的工作岗位，并加剧不平等。甚至这项技术的统称——人工智能——听起来也令人不安。人类大脑或许是“已知宇宙中最复杂的物体”，但作为一个物种，我们并非总能集体表现得很聪明。畅销科幻作家长期以来一直预言，我们终有一天会发明毁灭自己的机器。
创造这种反乌托邦未来所需的技术甚至还看不到踪影。但人工智能相关技术的最新突破，确实为交通、教育和药物发现等广泛应用带来了巨大的积极发展潜力。只要明智地运用，计算能力的提升就能帮助地球以及一些最脆弱的群体。
如今，我们能够发现人类观察者不易察觉的新模式，这已经让我们看到降低能源消耗和二氧化碳排放的途径。我们可以提高工厂生产率，减少食物浪费。从更广泛的层面看，我们可以大幅提升预测能力，超越传统计算机的水平。想想看，在无数种情形中，提前一秒发出警告会很有用，甚至能挽救生命。
然而，人们仍然心存恐惧：这些改进难道不会让我们失去所有工作岗位，或者大多数优质岗位吗？事实上，就业末日暂缓到来有三个原因。
首先，莫拉维克悖论仍然适用。汉斯·莫拉维克和其他计算机科学家在20世纪80年代指出，对我们来说简单的事情，即使对最先进的人工智能也很难；反过来，人工智能往往能轻松完成我们认为困难的事情。大多数人从小就会走路、操控物体、理解复杂语言，却很少留意完成这些任务需要多少计算能力和能源。智能机器能够进行远超人类能力的数学计算，却无法轻易爬楼梯、开门和转动阀门，也无法踢足球。
其次，如今的算法在获得大型数据集后，模式识别能力日益出色——例如在 YouTube 视频中找到物体，或检测信用卡欺诈——但面对不符合常见模式的特殊情况，或数据稀少、带有一些“噪声”时，它们的效果就差得多。要处理这类情况，需要具备经验、直觉和社会意识的熟练人员。
第三，最新系统无法解释自己做了什么，也无法说明为何建议采取某种行动。在这些“黑箱”中，你不能只靠阅读代码来分析系统正在做什么，或检查是否存在隐性偏见。当可解释性至关重要时——例如在许多医疗应用中——决策过程中就需要有受过训练的人参与。
当然，这只是当前的技术水平，而高额投资可能很快改变技术所能实现的事情。但工作的性质也会发生变化。如今的工作与50年前、甚至20年前的工作已大不相同。
而且，新的计算机算法需要时间才能全面渗透经济。数字媒体和电子商务等数据丰富的行业，才刚刚开始释放人工智能带来的能力。大量可能影响医疗、教育和建筑等行业就业的专用人工智能应用，要普及还需要更长时间。事实上，这或许来得正是时候：未来几十年，发达经济体人口老龄化意味着劳动力规模会缩小，对个人护理服务的需求则会增加。
公共政策决策将塑造人工智能时代。为了推动技术进步，同时避免大量人群被落下，我们需要机遇和竞争，而不是任由强大垄断企业壮大。这就要求改善人们获得各种教育的机会，并将教育成本降至低廉或免费。
包括中国在内的发达经济体竞争对手正在大力投资人工智能。政策制定者应加大对基础研究的支持，并确保本国拥有发明和制造与这项重大新型通用技术相关的一切所需的物质和人力资源。
我们不应低估人类伤害自身社区、环境乃至整个地球的能力。末日题材小说家或许终有一天会被证明是对的。但眼下，我们拥有一种强大的新工具，可以让所有人过上更好的生活。我们应当明智地使用它。
