如果你相信炒作，人工智能将以戏剧性的方式改变世界。
悲观者认为，人工智能将导致失业增加、社会动荡，更严重的是，甚至导致人类灭亡；而乐观者则认为，当机器人越来越多地被用来处理日常琐事和枯燥的工作时，我们将赢得一个更加休闲和富有创造力的未来。
当然，还有第三个阵营——也许是数量最多的——中立派，他们承认人工智能带来的工作革命很难预测，而且到目前为止，无论是优势还是劣势占主导地位，一切悬而未决。
从历史经验来看，当人类的工作方式发生大规模变革时，在短时间内具有极大的破坏性。
但从长远来看，社会并没有随着劳动力从农村转移到城市而衰落。
不可否认，人工智能正在以多种方式改变经济。
据统计，去年科技公司总共斥资约1亿美元收购开发AI技术的初创企业。
普华永道报告显示，中国和北美预计将成为人工智能的最大受益者，总收益相当于10.7亿美元，占全球增长的近70%；而亚洲和欧洲的一些发达国家也将受益于人工智能，实现9-12%不等的GDP增长。
此外，还有数据显示，随着人工智能的发展，23%至76%的工作被认为是“高风险”，尤其是在亚洲，约11%至19%的工作受到AI技术的“高度威胁”同时，一项研究表明，人工智能和自动化将对劳动力产生四方面影响：1、自动化和人工智能在某一领域直接取代劳动力；2、人工智能带来新的就业机会，弥补劳动力的不足。
3.经济收入的增加导致就业需求增加；4.自动化不会取代人类工作，但会在该领域发挥支撑作用，这为人类就业提供了良好的空间和就业机会。
尽管存在一些危言耸听的预测，但人工智能确实给人类社会发展带来了好处，以人工智能为例，它在很大程度上改变了医疗技术。
例如，它使医疗设备变得更便宜、更容易获得，使一些设备更加民主化，并进一步使许多公共服务得以提供。
为大众服务。
人工智能的二元性也让许多观察家和专家感到困惑，因为评估和预测人工智能对我们未来生活的影响变得越来越困难。
人工智能的二元性：关于人工智能是好是坏的讨论一直在循环进行。
目前，专家们正在讨论人工智能对资本主义和整个经济的影响。
有人猜测，科技巨头会利用手中的数据打造出具有人类能力的AI数字助理，从而导致人类失业。
我们可以想象这样一个场景：人工智能导致失业，引发国家动乱，触发政府为公民提供基本收入保障和就业机会，最终导致福利项目的出现，以弥补设施的不足。
那么福利项目的资金从哪里来呢？显然，它来自于收入和消费税的增加。
但这必然会对社会经济造成损害。
清华大学梅如敖法学讲座教授冯翔曾表示：“中国的社会主义市场经济体制可以为上述困境提供解决方案。
如果人工智能能够通过分析大数据来合理配置资源，就可以弥补这一不足。
”如果‘看不见的手’的缺陷能够被公平地分担，那么可行的计划经济将不再只是一个梦想。
”德国哲学家、经济学家卡尔·马克思也预言，随着工业化的发展，将会出现严重的不平等。
随着资本主义经济的不断发展，越来越多的人将处于金字塔底层，导致工资下降。
但到了20世纪，这一预测被证明是错误的，财富大幅增加，从事体力劳动的人数减少，中产阶级蓬勃发展。
人工智能会“杀死”资本主义吗？正如 Calum Chace 在他最近出版的《智能与两个奇点》一书中提到的那样——之前的工业革命用工具和机器取代了人类的劳动，但这一次我们的思维功能正在被取代。
替代（尤其是人类预测和决策的能力）。
卡勒姆·蔡斯（Culum Chase）曾表示：“短期内，随着我们人类学会如何更好地使用机器，人工智能将创造更多就业机会。
但与其考虑未来 10 到 15 年，更重要的是放眼未来 10 到 15 年。
“更长的时间尺度更重要。
”如今，社会上有一种观念，即当机器处理琐碎的任务时，人类可以自由地将时间花在休闲或创造性的追求上。
然而，这种情况需要存在一种“丰富经济”来满足我们的基本需求（例如食物和住房）。
如果这种情况没有发生，人类将需要竞争有酬工作，而这些工作是人类在机器大军主导的世界中可以继续做的。
这成为一个“先有鸡还是先有蛋”的问题，其理想的出路似乎是逐步过渡到机器驱动的经济。
这一过程需要仔细监控谁正在被“自动化”，并确保有足够的资源来支持那些不幸被“流离失所”的人。
要实现这一结果，我们需要两个因素的支持：各国政府和监管机构共同努力，了解挑战的规模并制定正确的战略框架。
同时，对于科技行业的领导者来说，一定有比利润更重要的动机。
他们也接受。
但从实际情况来看，这两种情况都不会很快实现。
毕竟，公司的首要目标是创造利润。
然而，尽管未来人们可能靠机器劳动提供的食物过上自给自足的生活，但只有“1%”的上层人士会控制所有的机器人。
这会让大多数人心理不平衡。
不过，这也是一个发展方向。
在蔡斯看来，现在想出更好的计划还为时不晚。
“如果我们能够应对挑战，我们就能拥有一个让我们、我们的子孙感到惊讶的世界，在那里机器做无聊的事情，而人类做有价值和有趣的事情。
“人工智能的发展源于对用户数据的收集。
关于数据与劳动力的关系，最有代表性的就是企业巨头的性质。
像谷歌、亚马逊、Facebook这样的科技公司使用用户数据（有时甚至没有获得任何回报）。
更糟糕的是，有报道称，一些公司还涉嫌避税，从本质上讲，这些公司只对股东负责，而不对公众负责。
例如，将数据视为劳动力，主要是通过收集用户信息并利用这些数据来构建有助于推动利润增长的智能产品，因此专家认为，在这种情况下，数据应该是劳动力。
虽然没有具体的行动措施，但这也是一种方式，比如挪威，政府可以设立主权财富基金来购买跨国公司和科技巨头的股票。
并控制他们。