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引用本文：Wim Naudé (2020): 人工智能：短期内既不是乌托邦也不是世界末日的影响，创新与新技术经济学，DOI：10.1080/10438599.2020.1839173
摘要 经历了数次人工智能寒冬之后，人工智能又卷土重来。有人担心它会扰乱社会。眼前的担忧是劳动力能否赢得“与机器人的竞赛”，而长期的担忧是人工智能（超级智能）能否被控制。本文描述了这些担忧的性质和背景，回顾了经济学中关于人工智能对就业和不平等影响的实证和理论文献的现状，并讨论了人工智能军备竞赛的挑战。结论是，尽管媒体大肆宣传，但大规模失业和“奇点”都不会迫在眉睫。部分原因是，目前基于深度学习的人工智能成本高昂，大多数企业难以采用，不仅取代了就业机会，而且实际上也创造了就业机会，而且可能不是通往超级智能的途径。因此，人工智能不太可能很快产生乌托邦式或世界末日的影响。考虑到阿玛拉定律，人们应该警惕不要低估人工智能的长期影响。
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克里斯·威尔金森（Chris Wilkinson）1,2， *，阿萨德·巴蒂（Asad Bhatty）3,4,5，戈拉夫·巴特拉（Gorav Batra）6，苏勒曼·阿克塔（Suleman Aktaa）3,4,5，亚当·B·史密斯（Adam B. Hrafnkelsdóttir11，IngaJónaGimarsdóttir11,12，Alar Irs 13，AndrásJános14，ZoltánJárai15，Manuel Oliveira-Santos 16，Bog Peter Peter Peter Podan，Peter Podan，Peter Pope，pet anu anu anu anu an anua yap naud naud naud and rame nak naud。 3,4,5，Matthew R.Sydes 21,22，Stefan James 6，Aldo P. Maggioni 23，Lars Wallentin 6，Barbara Casadei，23，Chris P.代表全球心血管结果联盟并与 ACNAP、ACVC、EACVI、EAPC、EAPCI、EHRA、ESC 年轻心血管专业人员委员会、ESC 注册委员会、HFA、ESC 患者论坛以及以下工作组合作：主动脉和外周血管疾病、双细胞血管疾病电生理学、心血管药物治疗、心血管再生和修复医学、心血管外科、心脏细胞生物学、电子心脏病学、心肌功能、肺循环和右心室功能以及血栓形成
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7。C. Naud，W。Hasch-Guichard，J。Carced-Ripoll，N。Roch，O。Buisson，物理。修订版x 10（1），011045（2020）。
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†该材料基于美国能源部电力办公室（OE）的工作。这项研究使用了美国能源部（DOE）科学用户设施的高级光子来源的资源de-ac02-06ch11357。这项研究使用了美国能源部（DOE）科学用户设施办公室（DOE）由Brookhaven National Laboratory为DOE科学办公室运营的美国能源部（DOE）科学用户设施办公室的National Synchrotron Light Source II的Beamline 7-BM（QA）（QAS）。de-sc0012704。这项工作是在综合纳米技术中心进行的，该中心是科学用户设施，该办公室为美国能源部（DOE）科学办公室运营。我们感谢Andrea Bruck博士的海报设计。Sandia国家实验室是由霍尼韦尔国际公司（Honeywell International Inc.）全资子公司Sandia，LLC国家技术与工程解决方案公司管理和运营的多个实验室，该实验室由美国国家能源部国家核安全管理局（NANED NAUD SECUCTION ADVINOCATY）根据合同DE-NA0003525进行。
人工智能与 COVID-19
医院（美国）于 2019 年 12 月 30 日拉响了第一批警报之一，比新发疾病监测计划 (PMED) 的一位科学家发出警报早了大约 30 分钟（参见 Naudé 2020 中的讨论）。然而，对于进一步跟踪和预测 COVID-19 将如何传播，AI 迄今为止并没有太大用处。这是出于多种原因。首先，AI 需要 COVID-19 数据进行训练。2015 年寨卡病毒就是一个可以做到这一点的例子，其传播是使用动态神经网络事后预测的（Akhtar 等人2019 ）。因为 COVID-19 与寨卡病毒或其他感染不同，而且在撰写本文时，仍然没有足够的数据来构建可以跟踪和预测其传播的 AI 模型。到目前为止，越来越多的关于使用 AI 进行诊断和预测的出版物大多倾向于使用小样本、可能有偏见的样本，而且大多是基于中国的样本，而且没有经过同行评审。然而，已经启动了许多有前途的举措来收集和共享数据 - 包括现有数据、新数据以及训练新的 AI 模型。其中包括世界卫生组织 (WHO) 的全球冠状病毒疾病研究数据库，该数据库还提供其他类似举措的链接。其中之一是 GISAID 倡议（以前称为全球共享所有流感数据倡议）的开放获取数据。在其他举措中，或许最雄心勃勃的是语义学者、艾伦人工智能研究所、微软、Facebook 等公司联合发起的一项举措，旨在公开提供