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事实上，每一次科技进步最终创造的就业机会都多于它消除的就业机会
尽管科学技术取得了巨大进步，但几乎没有迹象表明工业时代的教育和福利制度已经现代化并变得灵活。政策制定者必须现在就开始，因为他们推得越多，福利国家的负担就越大。约翰·斯图亚特·穆勒在19世纪40年代的著作中写道，关心那些生活被科技摧毁的人是立法者最应该关心的目标。
由于所谓的深度学习的通用技术，人工智能在经历了许多虚幻的黎明之后，在过去的几年里取得了非凡的进步。给定足够的数据，一个基于人脑模型的大(或深)神经网络可以被训练来做各种工作。这些神经网络支持谷歌搜索引擎、脸书照片自动标记、苹果语音助手、亚马逊购物推荐和特斯拉自动驾驶汽车。
斯蒂芬·霍金、埃隆·马斯克等人怀疑人工智能是否会失控，这在科幻小说中突然引发了人与机器的冲突。其他人担心，人工智能会通过自动完成以前只能由人们完成的认知任务，导致大范围失业。机器问题在200年后又出现了，需要解决。
正如无数科幻电影显示的那样，最惊人的情况是人工智能的恶化。这是古代忧虑的现代表达，可以追溯到1818年的弗兰肯斯坦和更早的时候。然而，尽管人工智能系统令人惊叹，但它们只能执行非常具体的任务:在智力上超越人类创造者的普通人工智能仍然遥遥无期。
人工智能研究专家安德鲁·吴(Andrew ng)表示，现在担心人工智能就像担心殖民者还没踏上火星之前火星上的人口过剩一样。机器问题更紧迫的方面在于人工智能对人类就业和生活方式的影响。
对人工智能的关注也由来已久。20世纪60年代(公司首次开始安装电脑和机器人)和80年代(个人电脑登陆桌面)经历了技术失业的恐慌。每一次恐慌似乎都表明熟练工人岗位的普遍自动化指日可待。
然而，事实上，每一次技术进步最终创造的就业机会都多于它消除的就业机会，因为琐碎工作的自动化增加了对机器仍然无法完成的相关工作的需求。例如，用自动柜员机取代一些银行出纳员降低了新分行的成本，并在销售和客户服务方面创造了更多的新工作。同样，电子商务增加了零售业的总就业人数。
尽管短期失业可能足以被长期创造的新就业所弥补，但19世纪的经验表明，这一过程会带来痛苦。
在生活水平停滞了数百年后，经济增长开始起飞，但经济增长需要几十年才能在工资增长中得到充分体现。越来越多的人从农村地区迅速转移到城市工厂，这在整个欧洲引起了动荡。政府花了一个世纪的时间来应对新的教育和福利体系。ゥ
这一次，变化可能会更快，因为技术传播的速度比200年前要快。收入不平等正在加剧，因为当科学技术补充他们的工作时，高技能工人受益匪浅。这对雇主和决策者提出了两大挑战:如何帮助现有工人学习新技术；如何让后代为充满人工智能的工作场所做好准备。
随着技术改变了每项专业工作所需的技能，工人们必须做出相应的调整。这意味着教育和培训应该足够灵活，以便快速有效地教授新技能。将更加重视终身学习和在职培训，并将广泛使用在线学习和视频游戏模拟。人工智能本身也可以通过个性化的计算机学习来帮助确定员工的技能差距和再培训机会。ゥ
社交和个性技能也将更加重要。当工作时间很短，科学技术不断创新，人们的工作年限延长时，社交技能将成为一项基本技能。社交技能可以给人类带来优势，并帮助他们完成需要同情心和人际交往的工作，这是机器所不具备的人类特征。
此外，福利制度必须与时俱进，以实现就业的平稳过渡，并在工人学习新技能时向他们提供支持。一个流行的方案叫做基本收入，这意味着支付每个人基本收入，不管个人情况如何。然而，除非有强有力的证据表明，这场技术革命不同于以往的技术革命，并将削弱对劳动力的需求，否则这样做毫无意义。
尽管科学技术取得了巨大进步，但几乎没有迹象表明工业时代的教育和福利制度已经现代化并变得灵活。政策制定者必须现在就开始，因为他们推得越多，福利国家的负担就越大。约翰·斯图亚特·穆勒在19世纪40年代的著作中写道，关心那些生活被科技摧毁的人是立法者最应该关心的目标。
这在蒸汽机时代是真的，在人工智能时代也是真的。
