一直以來，關于人工智能和機器人的討論就不絕于耳，微軟公司的人工智能助手和工業 4.0 都抓足了公眾的眼球。而最為關鍵的一點是，不論你對于機器人所持的態度是擔憂還是喜愛，它們在將來都會與我們同在。

　　數字化機器人和實體機器人通常會讓人們感到驚喜萬分，因為它們是下一場工業革命的關鍵。工業革命和單項科學技術的發展無關，關鍵在于勞動力和市場分布情況的改善。

　　我們在第一次和第二次工業革命期間發明了許多東西，織布機、蒸汽機和全新的鋼鐵冶煉技術接連出現。這兩場運動之所以成其為工業革命，主要的標志是人類的雙手在很大程度上得到解放，商品的生產主要由機器和制造過程實現。

　　隨著生產力的大幅提高，在過去需要幾個月才能完成的產量現在只要一天就能實現。同理，在過去需要許多人手才能完成的項目，現在只需一臺機器即可實現。最顯而易見的例子是棉布的生產。

　　隨著資本家越來越重視機械設備的投資，生產過程也逐步向流水線發展。不久后大批量生產、大眾消費者、規模經濟、中產階級等概念也相繼出現，此前人們對于這類概念根本聞所未聞。

　　在安德魯·格魯夫（Andrew Grove）所著的《10 倍速時代》一書中，每當時代發展至特定階段時，整個世界的商業模式將面臨大幅調整，我們的生活、工作、組織和社交等基本面都會得到重新組織。

　　上一波來襲的浪潮正是互聯網。在互聯網時代來臨之前，銷售活動一直被局限于本地或區域性的小型商戶。當時想要進入國際市場極其困難，國際市場所要求的資本規模和物流網絡只有大型跨國公司才能夠滿足。

　　但在互聯網時代來臨后，每一個人都擁有連接世界的力量，每一個人都可以設立自己的網站以接觸全球范圍內的潛在客戶。市場的分布不再構成商業世界的門檻，甚至連小型商戶也可以在全球范圍內銷售自己的產品。

　　智能機器人之所以會在全球范圍內風靡起來，主要是因為它們可以對勞動力和市場分布狀況產生深遠的影響。在將來，機器人勢必會在各個領域內得到大量使用。

　　隨著機器性能的提高以及流水型生產線的出現（后者得益于亨利·福特），我們的生產力得到大幅提升，但工廠仍然需要人力進行操控。一旦智能機器人成功投入使用，我們將會實現全自動的規模化生產。

　　在現代社會中，我們追求的是以低成本的勞動力生產出低成本的商品。但實際情況是，即便世界的人口總量正穩步增加，但可以提供廉價勞動力的國家卻屈指可數，因此生產成本一直不能得到有效降低。發展中國家的國民在生活水平上也正朝著西方國家看齊，他們也希望能過上富足的生活。

　　這正是人工智能的價值所在。機器人完全可以運營整個工廠，我們只需將任務細分細分至專業級即可。引入智能化機器人后，商品的生產成本將得到大幅下降。

　　除了生產領域外，人工智能技術還可以應用于多個領域。在客戶服務、股票經紀甚至是需要一定創造力的設計類工作中，智能化機器人的響應速度都遠比人類要快，而且它們永遠不會疲倦。智能化機器人可以給出更多的創意，它們對事情的預測結果也遠比人類準確。

　　在將來，人類勞動力也許會不再和薪酬掛鉤。人類有可能被完全從以勞動換取薪酬的循環中解放出來，他們無需再為別人工作，可以隨心所欲地追求自己的夢想。又或者，結果將會以反烏托邦式的形式呈現：財富和資源都會集中到位于社會頂層的機器人創造者手中。

　　現代的市場分布情況

　　以會話為導向的商業模式非常令人神往。在這種模式下，市場的分布活動完全離不開社交網絡。實踐表明，口碑已經成為了提高品牌認知度的最有效方式，因為會話是人與人之間最親近的一種溝通方式。

　　在社交網絡的幫助下，品牌可以和消費者進行直接互動。它們可以直接向消費者尋求反饋意見，以便更好地改進產品的功能。除此以外，公司還可以打造一個定制化的社區，以便形成病毒式傳播效應，并為消費者提供即時服務。

　　最重要的是，會話式的交流方式傳播廣泛。和需要下載、安裝應用并注冊使用的方式相比，添加一位好友的行為顯然要來得更加便捷。

　　打造出一類符合道德標準的機器人

　　由于我們的未來和機器人緊密連接，我們需要思考應如何打造出一類符合道德標準的機器人。一直以來，我們都期望以自己的形象作為機器人的藍圖，這種期望的起因遠超技術范疇。在整個人類歷史上，不論是在書本、電影還是神話故事中，我們都希望能對人類的智力和軀體進行復制。

　　這或許和人類的極端自我傾向有關，在創造智能化產物的過程中，我們所追尋的絕不僅僅是身為人類的意義，我們也在向外界展示自己的能力，甚至是一種宛如上帝般的存在。

　　現在的機器人還尚如蹣跚學步的嬰兒，但在網絡上已經有許多人對機器人發表憎恨性言論。在這類言論的狂轟濫炸下，一些缺乏理智的用戶也開始復述類似的言論，他們并不清楚自己所犯的錯誤。為了打造出符合道德標準的機器人，我們需要將人類的價值觀植入到它們身上。“Quixote”是一款人工智能產品，它會通過故事和獎懲制度等形式讓機器人學會人類價值觀。

　　但不論如何，如果我們希望機器人在作出決策時變得更加成熟，我們需要教導它們如何處理模棱兩可的情境，這個領域需要用到現代化的數據點知識。模棱兩可的情境包括是否應該向垂危的病人繼續提供生命支持，又或者是否應該讓病人接受高風險的手術等等。機器人需要在多樣化的社會數據中接受訓練，以免讓其淪為僅代表某個群體觀點的偏見性產物。