強力な人工知能を制御できる者は、世界全体を制御することになるのでしょうか?

人工知能は21世紀における最も重要な技術的成果となりました。したがって、世界規模の開発動向に注目するのは当然のことです。この記事では、世界の人工知能産業を共同で調査し、その背景を踏まえて、政治、データ、経済、スタートアップ、金融、研究、インフラへの影響について考察します。

人工知能分野における唯一の二大超大国である中国と米国については、ここでは簡単にのみ説明します。

最後に、私たちは本質的な質問で締めくくりたいと思います。人類はこの地球規模の課題にどのように対応すべきでしょうか?

AIは政治家のさらなる注目を必要とする

これまでのところ、デジタル化の第一波は、政府の介入をほとんど受けずに達成されたことは明らかだ。政府はすでに、欧州でグーグルとフェイスブックに罰金を課すなど、グーグルなどのテクノロジー大手の独占を打破する計画を策定している（米国と欧州）が、全体としては、人工知能市場に対する政治的関心には依然として10年もの遅れがある。

AIの観点から見ると、世界数十カ国の政府が積極的にさまざまな取り組みや戦略、行動を起こしているのを目にしたのは近年初めてのことです。もちろん、異なる考え方によって支えられる目標や方法には大きな違いがあります。

明らかに、人工知能はすべての国の政治家や政府が対処しなければならない問題であり、今後もそうあり続けるでしょう。

AIは気候保護や経済政策と密接に関係しています。

AI の影響は、国家の産業ガバナンスだけでなく、国民のセキュリティやプライバシーの問題にも及びます。

政府は独自の長期 AI 戦略を確立し、開発する必要がありますが、それに伴う投資は莫大なものになります。特にヨーロッパでは、政策や制度上の制約により、政府は長期的かつ投資集約的な戦略的決定を下す上で依然として多くの実際的な問題に直面しています。

中国は国家政府が人工知能技術をどのように管理すべきかについて明確なビジョンを持っている。中国の観点から見ると、AIは強力な外交政策、軍事的優位性、経済的成功、国内統制などの目標を達成するための重要なツールとなるだろう。

米国は、強力な学術研究クラスターと、AI開発をリードするGoogle、Microsoft、Facebook、Amazonなどの超テクノロジー大手の推進の恩恵を受けています。

米国はトランプ大統領の下でまだ明確な発展の軌道を見つけていないものの、数十年にわたってあらゆるレベルの政府機関や省庁を通じてAI技術の研究と実装を推進してきた。

カナダとイスラエルは規模は小さいものの、AIの覇権をめぐる世界的な競争において重要な役割を果たしています。

イスラエルは古くから高い技術力を有しており、AI企業の数はドイツとフランスの合計を上回っています。イスラエルでは、学術ネットワークがしっかりと結ばれており、アジアやアメリカの資本市場へのアクセスが容易で、軍や政府とも全面的に協力しています。インテルが以前イスラエルの企業モービルアイを150億ドルで買収したことは、イスラエルの活気あるAIエコシステムの典型的な例です。

カナダも過去 7 年間にわたるディープラーニングの復興から大きな恩恵を受けています。ジェフリー・ヒントン、ヤン・ルカン、ヨシュア・ベンジオは、ディープラーニング分野における3人の研究の巨人です。 3 人の修士はいずれもカナダ高等研究機構で技術研究に携わってきました。彼らは一緒に「AIの冬」の最後の時期を乗り越え、その後の回復の春に新しいAI市場を形成するために懸命に働きました。

さらに、カナダは明確な AI 開発戦略を策定し、長年にわたり AI の研究、投資、実装の推進に取り組んできました。

また、日本、韓国、インドも今後数年間で AI 業界で積極的な役割を果たす機会があることも注目に値します。

人工知能による経済改善

政治勢力の介入により、研究、資金調達、教育、データ、推進、監督の面で AI の枠組み条件を整えることはできるものの、開発の中間段階にある AI 技術の場合、製品の開発と市場投入の最終的な責任は依然として企業にあります。

国益を遵守することが最優先です。

これは、独自の開発計画と AI 研究プログラム/実際の製品を持つ多国籍企業にとって特に重要です。

私の意見では、Google（Alphabet）、Amazon、Microsoftが現在世界をリードしています。中国のインターネット大手アリババ、百度、テンセントは重要なプレーヤーである。

現在、AI分野には、AI技術をコア製品として開発・販売する企業と、AI技術を活用して本来のバリューチェーンを補完する企業の2つのタイプがあります。

どのカテゴリーに属するかに関係なく、現在活動しているすべての企業は、ある程度 AI を採用しています。 AI テクノロジーは、既存のビジネス モデルを置き換えることができる一方で、会計、制御、生産、マーケティング、販売、管理、人事、採用など、企業内の無数のプロセスに AI を統合することもできます。

ちなみに、人工知能の導入を推進する中核的な要因は、主にコスト削減と利益最大化の 2 つです。

もちろん、AI の制御も同様に重要です。現在、これまで人間だけが行っていた仕事を AI が引き継ぐケースが増えています。一般的に言えば、一定期間のトレーニングを経ると、AI テクノロジーは人間よりも速く、効率的に、低コストでタスクを完了できるようになります。

人は病気になり、休息が必要になり、食べたり眠ったりする必要があります。さらに、人間には娯楽活動が必要であり、仕事を辞めて引退することも必要です。対照的に、AI は 24 時間 365 日働き、昇給を要求することはありません。

AI 技術を導入する企業が増えれば増えるほど、市場は人間の労働への依存度が低くなります。

データは競争上の優位性となる

データはあらゆる人工知能の基盤です。必要なデータは、次のカテゴリに分類できます。

まず、特定の AI を研究し、トレーニングするためのデータが必要です。この点では、ビジネス モデルがデジタル化されるほど、関連性の高いデータが増えます。

そのため、市場リーダー（Google、Facebook）、ソフトウェア企業（Salesforce、Microsoft）、eコマース企業（Zalando、Amazon）は長年にわたり AI 研究に積極的に取り組んできました。

一部の銀行もこの傾向を早くから認識していました。その結果、ゴールドマン・サックスとJPモルガン・チェースは、機械学習とデータサイエンスの分野で数千人の従業員を採用しました。

自社のデータをコントロールできる企業は、市場で大きな競争上の優位性を獲得するでしょう。

独自のデータを持たない企業は、外部データを収集、保存、評価する方法を見つける必要があります。

しかし、各国の国内データ保護規制が異なるため、この点に関してはヨーロッパは常に比較的不利な立場にありました。

GDPR/DSVGO の主観的な意図は、欧州のデータ市場の秩序の確立を支援することですが、実際の影響は、欧州に大きな立地上の不利をもたらしました。

規制要件を遵守するために、業界全体がほぼ麻痺状態に陥りました。クリニックや医師との非公開の話し合いによると、現在、ヨーロッパの医療業界はデータを一切共有していないようです。これは、欧州市民が自らの命で代償を払わなければならないことを意味します。なぜなら、そのような障害は明らかに、健康に有益で寿命を延ばすアルゴリズムによる解決策の開発につながらないからです。

これは、数ある否定的な事例のうちのほんの 1 つにすぎません。

データの不確実性はヨーロッパ全土の AI 業界を悩ませてきました。企業は罰せられることを恐れて、もはやデータを収集しなくなりました。データが力を持つ時代に、ヨーロッパはデータ不安の文化を確立しました。

ヨーロッパは世界で最も重要なデータ市場の一つですが、自らの潜在能力を損なっています。

一方、中国の状況はまさにその逆です。中国は活発なデータ交換と集中処理を積極的に推進している。さらに、人々は個人データの収集と処理についてあまり心配していません。

実際、21 世紀においてプライバシーは誤った主張になっています。すべてのデジタル操作は定量化され、保存されます。しかし、ヨーロッパ人は依然として時代に逆らって、プライバシー保護に対する頑固な主張を続けています。

人工知能の新興企業は徐々に新たな巨大企業へと発展すると期待されている

スタートアップは革新的な活動の原動力です。これらの新興企業は、新製品の開発において、既存の製造業者よりも大胆かつ迅速かつ柔軟であることが多いです。ベンチャーキャピタルファンドやエンジェルキャピタルの支援を受けて、スタートアップ企業は並外れた成功を達成することを期待して大きなリスクを負うことをいとわない。

スタートアップ企業の 95% は開発サイクルの最初の 5 年間を生き残ることができませんが、それでも彼らの努力はエコシステム全体に利益をもたらすことができます。

他の企業は買収を通じてこれらの最新の製品やイノベーションを獲得することができます。

スタートアップ企業の従業員は、他の企業で新しい仕事を見つけ、自分の才能を引き続き活用することができます。

投資家と創業者はこの経験から学び、その知識をさらに多くの新しいプロジェクトに適用します。

最も困難な5年間の開発期間を生き残ることができる若い企業も数多くあります。つまり、資金調達（シードラウンドから IPO まで）、人材の獲得、開発、有料顧客の開拓、規模拡大、そして徐々に成長していくというプロセス全体を経ることになります。 Facebook、Google、Apple、Amazon、Uber はいずれもかつてはスタートアップ企業でしたが、今ではそれぞれの分野で市場をリードしています。

ローランド・ベルガーの元CEO、シャルル・エドゥアール・ブエ氏は、2018年のRise of AIカンファレンスで、次の高価値企業の波の大部分はAI企業になるだろうと語った。

これらすべてはスタートアップの促進にかかっています。そのため、AI起業活動にとってより便利な条件を提供することが必要です。

科学研究の重要性はかつてないほど高まっている

ディープラーニングのルネッサンスはまだ始まったばかりです。現在、ディープラーニングは、CNN、GANから進化アルゴリズムに至るまで、開発プロセス全体を急速に進めています。

NLP と NLG を中心に構築された計算言語学システムも大きな進歩を遂げました。

2012年にコンピューティング能力とデータの可用性の臨界点を正式に超えてから、過去30年間の研究成果に基づいた数十万の特定分野の人工知能が急速に台頭し始めました。

では、これらの調査結果はどこから来たのでしょうか?

一方では、大学の貢献によるものです。 MIT、スタンフォード大学、カーネギーメロン大学、バークレー大学は、AI研究の分野で先駆者となっています。

その中で、MITだけでも2020年に10億ドルを投資して新たなAI学術コースを設立する予定です。

一方、AI研究の分野では企業も大きな勢力となってきています。有名な Google DeepMind に加えて、Microsoft にも 8,000 人を超える AI 研究者がいます。

最も賢い人たちは、より多くのデータと財源を持つ大企業を好みます。リチャード・ソッチャー（セールスフォース）、ヤン・ルカン（フェイスブック）、アンドリュー・ン（バイドゥ、2017年退社）、デミス・ハサビス（グーグル）などです。

残念ながら、ヨーロッパの大学や企業はAI研究をリードすることができていません。もちろん、ヨーロッパには、ユルゲン・シュミットフーバー教授、フランチェスカ・ロッシ教授、ハンス・ウスコライト教授など、科学研究のトップクラスの才能も集まっています。

さらに、カールスルーエ工科大学、ミュンヘン工科大学、ベルリン工科大学、オスナブリュック大学（認知科学）、オックスフォード大学、ケンブリッジ大学でも AI コースが提供されています。

しかし、これらの大学は国際的に認められるトップクラスの研究成果を生み出すことができていません。

もちろん、ドイツ人工知能研究所、数十のマックス・プランク研究所、フラウンホーファー研究所も AI 技術の応用レベルの研究に積極的に取り組んでいます。しかし、人材、データ、資本を中心としたグローバル競争では、やはりリードすることができていません。

しかし、状況はまだ不透明です。最初の汎用人工知能ソリューションを開発する人が、今後数十年で本当に決定的なマイルストーンとなるでしょう。

インフラがなければ人工知能について語ることはできない

インフラストラクチャ レベルでは、利用可能なデータだけでなく、必要なコンピューティング能力とパフォーマンス能力にも重点を置いています。

Nvidia はかつて、ゲームグレードのグラフィック カードで有名でした。現在では、AI分野での利用が拡大しているGPU分野でトップメーカーとなっています。さらに、Google、Intel、その他多くの企業も、さまざまな形で新しいAIチップの開発を積極的に進めています。

同時に、Microsoft、AWS、Google、IBM は、増大するコンピューティング ニーズに対応するために、世界中でクラウド リソース容量を拡大してきました。

中国は現在、5G技術に大きな注目を払っています。残念ながら、ヨーロッパはリアルタイムAIアプリケーションとネットワーク業界に直接影響を与えるこの技術分野でまだ主導的な役割を果たすことができていません。

人工知能には強力な財政支援が必要

人工知能の開発には極めて費用がかかります。

トップクラスのAI研究者は不足しており、平均年収は30万ユーロだ。

データの収集、保存、ラベル付けも必要です。 AI モデルの開発には、多くの場合、実験、試行錯誤、新しいアプローチの探索に多くの時間を費やす必要があります。

AI にはトレーニングと学習のためのデータが必要です。

これらのコストは大企業、新興企業、投資家、そして政府が負担することになります。

中国はこれを深く認識しており、中国のAI市場への総投資額は現在1300億ユーロを超えている。北京、上海、天津などの都市も地元のAI産業に数百億ドルを投資している。

米国では、グーグル、IBM、マイクロソフト、アマゾン、フェイスブック、アップルが2015年初頭から550億ドルを超える内部投資を割り当てている。

資金がなければ、人工知能について語っても意味がありません。

ここでも、ヨーロッパは将来を見据えて必要な資金を調達するにはあまりにもケチすぎるようだ。

規模比較: 2018 年にドイツ連邦議会は AI に 50 万ユーロの予算を設定し、その後さらに 5 億ユーロ増額する計画を立てています。しかし、この予算はまだ計画段階にあります。

この傾向が続くと、AI の開発はまだまだ先のことになるでしょう。

同時に、中国は400社の新興AI企業に資金を提供している。現時点では、ドイツのAI戦略における新興企業100社への支援計画はまだ実施されていない。

この文脈において、我々は英国を称賛しなければならない。 Brexit は議論を呼んでいるが、英国がヨーロッパ固有の制約から解放される助けにもなる。英国は、大陸欧州と比較して、人工知能分野の新興企業や大学に対してより多額の財政支援を提供してきた。

世界的な AI 軍拡競争において、ヨーロッパはどのような立場にあるのか?

前述のように、ヨーロッパは現在、国際的な AI 競争における優位性を失っています。

欧州諸国がまだ躊躇している一方で、中国、米国、イスラエル、英国、カナダはすでにデータ、市場、人材などの資源をめぐって競争を始めている。

ヨーロッパには独自の問題があり、それがヨーロッパ大陸を保守的かつ成長へのビジョンと野心に欠ける状態に導いている。

さらに、教育への資金は非常に不足しています。私たちの大学が資金不足に陥っているだけでなく、労働力の訓練市場も予算不足に陥っています。ヨーロッパの若者は数学のスキルが低く、学生がAI関連の授業を受ける機会はほとんどありません。欧州では、労働力の再訓練能力が低いため、成長するデジタル産業に必要な人材を供給することも困難になっています。

さらに、欧州の研究成果の産業界への移転もかなり遅い。その結果、これらの成果は棚上げされるか、ひどく非効率的な官僚的プロセスに巻き込まれることになります。多くの若い企業は、このような遅れのために徐々に衰退しています。

ヨーロッパの AI スタートアップは資金不足に陥ることが多い。現状、投資家から資金を得やすいのは電動自転車や電動スクーターを販売する企業のみで、実際の技術に興味を持つ人は少ない。製品が複雑になるほど、資金調達が難しくなります。逆に、ビジネスモデルがシンプルであればあるほど、より早く収益を上げることができます。

ヨーロッパで働くことを希望するアジアやアメリカの優秀な人材はまだ多くいますが、入国手続きはますます複雑になっています。難民の流入以来、移民局は圧倒されている。現在、ヨーロッパはイラン、ロシア、中国から優秀な AI 開発者を引き付けることはほとんど不可能です。実際、今日のヨーロッパは開放性よりも拒絶の精神が強く表れています。

ヨーロッパにも統一された開発戦略が欠けている。フィンランド、スウェーデン、オランダ、フランスなどの国々は独自の AI 戦略を持っており、非常に野心的です。しかし、ドイツはヨーロッパが真に共同体を形成することを阻止しようとしており、現時点ではこの行き詰まりを打破することは困難であるように思われます。

2018年に私が欧州委員会で個人的に働いていたとき、ブルガリアの研究者が、自国がこのプログラムに含まれていればもっと良いだろうと言っていました。しかし現実は、現在、西ヨーロッパだけが好調であり、ヨーロッパ全体は長い間荒廃したままである。

私はすべての問題が政治的手段によって解決されなければならないと言っているのではありません。企業は引き続き製品を作り続ける必要があり、創業者はスタートアップ企業を立ち上げる必要があり、ベンチャーキャピタル企業はスタートアップ企業に資金を提供する必要があり、研究者は研究を続ける必要があります。

しかし、政治家による明確な政策によって支えられる必要がある。彼らは、こうした個人の行動を抑制するのではなく、促進するための規制システムを確立すべきである。政治家は投資を刺激し、模範を示すべきだ。政治家が学生に配慮し、優れた再教育資源を提供するのは当然のことであるべきだ。しかし、ヨーロッパはこの課題を当然のこととして十分に果たしていない。

要約すると、ヨーロッパは現在、権力闘争、利己主義、テクノロジー恐怖症の渦に巻き込まれている。

人類が直面する地球規模の課題

しかし、ヨーロッパは世界の一部に過ぎず、したがって時代の世界的な動向に適応しなければなりません。

進化を続ける人工知能業界は、確かに一連の実際的な課題に直面しています。

1 つ目はデータ保護の問題です。私たちは誰の基準に従うべきでしょうか?欧州では現在、企業にEU外でAIソリューションを開発することを義務付ける明確な基準が確立されています。

将来、データ保護の考え方を完全に放棄し、中国のように本当にデータの自由な流通を可能にすることができるでしょうか?それとも、ヨーロッパ固有の伝統がさらにエスカレートし、強化されるのでしょうか?残念ながら、答えは時間だけが教えてくれるでしょう。

人工知能には規制が必要

さらに、政府は人工知能技術の規制を検討する必要がある。 AI テクノロジーは、メディア、産業、教育、セキュリティ、軍事、金融市場にますます影響を与えています。したがって、人工知能（およびその背後にある企業）の管理ポリシーを規制する必要があります。

たとえば、中国の企業 Squirrel AI Learning は、何百万人もの学生が自分の学習の進捗状況や知識レベルに合ったパーソナライズされた学習コンテンツにアクセスできるように支援しています。しかし、ヨーロッパでは、この種の AI を誰が管理するべきなのでしょうか。また、その内容やトピックを監視する必要があるのでしょうか。ヨーロッパの地方教育局がこの仕事をうまくこなせるとは思えません。

したがって、欧州政府はこの概念を研究し、実際に実施するために専門家を採用する必要があります。全体のプロセスには長い時間がかかるため、早めに開始するほど良いでしょう。

AI倫理フレームワークの必要性

人工知能は 1 秒以内に多数の決定を下すことができ、それぞれの決定には多かれ少なかれ道徳的判断が伴います。 AI の道徳と倫理に関する研究によって、AI アプリケーションがどこまで実現できるかも決まります。

AI には、偏見、人種差別、腐敗、性差別を防ぐ、あるいは強化する可能性がある。

したがって、AI 倫理フレームワークが緊急に必要です。マクロ的な視点から見ると、あらゆる文化分野（通常は国家レベル）は、「私たちはどのような AI を望んでいるのか？」という現実的な問いに直面する必要があります。これらの AI はどのような価値提案を表すべきでしょうか?

こうした社会的な議論は、できるだけ早く、積極的に開始され、推進されなければなりません。現在、倫理的な管理なしに AI を開発することしかできません。つまり、開発者は機械のその後の動作を決定する権限を持ちます。しかし、社会自体が善悪について独立した判断力を持つべきです。

したがって、各国、政府システム、民族は、できるだけ早く独自の AI 倫理フレームワークを議論し、策定する必要があります。

企業でも同様です。データ保護および公平性担当者と同様に、すべての企業が AI 倫理の専門家を雇うことが必要になります。 AI倫理の専門家は、データ内に偏りがないこと、そしてAIが誰に対しても差別をしないことを保証する責任を負います。

この作業は社会的価値観に基づいており、企業文化と一致するコードに AI 倫理フレームワークを反映する必要があります。

強いAIの台頭

また、知能レベルの向上と人工知能の影響という問題にも取り組む必要があります。

OpenAIは最近、汎用人工知能（AGI）の研究のためにマイクロソフトから10億ドルの資金提供を受けた。さらに、イーロン・マスクも同じ目的で10億ドルを支払った。

マスク氏、ザッカーバーグ氏、ホーキング氏、ゲイツ氏はいずれも人工知能の開発に対して警告を発している。 Siri は今でもかなり愚かですが、おそらく 10 年後にはその知能レベルは人間を超えるでしょう。

人工知能は日々賢くなってきています。知識が豊富で、強力で、高速です。人間の生物学とは異なり、AI の能力には上限がありません。

したがって、汎用人工知能、強力な人工知能、超人工知能とそれらがもたらす影響について事前に考慮する必要があります。さらに、神経インターフェースや人間のオペレーティングシステムなどの問題も議題に含める必要があります。

機械は膨大な量のエネルギーを消費している

今日のもう一つの大きな世界的課題は、機械のほぼ無限のエネルギー需要です。私たちの脳は通常の電灯と同じくらいのエネルギーを消費しますが、AI アプリケーションはそれよりもはるかに多くのエネルギーを消費します。

したがって、技術の進歩を継続的に維持するためには、まずエネルギー問題を解決しなければなりません。そうでなければ、技術の発展によって、最終的には人類の生存資源が圧迫されてしまうでしょう。

言い換えれば、持続可能かつ拡張可能なエネルギー源が必要なのです。

仕事はもう存在しないかもしれない

さらに、失業が社会全体に与える影響も考慮する必要があります。ドイツ国民は自分たちの仕事が機械に奪われるのではないかと非常に心配している。

個人的には、機械が人間の作業負荷を軽減するのに役立つのは良いことだと思っています。

しかし、この見解は、機械が仕事を完全に奪うことはないと想定しています。今後 20 年以内に、今日の人間の仕事の 50% が、より安価でより速い機械に取って代わられると予測されています。

この傾向は良いことであると同時に、新たな課題ももたらすでしょう。

その時までに、AI幼稚園の先生、AIトレーナー、AI倫理の専門家、AI管理者など、今ではほとんど想像もできない一連の新しい職種が誕生するでしょう。

したがって、現時点で最も重要なことは、将来の AI 時代においても市場で競争力を維持し続けることができるように、従業員を再教育することです。

これは人類史上最大の再訓練の波となるでしょう。状況についていけない人もいるかもしれないが、彼らの運命はどうなるのだろうか？誰もが自分自身の判断力を持っていると信じています。

状況に適応し続ける人々は、さらなる自由を得て、生活を立て直すことになるでしょう。

将来、人間の生きる意味が仕事ではなく、人生を楽しむことになってほしいと思います。誰もが生き残るためのプレッシャーではなく、興味を持って働けることを願っています。誰もやりたくないことは、機械に任せればいいのです。最後に、教師、医療従事者、学術研究者など、社会的に負担の大きい仕事に就いている人には高い賃金を支払います。

いずれにせよ、私たちは全く新しい社会モデルを導入することになります。結局のところ、どの時代であっても、世界が何百億人もの哲学者、芸術家、起業家、プログラマーを必要とする可能性は低いのです。

富をどのように分配すべきでしょうか？

同様に重要なのは、新しい時代に富をどのように分配すべきかということです。

同じ生産性を達成するために必要な人数がますます少なくなれば、企業の利益は間違いなく急速に増加するでしょう。ただし、これらの企業は、特定の少数のファミリーまたはファンドに属していることがよくあります。現在、米国の上場企業の40%が4つの主要な財団によって管理されています。

こうした傾向は富裕層をさらに富ませることになる。この富のごく一部は経営者層（弁護士、銀行家、起業家、投資家）の手に渡りますが、残りの99%の国民はそれに何ら関わりを持ちません。

内戦の影か、それとも素晴らしい新世界か?

この傾向は、人工知能の触媒作用によってさらに極端になるでしょう。私は、今後 30 年以内に世界の人口の 90% が上位 100 人の富裕層によって支配されるようになるのではないかと懸念しています。ここで私が話しているのはお金のことだけではありません。もっと重要なのは、マシンコードの制御を通じて世界経済、軍事、情報を操作することです。

さらに、新しいシステムの下で、ほとんどの人が仕事や消費の意味を含めた価値観を失ってしまったら、何が起こるのでしょうか？それとも、戦争によって世界の人口は5億人程度にまで減少してしまうのでしょうか?

AIの時代では、これらすべては不可能ではありません。

したがって、この潜在的に恐ろしい結果を防ぎたいのであれば、繁栄の成果をどのように分配するかを事前に計画する必要があります。いずれにせよ、これほど豊富な生産があれば、人々は飢餓やホームレス、貧困を心配する必要はなくなるはずだ。ベーシックインカム保護や流動的民主主義など、さらなる議論に値する解決策は数​​多く存在します。

最終的には、機械が真に全人類に役立つ世界を構築できることを願っています。