技術與基礎設施：未來會怎樣？
已發表: 2021-06-12隨著越來越多的人開始依賴這些技術，基於人工智能 (AI) 的技術的優勢和機制可能會進一步侵蝕用戶的隱私和自主權
在給予一些買家優勢的同時，他們目前的主要能力是捕獲個人數據，製作詳細的行為檔案並將其作為產品和議程出售
雖然可以通過靈活的工作場所安排和社區進行調整來提高生活質量； 房地產、辦公樓和購物中心的大規模破壞將構成我們目前正在避免的挑戰
對這個困境沒有真正的回應。 這篇文章的反思並不能回答今天每個社會科學家都在問的問題。 今天的反思是希望一些愛好者或讀者能夠回答這些想法，以不同的觀點啟迪。 儘管鑑於技術正在幫助各個領域的人類克服 COVID19 挑戰這一事實，當代大多數人可能會將整篇文章稱為瘋帽子，但我們必須記住，這場危機即將結束，但是我們準備好改變我們的習慣了嗎？
很長一段時間以來，技術革命已經不可避免。 例如，根據世界經濟論壇的 2021 年報告，在 2000 年代初，全球有 7.4 億手機用戶。 二十年後，這個數字已經超過了 80 億，這意味著目前地球上的手機數量比人還多。 同樣，我們已經看到我們娛樂自己、購買我們最喜歡的必需品、進行金融交易、計劃假期和許多其他事情的方式發生了顯著變化——但仍然有選擇或更確切地說是有可能走出去完成所有這些工作，特別是對於那些受到技術挑戰的一代。 儘管知道未來會發生什麼，並且有大量研究預測基於人工智能的家庭、工作場所、職業和教育管理，但即使在一年前，仍有創意的空間。
在社會疏遠和流行病規範的大風中，基於算法的經濟如雨後春筍般湧現的速度和輕鬆程度令人震驚。 人工智能發揮作用的一個原因是它為經濟發展帶來了巨大的機會。 2019 年，普華永道 (PwC) 開展的一個項目評估稱，到 2030 年，人工智能技術可以將全球 GDP 增加 5.7 億美元，即整整 14%。其中包括中國 7 億美元和北歐 1.8 億美元的預付款，北美 3.7 噸，非洲和大洋洲 1.2 噸，南歐 0.7 噸，中國以外的亞洲其他地區 0.9 噸，南美 0.5 噸。
中國正在迅速採取措施，因為它已經制定了一個公共目標，即到 2030 年在人工智能領域投入 1500 億美元，並成為該領域的全球領跑者。挑戰在於，一部分人認為生命仍將是“從現在開始，遠程一切的世界，工作場所、醫療保健和社交活動都將是虛擬的和遠程進行的，它將改善生活方式！
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好吧，技術無疑已經成為王者，技術領導者獲得了最大的利益，但我們不能忽視優勢階層和弱勢階層之間的權力不平衡，這是由大型跨國公司監管的數字系統在利用大數據和算法決策時誇大的——由於缺乏培訓和曝光，製作經常有偏見。 隨著越來越多的人開始依賴這些技術，基於人工智能 (AI) 的技術的優勢和機制可能會進一步侵蝕用戶的隱私和自主權。 在人工智能工具的新興部署以控制民主的先決條件和轉換的推動下，此類危險將繼續存在。 同樣具有破壞性的是人工智能對決策和信息保護的危險。 人工智能是大數據分析和物聯網背後的動力。 在給予一些買家優勢的同時，他們目前的主要能力是捕捉個人數據，製作詳細的行為檔案並將其作為產品和議程出售。 保護、匿名和自主是人工智能控制金融和政治選擇的能力的根本損失。
由於大流行重新安排了激勵措施，使消費者更願意尋找智能小工具、應用程序和系統，新的教育和學習平台將有更大的適應性，重新安排工作模式和工作場所，改變家庭生活，顛覆生活安排和社區結構，危機將因產生同理心和人類情感的數字互連而加劇。
該國為未來擴張而建設的實體基礎設施無法盈利，將帶來更大的麻煩，如果“遠程一切”生活介入，這些基礎設施將在很大程度上閒置。隨著房地產變成幽靈城鎮，更多的人將被推入缺乏可預測性、經濟安全和健康的不穩定生活。 雖然可以通過靈活的工作場所安排和社區進行調整來提高生活質量； 房地產、辦公樓和購物中心的大規模破壞將構成我們目前正在避免的挑戰。 此外，根據畢馬威《2021 年基礎設施報告》的一份報告，COVID-19 對印度房地產的影響前所未有的規模可以從大流行爆發以來該行業面臨超過 10 萬印度盧比的短缺來衡量出去。 大流行為房地產開發商帶來了真正的流動性。 信貸不足將印度最好的七個城市地區的住宅銷售量在 2020-21 年削減至超過 28 萬套。
從歷史上看，建設有形基礎設施的活動一直是創造就業和就業的一種經濟方式。 政府利用這些自費的長期項目來穩定經濟中的供需，聚集動力，為社會創造長期價值。 但是，如果不使用這些基礎設施，整個演習將被證明只是一項碳密集型活動。
由於長期鎖定和低使用率導致有形資產陷入困境，人們將重新產生興趣，將經濟和社會基礎設施與更好的連接性正確組合——這些基礎設施具有多種用途、可互換和適應需求。 不再有寫字樓或購物中心，而是可以更快轉型的綜合用途建築。 大流行期間的鬼城和空蕩蕩的建築物將影響人們在人類擺脫大流行後投資於更具彈性的基礎設施，更多的社會基礎設施，例如道路和衛生設施。 傳統上，基礎設施的性質是根據其預期壽命來估計的，這決定了基礎設施投資的價值。 然而，目前，Foundation 已經變得富有洞察力，可以通過 AI 工具以幾年前不為人知的方式與不同的框架進行通信並測試不同的基礎設施領域。