大数据保险会让我们实现社会公平吗？
随着互联网和大数据技术的飞速发展，保险行业的新应用及新的商业模式有无限的想象空间，大数据对保险行业的影响可能远比我们想象的要更加深远。
传统保险模式需要与时俱进
保险起源于人们互帮互助、分摊风险的思想，是最古老的风险管理方法之一。它以损失分摊的方法，用多数单位和个人缴纳保费建立保险基金，使少数成员的损失由全体被保险人分担。其目的就是共同抵御风险，帮助那些陷入困难的成员渡过难关。保险从萌芽时期的互助形式逐渐发展成为现代商业保险形式。保险服务对象从一开始的熟人之间，逐步扩展到陌生人之间。
市场中保险公司之间展开着激烈的竞争，大家最重要的竞争手段就是把不同人群的风险概率尽可能做精确细分。分得越细，同一个细分组里人群的风险就越接近，其被别人占便宜的可能性就越低，所交的保费也就越少，就更能够吸引到优质客户来这样的公司买保险。
客户风险细分的程度，取决于保险公司收集和处理客户信息的能力。保险公司会想方设法获取和验证客户的信息，经过一系列的风险评估计算，把来投保的客户对应分配到不同风险细分组中。选择并提供优惠保费价格给那些风险低的客户，对风险高的客户则提高保费价格或干脆拒之门外。
客户也会受到利益驱动，千方百计的隐藏自己的真实风险情况，争取瞒过保险公司，让自己获得保险公司低风险评价，以便降低自己所交保费。一些人投保之后，因为有了保险所提供的保障，就会忽视风险，行为变得无所顾忌，比如烟会抽得更凶，驾驶会更加狂野。
在信息不充足的状况下，保险公司很难进行有效的风险分析，只能采用大类分组贴标签的方式开展业务，选择那些比较容易通过标签判断其风险并且整体风险较低的人群。而对于那些无法有效判断风险或风险较高的客户群体，保险公司会尽量避开。这使得存在相当一部分数量的人群无法获得所需要的保险服务。比如一些经常出现欺诈风险的区域人群，就会被保险公司采取各种借口排斥。
最终这些无法获得合理保险服务的人群，当遇到风险困难无力自己解决时，都将由社会保障做兜底。这既没有发挥该部分人群自身经济能力的作用，相应的保障服务效率也不高。虽然监管当局采取了一系列措施，阻止保险公司类似的做法，但保险公司为了控制风险，会千方百计进行博弈，该现象仍然普遍存在。
大数据会改变些什么
大数据时代通过无所不在的传感器、移动互联、人工智能技术，使获得和分析每个人的健康、行为、信用等风险数据变得非常方便，成本越来越低，个人的信息能见度越来越高，保险公司风险建模预测的准确度不断提升。基于此，保险公司拥有了应对道德风险和逆向选择的利器，将让你无所循形。想占保险公司便宜以及搭规矩人顺风车会越来越难。
大数据和人工智能将会像手术刀一样精准地把每个人从风险池里剖出来，保险将进入一人一价时代。每个人根据自己风险概率的不同支付相应价格的保费，风险仍然得到了分摊，但分摊到每个人的比率发生了改变。风险高的人需要多分摊，风险低的人将少分摊。
具备大数据风险分析能力的保险公司可以利用该武器对客户精挑细选，找出那些风险概率低的好客户，给予与其风险相匹配的优惠价格，对于那些风险较高的客户则会要求其支付更高的价格，至于那些风险特别高的客户，要价可能超过其承受能力，就会被拒之门外。
越是风险低的好客户越会为了获得优惠价格而选择这样的公司。不具备大数据风险分析能力的保险公司则只能接受那些被挑剩下的客户，自身所承担的风险则会越来越大，以至于难以为继。谁先掌握该武器，谁就可以获得先发优势。
相比较传统风险判定采用大类人群贴标签的方法，每个人精准定价会让更多客户享受到更加合理的价格。计算每个人的风险概率首先要依据大数据建模，而建模基于过去人群的行为状况及已经出现的风险事件，只能体现相关性，不能基于因果进行判断。建模分析预测也会因为基于数据统计而存在一些计算上的偏差。
有一些风险状况比较好的人，因为其部分行为与风险较高者相类似，这些行为由都在模型计算所收集的范围内，就会被错误地判定为风险较高，需要支付超出其真实风险状况的保费。其就会因为别人的错误而遭受惩罚，这在一定程度上说很不公平。
毫无疑问，大数据技术在保险行业应用的快速发展态势已经形成。保险公司必须与时俱进，加强相关技术建设。同时政府也应该扮演好自己的角色，积极引导加强管理和监督，为保险发展营造良好的环境。大数据时代，机器的“信用”与“道德”最终还是掌握在人的手中。因此，我们作为消费者仍然只能相信信用度更高、实力更强、服务更好的保险公司与品牌，让这些公司与品牌参与自身保险产品的选择与风险抵御等等内容。
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今日搜狐热点外媒:大数据会伤害弱势群体_网易科技
外媒:大数据会伤害弱势群体
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科技讯 4月11日消息，据《大西洋月刊》报道，从宏观角度来看，大数据绝对是个好东西，它能解决许多人脑处理不了的复杂问题。它可以帮助公司削减开支，帮助市政人员规划城市，帮助情报机构追查恐怖分子，帮助卫生部门预测传染病爆发，甚至能帮助警方预知犯罪的发生。决策者越来越依靠大数据，这一复杂的算法成了推动历史发展的重要一环。大数据也有副作用但如果这些数据是关系到人的，尤其是社会上缺少话语权的弱势群体的话，这一算法就会产生不少的副作用。对许多美国穷人来说，这些覆盖了他们生活各个角落的数据会成为他们脱贫致富的绊脚石。在美国，低收入群体是最受大数据关注的族群。除了预防和打击犯罪的警察，各种公益项目、儿童福利机构和反家暴组织都在关注着这一群体的一举一动。在某些地区，为了评估公共福利如食品卷的发放情况，申请人需要录入指纹并进行药物检测。一旦你开始领取这些福利，政府就会监控你收入的流向，有时还会有专人来家中进行家访。各类机构搜集来的数据最后很有可能都会反馈到警方的系统中，因此警方会加强对此类群体的监控。“这些数据成了庞大信息流的一部分，不过许多人并不知道自己一直活在别人眼皮底下，而这些信息有时会在生活中造成许多不公。”巴尔的摩大学法学教授吉尔曼说道。一旦这些人群犯了错误被警察拘捕，那么这就会成为他个人信息中的一个污点，未来想找份工作都很难，而贷款或租房更是会成为大问题（因为企业雇主和贷款机构的数据库与警方有合作）。大数据的判断过于冰冷“大数据系统只是算法，它并不懂得法律，如果它根据数据判定这些人不适合申请贷款或工作时，就会在法理上违反无罪推定原则。”渥太华大学教授科尔说道。众所周知，“无罪推定原则”是人们享有的正当司法权力之一。科尔表示：“在司法审判当中，人们有发言权，参与听证和推翻供词的权利。”如果大数据系统成了人们决策的大脑，就会产生所谓的“算法正义”，这对许多人是非常不公平的。吉尔曼教授一直致力于帮助这些弱势群体消去错误的不良记录，虽然他的工作卓有成效，将许多记录从公共数据中删去，但原本的数据库还是留有存档，如果官方不进行全面更改，它们依然会是定时炸弹。尽信书，不如无书大数据的魅力也让联邦贸易委员会倾心，为此，它们去年九月还专门开了一场研讨会。许多与会专家认为如果大规模运用这一算法，可能会带来负面效应，因为许多人会成为他人的替罪羊，为别人的失误买单。举例来说，有的信用卡公司会降低某些顾客的信贷限额，而影响他们信用的并不是自己，而是因为与不诚信的人在一家商场购物。
不过也有专家提出相反意见，他们认为大数据算法的运用会将原本游离在信用评价体系外的穷人纳入这一体系。研讨会的报告上写道：“如果这些穷人有一技之长，按时还钱或者有一辆车，那么他们就很有可能通过大数据进入主流信用评价体系，而没有这一算法之前这是无法想象的。”毫无疑问，算法可以在需要做出艰难决定时提高人的效率和准确率，大数据也可以提升人们的生活质量。但如果这一过程都是冷冰冰的数字，没有任何人文关怀的话，恐怕它会不断加深整个社会的裂痕，让那些本就处在社会边缘的群体更加边缘化。（吕佳辉）
本文来源：网易科技报道
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王华华:大数据时代2.0服务型政府：内涵、要求与路径
日 09:29 来源：《党政研究》
作者：王华华
内容摘要：
作者简介：
　　（二）深化收入分配体制机制改革，让人民共享改革开放的“发展”红利　　如果改革开放把“发展”的蛋糕“做大”是一个“经济”问题，那么改革开放把“发展”的蛋糕“分好”就是一个“政治”问题。政府不仅具有发展经济的职能，也有维持社会公正的职能。而大数据时代的互联网信息技术正把“社会公正”问题，像“房叔”和“房姐”不公正的持有“多套住房”问题、国有企业的盈利“内部消化”问题、“工资上涨机制”问题、农民工被“欠薪”问题、城镇化强制土地征收问题等，在网上放大、扩散、传播，影响着社会公众的舆论监督和政府决策的信息导向。可以说，“网络扩散——社会影响”这一信息互动模式，作为大数据时代的一个信息传播特征，使得政府以前所未有的重视程度关注着“互联网”上的“大数据”、“大信息”、“大事件”、“大影响”，特别是容易引起社会公愤与社会积怨的“社会公正问题”［14］。在大数据时代，建设2.0服务型政府，必须处理好社会经济发展与社会公正分配的问题，通过深化收入分配体制机制改革，让人民共享改革开放的“发展”红利：（1）公共服务供给社会公正化。大数据畛域下，2.0服务型政府应改善对社会民生领域的重点投入，有效推动城乡基本公共服务的一体化和均等化，完善我国的社会保障公正分配体系；（2）初次收入分配科学化。大数据时代，2.0服务型政府应健全社会职工工资的正常增长机制，切实执行社会最低工资制度，提高社会各个阶层的收入分配的透明度，规范国家的收入分配秩序；（3）税收调节程度差异化。大数据时代，2.0服务型政府应转变税收调整思路，特别是针对个人所得税的调整应该体现差异性、公正性、和谐性，改变“个人所得税”由过去政府“个税创收导向”为未来政府“调整贫富差距”，力争在切实减轻中低收入者税收负担等方面取得实质性进展，真正实现让低收入者少纳税、高收入者多纳税的“差异性公正税制”结构，让“先富带动后富”、“改革成果由人民共享”成为现实可能。　　（三）完善官员财产公开和住房官邸制信息化建设，深度挖掘“反腐”红利　　大数据时代，信息技术的发展，既给政府提供了电子化办公的便利，也给政府增大了舆论监督的社会压力。大数据时代的信息技术造就了人人一部手机、一台电脑，就可以开启广播的“麦克风”时代，而正是这一电子化设备的便捷性，让人们的政务舆情监督得以飞速发展，像是原铁道部官员刘志军、陕西“表叔”杨达才等，都在网络民意反腐的浪潮中得到“问罪追责”。面对微博问政、政务APP、政府便民事项网络公开、政务微信“公众号”、网络人肉反腐、行政满意度网络调查等多种形式的电子化监督，政府及其工作人员只有“打铁还需自身硬”，积极回应大数据时代的网络舆情监督，解决好互联网关注广泛的“贫富分化严重”、“权力不受制约”、“利益集团庞大”、“社会阶层固化”等社会问题，才能建设让人民群众满意的服务型政府［15］。在大数据时代，建设2.0服务型政府，可以采用信息网络技术优势，加快官员财产公开和住房官邸制信息化建设的步伐，深度挖掘“反腐”给人民群众带来的红利：（1）落实官员财产公开的“制度反腐”。建设2.0服务型政府，应建立国际反腐行之有效的官员财产公开制度，而大数据时代的信息联网，使得这一制度性反腐有了独特的技术优势和可行性。官员财产公开和国际联合反腐，将使得腐败现象丧失藏身之处，权力寻租会被阳光反腐“制度性”剿灭；（2）实行官员宅邸登记的“阳光反腐”。大数据时代，2.0服务型政府可以利用互联网技术，将官员及其近亲属配偶、子女等名下的房产实行实名登记，并采集信息连上全国互联网，接受人民群众的网络化监督，让“房叔”、“房婶”、“房姐”等类似的占有数十处房产的贪腐行为，无处藏身；（3）严查提拔“裸官”的“行动反腐”。“裸官”是指官员将近亲属移居海外，自己在国内当官，维持其家属在海外开销的一种“官员”。“裸官”是我国改革开放近年来形成的一种“特殊现象”，不能说所有的“裸官”都是做好贪腐行为败露之后“牺牲小我，成就家庭”的贪官，但是可以说“裸官”是对中国政府形象的一种“天然性”打击，因为世界上鲜有政治民主的国家有“裸官”的合法存在。所以，政府应该采取严禁提拔“裸官”与调查“裸官”的反腐行动，像广东对副厅级“裸官”的治理、江苏省苏州市“寒山闻钟”治理反腐等。
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by www.cssn.cn. all rights reserved以色列历史怪才推出“简史系列”终极篇以色列青年历史怪才尤瓦尔·赫拉利堪称这几年最受关注的新锐作家。四年前，他的《人类简史》横空出世，颠覆了我们关于人类进化的认知；2016年，他的《未来简史》再度惊艳四座，刷新了我们对未来的想象，掀起了全球关于人工智能讨论的新思潮。尤瓦尔·赫拉利有宏大的历史观和“大历史”架构能力，他的书涉及生物学、人类学、社会学、哲学、心理学、艺术等丰富知识，对历史和未来的大胆判断，让他的叙述触动了亿万读者的神经。《未来简史》出版两年后，尤瓦尔·赫拉利的“简史系列”又有了新篇章，也是收官之作——这次他将目光聚焦到当下，直面今天关乎我们每个人命运的问题和挑战，推出了新书《今日简史》。这本《今日简史》中，尤瓦尔·赫拉利用他丰富的跨领域知识和独到的见解，以庖丁解牛般的手法，完整地展现了赫拉利眼中的21世纪人类社会图景。在尤瓦尔·赫拉利看来，21世纪的一个核心主题是：大数据将彻底颠覆人类的生活方式。掌握了数据的人，也同时掌握了一种“数据霸权”。它一旦到来，恐怕像你我这样的普通人，已很难从中逃脱。这种观点可以用“细思极恐”来形容，《今日简史》即将于今年8月由中信出版集团在内地出版。我们摘取了书中部分内容（有删节），让大家先睹为快。人类可能会分裂成两个群体&一小群超人类 绝大多数毫无用途的智人在过去的几十年间，全球都以为人类将迈向人人平等，而全球化和新技术则会让我们走得更快。但实际上，21世纪可能会产生历史上最不平等的社会。虽然全球化和互联网缩短了国家之间的距离，却可能扩大阶级之间的差距。有迹象显示，社会之间和社会内部的不平等日益加剧，少数人逐渐垄断了全球化的成果，而其他数十亿人则被弃之不顾。现在，最富有的1%人群已经拥有全球一半的财富。更令人警醒的是，最富有的100人所拥有的财富，已经超越了最贫穷的40亿人。事情还可能更为恶化。人工智能兴起可能会让大多数人类不再握有经济价值和政治力量。同时，生物技术的进步则可能将经济上的不平等转化为生物上的不平等。那些超级富豪终于要看到值得砸下手中大把财富的目标了。迄今为止，能用钱买到的顶多就是地位的象征，但很快就有可能买到生命本身。等到出现了延长生命、让身体和认知能力再升级的全新疗法，而这一切的代价又极度昂贵，可能就是人类整体分裂出生物种姓的时刻。在人类历史上，富人和贵族总是认为自己是在某些技能上高人一等，才让他们大权在握。但就我们所知，事实不然。平均来说，公爵并不比农民更具天赋，之所以有地位高下之别，只是不公平的法律和经济歧视所致。但到了2100年，富人就可能真的比贫民更有天赋、更具创意、更为聪明。等到贫富之间出现真正的能力差异，要再拉近几乎不再可能。如果富人运用优秀的能力进一步强化自己，而且拥有更多的钱就能买到更强的身体和大脑，那么随着时间的推移，差异只会越来越大。到了2100 年，最富有的1%人群可能不仅拥有全世界大部分的财富，更拥有全世界大部分的美丽、创意与健康。因此，在生物工程与人工智能兴起之后，人类可能会分裂成两个群体：一小群超人类，以及绝大多数位于下层而且毫无用途的智人。数据的争夺已经开始人类可能被网络操控在古代，土地是世界上最重要的资产，一旦太多的土地集中在少数人手中，社会就分裂成贵族和平民。到了现代，机器和工厂的重要性超过土地。但到21世纪，数据的重要性又会超越土地和机器。等到太多数据集中在少数人手中，人类就会分裂成不同的物种。争夺数据的比赛已经开始，目前是以谷歌、脸谱网、百度和腾讯等数据巨头为首。它们真正的业务不是销售广告，而是靠吸引我们的注意力，取得了关于我们的大量数据，这些数据远比任何广告收入更有价值。我们不是他们的顾客，而是产品。就中期来看，这一大批数据可能带来一种全新的商业模式，而第一个受影响的就是广告业本身。这种新商业模式的基础是将权力从人类转移到算法手中，包括选择和购买商品的权力。一旦开始由算法为我们选择、购买商品，广告业就会崩溃。以谷歌为例，谷歌希望有朝一日我们万事问谷歌，而且我们也能得到全世界最好的答案。假设某一天，我们可以跟谷歌说：“嗨，谷歌，根据你对汽车和我的所有了解（包括我的需求、习惯、对全球变暖的看法），哪辆车是我最好的选择？”到那个时候，汽车广告还有什么用？而就长期来看，只要取得足够的数据和运算能力，数据巨头就能破解生命最深层的秘密，不仅能为我们做选择或操纵我们，甚至可能重新设计生物或无机的生命形式。我无法确认这些巨头是不是也这么想，但从它们的作为来看，确实将收集数据看得比实际获利更重要。一般人会发现很难抗拒这种过程。至少在目前，人们都还很乐于放弃自己最宝贵的资产（他们的个人信息），以换取免费的电子邮件服务和可爱的猫咪影片。如果大众未来想要阻止数据外流，可能会发现难度越来越大，特别是几乎所有决定都得依赖网络，甚至医疗保健和生命延续也不例外。人类可能已经完全和机器融合，一旦与网络断开便无法生存。有可能还在子宫里的时候，人类就连接上了网络；而如果日后选择断开连接，保险机构就会拒绝投保，雇主就会拒绝雇用，医疗机构也会拒绝提供服务。在健康与隐私的这场大战之中，健康应该会轻松获胜。老师最不需要教给学生的就是更多的信息人类正面临前所未有的各种变革，所有旧故事分崩离析，至今也还没有新故事足以代替。那么，不论是我们自己或下一代，到底该做哪些准备，才能迎向各种前所未见的转变、应付种种极端的不确定性？今天出生的婴儿，在2050年刚三十出头。如果一切顺利，这个婴儿到了2100年仍然活着，甚至22世纪还是个积极公民。我们到底该教这个婴儿什么，才能帮助他在2050年或者22世纪的世界里存活，甚至大展身手？他需要什么样的技能才能找到工作、了解周遭的一切、走出生命的迷宫？很遗憾，正因为没人知道2050年的世界会是怎样的景象（2100年就更不用提了），我们并不知道这些问题的答案。有些人到时候的寿命可能会比今天长得多，而且因为有了生物工程和直接的脑机接口，就连人体本身也可能有前所未见的改变。所以，现在孩子学的各种科目技能，绝大多数到了2050年可能再也没有用途。在这样的世界里，老师最不需要教给学生的，就是更多的信息。学生手上已经有太多信息，他们需要的是能够理解信息、判断哪些信息才重要，而且最重要的是能够结合这点点滴滴的信息，组成一个整体的世界观。除了太强调提供信息，大多数学校也太强调让学生学习一套既有的技能，例如解微分方程式、用C++写计算机程序、判断试管中的化学物质，或是要外国人学着讲中文。但可能到了2050年， AI比人类更会写程序，谷歌翻译程序也能让外国人就算只会说“Ni hao”（你好），也能近乎完美地用普通话、粤语或客家话来交谈。所以，我们该教什么呢？许多教育专家认为，学校现在该教的就是“4C”：批判性思考（critical thinking）、沟通（communication）、合作（collaboration ）、创意（creativity）。 更广泛地说，学校应该别再太看重特定的工作技能，而要强调通用的生活技能。最重要的是能够临机应变、学习新事物，在不熟悉的情况下仍然保持心理平衡。想跟上2050年的世界，人类不只需要发明新的想法和产品，最重要的是得一次又一次地重塑自己。 来源：都市快报&&&&作者：记者 潘卓盈&&&&编辑：高婷婷&&&&责任编辑：方志华
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----------【大数据人工智能】人工智能对社会的三大影响
在接下来的五年里，我们将目睹我们所在的世界完全被人工智能和机器学习的进步所颠覆。如今的孩子们在家里都有人工智能助手（Google Assistant、Apple Siri、Amazon Alexa 等）陪伴成长，以至于你认为它们的存在只是共同抚养的延伸。随着语音和面部技术的不断发展，机器学习算法变得越来越智能化。越来越多的行业受到人工智能的影响，我们所知道的社会正在发生转变。
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这些都不是问题。问题在于，这些公司能不能够完善技术，能不能从政府的繁文缛节中解脱出来。
想一想，当我们停止盲目驾驶和在城市交通中通勤时，我们能节省多少小时的人类生产力呢？
网约车经济的自动化不仅能节省社会时间，而且还能大幅降低交通运输成本。很快，乘坐自动驾驶汽车的费用将和乘坐公共汽车一样便宜，而驾驶汽车将会像骑马和坐马车一样过时了。
刑事司法人工智能颠覆的下一个行业就是刑事司法系统。由于面部识别技术的进步，使得指纹识别技术变得过时了。科技初创公司正在利用人工智能将法律工作实现自动化。与此同时，一些法院已经开始使用人工智能判决罪犯并确定假释资格。
但是，刑事司法系统是这么一个领域：如果我们不小心，过多的创新可能会对社会造成言中的后果，并将我们带到反乌托邦的未来，这是一件可怕的事情。在今年的 SXSW 大会上，Elon Musk 就说道：“人工智能可比核武器危险多了，走得太远了，为什么我们没有监管人工智能呢？”
如果政府没有制定适当的针对人工智能和机器学习的法规的话，我们的民主就有可能会遭到严重的破坏：
o 政府是否需要授权才能使用人工智能检索你的在线数据？
o 在没有授权的情况下，人工智能是否可以监听美国公民的电话？
o 如何传唤人工智能算法出庭作证，以便在法庭上面对原告？
o 若人工智能建议不当处理法律案件时，我们如何处理不当行为？
这些还只是在我们的刑事司法系统中引入自主决策技术时遇到的一些法律问题。
一种可能的解决方案就是让这些政府系统开源，以便可以检查系统的代码，查看是否存在内置的偏见。
在 2016 年时，美国各地用来预测有假释资格的罪犯再次犯罪的软件，被发现对非裔美国人有偏见。不幸的是，当你的数据存在偏差时，它可能会产生存有偏差的算法。让这种类型的软件保持开源，允许公众检查和改进算法，使它们公平和公正。
广告行业最后，人工智能将把有针对性的个性化广告提升到一个全新的水平。如果你认为 Facebook 的 Cambridge Analytica 丑闻是一件很槽糕的事情，那么你就不知道接下来的是年历会发生什么事。
广告商已经能够预测哪种类型的广告会对你的购买行为产生情感上的影响。随着时间的推移，广告将会继续变得更加个性化。想象一下吧，Amazon 的 Alexa 只需通过名字就了解你的一切，将赞助信息插入到自然对话中，或个性化的增强现实（augmented reality，AR）的广告牌上。
由于人工智能的加持，广告将继续变得更加智能、更深入我们的日常生活。机器学习算法正在构建每个人的性格特征。广告商收集的数据量持续增长。相关产品推荐、搜索结果和社交新闻推送都是广告商植入智能广告的例子，这些广告利用人工智能将你定位为个人消费者。
慢慢地，这些人工智能算法可以了解你的行为，并且在你意识到之前，它们比你还了解你自己。
即使在今天，人工智能对我们社会的影响也不可小觑。然而，如果你想在竞争中占据先机，并且愿意为这些变革做好准备，那么你还有足够的时间进行弯道超车。
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