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人工智能技术并不新鲜，但运行它的数据和计算却很新鲜

对于那些对人工智能技术历史感兴趣的人来说，一些今天正在使用的技术从20世纪50年代和60年代就已经存在了。

但是，如果人工智能已经存在了这么久，为什么我们只是在过去几年才开始使用它呢？

答案很简单:直到最近才有足够的数据和处理数据的计算能力。狭义人工智能擅长于人类难以管理的规模和速度的任务。大数据与公共云中大量可扩展存储和计算服务的可用性相结合，使其成为可能并具有价值。

就目前而言，人工智能的价值在于生产率的提高

我将继续论证大多数人工智能用例实际上是关于提高生产力的；也就是说，生产更多，但使用更少。本质上，我的论点是这样的:人工智能帮助人们更快地(通过劳动自动化)或更有效地(通过挖掘以前隐藏的积极影响决策的见解)完成工作。用一个简单的生产率公式来说，这要么减少投入(劳动)来交付产出(完成的工作)，要么增加相同投入的产出量，或者更好的是两者兼而有之。

这也是一个不断发展的情况。“可能的艺术”正在迅速扩展。例如，监控互联网规模的数据源以获取信号和洞察力的劳动超出了人类的能力。这意味着，不仅现有类型的劳动力和产出可以获得生产率的提高，而且人工智能和运行它的机器可以并且正在创造以前不可能的用途。成本、收入和利润也不是唯一的商业杠杆。考虑网络安全威胁的规模和速度；机器擅长这种挑战，而人类跟不上。

为了平衡，必须鸣枪示警，这将是G2未来一篇文章的主题:裁员将不可避免地导致(当前的)失业。一场关于人工智能是否会带来大规模失业，或者预示着创造力和经济自由新时代的开始的大辩论已经开始。在这方面，无论你是人工智能的乐观主义者还是悲观主义者，这些未回答的社会经济问题都需要投入更多的时间和精力来寻求积极的结果。

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