一些工会认为工人可能是监管AI的人
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关于谁应该规范人工智能（AI）的辩论非常自大 。科技泰坦（Tech Titans）表示 ，他们希望当选官员设定限制 。但是华盛顿足够艰难地跟上有针对性的广告和监视资本主义。美国各州有AI监管建议 ，通常与该地区的大工业用例相对应 。欧洲和中国当局也在研究思想 。
但是，没有人完全了解新技术的能力 ，这使得很难找到完美的 ，专门的解决方案，而且即使他们这样做了，技术的发展并以惊人的速度发展。
但是 ，一个小组在建造一些新的后卫铁轨方面取得了长足的进步 - 美国作家协会 ，代表了那些醒目的好莱坞作家，他们只是削减了一笔交易来重返工作岗位 。除了更高的工资 ，残差和最低限度外 ，作家还获得了更为重要的东西：围绕娱乐行业如何和不能使用AI的新规则 。
该规则适用于使用工会作家的任何项目，他们可以决定是否要以书面形式使用AI。工作室还必须向作家披露 ，如果AI生成的任何材料是由AI产生的 ，这些材料不能破坏作家自己的知识产权。
这是一件大事 。首先，它表明AI实际上可以受到调节 - 或这样感受到了工会 。
尽管技术人员喜欢表现得好像他们恳求华盛顿介入 ，以便他们的新产品和服务不会炸毁世界 ，但事实是，他们花了数十亿美元试图制定一条监管线 ，以使他们尽可能多地解决可能发生的问题的法律掩护 ，同时也使他们能够继续进行创新。利益相关者的担忧对首席执行官而言，要比与硅谷和中国的同行保持同行的重要性要重要 。
不过，这项交易的第二个原因可能是戏剧中最有趣的方面 - 又称这些新规则不是从上到下强加的 ，而是从自上而下的 。和新技术有日常经验的工人处于一个很好的位置 ，可以理解如何适当地遏制它。
AFL-CIO技术研究所主任Amanda Ballantyne说：“工人知道东西 。”他上周在南加州的AI上讨论了这些事态发展 。“有一个悠久的工会历史，利用工人的知识来制定更好的规则 ，围绕安全 ，隐私，健康和人权等。 ”
她指出 ，工会对于推出其他变革性技术（例如电力）至关重要 ，有助于塑造新的工业系统以提高安全性和生产力 。但是随后，她也方便地忽略了这样一个事实 ，即当他们看到工人受到威胁或地位威胁时 ，工会也负责阻止技术进步，例如制造和运输工会 。
在电网的情况下 ，这是一个例子 ，说明网格的开发是消费者和工会工人的胜利，这就是为什么她将其作为成功的合作例子。
1930年代的田纳西河谷管理局项目在很大程度上取得了成功，这在很大程度上是由于国际电气工人兄弟会的投入 ，该兄弟会与新技术一致 。工会向政府提出了一系列建议 ，以了解如何最好地组织大规模的项目，以使南方农村地区的一部分充气 。工会也是第二次世界大战中成功工业化工作的关键 ，并制定了随后的一些工厂标准。
工人“知道的东西 ”的想法对德国人或日本来说并不奇怪。近几十年来 ，两国都使用了更合作的劳动力模型来从美国汽车行业中获得市场份额 。底特律经常因早期不纳入亚洲风格的精益制造方法而受到抨击，但是这些系统依赖于工人和经理之间的一小分钟合作 ，这需要信任 - 这在美国企业中常常缺乏 。
这就是说 ，尽管在美国进行集体谈判是有争议的，在某些方面 ，美国公司拥有应有的系统 - 早期 ，公司选择简单地谈判围绕薪酬进行谈判，抵制涉及共享权力的生产方法。但是 ，工人和老板之间的关系就不必对AI等新技术做出决定 。实际上 ，有一个有力的论点是，管理层应该在推出新技术时面试工人，以了解有助于生产力 ，破坏隐私或创造新的机会和挑战的原因 。他们有一个很好的观点。
最好的是 ，这可能会发展成为一种数字kaizen，其中工人和管理层会做出逐步改变 ，缓慢而肯定地将他们对AI的理解增强 。
大多数人知道 ，如果AI不是以人为本的，并且最终是人类的劳动力增强 ，我们将获得一些非常丑陋的政治 。最近的一项学术研究发现 ，美国80％的劳动力至少将由AI改变他们的某些工作任务。这是采取自下而上方法来管理新技术的另一个原因 。在使用AI的前线的日常经验的劳动力，可以帮助您告知确保新工具是双赢所需的最佳技能培训 。
从长远来看 ，由联盟主导的AI法规看起来可能会变得更好或更糟。代表引人注目的演员的工会Sag-Aftra和其他劳工组织一样 ，正在仔细研究作家的AI交易 。所有这些都告知了关于工会作为潜在数据管理员的更大对话，从而保护了工人和公民的利益 。在这两个领域 ，劳动力都可能对大型技术和大型国家都有有用的平衡。
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