到2030年，課堂學習和個人學習將可能大同小異。大規(guī)模開放在線課程（mooc）將通過智能導師和其他人工智能技術(shù)進行互動的方式，使個性化教育更具規(guī)模。以計算機為基礎的學習方式并不能取代課堂教學，但在線工具將幫助學生用自己喜愛的方式進行個性化學習如何使用適合他們的技術(shù)。

支持人工智能的教育系統(tǒng)將會學習人類的個人喜好，并且通過分析這些數(shù)據(jù)，它們還能促進新的教育研究工具的開發(fā)。在線教學將擴大教育的覆蓋面，讓學習終身受用，提供再次學習并增加發(fā)展中國家的優(yōu)質(zhì)教育機會。

復雜的虛擬現(xiàn)實可以讓學生享受沉浸在歷史和虛構(gòu)的世界中，或者探索現(xiàn)實世界中難以融入的環(huán)境和科學對象。數(shù)字閱讀設備也會變得更加智能，這些設備將提供自動連接到補充信息庫以及安置了不同語言的自動翻譯系統(tǒng)。

5.幫助貧困人口

與科幻小說中的反烏托邦觀點相反，到2030年人工智能將幫助社會中貧困人士改善他們的生活困境。人工智能提供的預測性分析將幫助政府機構(gòu)更好地分配有限的資源，幫助他們預測環(huán)境危害或非法編碼等影響城市形象的行為。人工智能提供的計劃可以在餐廳里多余的食物浪費前將它們分發(fā)到食品倉庫和庇護所中。

不過，目前這方面的人工智能領域的投資不足，因此這些能力能多快在現(xiàn)實中出現(xiàn)并不不確定。沒有人格基因的機器學習可能會在無意中帶來種族或性別歧視相關(guān)的顧慮，或者類似于郵政編碼的替代因素。但人工智能程序比人類更容易承擔責任，因此它們更有可能幫助消除歧視。

6.公共安全

到2030年，政府部門可能會依賴于人工智能技術(shù)來探測和預測犯罪。對閉路電視和無人機錄像的自動處理將使快速發(fā)現(xiàn)異常行為成為可能，通過預測何時何地犯罪來讓執(zhí)法部門在最合適的時間快速采取行動。對警察暴力或者胡亂執(zhí)法的長期的偏見可能導致人們過度關(guān)注的擔憂是合理的，但經(jīng)過精心設計的智能系統(tǒng)實際上可以抵消人類的偏見，并監(jiān)控警察的不當行為。

像語言理解和步態(tài)分析這樣的技術(shù)可以幫助審訊人員和警察發(fā)現(xiàn)可疑行為。與民眾對警察在城市執(zhí)法過于普遍的擔憂相反，人工智能可能會讓警察執(zhí)法更有針對性，因此他們也不會像想象中那么霸道。

7.就業(yè)和工作場所

人工智能的影響將在人們的工作場所中得到最明顯的體現(xiàn)。到2030年，人工智能將會影響像律師、財務顧問和放射科醫(yī)生這樣的專業(yè)工作人士。隨著人工智能能夠承擔起越來越多的角色，員工相對較少的企業(yè)將能夠迅速地擴大自己的規(guī)模。

人工智能更有可能在短期內(nèi)取代一些任務而不是人們的工作崗位，而且還會創(chuàng)造新的就業(yè)機會和市場，即使我們目前很難想象這些新工作將來會是什么樣子。盡管這可能會降低收入和就業(yè)前景，但增加自動化也會降低商品和服務的成本，所以它其實能讓人們生活質(zhì)量得到提升。

這些結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變需要政治干預而非純粹的經(jīng)濟效益來確保這些富人享有跟以前一樣的利益。短期而言，這可能僅僅包括對教育和再培訓的資源投入，但較長期而言，人工智能在工作方面的引入需要更為全面的社會保障體系，或采取比如保證基本收入之類的措施。

8.娛樂行業(yè)

到2030年，娛樂行業(yè)將是互動的、個性化的，而且肯定比現(xiàn)在更加吸引人。傳感器和硬件上的研究突破將會讓VR技術(shù)、觸覺技術(shù)和機器人助手走進千家萬戶。用戶將可以與智能娛樂系統(tǒng)交流互動，它們會表現(xiàn)出情感、同理心以及適應周圍環(huán)境的能力，比如適應一天的時間。

社交網(wǎng)絡已經(jīng)允許我們設置個性化的娛樂頻道，但通過在使用模式和偏好上收集的大量數(shù)據(jù)，媒體提供商將史無前例地提高個性化娛樂的水平。有人擔心，這可能會讓媒體能夠前所未有地影響人們網(wǎng)絡上的控制權(quán)以及他們所接觸到的理念。

但人工智能技術(shù)的進步也會讓你能夠選擇自己偏好的娛樂項目變得更容易、更吸引人，例如你可以通過人工智能應用幫助你創(chuàng)作音樂或編排舞蹈。讓高質(zhì)量的娛樂產(chǎn)品大眾化，我們現(xiàn)在幾乎不可能預測出將來我們對娛樂更高品味的需求將會如何發(fā)展。