阿芬被辭退了。

　　一個月前她才脫離故鄉，跑到這個四線鄉村加工場干流水線女工。包工頭告訴她，工場要呼應國度召喚引入一批新型機器人，它們一天能夠完成 50 個工人的工作量，并且正在政策攙扶下，價錢只是 5 個普通工人的月薪。

　　機器人作為勞動密集型家當的主力軍，進入工場，大量人類勞動者賦閑，失業壓力劇增。

　　阿芬，20 歲，初中卒業。她天生面目面貌姣好，身段凹凸有致，假若正在 30 年前，阿芬能夠靠這份姿色混成小模特或小網紅，可是此刻，正在大街上的每一個女孩子皆面目面貌精巧。整容已經成為平常護膚手腕，最新開辟的縮臉東西只要正在家就能夠運用，幫他們塑造小臉。

　　“接下來該做什么事情？”阿芳收回疑問。但蒼茫的不止阿芬一個人，無論是剛卒業的大學生，仍是到中年的公司員工，他們都不了解什么樣的事情才是最適合的事情。

　　為了辦理這個題目，人工智能 PW 公司推出了一款新型失業征詢機器人 ATLBS。ATLBS 能按照用戶的檔案，推舉事情、公司和崗亭，計劃職業生涯，乃至評價用戶心儀職業的概率。這個機器人性別設定為女，由于溫順的女性被認為是能夠減輕人類的焦急狀況。

　　用機器人來處理由機器人激發的驚愕，這被時評家認為是神來之舉。

　　開發者向 ATLBS 輸入統統可獵取的數據取信息，由人口增長速度、各行業發展趨向、房價、企業家樂成故事、到每個月每皆會渣滓數目，統統可以用的數字皆會成為 ATLBS 的生長營養。為了讓她更懂人類，開發者正在百度貼吧、微博、本日頭條、天邊等網絡社區抓取的言語文本。具有這一些數據的 ATLBS 連說話皆更像人類。

　　阿芬進退無所，只好預定了一次失業征詢。ATLBS 的失業征詢在手機上就能夠完成，它運用 FR（假造技能，經過手機傳輸出全景假造場景）讓用戶有身入其境的體驗。坐在宿舍里的阿芬，面前卻現了 CBD 辦公室才可以看到的風光，接踵而至的車隊。

　　ATLBS 收集了阿芬的信息，像是年歲、學歷、出生地、人生經歷，乃至喜好的書本，音樂等，并在她的社交網絡上抓取了大批的生活片斷。不需要阿芬啟齒，ATLBS 就已做好闡發。開發者以為，抓取用戶無意識的舉動記載，比當征詢過程中聽他口述曩昔有用多了，由于言語能哄人。

　　“按照您的學歷年齒和身世，今朝家庭主婦是最好的挑選。”ATLBS 用她溫順的聲線，說，“以您此刻的前提照舊對照辛勞的，花的時候會對照暫。”

　　“干其他事情機遇沒有嗎？”

　　“女孩正在表面拼搏太辛苦了，” ATLBS 的這句話讓阿芬想起來故鄉的母親，假如不論是家里窮，母親還不容易情愿讓本人離家吧，“實在我這里還是有幾份關于行政的事情挺合適您的，不外您曉得的，此刻許多事情都被機器人替代了，此刻的行政事情全是給予可褻玩的觀賞價值。”

　　“……”

　　竣事了失業征詢，阿芬走到路邊麻辣燙小吃攤檔呆坐。

　　過了一會兒，她翻開手機，把本人的檔案發送給相親公司。

　　不到十分鐘，相親公司就復興了一個合適工具，這也是數據闡明后推舉的。看著對方的材料，阿芬想起同為女工的小粒說過，“就我們這類前提可以嫁到那樣的人，曾經不錯。”

　　天下一片光亮，人工智能愈來愈懂人類。

　　上面阿誰故事只是個假造天下，但“愈來愈懂人類”的人工智能并不是永久不容易呈現。

　　較量爭論機理應是中性客觀的，但制造它的人類不管是。全部手藝都市反應造物者的價值觀，倘使我們沒有鄭重看待機械進修，那末我們制造出來的人工智能就會釀成社會的縮影，一個被躲藏無數私見卻不自知的社會縮影。