我叫汤姆。
我每天在工作中使用人工智能，我已经不再对它感到惊讶，而是开始具体说明它能被信任做什么、不能做什么。
生产率的提升是真实的。
它会起草、翻译、总结，而且从不厌倦重复性材料。
失败也很一致：它错的时候最自信，这是任何工具能有的最危险的属性；它复制训练数据中固有的偏见，而不是纠正它。
它还会生成听起来合理、事实上空洞的文字，而“听起来合理”恰恰能说服一个什么都不核查的读者。
我现在审视每一行，也从不依赖它处理数字。
让我惊讶的是，依赖这么快就变得不可见；系统有一天不可用时，我发现我已经忘了如何独立开始写报告。
就业问题通常被讨论得很糟。
自动化先取代任务，再取代人，而最容易受影响的是那些任务重复、培训成本最容易削减的工人。
问责是缺失的部分：当一个算法拒绝贷款或影响诊断时，受影响的人无从追问原因，而一个无法被质询的系统，也无法被追究责任。
在这种语境下，透明度不是奢侈品，而是信任其输出的前提，也是监管必须来自行业之外的原因——行业从模糊中获利。