谷歌前首席执行官兼执行董事长最近表示，这家科技巨头在人工智能开发方面明显滞后，是因为该公司将员工的个人福祉置于进步之上。埃里克·施密特告诉观众：“谷歌认为工作与生活的平衡、早点回家和在家工作比获胜更重要。”
施密特后来收回了他的声明，声称他“口误”。然而，他的评论反映了科技行业的一种普遍观点——进步取决于高强度的工作模式和对员工的密切关注。
亚马逊（Amazon）等公司已经实施了备受争议的员工跟踪系统。其他人则将“过度工作”文化视为创新的必要组成部分。
但这种心态忽视了敬业和快乐的员工在创造有益技术方面所起的关键作用。例如，研究表明，远程工作和更好的工作与生活平衡往往会提高生产力，而不是阻碍进步。
历史还表明，赋予工人权力和促进民主方式加速了技术突破。在软件开发中共享信息的开源运动就是一个很好的例子。维基百科是另一个例子——一个完全建立在志愿者贡献和集体努力基础上的成功故事。
在人工智能领域，强调开放和协作的项目也取得了快速进展，比如与ChatGPT类似的语言模型BLOOM和GPT-J。这表明，人工智能工具和知识的民主化可以加速进步。
与此同时，人工智能开发中的许多道德挑战——从算法偏见到隐私问题——源于匆忙的开发周期和缺乏多样化的观点。
例如，据报道，面部识别系统中的种族和性别偏见之所以出现，是因为开发团队在快速交付结果的压力下工作。剑桥分析公司（Cambridge Analytica）的丑闻暴露了Facebook用户数据被滥用的情况，说明了将增长和利润置于隐私和社会影响之上的风险。
对不断提高生产率和市场主导地位的追求，也导致了“数字血汗工厂”的出现——与人工智能开发相关的剥削性劳工制度。
其中包括内容审核“工厂”，工人们在那里长时间接触创伤性材料，却得不到最少的支持（Facebook母公司的一位发言人表示，Facebook认真对待内容审核人员的责任，提供“行业领先的薪酬、福利和支持”）。或者是与机器学习相关的数据处理操作，低工资国家的工人从事重复性工作，报酬很少。
Facebook、b谷歌和亚马逊（Amazon）等公司因将人工智能开发的这些关键（但往往被忽视）方面外包给工作条件恶劣的承包商而受到批评。它们还突显了人工智能快速发展的人力成本，而人工智能发展的真正动机往往是企业主导地位和股东价值最大化。
这种模式也导致了无法解决更广泛的社会和生态挑战的创新。与人工智能发展相关的大量碳足迹表明，迫切需要更周全、更可持续的方法。
但这些更有可能出现在受到良好对待的团队中，他们被赋予了探索和解决其工作更广泛影响的自主权。它们不会来自只关注即时财务回报的严格等级制度。
工人力量和技术进步之间存在着错误的二元对立。有证据表明，当高管施加过多的控制时，对社会有益的技术的发展就会受到阻碍。他们根本不会提供授权员工和开放合作所能带来的东西。
工人主导的倡议也一直处于道德技术发展的前沿。例如，b谷歌员工对该公司参与美国军事人工智能项目Maven的抗议取得了成功。亚马逊的员工也在继续推动公司提高其环保资质。
施密特谈到了在人工智能竞赛中“获胜”。但是，通过优先考虑企业控制和工人剥削的技术，究竟赢得了什么？其结果往往是在剥削条件下开发出不道德的技术——服务于狭隘的公司利益而不是社会需求的技术。
但人工智能和其他新兴技术的未来不应完全由市场力量驱动。创新并不需要压迫性的工作条件或过度的公司控制。
技术进步和社会进步并不相互排斥。事实上，它们可以相互加强。一个真正成功的人工智能产业应该是一个以赋予工人权力、处理道德考虑并为社会做出积极贡献的方式生产创新技术的行业。
