使用基本机器智能的车辆加入了美国的反叛乱武器库。当乌克兰、叙利亚、利比亚和其他地方的民众起义演变成内战和外国于预时，军事兴趣升级。随着美国、俄罗斯、中国、以色列、沙特阿拉伯和伊朗在影子战争中剑拔弩张之时，机器学习在监视、黑客和网络安全方面的研究和应用也在加速(Sanger 2018;Scharre 2018: Dyer-Witheford and Matviyenko2019)。正如冷战孕育了数字技术，这些技术随后进入民用生产，新冷战时期的武器也回到了资本与劳动力对抗的前线，无人机和改进的机器人进入了工作场所。
对AI行业同样重要的是，人们普遍感知美国和欧洲的资本主义自由民主陷入了困境。不稳定的工人占领了华尔街，锈带地区的工人投票支持特朗普或英国退欧，这让人们明白，发达资本主义经济体的增长不足以既给企业带来巨额利润，又提高工薪阶层的生活水平。尽管对计算机和网络做出了乌托邦式的承诺，但数字技术未能重复福特主义的这种惊人的双重行为。硅谷的回应是在控制论上押下双倍赌注。ML和先进的机器人技术将是重振经济增长的灵丹妙药(Purdy andDaugherty 2017;Swanson and Mandel 2017)。这样的承诺很有吸引力。他们模糊的是，要让资本承担AI投资，他们不仅要确保经济增长，还要确保有利可图的增长，即远远超过劳动所得的盈余。这可能需要提高(而不是降低)劳动力的可支配性，降低(而不是提高)劳动力要求提高工资和工作条件的能力，以及对-à-vis资本行使任何形式的自主性的能力。简而言之，这可能导致工人阶级的进一步分解，可以说，工人阶级在20世纪70年代之后从未重组过。
AI的劳动
谈论AI的劳动似乎有些矛盾，这种技术据称可以消除人类的工作。然而，AI在应用于其他行业之前，必须先生产出来。这既是人工智能驱动其他类型劳动转型的先决条件，也为更广泛的工作重组可能采取的方向提供了一些线索。目前有许多不同类型的AI研究正在进行中，尽管它们的生产过程存在广泛的相似之处(例如:
automating the social factory .
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