根据行为模式和过去的联系对他们进行分类。这种控制的一个必然结果是有据可查的(Larson et al. 2016;Lum and Isaac2016;Ensign et al.2017)将ai用于预测性警务和量刑，宣传为减少人类偏见，但实际上在“失控的反馈循环”中，算法上继续和放大了以前司法和警察种族主义的模式(Reynolds 2018)。这是一个更普遍的过程的尖锐结局，通过这个过程，ML，尤其是深度学习(Impett2018)，成为资本手中对各种等级的永久性、不稳定和剩余劳动力进行更严格、全面和递归自我确认的筛选、隔离和纪律约束的手段，也就是说，成为无产阶级分解的工具。
现在的启示录还是一如既往的商业？
正如我们所看到的，马克思将技术性失业理解为资本和劳动力之间冲突的一种武器。人工智能自动化对就业的影响是阶级构成分析的核心问题。在过去的十年里，关于这个话题的争论在资产阶级经济学家和技术专家之间激烈地进行着。但与马克思不同的是，这场主流辩论的参与者都不希望资本主义被摧毁。相反，所有人都急于保存它。我们称之为“人工智能启示录”的支持者认为，迫在眉睫的就业危机需要采取紧急措施来拯救系统，而“一切照旧”的支持者则指出，历史先例表明，劳动力市场将适应人工智能，只有相对较小的就业冲击。
人工智能启示录版本通常由具有计算机科学背景的未来学家提出，例如马丁福特(2009年，2016年)。他承认，资本主义通过连续的技术变革浪潮，从蒸汽机到电力，再到早期的计算机化，维持了就业。然而，福特断言，人工智能和其他第四次工业革命技术是不同的，因为它们具有指数级的、摩尔定律驱动的改进速度和跨部门的适用性。之前的技术变革从一个行业到另一个行业进展缓慢。福特表示，人工智能自动化将几乎同时被采用;例如，从“工业4.0”制造业中失业的工人将无法在呼叫中心找到工作，因为这些工作也将是人工智能自动化的。麻省理工学院的计算机科学家Erik
automating the social factory .
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