那里的常规工业工作(Kinder2018)。国际劳工组织的一项研究(Chang and Huynh 2016年)估计，柬埔寨、印度尼西亚、菲律宾、泰国和越南有超过1.37亿工人面临被机器取代的高风险，比如将自动缝纫与计算机视觉相结合的“缝纫机器人”(Larson 2018)。这种“过早的去工业化”(Rodrik 2015)危及资本主义发展模式，威胁到在机器和人类成本之间的“逐底竞赛”中，“削减数百万个工作岗位，并在整个东南亚造成人口贩运和奴隶制的上升”(Kelly2018)。发达资本主义中心失业的地理分布也将是不平衡的。Frank等人(2018)对美国进行的一项研究认为，AI自动化导致的工作岗位流失对小城市的影响最严重，因为大城市的认知或分析性质的职业数量不成比例，自动化风险较低，而小城市的工作则不成比例地常规。比如零售和食品服务行业的文员工作。
不断变化的经济状况给投机性的人工智能和就业辩论蒙上了色彩。《人工智能启示录》对2008年金融危机后的高失业率产生了重大影响。十年后，当经济宣布复苏、就业水平恢复(至少在美国是这样)时，“一切照旧”的权威人士重拾信心。最近关于第四次工业革命的创伤性影响的管理报告和政策咨询的基调既不是“否认”，也不是“末日”，而是“令人生畏”，讨论了马歇尔计划规模的重大项目，用于再培训工人。因此，巨大的不确定性继续困扰着人工智能和就业辩论。然而，在这些委婉语和承诺的背后，显而易见的是，无产阶级的世界很可能陷入困境，行业就业岗位大量流失，长期缺乏安全感。即使在对人工智能相关的新就业创造最乐观的估计中，它对阶级关系的影响仍然存在其他重要问题，我们现在要转向这些问题。
泛光学、不稳定、两极分化和无产阶级学校教育
正如Valerio de Stefano(2018)所指出的那样，关于人工智能相关的失业和创造的讨论侧重于定量而不是定性的就业问题。虽然就业后备军的规模会影响阶级的分解和重组，但管理层也会影响
automating the social factory .
91