Nesta 在 2018 年的几项预测都与智能机器的崛起有关，而 Celia Hannon 则研究了人类还能为这个方程带来什么。
今年对 2018 年的几项预测都预示着人工智能将对从医疗保健到艺术实践等各个领域产生影响，这并不令人意外。毕竟，今年也是有关自动化的猜测成为主流的一年，引发了人们对人类工人被淘汰的担忧。
甚至预测本身也远非免疫——麻省理工学院的一个团队最近利用深度学习创建了一个计算机程序，该程序可以根据静态图像创建“可信”的近期视频。现在机器正在 刑事司法、城市规划和医学等不同领域进行预测分析 ，毫无疑问，人们会问我们，作为容易犯错的人类，我们为什么每年都要玩这种危险的预测游戏。
但是，在预见方面（与在许多其他领域一样），旧的“人类与机器人”的故事是一种误导——新的发展很可能来自两者的交集。
预测的艺术
菲利普·泰特洛克 (Philip Tetlock) 在其关于预测领域的开创性著作中承认，经过充分验证的统计算法已被反复证明能够超越人类的主观判断。虽然这在很多情况下都是正确的，但值得重申的是，我 华侨欧洲数据 们经常想探索统计模型无法触及的问题。Nesta 的预测者们正涉足这个更加混乱的领域（今年他们研究了重新定义民族国家界限的趋势，以及城市如何适应无人机）。
即使存在一个完美构建的模型可以找到的“正确答案”，但定义我们想要询问的有关未来的问题仍是人类的责任。这是机器单独行动仍无法解决的问题，Geoff Mulgan 最近在一篇关于新兴的集体智慧学科的博客中强调了其中的一些原因：
“数字技术已经发展成为擅长回答问题但不擅长提问、擅长串行逻辑但不擅长并行逻辑、擅长大规模处理但不擅长发现不明显的模式。”
与此相关的是，机器的另一个限制是它们依赖过去的数据来得出关于未来的结论。虽然良好的数据始终是任何预测的基本要素，但我们不能忽视人类创造力和想象力在设想替代未来方面的作用——过去在许多情况下可能不是未来的良好指南（例如，鲍勃·迪伦因其歌曲创作而获得诺贝尔文学奖）。
正如我们在前几年详细讨论过的，Nesta 的预测者们也并非仅仅追求准确性（如果这是唯一的目标，那么这一系列预测读起来会非常乏味）。预测的价值可能是因为它引发了关于低调趋势的争论，或者因为它激励人们采取行动。Nesta 的预测者们正在该领域以研究员或从业者的身份工作（参见 Peter Baeck 对众筹的预测），在某些情况下，他们正在努力加速他们“预测”的变化。