人工智能领域正在掀起一波新浪潮——从推荐引擎到语音识别，从健康预测工具到无人驾驶汽车，从 IBM Watson 和 Google DeepMind 到数百家初创公司。一个关键问题是如何最大限度地发挥人工智能对公众的益处并避免最大的风险。
有很多强大的机构专注于开发这项技术，但很少有机构认真关注人工智能的人文、社会和公共层面。 Nesta 在这方面投入最多，它将投资、研究、召集和计划结合在一起，并将人工智能作为研究工具。
我们的目标是帮助技术以增强人类能力和提高我们解决问题的能力的方式发展，但这还远远不能保证。除了制作入门指南和调查法律、健康、教育和道德方面的诸多难题外，我们的工作主要分为以下几类。
投资——我们投资了一些最有前景的使用人工智 女性数据 能解决问题的公司，包括Featurespace（追踪欺诈行为）和CogBooks（使用人工智能帮助学生以自适应方式学习）。
使用人工智能进行研究- 我们使用人工智能来了解创新、产业和经济政策。网络数据（例如，来自公司网站或在线招聘广告的文本）为商业调查等官方数据来源提供了替代方案。我们使用最先进的人工智能方法和工具，包括机器学习、文本挖掘、主题建模和深度学习，从这些数据中提取信息，跟踪新行业的增长（就像我们在Tech Nation 2016和视频游戏地图中所做的那样），细分在线招聘广告以使劳动力市场更加智能（在我们的技能地图中以及我们在ONS 职业和技能分类的经济统计卓越中心的工作中）并绘制当地经济地图（在我们即将推出的威尔士创新数据平台 Arloesiadur中）。
最终，我们的目标是利用大型实时数据、人工智能工具和交互式可视化来改变创新和经济政策
了解人工智能如何塑造未来的工作- 我们正在使用人工智能和预测模型来为劳动力再培训的优先事项提供信息。 Nesta 的早期贡献包括 2014 年展望未来“机器人经济”的书籍，以及我们对自动化历史的观察。
我们已经使用机器学习技术表明，创意职业比其他工作更能抵抗自动化，这进一步增强了我们呼吁英国政策制定者增加创意劳动力的呼吁。