隨著科技的發展，人們做預測時越來越依靠技術和工具。未來，我們日常生活或工作中的很多決策可能將會被機器直接取代，機器能直接得出預測的結果，讓“預測”成為一種服務。
三位作者阿杰伊•阿格拉沃爾(Ajay Agrawal)、喬舒亞•甘斯(Joshua Gans)和阿維•戈德法布(Avi Goldfarb)合著的《預測機器》(Prediction Machines)一書中提出，我們正開始享受“預測”這種新的低成本服務帶來的好處，而我們所說的人工智能中，有很大一部分可以被理解為是在提供一種很廉價的預測服務。FT中文網的一篇文章介紹了這本書的內容。
在我們的生活中，機器的預測已經無處不在。比如你在使用搜索引擎時，搜索引擎會根據你已經輸入的詞彙來預測你接下來要輸入的信息，並且顯示出來。像亞馬遜這樣的電商平臺也會根據你買過的東西以及購物清單上的商品來預測你將要買什麼，從而推薦給你。預測在過去的定義也許是對未來的預言，但在現在以科技主導的語境中，“預測”的定義變成了試圖在有限信息的基礎上填補一些空白。
作者認為，在我們如今身處的這個智能時代中，被我們忽視的技術進步中有一項變化很關鍵，那就是各種傳感器正變得越來越便宜。其實我們周圍到處都有已經變得便宜的傳感器，它們在我們的手機中、汽車中，它們在不斷獲取外部世界的信息，而它們獲得的大量數據就成為人工智能不斷髮展的基礎。
此外，通過人工智能的學習機制，在預測中開始犯的錯誤很容易在後續過程中被糾正。比如搜索和電商會隨著消費者個體和群體大量數據的輸入來修正自己的輸出結果，而無人駕駛汽車系統也將會收集大量無人車的數據來完善自己，它的預測準確度也會越來越高。
當預測發展到準確度足夠高時，作者認為，完全不同的商業模式就成為可能。如果一家超市能預測到消費者想要購買的東西，也許是跟消費者家中裝有傳感器的冰箱合作，那麼它就能在消費者尚未提出要求時就把東西送到家裡。好的預測會減少不確定性，而幫助我們處理不確定性的事物將面臨更少的需求。便宜和準確的預測將會進一步改變我們的生活和世界。還以冰箱這個例子來說，如果消費者的需求能被預測而且可以及時交貨，那麼結果是冰箱產品的容積就可以小很多。
總之，作者們認為，很多預測正在改變世界，但隨著構成預測的硬件基礎越來越便宜以及數據越來越多，“預測”這種服務本身會變得更加便宜和更加易得，而之後它將形成一個正向的循環，預測效果通過不斷修正將變得越來越準確，進而持續改變我們的生活。
大數據處理信息服務商金盛網聚WJFabric認為，“大數據+深度學習”構建了人工智能發展的基礎，更重要的是，這一對CP在持續高速發展中，結果便是人工智能的發展基礎得到了持續的夯實。如果說“預測”是一種服務的初級階段，那麼決策協助將成為人工智能提供的核心服務之一，且這種服務的品質會持續提升，而性價比也會逐漸提高。隨著精準度的提升，使用者對人工智能的依賴度只會有增無減。因此，人類生活被人工智能持續改變將成為現實。從懷疑，到認可，再到依靠，人工智能在社會中所扮演的角色將從工具轉變為思維和習慣。
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