自此，我们首先可以注意到，智能技术对劳动力市场的影响并非均质。Erik Brynjolfsson和Andrew McAfee在《与机器赛跑》中指出，教育程度较低、薪酬较低的劳动者更易被智能技术取代，同时他们也更难以获得新的职业技能，因而这群劳动者在结构性失业中受到的损害被加重；Paul Krugman一针见血地指出，全能且高效的工作机器人（workbot）的出现，未必会让世界变得美好，因为没有能力拥有机器人的那些人，处境将非常悲惨。尽管这方面的研究还很少，但现有的一些研究显示：在高度自动化、智能化的工作环境下，教育和技能水平较低的劳动者，正在面临劳动环境恶化、劳动强度增大、收入降低、缺乏劳动和社会保障等挑战，此种现象在“分享经济”形态中普遍可见。在一些极端的情况下，劳动者被异化成“数字机器上的幽灵”和“生产线上的奴隶”。

作者邱林川讨论了新形势下的奴隶—i奴

另外，智能技术可能正在加深对社会弱势群体的偏见和歧视。Wendy Chun认为“机器学习就像偏见的洗钱”，通过机器学习，偏见和歧视被包装成模型和算法，使不公正变得更加隐秘而影响深远：职场社交网站LinkedIn的搜索引擎更青睐男性求职者，Google的广告平台Adsense存在种族偏见，饱受争议的“预测性执法”（predictive policing）对非裔美国人和穆斯林形成结构性歧视，低收入人群会因为智能技术更难从贫困中逃脱。性别、种族、宗教信仰、收入……现实中的各种偏见与歧视，似乎都在智能技术中找到了落脚点。

除此以外，智能技术还被用于控制大众情绪。通过操控用户从新闻订阅渠道看到的信息，Facebook成功地调节了用户发帖的情绪，从而证明情绪可以在大量在线用户之间传染。一份曝光的材料显示，JTRIG（联合威胁研究智能小组，隶属于英国情报和国家安全机关政府通信总部）已经在通过Youtube、Facebook、Twitter、博客、论坛、电子邮件、短信、自建网站等渠道操纵大众情绪，从而消除“犯罪、安全和国防威胁”。在政治领域，智能技术可以诱导选民做出片面的判断（Cathy O’Neil在2015年的发言）；而在商业领域，其向消费者灌输消费理念，使他们成为对不断更新换代的消费品上瘾的“被制造的奴隶”（manufactured slave）。

JTRIG（Joint Threat Research Intelligence Group）是GCHQ（Government Communications Headquarters政府通讯总部）的一部分，图片来源：网络

早在1980年代中期，研究者们就围绕“计算机伦理是否具有独特性”这一问题展开讨论。Johnson认为，计算机伦理只是把标准的道德问题以新形式呈现，逼迫我们在新的领域中延续旧的道德规范，它本身不是一个独特的新题目。而James Moor则认为，计算机会大幅度转化/强化现有的伦理问题，并且造成过去未曾出现过的新伦理问题，因此计算机伦理本身就是一个独特的新题目。

这两种观点，对于我们全面认识智能技术的伦理问题，有着重要的启发意义。我们既需要充分了解智能技术的独特性，及其对伦理问题带来的独特影响，又必须认清新技术背后潜藏的旧有冲突、斗争和伦理准则，直播，这样才能准确把握智能技术的伦理方向，使其向着对广大民众有益的方向发展。