致谢

在此，我们向为本书投入时间、思考和耐心的人表示感谢。尤其感谢Atomwise的阿贝·海费茨、BenchSci的利兰·贝兰松、Grammarly的亚历克斯·舍夫琴科以及马克·奥西普和本·埃德尔曼，感谢他们花时间接受我们的采访，也感谢凯文·布赖恩对整个手稿的评论。我们还要感谢所有为本书展开讨论、给予反馈的同事：尼克·亚当斯、乌马尔·阿克尔、苏珊·阿西、纳雷什·班吉亚、尼克·贝姆、丹尼斯·本尼、詹姆斯·伯格斯特拉、德罗尔·伯曼、文森特·贝鲁布、吉姆·贝森、斯科特·博纳姆、埃里克·布莱恩约弗森、安迪·伯吉斯、伊丽莎白·卡利、彼得·卡雷夏、伊恩·科克布恩、克里斯蒂安·卡塔利尼、詹姆斯·查姆、尼古拉斯·查帕多斯、泰森·克拉克、保罗·卡本、扎万·达尔、萨莉·多布、丹·德波、罗恩·登博、海伦妮·德马雷、JP.杜布、坎迪斯·法克托尔、黑格·法里斯、陈芳（Chen Fong）、阿什·丰塔纳、约翰·弗朗西斯、阿普里尔·佛朗哥、苏珊娜·吉尔德特、阿宁迪亚·高斯、罗恩·格洛兹曼、本·戈策尔、莎恩·格林斯坦、卡努·古拉蒂、约翰·哈里斯、迪帕克·赫格德、丽贝卡·亨德森、杰夫·欣顿、蒂姆·霍奇森、迈克尔·海厄特、理查德·海厄特、本·琼斯、查德·琼斯、史蒂夫·尤尔韦特松、萨蒂什·坎瓦尔、丹尼·卡尼曼、约翰·凯莱赫、莫·凯尔马尼、维诺德·科斯拉、卡琳·克莱因、达雷尔·科普克、约翰·科斯、卡佳·库达什基纳、迈克尔·库尔曼、托尼·拉卡维拉、艾伦·刘、伊娃·刘、扬·莱库恩、马拉·莱德曼、丽莎·李、特德·利文斯顿、杰文·麦克唐纳、鲁潘·马哈茂德、克里斯·马蒂斯、克里斯蒂娜·麦克尔赫伦、约翰·麦克黑尔、桑乔·米斯拉、马特·米切尔、桑贾伊·米塔尔、阿什·孟希、迈克尔·默奇森、肯·尼克森、奥利维娅·诺顿、亚历克斯·奥特尔、戴维·奥西普、巴尼·佩尔、安德烈亚·普拉特、托米·波塔宁、马尔齐奥·波佐利、拉利·雷门蒂拉、乔迪·罗斯、玛丽安娜·萨恩科、鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫、列扎·萨图、迈克尔·塞宾尼斯、阿什米特·西达纳、迈卡·西格尔、迪利普·索曼、约翰·斯塔克豪斯、斯科特·斯特恩、特德·萨姆、里奇·萨顿、史蒂夫·塔德利斯、沙赫拉姆·塔法佐里、格雷厄姆·泰勒、佛罗伦塔·特奥多里迪斯、理查德·蒂图斯、丹·特雷夫莱、凯瑟琳·塔克、威廉·滕斯托尔-佩多、斯特芬·乌伦巴赫、克利夫·范德林登、米格尔·维拉斯-博阿斯、尼尔·温赖特、鲍里斯·沃茨、丹·威尔逊、彼得·维特克、亚历山大·王、谢利·庄和希凡·齐利斯。我们还要感谢卡尔·夏皮罗和哈尔·瓦里安，他们的作品《信息规则》（Information Rules）是我们这个项目的灵感之源。颠覆性创新实验室和多伦多大学罗特曼管理学院的教职人员都很了不起，尤其是史蒂夫·阿伦贝格、道恩·布卢姆菲尔德、雷切尔·哈里斯、珍妮弗·希尔德布兰特、安妮·希尔顿、贾斯蒂娜·琼卡、艾丹·基欧、哈立德·库尔吉、玛丽·莱恩、肯·麦古芬、什雷·梅赫拉、丹尼尔·穆莱特、珍妮弗·奥黑尔、格雷戈里·雷、阿米尔·萨里里、索尼娅·森尼克、克里斯蒂安·西格森、珀尔·沙利文、伊夫林·托马索斯，以及颠覆性创新实验室和多伦多大学罗特曼管理学院的其他所有员工。我们感谢系主任提夫·麦克勒姆，他大力支持我们在颠覆性创新实验室的人工智能工作，以及在罗特曼管理学院的所有工作。感谢The Next 36和未来人工智能（Next AI）的所有领导和员工。我们还要感谢沃尔特·弗里克和蒂姆·沙利文细致入微的编辑，还有我们的经纪人吉姆·莱文。本书中的许多设想都建立在加拿大社会科学及人文研究委员会、向量学院（Vector Institute）、艾伦·伯恩斯坦和丽贝卡·芬利领导的加拿大高等研究院的研究成果之上，也离不开斯隆基金会的丹尼·格罗夫的支持（他以数字化经济学研究的名义对我们拨款；基金管理者分别是沙恩·格林斯坦、斯科特·斯特恩和乔希·勒纳），感谢他们。我们还要感谢吉姆·波特巴及其领导的美国全国经济研究所对人工智能经济学大会的支持。最后，感谢在本书撰写期间耐心奉献的我们的家人：吉娜、阿梅莉亚、安德烈亚斯、雷切尔、安娜、萨姆、本、纳塔莉、贝拉娜、阿里尔、安尼卡。