在上海举办的人工智能大会上，机器学习泰斗Michael Jordan对人工智能进行了重新定义，他认为，我们在设计人工智能系统时要重点考虑「经济和市场」，而非一味的模拟人类。
首先，经济是一个系统，过去我们希望创造一种类似人的智能，但我们更需要创造一个类似于市场的经济系统。过去我们的推荐和反欺诈系统解决了一些问题，但这些在过去几十年中进步不大。而现在我们可以建立一个端到端系统，它已经变成了一个商品，嵌入到其他产品中。和（模拟）人不同的是，这个数字网络可以使人、数据、效应和系统都联系起来。
其次，「智能」这个词的含义不仅仅是一种范式下的识别，市场就是有智能的，数十亿实体在市场中移动，这是非常复杂的一套系统，市场机制可以创造出其他东西，但我们没有把这些考虑到人工智能系统中。过去我们对大脑和思想研究比较多，认为这是实现人工智能的基础。但我们需要把学习系统和市场机制结合起来。
计算机带来大量数据，但这些数据都是来模仿人的，我们已经有几十亿人，为什么还要去模仿呢？市场就没有使用数据，但市场有价格，还可以释放价值。以 Uber 这样的系统为例，它就是一个市场，有司机和乘车人的 app ，有生产者和消费者，在这个过程中数据得到交换，汽车在正确的时间到达正确的地点——这不是因为算法，而是因为市场，用户使用 app 就产生出了价值。
同时还要考虑到稀缺性，如果没有了稀缺性，系统可以给每个人做出同样建议，比如说推荐同一部电影。但如果是推荐大家走同一条路，那这条路就会堵车，股票推荐也是这样。当我们将稀缺性考虑在内的时候，人工智能做出的建议就应该是相互联系的。比如说，广告是互联网一个很成熟的商业模式，但信息只是在广告主和广告公司之间流动，没有把提供数据的用户考虑在内，所以需要去考虑更多的人。再举个例子，如果一个人把自己创作的音乐放到 SoundCloud 上，同时他又能看到地图上某个地方有一万个人在听他的音乐，那我就可以去这里开演唱会了。人工智能可以帮助我们创造出更多的数据流，美国一家广告公司 UnitedMaster 就是在做这样的事情。
所以，在设计人工智能时，以人为中心并不是最好的，我们要以市场为中心，开发一种市场性、非自主性的人工智能。
