施罗德投资可持续投资总监Lazaro Tiant指出，生成式人工智能具有巨大的潜力，但也存在加剧现有不平等问题的风险，可能导致机会损失和生产力下降。
2023年初，Chat GPT的发布引发了广泛的生成式人工智能应用。
人工智能具有多种潜在应用，目前正在不断开发。
然而，这也涉及到人权问题。
特别是生成式人工智能的使用可能会加剧不同国家内部和国与国之间现有的数字鸿沟，人工智能也会对教育和医疗保健等其他重要领域产生影响。
在人工智能对数字包容性的影响方面，Lazaro Tiant指出，利用数字机会和通信技术的进步对经济发展做出了重要贡献，这也凸显了个人或社区参与和为经济作出贡献的重要性。
随着科技的发展，数字鸿沟阻碍了低收入家庭、残疾人、农村地区和长者平等参与经济的机会。
此外，数字机会不平等的成本反映在尚未开发的就业增长和经济产出潜力上。
数字机会可以为人们提供教育和就业机会，同时也使企业能够开拓新市场并接触新客户。
社区也需要连接性以便灵活采用在家工作的就业模式，这将有助于提高对当地经济发展的贡献，如就业机会和税收等。
明显地，先进的科技发展（包括生成式人工智能）引发了道德问题，而且世界各地仍有许多人没有条件享用基本的互联网或宽带服务。
如果要从生成式人工智能的发展中受益，不仅需要提供连接服务，还需要提供高速连接。
政府政策、私人资本和跨行业合作在数字基础设施的建设和连接普及方面都发挥着重要作用。
对于人工智能对未来教育的意义，Lazaro Tiant认为，人工智能具有巨大的潜力，有助于减轻教师的部分行政工作，使他们能够更专注于教学工作。
生成式人工智能还可以为学生提供即时的个性化反馈，这有助于减少典型班级规模下教师的工作量和所需时间。
将人工智能应用于增强学习体验是教育领域的一个重点，另一个重点是提供开展人工智能相关技能的课程。
美国约一半的州要求在高中阶段开设计算机课程。
与此同时，包括中国、葡萄牙和卡塔尔在内的多个国家在中小学阶段强制开设这类课程。
教育进步在很大程度上依赖于国家政策的支持，但投资者需要明白，如果企业希望抓住人工智能等科技创新发展所带来的机遇，需要储备人才。
社区参与（尤其是与各地和地方大学的交流）仍然是确保未来人力发展得到支持的重要渠道。
关于人工智能在医疗保健领域的应用，Lazaro Tiant认为，人工智能有助于提高许多临床和管理应用的效率和准确性。
基于优质数据的人工智能技术可以提高诊断的速度和准确性，改善护理质量并减少主观决策，人工智能技术还可以帮助解决临床诊断中的错误和偏差。
然而，虽然在潜在的早期诊断、治疗和整体福祉方面取得了令人振奋的进展，但人工智能在医疗保健领域的应用尚未在社会上得到充分的信任。
人工智能算法可能会出现偏差，例如，如果使用男性患者较多的数据库来进行训练算法，依据男性更常见的疾病症状对女性患者进行诊疗可能会引发误诊事件，因此必须提高对种族和性别差异的认识，以改进风险预测和提升诊断能力。