史蒂夫·福勒（Steve Fykker）：哲学家；科学治理思想研究先驱；著有《势在必行的主动性》（The Proactionary Imperative）
如果没有将人与机器做过比较，我们就不可能对会思考的机器有一个清醒的认识。事实上，这一比较不可避免地会掺入人的偏见。尤其是，我们往往会低估“智能环境”对人类认知能力的影响。从桥梁建筑到定制化商品，基于技术而延生的各种表象已经让我们把现实误以为是天生人形化的。当然，可以确定的是，一旦丢了iPhone，我们肯定会从自大的梦境里惊醒。
相比之下，即便是最智能的机器，也往往“被迫”做一些对它来说非常简单而又枯燥乏味的工作，对它们来说，人类社会坏境是非常单调乏味的。除非受过特殊的指导，人们不太可能知道或在意如何开发利用机器的所有潜能。如今，我们正处于机器权益的史前时期，亦即在这样的阶段里，建立承认机器“人的正名”的条款还存在着种种困难。在这样的语境里，我们把目光聚焦在计算机上是合适的，毕竟计算机是我们精心打造出来的好伙伴、好助手。
然而，在一开始我们就会面临一个问题。长期以来，套用英国经济学家弗雷德·赫希（Fred Hirsch）在20世纪70年代提出的观点，人类一直被视为“地位性商品”（positional good），这意味着人的价值主要在于其稀缺性。这不仅给非人类物种，而且也给在历史上被区别对待的智人是否能被归为有人性的物种的问题带来困难。任何想要扩张人类队伍的努力都会遭遇“非人化”的标准，这样它们才有可能加入我们的队伍。
因此，随着女性和少数民族进入备受尊敬的行业，人们对这些行业的感知价值也随之下降。下降的理由是，原本在这些行业里被排斥的群体会随着“机械化程序”而进入这些行业。在现实中，这样一种过程是基于岗前培训、资格认证而实现的。仅仅知道所谓的合格的人或是先天合适的人，是不够的。在社会学里，自马克斯·韦伯（Max Weber）之后，我们称这是社会的“合理化”（rationalization）——这在一般情况下被视为好事。
现实情况是，尽管这些机械化程序扩张了人类的版图，但还是将机器本身拒之门外。一旦望远镜和显微镜被设计为能自动观察，那受过训练的人眼的价值在相关领域就会大打折扣。因而，人眼就会被用于其他一些基于视觉的工作，例如，观察由望远镜、显微镜和一些其他机器设备所拍摄的照片。这样一种新的工作被称为“解读”（interpretation），看来这样就为人类和机器的工作做了合理的区分。
这一点在人类心算与计算器的较量上显得更为引人注目。计算能力曾被认为是智力、头脑清醒的标尺，甚至如今的计算天才也只是被看成光鲜的技巧党而已（“最强认知力”），因为在计算速度和精准度方面，计算器都已远超人类。有趣的是，虽然机器在某些方面的表现已经比人类更加出色，但我们依旧没有给予它们充分的肯定——提高它们的道德地位。
站在技术史的角度看，这样一种否定的态度对机器来说是非常不公平的。毕竟，主流的说法是：人类分离出自身的各种能力，是为了让它们能在机器上实现得更好。尽管最初的机器是作为简单工具使用的，但是人们总是希望并设法让机器走向自动化。这样看来，即便不给予它们权利，如果我们不给予自动化机器以它们应得的尊敬，那么就像眼光独到的机器人专家汉斯·莫拉维克在25年前所说的那样：我们在否认自己之子——“心智孩童”（mind children）。
人与机器之间真正的区别在于诞生方式，即子宫与工厂。但是在生物学与工业技术之间所有直观上的巨大区别，注定会在人们越来越熟练婴儿设计过程（尤其是在子宫外进行的）中逐渐消退。在这种情形中，我们就会从一个新的角度来克服身为有机主义者的偏见了，这种偏见比伦理学家彼得·辛格（Peter Singer）的物种主义更加深刻。
根据以上论述，宣称未来的超级智能会蹂躏人类只是一种妄语，这种看法是基于错误的假设而提出的。在所有这类噩梦里，都会出现“机器对抗人类”，然后人类形成统一战线以对抗凶猛的机器入侵的场景。毫无疑问，这类幻觉为科幻大片提供了很好的灵感。然而，致力于实现社会公平正义的人们，将会像对待“白人和黑人”“男人和女人”的问题一样，来对待“人和机器”问题：人们将会站在不听话的机器这边。
