我在大学里遇到了我的联合创始人Eitan Yanovsky，我们在2014年成立了Optibus公司，开发了一个高科技移动平台，以改善城市的公共交通。 我们利用周末和晚上时间在我的地下室做出一个运转模型。
人工智能解释员将设计人与人工智能的交互界面。 论坛认为，这些专业人员可以被视为大语言模型的“用户体验设计师”。 用过第一代个人电脑的人可能还记得，当时的用户要在MS-DOS中输入 一系列精确的技术命令才能启动电脑 。
Victoria Masterson. 本文章是 增长峰会： 全民就业，全民机会 的一部分. 世界经济论坛的《2023年未来就业报告》发现，到2027年，分析性思维、创造性思维以及人工智能和大数据能力将成为最需要的技能。 领导力与社会影响力以及好奇心与终身学习能力等其他技能的需求预计将不断增长。 报告称，每10个劳动者中就有6个在2027年之前需要重新培训，但预计只有一半的劳动者能够获得足够的培训机会。 在未来的就业市场上，拥有雇主最需要技能的劳动者必将得到回报。 世界经济论坛在其 《2023年未来就业报告》 中预测了有哪些技能是最需要的以及其需求将如何增长。 从现在到2027年，预计劳动者44%的核心技能都将被颠覆，因为技术的发展速度已经超过了企业设计和扩大培训计划的速度。
白皮书指出，保险核保师最有可能从人工智能中受益，因为其100%的任务都能够通过人工智能得到生产力增强。 发布于2023年9月的白皮书《未来工作：大语言模型和工作》 Image: 世界经济论坛
最 为 关 键 的 用 例 中 采 用 了 锅 炉 和 喷 雾 干 燥 器 流 程 孪 生 技 术，以 及 以 客 户 数 据 为 依 据 的 无 接 触 式 生 产 规 划 和 库 存 优 化。其 服 务 水 平 提 高 了 18%，预 测 准 确 率 提 高 了 53%，转 换 成 本 降 低 了 40%，范 围 1 碳 足 迹 减 ...
但是也会产生多达9700万个更加适应全新的人、机、算法劳动分工的岗位。 十大技能. 技术的广泛采用意味着在未来五年内，各种岗位所需的技能将发生变化，并且技能差距将继续保持在一个较高的水平。 对于那些继续做着本职工作的员工，到2025年将改变的核心技能所占比例为40％，而所有员工中有50％需要技能重塑（提高了4％）。 雇主认为，批判性思维和解决问题的能力的重要性将在未来五年内显著提高。 其实，自2016年第一份报告以来，这些趋势都是一致的。 但是今年自我管理方面技能也出现在了人们的视野之中，例如主动学习、韧性、压力承受能力和灵活性。 这是2050年需求最大的10种技能。 Image: 世界经济论坛.
“人工智能到底会增加还是减少就业，是一个复杂而多方面的问题。这一答案将取决于各种因素，例如特定行业、类型、以及实施和采用人工智能的技术水平。
随着人工智能不断发展并驱动创新持续前进，它们在全球经济和社会中掀起了一场革命浪潮。这场革命以指数级速度带来了新的经济机会，但也强调了对社会责任的内在承诺。我们需要仔细考虑人工智能的变革力量，因为它重塑了行业和社会框架。
那么，我们怎样才能把一份工作变成好工作呢？您的“好工作战略”指出了一些关键步骤。比如，需要慷慨地投资于人，以适当设计工作，从而实现高生产率。无论是在处理电话咨询的中心，还是在零售商店或医院，这一战略都十分有效。
部分企业减少了二氧化碳排放总量，将效率提高了10%以上并将材料使用减少了10%以上。最新的报告《重构运营模式，促进企业发展》介绍了企业如何实现了这样的经营效益。他们的首席执行官将在全球灯塔网络现场会议上提供更多信息。
“ 中 国 能 够 在 引 领 全 球 转 向 自 然 受 益 和 碳 中 和 的 经 济 模 式 中 扮 演 重 要 角 色。 作 为 联 合 国 生 物 多 样 性 公 约 第十五次 缔 约 方 会 议 的 东 道 主 ， 中 国 积 极 发 挥 领 导 力 ， 通 过 采 用 综 合 办 法 提 升 社 会 、 经 济 和 生 态 ...
许多年轻人在工作中积极拥抱人工智能。 Image: Unsplash/Emma Dau. 许多18至25岁的年轻人已经准备好接受人工智能——其中70%的人表示生成式人工智能为他们提供了扩展能力的机会。 普华永道的《人工智能就业晴雨表》显示，人工智能技能可提高生产力，从而带来25%的工资上涨。 为了从中受益，劳动者必须培养必要的技能，因为人工智能会迅速改变所需的能力。 技能优先的招聘——基于能力而不是学位或工作经历等传统标准进行招聘——可以帮助年轻人在人工智能时代找到工作并取得成功。 对于年轻人来说，未来尚未确定。 这一现实既让人兴奋，又让人感到不确定。 如今的年轻人正值人工智能开始改变职场的关键时刻，他们步入职场。 这种前景可能会引发矛盾的情绪。
可持续发展专业人员、金融技术工程师和一些分析员职位（包括业务、信息安全和数据分析员）以及数据科学家，都将实现超30%的增长率。 虽然数字革命是部分高速增长的职业的催化剂，但在所创造的职业总数中，许多非技术性职业预计实现的增长幅度却最大。 在2023-2027年期间，重型卡车和公共汽车司机、职业教育教师、机械师和机械修理师将分别增加约200万个新的工作岗位，在所有职业中的绝对增长率最快。 《2023年未来就业报告》：未来五年内增长最快的十大岗位 Image: 世界经济论坛. 有起必有落. 可持续发展理念和技术革命正在推动基于数字和可持续发展的职业发展，但同时，一些较为传统的职业将逐渐衰退。
The Future of Jobs Report 2023 explores how jobs and skills will evolve over the next five years. This fourth edition of the series continues the analysis of employer expectations to provide new insights on how socio-economic and technology trends will shape the workplace of the future.
3. 前沿模型的成本非常高昂. 如前所述，大语言模型的运行和训练成本不菲。 根据人工智能指数的估算，行业领先的AI模型训练成本已经显著增加。 例如，OpenAI的GPT-4的训练成本约为7800万美元，而谷歌的Gemini Ultra则花费了1.91亿美元。 作为对比，在2017年， 最早的 Transformer 模型 训练成本约为900美元。 这一模型为几乎所有现代大语言模型的架构奠定了基础。 4.行业领先的AI模型主要来自美国. 美国在发布著名AI模型方面领先于其他国家。 Image: 人工智能指数，斯坦福大学. 为了解AI发展的地缘政治格局变化，人工智能指数研究团队分析了著名模型的来源国。
在21世纪20年代早期，全球数百万人迎来了工作模式的变革。 尽管商界可能还没有需求，但疫情让我们了解了远程办公（WFH）。 如今，对许多人来说，远程办公已经成为常态，或至少是工作的一部分。 我们不仅认识到坐在餐桌前办公一样可以卓有成效，还开发了云计算、桌面视频会议和人工智能（AI）等前沿的数字技术。 这些技术使我们能够和地球另一端的同事合作，仿佛他们就坐在办公室的另一侧一样。 根据世界经济论坛和凯捷数字技术顾问合作的最新研究，如果运用得当，这些新的工作模式可以带来效益。 世界经济论坛的白皮书 《发挥全球数字就业的潜力》 预测，到2030年，可以完全远程工作的岗位将从如今的7.3亿个增加到9.2亿个。 数字劳动力的人口变化.
“生态系统生产总值(GEP)可为决策者提供清晰而有说服力的证据，帮助他们了解生态系统服务的货币价值。 它也可作为评估政府政策和绩效、土地利用和基础设施规划的指标。
该报告是基于对 200 多份经同行评议的文章的分析以及对 800 位 中小企业和中型企业领导者和高管进行的定量和定性调查。 受访企业领袖还指 出， 人才招聘和留用 （48%）、 文化和价值理念 （34%）、 资金和融资渠道 （24%） 以及不利的商业政策环境 （22%） 也是他们面临的主要挑战。 报告还为小型企业提出了务实的方法， 帮助它们将未来就绪度纳入企业战略， 并指出可持续发展和数字化转型是被忽视的两大挑战。 报告重点关注小型企业 如何通过构建更强大的商业框架来提升韧性， 同时介绍了高度灵活性如何帮助 小型企业制定并实施下列策略： - 人才管理战略. - 数字化转型的分阶段策略. - 根据企业在这一领域的成熟度制定具体的可持续发展举措.
利用最新的太阳能、电池、轻质复合材料和航电技术，高空平台通信系统（HAPS）系统有望提升通信和观测能力。HAPS系统通常以气球、飞艇或固定翼飞机的形式在距地面约20km的高度飞行，其连通性、覆盖范围和性能超越地面塔和卫星，在全球偏远地区尤其
今年距离实现17个可持续发展目标的最后期限2030年时间已过半。 而截至2023年9月，仅15%的目标在按计划推进。 今年的可持续发展目标峰会最终通过了 可持续发展目标政治宣言，世界各国领导人重申了对可持续发展目标的承诺，并对迄今目标进展状况不佳表达了担忧：“可持续发展目标岌岌可危…我们的世界正面临无数危机。 多年来可持续发展努力取得的成果正在被逆转。 宣言强调了为SDG融资和对更优质数据的需要，以缩小可持续发展差距。 宣言最后还赞同称 2024年未来峰会 是一次“加快落实2030年议程及其可持续发展目标的重要机遇”。 什么是联合国未来峰会？ 联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯在2021年9月 《我们的共同议程》 报告中首次提出“未来峰会：多边解决方案，创造美好明天”。
一. 语言具有主观性. 通常来讲，人工智能更擅长处理基于客观现实的任务。 无论是识别数据集中难懂的信号模式，还是在复杂的道路条件下进行导航，当机器的决策系统由明确的数学或物理规则管理时，它便能发挥最佳功效。 相较之下，自然语言是人类群体为了同他人交流而发明的主观产物。 通常而言，语言会表现出类似规则的变化（例如语法和动词变化），但这些规则只是基于惯例而非客观现实总结而成，而且规则仍在不断发展和变化。 人类在识别肿瘤或判断信用风险方面或许已经失去了领先优势，但我们仍然拥有并且可能永远拥有对自然语言中“自然”的终极权威。 这种权威反映在评估机器翻译算法的选择度量标准——双语评估替换（BLEU）中，根据候选翻译与专业人员产出结果的相似性对其进行评分。
随着越来越多的企业、政府和组织使用人工智能来提高效率和生产力，这种情况可能会有所改变。 如下图所示，数据中心已经成为许多地区电力需求增长的重要驱动力。 全球数据中心的电力消耗。 Image: 国际能源署. 人工智能需要大量计算能力，而生成式人工智能系统完成一项任务所需的能量，可能已经是专门针对某一任务的软件的 33倍。 随着人工智能的普及并进一步发展，训练和运行这些模型将推动全球数据中心数量及相关能源消耗的指数级增长。 这将给 本已紧张的电网带来越来越大的压力。 生成式人工智能模型训练的耗能尤其高，比传统数据中心活动消耗的电量要多得多。 正如一位人工智能研究人员所说：“人工智能模型到了部署阶段时，更是必须始终保持开机状态。 ChatGPT就从来不会关机。
关于工作和社会中对生成式人工智能（AI）的讨论往往集中在现在正在发生的事情，或者未来几年可能会发生的变化。 但是，对那些正在培养年轻人在未来过上幸福、富足生活的人来说，AI 会有怎样的影响呢？