相比之下，大语言模型可以将软件开发人员28.7%的任务实现自动化，使43.2%的任务得到增强。 前者包括分析数据和系统性能，而后者涵盖评估产品和技术及编写指令。
显著的性能优化，将有助于应对全球数据中心的能源需求增长；但考虑到目前数据量扩大的规模和速度，我们还需要做更多的工作来适应未来的数据增长，并实现排放目标。
熟练掌握“前沿技能”的公司在 2020 年的股票回报率高于熟练度落后的公司；最理想的技能包括云计算、网络安全、数据分析和软件开发；全球每个地区都面临着技能差距，因此提高员工的技能水平至关重要；
弹性热量材料是快速发展的新兴技术，可以“让热力系统像肌肉一样工作”，提供更可持续的制冷方式。 随着气候变暖、数据需求不断增长，这种方式在当下尤为重要。
问题的关键在于，新的岗位不断出现、技能要求不断变化，现有的熟练工人群体的规模却不能跟上步伐满足需求。 比如说，今天的世界面临数据科学和人工智能技术人才短缺。
这份白皮书概述了30项关于负责任地开发生成式人工智能的建议，包括与开放式创新和协作有关的实践，以及社会进步的优先事项。 本文作者：Ian Shine，论坛议程高级撰稿人
首先，我们今天所有的需求是否都得到了满足？例如，我们想要更高质量的食品吗？我们希望企业或政府机构提供更好的服务吗？我们想要效率更高或设计更精美的产品吗？我们是否希望身心更加健康？满足这些需求和愿望，就能创造出新的工作机会。
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. 虽然小型企业能提升未来就绪度， 但数字贸易和金融基础设施等宏观政策环境 却对企业的发展能力产生直接而重大的影响。 因此， 对于决策者 、 投资者和其 他利益相关者而言， 关键在于尽其所能支持这类经济主体提高未来就绪度。 世界经济论坛总裁博尔格 · 布伦德说：“ 商界正在加大行动力度， 努力应对当今世 界面临的最重大挑战， 而中小企业和中型企业将在这一过程中发挥关键的推动 作用。 该报告阐述了中小企业和中型企业发挥此等作用的关键机会。
2023年最重要的十项技能. 在2023年最重要的技能当中，认知类技能位居榜首。 与其他技能相比，越来越多的企业认为分析性思维是劳动者的核心技能，受访企业认可的核心技能中平均9.1%是分析性思维。 创造性思维排在第二位，领先于韧性、灵活性和敏捷性，动机和自我意识，以及好奇心和终身学习这三种自我效能。 后者体现的是劳动者适应职场波动的能力。 世界经济论坛管理委员会成员Saadia Zahidi在接受 Radio Davos播客 关于《2023年未来就业报告》的采访时表示：“企业越来越关注拥有分析性思维和创造力的人。 “不过，拥有领导力和社会影响力以及与他人合作的能力也变得非常重要。 这些都是我们之所以为人的特质，是使我们能够相互联系，并在职场进行创新创造的特质。
领导者必须跳出员工生产力评分的局限，去真正看到员工每天的付出。提高生产力要从完善组织的文化开始。通过塑造和不断改善工作场所的文化，组织将能够培育一个让员工有参与感、感到被重视的环境，从而带来更好的业绩成果。
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。
这本书介绍了一系列工具，帮助公司大胆开拓需求小、竞争少的利基市场，从而免于在现有的细分市场中陷入血腥的竞争。 我们自然地会认为蓝海战略就是两位作者W.Chan Kim和Renee Mauborgne的创新。
其创新能力排名第13位，吸引企业家的因素有很多：除了强大的当地连通性和来自竞争性机构的高质量人才流外，政府正实施各种有利于创业的政策，发挥核心作用，以吸引初创企业和人才进入新加坡，其中包括减税和免税计划、政府拨款、企业孵化和基础设施
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。
Charles给我展示了图形界面的原型，我们探讨了这种用户友好的计算机能开创哪些全新领域。 随后，Charles加入微软，而Windows成为了微软的支柱。 那次展示后的头脑风暴，为微软公司未来15年的发展方向铺平了道路。 第二个令人惊叹的时刻发生在去年。 自2016年以来，我一直在定期会见 OpenAI 团队，并对其工作的稳步进展印象深刻。 2022年中，我对他们的成果感到极为振奋，于是向他们提出一个挑战：训练一款人工智能，让它通过大学先修（AP）生物学考试，并回答那些它没有经过专门训练的问题。 （我选择AP生物学，是因为该考试不仅仅是对科学事实的简单复述，更要求学生对生物学进行批判性思考。 ）如果他们能达成这个目标，那将是一个真正的突破。
个人不能再仅依靠单一的技能就度过整个职业生涯，这就要求人们发展多样化的技能，去适应就业市场不断变化的需求。 微证书和实用技能的崛起 如此，教育领域正在经历一场变革，微证书课程和实用技能课程正逐渐成为传统教育模式的有力竞争者。
该银行在深圳、北京和上海等中国主要城市进行了一些试验，测试了电子钱包功能，并在许多在线应用程序上启用了数字人民币。 这与萨尔瓦多所推出的全国性比特币钱包形成鲜明对比，该钱包自推出以来漏洞频出。 现在，差不多两个月的时间过去，中国已经让大约10%的人口可以访问其数字人民币移动应用程序。 这是中国人民银行与中国购物平台美团共同合作的结果。 由于这次合作，中国九个主要城市的几乎所有居民现在都可以下载并使用数字人民币应用程序。 然而就在几周前，数字人民币的试点还仅限于 几个特定司法管辖区，包括苏州、雄安、成都、深圳以及位于北京和张家口的2022年冬奥会场馆。 此外，该应用程序最近增加了新功能：通过智能合约和所谓的子钱包实现可编程性，这有助于向参与商家进行在线数字货币支付。
在资源利用需要增长的国家，可以采用策略，最大化从资源中获得价值。 报告指出，通过确保经济结构如实反应资源的真实成本，我们可以将资金导向可持续资源利用，这是一种潜在的解决方案。
通过利用企业资源规划（ERP）系统以及会计师和数据分析师的专业知识，我们可以加快转变。ERP数据潜力巨大，可以让企业为可持续发展做出贡献，并让我们加速走向更加绿色的未来。这种转变要求财务部门在可持续发展管理中发挥越来越重要的作用。
我们如何在这一颠覆的世界中找到方向？答案是将重心从供给侧转向需求侧。尽管传统技术的指数级性能增长有所下降，然而需求仍继续呈指数级增加。新产生的数据正在呈指数级增加，我们从感知到行动的等待时间也呈指数级下降。
人工智能指数指出，AI从2022年就开始推动科学发现，2023年则在推出科学相关的AI应用方面取得了更大的飞跃。 例如，AI驱动化学机器人Synbot可用于合成有机分子，GNoME发现了适用于机器人和半导体制造等领域的稳定晶体等。
2. 先进的交通管理：提高道路安全和交通效率. 实时交通和事故数据信息可以改善交通流量，提高道路安全性。 通过动态调整红绿灯周期的计时，我们可以为现有交通优化道路通行能力，同时利用先进的交通管理技术，道路上出现障碍物时车辆可以得到通知。 3. 智慧停车：节省时间，减少拥堵. 智慧停车利用传感器和摄像头提供的实时数据，引导司机找到可用的停车位。 软件定义的车辆可以在到达目的地之前获得必要的信息，直接预订停车位并支付停车费。 这能帮助司机更快速地找到车位，节省时间，减少拥堵和排放。 4. 智能收费：优化道路使用，简化收费程序. 自适应收费能有效引导交通量。 它们可以根据拥堵状况和污染程度等因素调整定价。 目前，收费站使用第三方应答器和车牌识别技术进行收费。
为了将所需的整体服务真正推向市场，设备制造商、开发商、养老院和保险公司等企业，民间社会、政策制定者和学术界应共同开发包括物联网和人工智能在内的统一平台。