数据4.0——重新思考数据驱动型经济的规则. 公司将需要在人的层面上将数据制度化,迎接崛起的新挑战,并且必须推动数据驱动经济的发展,以实现向善的变革。. 虽然许多日常生活和经济活动在疫情期间的某个时刻陷入了停顿,但数字、技术转型并没有停止 ...
摩尔定律预测的成本削减和性能提升深刻推动了技术在消费层级的普及。. 但是,维系这一全球增长引擎需要全球学术界、政府和行业的共同努力。. 此外,建造芯片制造工厂所需的资本投资和运营成本也在呈指数级增长,这种趋势被称为“Rock 定律 ...
人工智能、机器人和其他新兴科技正以前所未有的短周期快速更新换代,并以前所未有的速度改变了所需的岗位、技术的本质。. 根据 世界经济论坛 的数据,在2020年以前,至少有1.33亿个新岗位将会因为人力、机器和算法的新分工而逐渐在全世界涌现。. 同时会 ...
议程 每周. 每周为您呈现推动全球议程的紧要问题(英文). 你可以随时使用我们电子邮件中的链接取消订阅。. “大数据”、“人工智能”、“供应链”。. 这些商业领域的术语和热词正在逐渐进入我们每一个人的日常生活。. 虽然这些词在商业领域已经 ...
你会为了披萨泄露朋友的隐私吗?. 围绕数据及其对人权影响的问题仍然是公众讨论的新话题,但一些更具探索性的问题并非显而易见。. 考虑到这一点,以下是我们需要回答的四个关键问题。. 谁真正“拥有”我们的数据?. 剑桥分析公司(Cambridge Analytica)丑闻 ...
现在,这个研究领域已经悄然进入了一个全新的第三阶段,我将其称为“数据和算法伦理”。. 未来,我们将需要有关人工智能开发和利用的伦理框架和法律。. 当前,一些政府部门和行业协会已开始尝试建立这样的伦理框架,显著的例子包括阿西洛马人工智能 ...
数据量持续飙升,信息与通信技术行业如何实现可持续发展?. 数据量正在持续增加。. 随着数字化转型持续推进、人工智能不断发展、移动数据网络需求增长和加密货币挖矿的诞生,数据量正在激增。. 这使得我们所需的算力急剧增长,这将导致电力需求飙升 ...
随着制造业越来越多地采用机器人等“智能”技术,公司们正展示出战略运营、软件工程和数据可视化方面的“前沿”技能。 尽管如此,制造业在技能差距和劳动力短缺方面的问题,仍有很长的路要走。
吹气以诊断疾病. 很快,对病人来说,测试疾病可能就会像呼气一样简单。. 新的呼吸传感器可以通过对人类呼吸中包含的800多种化合物的浓度进行采样来诊断疾病。. 例如,人体呼吸中的丙酮含量升高表明病人患有糖尿病。. 在呼吸化合物流过金属氧化物半导体 ...
无代码平台的好处:时间-成本效益以及可协作性. 速度。. 无代码意味着更快的开发周期和更少耗费于调试的时间。. 由于数据驱动的无代码技术可以适应任何前端业务的新变化和新功能要求,它们显著缩短了交付应用程序和软件的时间。. 在新的工作流程下 ...
如何解决元宇宙中的数字安全问题. 2022年1月26日. 我们怎样才能保证元宇宙的安全性?. Image: UNSPLASH/Jessica Lewis. 由于数字风险居高(尤其是对于弱势群体而言),安全风险在元宇宙中可能会更加随处可见;. 诸多可能性都会在元宇宙中加剧此类数字风险——不必要 ...
建议中提及许多解决方案,如建立符合标准且易于应用的数据保护体系,让私人通知以新形式呈现,建立用户投诉机制,启动问责计划等。 如能建立专门机构协调这些举措,或会收到最如人意的效果。
巧合的是,在这波GDPR信息“刷屏”之际,中国也出台了数据保护相关规范——《信息安全技术个人信息安全规范》。 该规范于今年1月获批,5月1日正式实施,引起广泛关注。
数字技术正在改变经济和我们的生活。. 人工智能、大数据分析,区块链和云技术通过数不胜数的方式改善了世界。. 但是这些技术也带来了新的漏洞,比如最近披露的处理器安全漏洞Spectre and Meltdown就涉及到数十亿设备的数据隐私。. 所以确保我们大量的数字 ...
回顾2017年,新兴技术在过去的12个月里对世界有怎样的影响?. 我们发现有五个指示物可以表明第四次工业革命确实在2017年改变了我们的生活和社会——同时还有五个领域即将完成转型。. 1. 道德规范:在技术中化解偏见. 2017年的一个特点是,技术公司开始承认 ...
以下三个原因能够说明为什么现在是推进量子计算工作的最佳时机。 1. 量子计算技术进入实用阶段. 当前,量子计算机已经足够可靠,可以帮助探索单靠经典方法系统可能永远无法解决的问题。
互联网使得我们动动手指就能轻松获取大量问题的答案;. 研究表明,这会导致人们错把互联网上的知识当作自己的知识;. 如果有人高估了自己的学识,那么这可能会对他的决策过程带来负面影响,因为在自满的情况下人们更倾向于依赖自己的直觉做事;. 在 ...
“翻译官”能够解释人工智能如何通过算法找到答案,并以此建立起人类与人工智能之间的信任关系。 在自动驾驶汽车和无人机的时代,人工智能对我们生活中来说越来越重要,它也正通过学习变得越来越聪明。 今天,人工智能可以识别文字,区分人脸,甚至在一定程度上识别物体。 但是,即便是最好的人工智能系统,很大机会仍会出错。 波士顿大学计算机科学助理教授Saenko表示,人工智能的错误率确实是一个大问题。 她是这么说的:“如果人工智能发生错误,人类用户对人工智能的信任很快就会大打折扣,并最终停止使用它。 我认为,人类本质上不太可能只接受机器告诉他们的东西。 她补充说,另一个复杂因素在于,随着人工智能变得更加强大,驱动它的算法对于人类用户来说也变得越来越不透明。
每周 议程. 每周为您呈现推动全球议程的紧要问题(英文). 你可以随时使用我们电子邮件中的链接取消订阅。. 想象一下你现在被诊断为患有癌症。. 在很多国家,大概有40%-50%的人在这一生的某个时间点,被告知这一噩耗。. 但是,你再想象一下,你的医生告诉 ...
为绿色技术创新提供融资途径:中国能提供什么经验?. 2024年5月30日. 中国在创造性地资助绿色技术创新方面提供了宝贵的经验。. Image: REUTERS/Muyu Xu. 2023年是有记录以来最热的年份,全年平均气温比工业化前水平高出1.45 ± 0.12 °C。. 我们需要数万亿美元的融资来 ...
报告列出了10项2023年最有前途的新兴技术,生成式人工智能在其中位列第二。 报告指出:“虽然生成式人工智能目前的主要应用专注于生成文本、计算机编程、图像和声音等领域,但这项技术潜力无限,在药物设计、建筑和工程等多样领域或都能施展才能。 然而,随着生成式人工智能越来越多地融入人们日常生活的多个方面,报告同时强调,应用程序应符合符合约定的专业和道德标准,从而建立起公众信任。 本文作者:
如果我们能够有效采用技术,实现更广泛的数据访问和透明度,并应用深层分析功能,那么我们就可以在与政府和民间利益相关方的合作中脱颖而出,进而加强社会的抵御能力。
研究具体如下:101名被试者被随机分配到两种条件下。. 在无聊的环境中,被试者需要仅用一只手将一碗豆子按红、绿分类,整个过程持续30分钟;而控制组的被试者则需要利用纸张、豆子以及胶水开展艺术创作。. Academy of Management Discoveries. 随后,被试者被要求 ...