生产力较易增强的工作. 人工智能或许无法直接代为完成涉及批判性思维和解决复杂问题能力的任务，但它能够通过增强生产力为劳动者提供帮助。. 大语言模型的辅助将节省劳动者的时间，从而提高他们的生产力。. 生产力增强的效果在劳动者工作任务涉及数学 ...
It examines both the potential benefits and the challenges generative AI poses, such as regulatory hurdles, data privacy concerns, and intellectual property issues. By providing a comprehensive overview of AI’s impact on trade, the report offers actionable insights for policy-makers and businesses on how to best use these advancements while ...
根据白皮书，人工智能维持将包括三种主要类型的岗位：内容创建者、数据管理员以及伦理和管理专业人员。 内容创作者- 提示工程作为一门新学科，主要研究的是如何通过编写文本提示使大语言模型生成用户想要的内容。
企业用技术替代劳动力能够降低产品价格，并从成本更高的竞争对手那里抢占市场份额。 当这一过程在各个行业和部门展开时，宏观经济就会经历强劲的生产率增长。
在过去几十年中，对技术伦理的研究经历了三个阶段。. 第一阶段的研究主要集中在计算机上。. 在此期间，各国颁布了大量有关计算机使用、欺诈、犯罪和滥用的伦理准则和法律，大多数规则今天也仍然适用。. 第二阶段则集中在互联网领域，创建了规范信息 ...
在这种新环境下，企业可以通过以下方式在内外部重视隐私、安全和多样性等道德支柱，以证明其值得信赖：通过设计用户隐私授权管理来保护隐私；通过强大的内容审核采取在线安全措施；从产品设计到无障碍设计，增强设计多样性，努力实现包容性。
每周为您呈现推动全球议程的紧要问题（英文）. 人工智能不太可能取代需要判断力、创造力、身体灵巧性以及高情商等人类特有技能的工作。. 根据世界经济论坛的《2023年未来就业报告》，预计2023-2027年就业增长最快的是农业设备操作员、重型卡车和公共汽车 ...
在过去的5年终，推动人工智能的快速发展的有以下4个新的基本条件： 1、所有的设备都连结在一起. Ray Kurzweil（谷歌技术总监，在人工智能、机器人、深度学习等领域的专家）相信总有一天我们能够直接将我们的大脑和云空间连结在一起。 虽然我们尚未实现可以与任何东西兼容的传感器。 互联网最早将电脑连结在一起，而后是连结上了移动设备。 传感器让一些诸如建筑物、公交系统、机器、家庭甚至是我们的衣服得以与云空间相连，将它们转变成不仅可以输出数据还能够接收指令的迷你设备。 2、运算正在走向免费. 马克·安德森（网景联合创始人，开发UNIX版的Mosaic浏览器，知名投资人）声称摩尔定律（当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件数目，约每18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍）已经反转。
2024年7月11日. 数字孪生技术可以建立一个中枢神经系统，并将产业集群中的企业连接起来。. 到2030年末，在能源需求侧采取有效行动预计每年将能为我们节省高达2万亿美元。. 数字孪生等创新技术将为工业领域实现这一机遇发挥关键作用。. 我们预计产业集群将 ...
1) 区块链. 总有人对区块链持怀疑态度，有许多人认为该技术已经展示出缺陷，并且可能存在内生性问题。 有些怀疑是有道理的，但放弃区块链还为时尚早。 区块链背后的想法是，完成交易所需的所有信息都存储在透明的共享数据库中，以防止其被删除，干涉或修改。 每个过程，任务和付款都有数字记录。 在任何阶段所需的任何活动的授权，都将被识别、确认、存储并与链上各方共享。 在这项技术的不断试验中，托运人、货运代理、承运人、港口、保险公司、银行、律师和其他人员正在共享各自运输交易中的重要信息和数据。 今天缺少的是供应链中的所有相关方（包括监管机构）就一套共同的行业标准达成共识，这些标准将规范区块链的使用。 如果无法在标准化方面达成共识，区块链技术几乎无法为我们提供任何帮助。
新研究表明，引入自动化流程实际上会使工作更加复杂，并产生新的任务。. 这项研究是在合成生物学领域进行的，该领域所使用的机器人平台导致研究人员需要考虑额外的假设并进行更多实验。. 同样的经验可能适用于ChatGPT等工具，有报道称ChatGPT背后的公司 ...
生成式人工智能将发挥关键作用，帮助实现许多常规流程的自动化，使顾问能够将更多时间投入到个性化咨询中。 同时，AI还可以通过实时提供有价值的见解并自动生成定制建议来简化顾问的工作。
与ChatGPT等基于大语言模型的工具（可以解释主题甚至撰写文章）不同，松鼠人工智能的系统被称为 大型行动模型 (LAM)。. 它将 自适应人工智能 （可以学习和适应新数据）与教育专用的 多模态模型 相结合，后者可以处理包括文本、图像和视频在内的各种输入 ...
研究人员正在努力创造一个“翻译官”。. “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 ...
随着深度学习技术的持续深入应用，业内研究进展的速度已经从过去的年均数个百分点，上升到数月即可增长20%-30%。. 这场革命也引爆了媒体对人工智能的关注。. “人工智能”、“机器学习”和“深度学习”等术语如今经常见诸报端，但也经常被媒体人 ...
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。
数据中心运营商正在探索替代能源方案，例如利用核技术为站点供电或使用氢气等储能技术。企业也在投资新兴技术，例如碳去除，用于从空气中吸收二氧化碳并将其安全储存。
将传统流程和系统，转换为与计算机、互联网和移动设备相适应的系统，能够让各个领域（如医疗、工业等）更加高效和富有生产力，同时创造更强大的数据以获得更有效的洞察和见解。
对于企业领导者来说，通过“人力数据”（people data）来培养一种强调信任、透明度和生产力的文化将更为有效；. 人力数据系统将不同来源的人力资源数据汇聚在一起，能够帮助员工了解为取得工作成果需要做到什么，以及如何为公司更大的目标做出贡献。. Ian ...
对“功能有限的”人工智能的预测表明，人工智能漏洞扫描仪可以使攻击者更快地发现并利用漏洞，这可能会给当前的漏洞管理和网络安全运营功能带来巨大挑战。
具体原因包括：电脑丢失、信息意外泄露、员工不良行为等。. 相较之下，仅有18%的网络安全问题是由外部威胁直接引发的。. 数据显示，网络安全危机主要还是由企业内部产生的。. 在公司网络安全策略中，员工有时候会成为最强大的资产。. 然而，想让员工 ...
基于AI的检测工具确有一席之地，但人们也要理解它们的局限性。 文本分析可以识别网络仇恨言论的特定子集，例如万字符和与希特勒、纳粹、毒气室和焚尸炉相关的文本，或者在一些极右翼群体中突出的反犹主义内容，但这并非一劳永逸的解决方案。
2019年的一项研究使用人工智能模型分析了800万本书和6500万篇报纸文章，创建了一个名为“国民幸福指数”的指标。 研究的主要发现包括：寿命越长，生活越幸福；国民收入越高，国民幸福感越高；战争毫无疑问会显著降低国民幸福感。 本文作者：