通过在数据中心等基础设施中实施数字化，可以为能源最密集的行业带来收益。 以绿色发展为重点的数字化，可以为可持续发展目标带来更广泛的长期利益。
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世 界 经 济 论 坛 将 借 力 这 份 报 告 中 提 出 的 洞 察，进 一 步 支 持 中 小 企 业 和中 型 企 业 提 高 未 来 就 绪 水 平，包 括 为 它 们 提 供 更 多 资 源，如 持 续 开 发 论 坛 的 未 来 就 绪 度 自 我 评 估 和 对 标 分 析 工 具，以 及 为 企 业 之 间 的 非 ...
论坛的“全球塑料创新网络”为解决塑料废弃物问题提供了18种不同的解决方案，其中包括Wasser公司开发的一种可以去除水中95%微塑料的系统，以及Orgro Fibre公司生产的可生物降解树苗袋，能取代园艺中心常用的一次性塑料袋。
12位小企业领导者讲述了他们职业生涯中的关键转折点，这些转折点使他们取得了今天的成就。 创业者的旅程是一个由挑战、机遇和转折点组成的连续过程，这往往能我们提供新的视角和教训。 我们询问了 全球创新者 和 技术先锋社区 内的小企业领导人，以了解促成他们成功的因素。 他们分享了职业生涯中的一些重要的转折点，这些节点使他们取得了今天的成就。 从知道什么时候休息，到在工作中"快速并肮脏"的学习，再到想要做出改变，以下是领导者们心中一直以来激励着自己的东西。 “我们的人工智能确定了一种可以重新用于治疗COVID-19的药物” Joanna Shields， BenevolentAI 首席执行官.
2019年7月3日，中国，大连 —— 世界经济论坛今日宣布其 “ 全球灯塔网络 ” 再添十个成员 。 该网络社区由制造业企业组成 ， 它们在运用第四次工业革命技术以提升财务和经营绩效方面展现了领导力 。 全球灯塔网络不仅包含这十家选出的工厂 ， 还包含现有的十六家灯塔工厂 。 这些灯塔工厂涵盖多个地区 ， 跨越不同行业 ， 指引着其他工厂勇于克服挑战 ， 升级制造系统 ， 积极应用人工智能 、 大数据分析和 3D 打印等前沿科技 。 灯塔工厂评选的依据是看企业能否综合运用这些技术来提升经营效率并推动企业创新 。
2023年，CATL扩大了评估范围，引入后续评估跟踪，以支持供应商的可持续发展转型。通过制定严格标准并提供持续支持，CATL不仅增强了自身的可持续发展能力，还推动了整个行业的变革。
驱动科学发现的人工智能、碳捕获微生物和弹热制冷技术均入选2024年十大新兴技术。 在这个日新月异、想法多变的世界，决策者、企业家和公民在未来几年应重点关注哪些新兴技术？ 世界经济论坛与Frontiers合作发布的最新报告 《2024 年十大新兴技术》 展现了一个无限可能的未来。 今年的报告（第12版）采用更加全面的视角，汇集了300多位来自 世界经济论坛全球未来理事会 和 大学与研究人员网络 的世界领先的专家学者以及十大新兴技术指导小组成员的意见。 结合专家见解和数据分析，报告确保深入理解每项技术在应对多重全球挑战方面的潜在影响。 这些挑战包括材料科学进步、医疗技术变革等。 以下是报告中提到的重要技术。
世界经济论坛的三份新出版物提供了构建安全系统和技术的建议。 虽然人工智能是应对全球挑战的关键，但它也需要实现包容性进步，这正是人工智能治理联盟在解决数字鸿沟领域向合作伙伴和联盟发出的行动呼吁。
世界经济论坛能源与材料中心和清洁电力、电网和电气化倡议召集三位专家讨论能源创新和跨行业合作这一核心话题，以帮助信息与通信技术行业可持续地应对这些挑战。 2025年，全球创建、捕获、复制和消费的 数据量预计将达到181泽字节（ZettaByte），而这几乎是2020年的三倍。 随着经济数字化转型不断推进，生成式人工智能快速发展，移动数据网络需求不断增长，加密货币挖矿的诞生升级，数据量正出现大幅度的增长。 不断增长的数据量，也使得行业需要更高的算力。 而这反过来，又会增加数据中心以及电信和数据网络等通信基础设施的电力需求。 这一增长也会带来温室气体排放，因此我们需要努力升级电力系统，才能与数据量的增长保持同步。
利用技术建立本地再生木材供应链。它将已砍伐的城市树木转化为能够带来新价值的木制品，并通过废物利用为促进树木再生提供资金。
建设数据共享的数字公共基础设施有助于各组织回收和重复利用数据，从而降低成本。通过设定标准来协调数据收集也十分重要，有助于加强互用性，并使数据使用更加高效。另一点是收集农民的实践数据，并结合土壤、水等其他数据集，得出有效的实践证据。
AI产品和服务引起不安的比例从2022年起上升了13%，有55%的人表示感到紧张。 报告还引用了皮尤研究中心的数据，显示52%的美国人对AI感到担忧而非兴奋，2022年这一比例为38%。
世界经济论坛的 人工智能治理联盟 等多边利益相关方平台，对于助力平衡人工智能的资源使用和正面效益至关重要。 人工智能会消耗多少能源？ 如果我们问问ChatGPT，它是这样说的： “人工智能系统的能耗因其复杂性和用途而存在很大差异，但通常需要大量电力才能有效地处理和分析数据。 据估计， ChatGPT光是回复这一句话，所需的电量即达到Google搜索的约十倍。 ChatGPT每周有1亿用户，因此额外的能源需求开始累积。 这还只是单个平台上的用户。 在整个人工智能行业中，不断增长的能源需求（主要来自于构建和运行用于训练和操作人工智能模型的数据中心）正在导致全球温室气体排放增加。 微软作为ChatGPT开发商OpenAI的投资者之一，将生成式人工智能工具定位为其产品的核心。
世界经济论坛出版一系列报告，全面且详细地探究广泛的全球性议题，并与利益相关者一起探寻这些议题的解决之道，实现论坛改善世界状况的使命。 这些报告包括有关论坛主要活动的报告和独立发表的报告，如《全球竞争力报告》、《全球风险报告》以及《全球性别差距报告》等。 除此之外，论坛还发布涵盖环境、教育以及针对不同行业和技术的旗舰出版物。
寻找一种更好的方法来激励用户的正面行为，奖励用户之间的积极互动，将成为更安全的数字未来的重要组成部分。 随着针对元宇宙的讨论越来越多，物理世界和虚拟世界之间的界限将会继续模糊，人们也对元宇宙环境中所潜在的风险提出了担忧。 元宇宙是一个以三维、多感官体验为特征的虚拟现实世界（当前的互联网可以被称作是二维的，仅在平面屏幕上显示文本和图像）。 根据一些 专家 的说法，目前最接近元宇宙的范式，可以在《堡垒前夜》和《罗布乐思》等游戏中体验到。 构建一个可信任生态系统，是元宇宙技术开发中一个必要的、关键的考虑因素。 这些受信任的生态系统，将在硬件和软件的开发周期内构建相关算法、结构、框架、法规和政策，以解决其技术 DNA 中所蕴含的安全、隐私和保障等不同元素。
白皮书认为，人力资源经理的工作任务中，只有16.1%有可能实现自动化，22.2%的工作有可能得到增强。前者包括“确定项目或运营的资源需求，管理预算或财务”，而后者主要涵盖“解释法规、政策或程序，并培训他人进行运营或熟悉工作程序”。
有购买能力的学校无疑能获得新的人工智能教学工具，但我们需要确保这些工具也可以用于世界各地的低收入学校中。人工智能需要通过多样化的数据集进行培训，以消除其偏见并使其能够反映各个地区的不同文化。
越来越多的城市正在试行共享乘车合作企业，代替Uber或Lyft，来为城镇周边的人们提供服务。 同时像 Up & Go 这样的合作企业兴起，给TaskRabbit等平台带来了挑战——人们在这些平台上提供从清洁到运输等各种服务。
以客户为中心要求公司以一线直接与客户接触的员工为中心。所以，以客户为中心也正是“好工作战略”的核心。然而，我们看到的是，更多的公司实则以盈利为中心。他们做的所有事情都是为了增加销售额，但也仅仅停留于此。
我们采访了 世界经济论坛技术先锋社区 的14位企业家，了解他们是如何创立自己的公司的以及他们的经验是什么。 Sean Hinton， SkyHive 创始人兼首席执行官. 在2017年推出SkyHive（一家基于云端的劳动力管理和再培训软件供应商）之前，我是一名非常成功的企业CEO。 在2016年，我完全没有自己创业的想法，满足于经营我当时受雇的公司。 2016年初，我参加了一个在中东举行的会议，会议的第一天，一群叙利亚妇女在一个小组里发言。 在此之前，她们从叙利亚逃出，后来住在黎巴嫩的联合国难民营中。 她们在一个小时内向我们讲述了叙利亚内战期间妇女所遭受的暴行。 在那一个小时里，我的意识充分流动。
报告依据性别差距指数揭示了四类性别差距，并指出缩小这些差距所需的措施。 2024年是 历史上规模最大的选举年，将有20亿人参与投票。 他们不仅将决定各国的执政党，还将决定政府和立法机构中的性别比例。 根据世界经济论坛的 《2024年全球性别差距报告》，目前，在四类性别差距中，政治赋权的差距最大，仅缩小了22.5%。 在过去18期报告中，政治赋权差距的改善最为显著。 自2006年起，在全球性别指数持续追踪的101个国家中，这一差距缩小了8.3个百分点。 2006年以来，议会职务中女性工作人员的比例几乎呈现出持续上升的趋势。 许多地区距离实现性别平等还要很长时间。 Image: 世界经济论坛. 然而，与去年相比，报告中四个维度的性别平等进展效果甚微。
在世界经济论坛 《2023年十大新兴技术报告》 中，生成式人工智能位列10项2023年最有前途的新兴技术第二名。 在生物学意义上，龙葵（nightshade）一词常用来指代一种剧毒的植物。 但最近，它被赋予了新的含义。 芝加哥大学的计算机科学团队开发了一项名为“龙葵”的数据投毒工具，帮助艺术家反击未经授权使用其作品人工智能。 这项发明发表于该团队的最新论文 “文本到图像生成模型的快速特异性投毒攻击” 中。 什么是“龙葵”？ “龙葵”数据投毒工具允许艺术家改变作品中的像素。 这种改变非常细微精巧，肉眼无法甄别。 在这种情况下，人工智能程序会受到误导，从而以与人类解读不一致的方式理解图像。