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
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如此。
人工智能维护方面的主要任务是确保人工智能系统得到最佳利用。 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。
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原则,以及IEEE的伦理标准和认证计划。 今年九月,马化腾在上海“2018世界人工智能大会”上提出人工智能的“四可”理念,即未来人工智能是应当做到“可知”、“可控”、“可用”和“可靠”。我将“四可”翻译为“ARCC”(Available, Reliable, Comprehensible, and Controllable, 读作ark)。 马化腾先生的这项呼吁为进一步发展人工智能伦理框架奠定了基础。
世界经济论坛的“好工作联盟”和“教育4.0全球框架”致力于有效且负责地部署AI,并确保教育系统培训下一代劳动力的AI技能。 AI技能可能将很快变得和工作经验一样重要,成为雇主筛选求职者的重要标准。
以下是10条主要结论。 1. AI在多项任务中的表现超越人类. 在特定类别的智力任务中,AI的表现已经超越人类。 Image: 人工智能指数,斯坦福大学. 截至2023年,AI的表现在一些维度已经超越了人类,如图像分类、视觉推理和英语理解等。 然而,在某些类别的任务中,AI尚未达到人类的能力水平,尤其是复杂的认知任务,如视觉常识推理与规划、竞赛数学等。 2. 工业界处于领先地位. 在2014年前,机器学习模型的发布由学术界主导。 然而,现状发生了改变。 2023年,工业界开发了51个机器学习模型,而学术界只有15个。 值得注意的是,2023年有21个著名的模型由工业界和学术界合作发布,这一数字创下了历史新高。 工业界取得领先地位的秘诀是什么?
1. 企业需要在人的层面上将数据战略制度化. 可以将正式确定首席数据官(CDO)的角色作为起点:首席数据官将是真正的数据科学家和有远见的人,并承担明确的职责。 CDO和他的助手们将负责: (1) 设计、实施和监督整体的数据战略(从收集到分析到货币化),为业务决策和单位提供信息; (2) 促进数据的自由流动,提升数据驱动的洞察力,以及推动与数据相关的管理决策,无论是内部做出还是与外部合作伙伴及监管机构共同作出的决策; (3) 支持人力资源部门的招聘工作或提高员工的技能/对其进行再培训。 这种中心化的CDO角色往往会与各种职位重叠,如首席信息官或首席隐私官,以及目前的首席经济学家和战略官。
2023年7月24日. 企业要专门设立首席信任官,采用损益表,以推动企业的信任转型。 Image: Sean Pollock / Unsplash. Tiffany Xingyu Wang. 数据至上的时代即将结束,取而代之的是由消费者的新价值观驱动的“信任转型”时代; 企业必须把隐私、安全和多样性这三大道德支柱视为优先事项,以证明自己值得信赖; 在人工智能主导的世界里,只有将信任和伦理视为战略性驱动力,企业才能蓬勃发展。 二十年来,数字化转型席卷了各个领域。 在Web2兴起之初,创新型B2B初创企业、直接面向消费者的先锋企业和社交媒体平台曾一度跃居各自领域的佼佼者。 如今,数字化转型又掀起了新一轮浪潮,那就是“信任转型”(trust transformation)。 数据至上的终结.
教AI学习情商、创建积极的上下文,让用户信任AI、和AI自然地沟通,从而作出预期选择。 由于很多行为规则都被编码成“无意识偏见”,所以多做些用户测试吧,别总是直接询问用户的需求(提示:他们可能无法有意识地进行理解)。
决定人工智能准备程度的五大因素如下: 1.基础设施建设. 生成式人工智能模型会利用和产生海量数据,因此需要大量计算资源并配置专用的硬件。 人工智能准备就绪的第一步就是确定密集处理所需的兼容性技术基础设施。 2.数据质量. 生成式人工智能模型需要大量高质量数据进行训练,学习有意义的模式并生成实际的内容。 建立质量数据的坚实基础并持续迭代至关重要,因为它将决定模型的学习结果和成败。 3.劳动力发展状况. 生成式人工智能将对所有行业的劳动力产生影响,可能会改变某些工作的重点,但不会完全取代这些工作。 成功的运用人工智能会增强而不是取代人类劳动。 不过,对掌握人工智能技能的劳动力需求会增大。 政府和企业需要培养强大的人工智能人才队伍,满足经济体内各领域市场对熟练人工智能专业人才的需求。
基于数据驱动的无代码技术能够帮助前端业务团队和一线操作人员构建工作流程、提升数据分析及预测能力,构建应用程序,并根据他们自身的业务需求和逻辑进行定制。因此,一线员工作为系统用户会更频繁地使用其所构建的程序,并创造出最佳的数字化成果
我们将连入发达的物联网网络,将数量之大难以想象的数据提供给更先进的人工智能工具,使我们能够创造具有颠覆性的新产品和服务,从而产生巨大的财富。
2024年8月3日. 人工智能需要强大的计算能力,但人工智能工具也可以帮助促进能源转型。 Image: Unsplash/Steve Johnson. 科技公司报告称,为支持人工智能运行,数据中心的碳排放量因此增加。 但人工智能工具也有助于促进能源转型。 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。
尽管世界许多政府都对人工智能持谨慎态度并引入防护措施,但新加坡政府却热衷于充分利用这项技术,并于2023年底宣布修订国家人工智能战略,重点关注“让新加坡经济接受和利用人工智能的方法”。
该领域的最新发展前景可观,许多专家预测,自动语音识别软件的单词错误率将在不久的未来与人类抄写员的水平齐平。然而,并非所有单词的错译情况都是相同的。
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。
论坛的报告建议,在进行人工智能创新时,应设置一系列措施保障公平,包括确保教师参与开发教育人工智能、保护敏感信息、以公平和包容为设计方案核心,从而确保人工智能在教育领域的益处得到广泛传播。
以下是目前机器人领域最为关键的4个趋势。 1.适应性. AI和相关技术的发展对于机器人技术来说无疑是一种推动。 实际上,机器人的应用十分广泛,如私人秘书、社交伴侣,还可以被用于搜救行动。 毫无疑问,机器人行业的社会经济前景十分光明。 不管机器人能否帮助我们在职场中强化各项技能、增进家庭和睦关系,或是提高疾病应对措施的效率,未来的机器人都需要和人类类似的移动能力以及操作技巧,以应对生活中日益多元化的各项任务。 2.个性化定制. 得益于新的技术和持续不断的创新,如今,制作机器人的过程被大幅简化。 直观的互动界面以及软件能够带来完全个性化的机器人,完美适应用户的各种任务、需要以及偏好。 随着机器人行业准入门槛的降低,更多的人将有机会接触到机器人,机器人也将不再是相关领域专家的专利。
为了更好地理解这些挑战,我们研究了80个全球技能生态系统和10个政府干预措施,并采访了技能专家。 我们发现,这些市场挑战的根本原因 是缺乏协调 。
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1. AI监测冰山融化的位置和速度. AI已经被训练用于监测冰山的变化,完成任务的速度比人类快一万倍。 这将帮助科学家了解有多少冰山融水进入海洋。 随着全球变暖,冰山融化的速度正在加快。 欧洲航天局表示,英国利兹大学的研究人员称他们的AI仅需0.01秒就可以 利用卫星图像绘制出南极大型冰山的分布图。 这项任务对人类来说更加冗长、耗时,且人眼很难在白色的云层和海冰中识别出冰山。 2. AI绘制森林砍伐地图. AI、卫星图像和生态专业知识也正用于绘制森林砍伐对气候危机影响的地图。 位于苏格兰爱丁堡的 Space Intelligence 公司表示,其业务遍布30多个国家,已经利用卫星数据从太空绘制了超过100万公顷土地的地图。
通过将技术和数据科学置于行业决策的核心,我发现我们可以通过改进预测和自动化决策来更好地满足消费者需求。 自2014年成立智能零售平台Nextail以来,我们就确立了我们的使命,那就是让零售世界变得更美好、更可持续。
更强大的职业网络又与更高的职业发展概率和更多的招聘机会相关。 不过,一个有利的方面是,女性拥有更多“弱”关系,这与她们更大的工作流动性有关。