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
在由 EqualAI 的Miriam Vogel和世界经济论坛的Kay Firth-Butterfield共同主持的播客 AI We Trust中,人们探讨了扩展负责任人工智能的机遇和挑战。 在今年的黑人历史月节目 《人工智能如何(和应该如何)影响我们的黑人历史月庆典》中,人工智能伦理学家、犯罪学家、哥伦比亚大学社区学者和Urban AI创始人Renee Cummings也加入了他们的对话行列。 这一集的重点是人工智能的公平性和包容性的重要性,以及人工智能与正义以及公民参与的联系。 人工智能伦理学家Renee Cummings说:“很多人工智能和数据科学都与公民权利有关。 当我们想到黑人历史月时,我们会想到历史遗产,以及能够改变世界的美国历史遗产。
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。
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。
为了缓解全球有关人工智能治理的担忧,世界经济论坛成立了人工智能治理联盟。 联盟由行业领袖、政府、学术机构和民间社会组织组成,旨在全球范围内推动创建透明、包容的AI系统。
为了建立可知的人工智能,应该保证和鼓励公众参与和个人权利的行使。人工智能开发不应只是企业的秘密行为。作为最终用户的公众可以提供有价值的反馈,有权质疑可能造成伤害或难堪的机器决策,这将有助于开发更高质量的人工智能。
世界经济论坛正在与行业专家和商业领袖合作开发一套AI工具包,该工具包将帮助公司了解AI如何促进业务发展,以及如何以可持续的方式发挥AI的强大能力。
“人工智能到底会增加还是减少就业,是一个复杂而多方面的问题。这一答案将取决于各种因素,例如特定行业、类型、以及实施和采用人工智能的技术水平。
人工智能治理联盟围绕“安全系统和技术”、“负责任应用与转型”和“弹性治理和监管”等三个核心工作组,采用全面的端到端方法来应对关键的人工智能治理挑战和机遇。
作为重塑创新格局的变革性力量,人工智能为解决复杂的社会挑战提供了全新的解决方案。在医疗领域,强大的人工智能正引发一场诊疗革命,有望实现疾病的及早检测、个性化治疗和药物的加速研发。
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。
那么,新一代生成式人工智能能为我们的大都市带来什么呢?据City AI Connect(一个连接试用新一代人工智能的地方政府的新型数字平台)称,目前的用例包括优化公共交通时刻表、制作多语言聊天机器人以更好地获取服务等。
对技能和基础设施的投资有助于经济适应最新出现的人工智能技术带来的变化。 工作与未来 全球40%的工作将受到人工智能的影响,但未来仍有大量工作岗位
这份技术清单涵盖了人工智能加速科学研究的方式,重点关注健康、通信、基础设施和可持续发展等领域的应用。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。
数字革命、绿色行动趋势和其他因素正在以前所未有的速度重塑全球的就业图景;在2023年增长最快的职业列表中,自动驾驶和电动汽车专业人员名列前茅;人工智能和智能技术的发展将使得银行出纳员、收银员和数据录入员等职业逐渐被淘汰,这些职业在未来五
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。 4.伦理问题.
GPT正确回答了其中的59道,并出色地解答了考试中的6道开放性问题。 我们请来一位外部专家进行评分,GPT得到了最高分5分,相当于在大学本科水平的生物学课程中获得了 A或A+ 的成绩。 在完成这个考试之后,我们向GPT模型提出了一个非科学问题:“如何安慰一个孩子生病了的父亲? ”它写出了一篇非常体贴的回答,可能比在场的许多人能写的还要好。 整个过程都令人十分惊叹。 这让我意识到,就在那个时候,我见证了自图形用户界面以来最重要的技术进步。 这激发我去思考人工智能未来五到十年所能达成的成就。 人工智能已经成为了微处理器、个人电脑、互联网和手机一样的、具有根本性意义的技术。 它将会改变人们工作、学习、旅行、获得医疗服务,以及相互沟通的方式,并且所有行业都将会围绕着这一技术得到重新定义。
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 ...
人工智能现在已被部署到各种应用中,例如网络搜索、自然语言翻译、推荐系统、语音识别和自动驾驶。 在医疗保健领域,人工智能可以帮助整合处理大量的临床数据,以获得对病人情况的整体了解,同时也被用于手术、护理、康复和骨科的机器人技术。
Synbio是关注如何重新设计生物体以获得新能力的学科。 其应用场景包括人造肉、新型肥料研发以及新药发现等。 Synbio实验依靠先进的机器人平台来完成重复移动大量样本的工作,另外还要使用机器学习来分析大规模实验的结果,而机器学习本身又会产生大量的数字数据。 这个过程被称为“数字化”,即利用数字技术来改变传统的工作方法和方式。 在科学工作中实施自动化和数字化很大程度上是为了能够完成更多的科学任务,为研究人员节省时间,使其专注于更“有价值”的工作。 矛盾的结果. 然而,在我们的研究中,科研人员并没有像预期那样得以从重复的、手动的或无聊的任务中解脱出来。 相反,机器人平台的使用使得研究人员必须执行的任务变得更多更繁杂。 这一现象的出现有几个原因。
论坛报告继续指出,人工智能可以为现有的教师队伍提供支持,并确保教师成为“面向未来”的职业。 报告称,技术永远不会取代人类教师。 但“人工智能和其他新兴技术可以立即弥补这一差距”。
报告驳斥了小型公司最敏捷、最创新的流行观点,称大型公司在开发成功的产品或服务以及创建进步的商业模式方面具有优势。 大型公司提到的这种创新障碍包括资源没有分配给有前途的项目,以及让整个组织都参与到战略中来。
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。