(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;
以深入的数据分析、交换和存储为基础运作的智慧城市更有能力可持续地应对人口老龄化、人口增长和城市化。 数字化、脱碳和发展之间的联系在医疗行业尤为明显。
The World Economic Forum is an independent international organization committed to improving the state of the world by engaging business, political, academic and other leaders of society to shape global, regional and industry agendas. Incorporated as a not-for-profit foundation in 1971, and headquartered in Geneva, Switzerland, the Forum is tied to no political, partisan or national interests.
区块链、物联网、自动化和数据科学是首当其冲的革命性技术。. 精明的商业领袖会自我学习,不断寻找革命性的新技术。. 他们建立了一种企业内部文化,以连续性周期的方式评估有前途的技术:观察>试点>合作>采纳或放弃。. 与其他许多部门一样,在物流业中 ...
世界经济论坛新发布的 一份报告 研究了这些问题,探讨了我们如何解决这些问题以提高在线安全性。 新冠肺炎疫情凸显了在线安全的重要性,因为我们生活的许多方面,包括工作、教育和娱乐,都转到线上了。 全球拥有超过 47亿的互联网用户,关于人们应该能够在线创建、查看和分享哪些内容的决定已经(并将继续)对世界各地的人们产生重大影响。 世界经济论坛的一份新报告《推进数字安全:协调全球行动的框架》探讨了需要解决的基本问题: 应如何评估数字平台的安全性? 私营和公共部门在管理在线安全方面的责任是什么? 如何衡量整个行业的进步? 虽然世界上许多地方现在正逐步从新冠肺炎疫情中恢复过来,但在这场危机中仍然出现了一些阻碍我们拥有更加安全的线上和线下世界的因素。
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 ...
本文原载于 《中国网信》2024年第4期. 第四次工业革命形成的巨大力量正以此前难以想象的方式改变各国社会结构和各行各业。. 从智慧工厂、自动驾驶汽车,到个性化医疗,再到其他领域,这场革命正利用人工智能、物联网、机器人和大数据等技术,打造效率更 ...
全球基础设施建设、新冠肺炎疫情后的经济复苏以及应对气候变化都需要大量投资;. 我们必须加快以“绿色投资原则”(Green Investment Principles)为基础的可持续复苏。. 基础设施建设在全球“重建更好未来”的倡议中发挥着关键作用,同时也将为实现《巴黎协议 ...
数据至上的终结. 数字化转型带来了云计算,并最终一步步衍生出机器学习(ML)和物联网(IoT)。. 这也带来了企业和个人数据的大规模集中。. 在广告的资助下,社交媒体巨头应运而生。. 它们定义并占据了Web2(社交网络)的主导地位。. 由于拥有大量个人数据 ...
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。
一个更公平的世界需要更公平的科技,为什么?. 首届全球技术治理峰会(Global Technology Governance Summit)于2021年4月6日至7日举行。. 领导者有机会升级技术解决方案及其他方案的规模。. 领导者有责任探索如何设计、开发和实施技术以塑造一个更公平、更负责任的 ...
研究表明,“拉”比“推”更好。. 拉动需要教学、指导和发展员工,而不是推动或纠正员工。. “拉动”派说:“这是该公司取得成功的方法;我们将为你提供指导和培训,以帮助你掌握这些技能和行为技巧”。. “推动”派说:“你做得不好。. ”在员工看来 ...
数据溯源证明加强了对人工智能驱动过程的问责和信任,同时解决了人工智能背景下的技术和伦理问题。 利用区块链技术为人工智能提供了强大的数据完整性保障方法,解决了中心化带来的风险。
如果你想了解人工智能的未来,无需去寻找硅谷的科技巨头——走进大学校园就可以了。. 人工智能领域中最令人兴奋的发展都产生于研究型大学内部及其周围。. 这些地方是人才、发现和创新的主要来源,预示着该领域的未来会由许多初创公司、学术 ...
创业者如何将他们的想法转化为成功的创业公司?. 我们采访了世界经济论坛技术先锋社区的14位企业家。. 得到的经验包括:试验你的假想,对新机会持开放态度,以及永不停止学习。. 创业公司在全球经济中发挥着越来越重要的作用,它们能将一些创新的想法 ...
通过分析卫星图像和既往自然灾害和天气状况等特定区域的信息,人工智能可以精确地预测一系列不同的环境事件,例如何时何地会下雨等信息。 如果将这项技术与地区的匿名 手机信号数据 相结合,甚至可以帮助预测是否会出现季风或洪水及其可能会 ...
通过分析从天气模式和能源消耗趋势等大量数据,人工智能可以非常准确地预测发电量。 这有助于实现作业调度和负载转移,确保数据中心在有可再生能源电力供应时使用能源,从而确保最佳的电网稳定性和效率,并提供 全天候的清洁电力 。
医生和医疗服务人员必须要学习使用新的科技和工具,以驾驭新兴的技术和复杂的数据,这样才能了解病人,并为他们定制诊疗。 他们需要通过这些工具,将复杂的概念传递给病人。
如何从自然受益转型中释放10.1万亿美元的经济机遇. 2024年8月9日. 如果我们想在2030年实现自然受益转型,就必须扭转生物多样性的下降趋势。. Image: Unsplash/Robert Lukeman. 如果我们想从2030年实现自然受益的状态,就必须扭转生物多样性的下降趋势,但目前尚无出现 ...
向绿色能源和生产转型已经取得了进展,但我们减少对化石燃料依赖的速度还不够快。. 减排速度缓慢是经济、政治、技术和社会多方面作用的结果。. 但我们依然有理由保持希望。. 全球必须迅速减少温室气体排放。. 虽然在交通和能源领域采用可再生能源方面 ...