人工智能、机器人和其他新兴科技正以前所未有的短周期快速更新换代,并以前所未有的速度改变了所需的岗位、技术的本质。. 根据 世界经济论坛 的数据,在2020年以前,至少有1.33亿个新岗位将会因为人力、机器和算法的新分工而逐渐在全世界涌现。. 同时会 ...
熟练掌握“前沿技能”的公司在 2020 年的股票回报率高于熟练度落后的公司;. 最理想的技能包括云计算、网络安全、数据分析和软件开发;. 全球每个地区都面临着技能差距,因此提高员工的技能水平至关重要;. 汽车行业的技能水平正在增长,但在其所需的 ...
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 ...
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 ...
该出版物包含三份简报,每份简报都与联盟的一个工作组相对应,概括了开发负责任的人工智能的精神,也为超越地理界限和组织关系进行持续对话奠定了基础。. 《Presidio 人工智能框架:迈向安全的生成式人工智能模型》:这一简报由安全系统和技术部门与IBM ...
未来将会有大量企业致力于探索人工智能的新用途以及提升人工智能技术本身。 例如,有企业正在研发新型芯片,以提供人工智能所需的强大处理能力。
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 ...
这进一步突出了首席风险官们指出的风险,即我们可能会在无意中共享个人数据,并出现基于人工智能算法的决策偏差。. 首席风险官们如何看待人工智能迅速崛起带来的风险。. Image: 世界经济论坛. 报告还称,由于对人工智能的工作原理缺乏了解,因此很难预测 ...
如今在新时代,我们需要对每个人的数字技能进行公共投资,也要建设数字高速公路,使各地区都能把握新的经济机遇。 当我们试想未来新的、未知的工作时,必须全面了解新技术以及它对我们的工作和行业产生的影响。
人工智能可以解决认知多样性及其他残疾人在日常生活中面临的一些挑战和歧视。然而,在开发辅助技术时,我们需要克服数据偏见、历史性排斥和研究匮乏等问题。
数据4.0——重新思考数据驱动型经济的规则. 公司将需要在人的层面上将数据制度化,迎接崛起的新挑战,并且必须推动数据驱动经济的发展,以实现向善的变革。. 虽然许多日常生活和经济活动在疫情期间的某个时刻陷入了停顿,但数字、技术转型并没有停止 ...
人工智能的发展需要五大基石的支撑:海量的数据、自动标注数据、清晰的领域界限、顶尖的AI科学家、以及超强大的计算量。 这些条件在过去十年互联网、移动设备、大数据和计算处理能力的长足发展下,都已经得到了切实满足。
企业必须开始重新思考商业流程、并重新架构工作的形式,以发挥出机器和人类的最大优势。. 人工智能相关的市场需求和基于正在快速成长。. 分析公司IDC的预测显示,全球范围内的内容分析、发现与认知系统软件市场总额,将从2014年的45亿美元增长到2019年的92 ...
人工智能(AI)可能产生有偏见的结果,这已不是什么新鲜事。. 其算法基于人类的设计选择,而人类选择很少能做到价值中立。. 我们还要求算法复刻以往的决策模式并产生结果,这种情况下也可能会出现成见。. 但是,如果我们不希望以后还走过去的 ...
AI诈骗日益盛行 我们该如何应对?. 深度伪造信息是一个日益严重的全球性问题。. 2022年,有66%的网络安全从业者在其组织内经历过深度伪造的攻击。. 研究人员预测,到2026年,多达90%的网络内容都有可能将是AI合成的。. 随着新的检测技术的发展以及对教育和 ...
生成式人工智能 是人工智能机器学习的一个子领域,它从海量数据中学习,发现特定模式并生成新的类似数据。. 它通常用于生成模仿人类创造的内容,无论是文本、图像还是计算机代码,但它也能完成复杂的规划性任务,例如为新药开发提供支撑,并以 ...
第四次工业革命对一线工人意味着什么?. 尽管企业都越来越多地投资于这些技术,但要在第四次工业革命中繁荣发展,企业还必须确保成功地让“车间”里的工人掌握它们。. 颠覆性技术可能会从根本上改变工作要求,导致劳动力需要进行技能提升和再培训 ...
挑战1:攻击者越来越精明. 从社会活动者到民族国家,精明程度不同的攻击者都在努力寻找机会获得最高回报。 组织可以推动基于风险的控制投资,以降低攻击者对他们的兴趣。 随着组织的网络安全计划日渐成熟,他们的攻击价值将会降低。 任务自动化和恶意服务进一步降低了屏障安全系数,使得攻击者更容易进入并执行操作,因此,人工智能可能会加速提高攻击量。 在犯罪调查充满挑战的环境中,人工智能技术还可能增强攻击者保持匿名和与受害者保持距离的能力,从而增加调查难度。 挑战2: 不对称性. 作为防御者,我们必须做到成功率100%地阻止攻击,而攻击者只需成功一次即可。 组织必须专注培养正确的能力,并打造一支团队来利用流程和技术降低这种不对称性。
随着海平面上升,我们需要建立一个互联互通的解决方案系统,以应对人类生活、环境和财产所面临的威胁。 这些解决方案已经存在:非洲农民在干旱和洪涝管理方面经验丰富,他们的创新做法对提高欧洲农作物的质量至关重要。 北极社区发出气候灾难的早期警示信号,其迁徙管理过程中的基层创新可以帮助我们理解因海平面上升而被迫迁移的政策保障和最有效方法。 我们可以从自然形态、过程和生态系统中获得很多经验。 这些自然形态、过程和生态系统经历了五次大灭绝的考验,得出更具再生能力的设计,称为仿生学。 我们必须全面了解风险,同时保持乐观态度,相信我们可以且必将应对和减少风险,以避免最糟糕的情况发生。 我们将对可能发生的第六次物种大灭绝负有责任。 但同时,我们也能够发挥独特的作用,采取应对措施,避免最坏的结果。 网络不安全.
人工智能与能源:人工智能会减少排放还是增加需求?. 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。. 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 ...