根据该报告，电信行业的公司正在尝试预测转向5G对其数据资源的影响，并希望提高数据分析、数据可视化和机器学习方面的技能，以保持竞争优势。
容量限制已经成为了开发数据驱动决策所带来的巨大机会的阻碍。有时，这种挑战会因为数据治理和政策的“防御性”主要叙事而被进一步放大，这种叙事自然而然地把问责制、透明度和隐私放在最重要的位置。
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.
The Global Competitiveness Report series has since its first edition aimed to prompt policy-makers beyond short term growth and to aim for long-run prosperity.
我们的目标是通过对全球42个国家和地区开展数字商业的便利度进行首次分析，以弥补这一空白。我们之所以选择这些国家和地区，是因为它们构成了全球数字企业最重要的市场，并提供了涵盖各种指标的一套统一的数据。
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和科学分析时尤为显著。
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。
根据参与报告调查的803家公司雇主的预测，在其数据覆盖的6.73亿个工作中，未来五年新增的工作岗位数量将达到6,900万个，与此同时消失的工作机会将达到8,300万个，相比之下岗位绝对数量下降了1,400万个，相当于目前工作岗位总量的2%。
世界经济论坛的《2023年未来就业报告》发现，到2027年，分析性思维、创造性思维以及人工智能和大数据能力将成为最需要的技能。领导力与社会影响力以及好奇心与终身学习能力等其他技能的需求预计将不断增长。
自20世纪下半叶以来，人工智能的发展轨迹随着生成式人工智能的出现而达到了一个突破性的里程碑。这项尖端技术以其卓越的创造、分析和创新能力而著称，其所标志的是一种范式转变，影响远远超出了医疗保健和娱乐等传统行业。
随着数字化转型持续推进、人工智能不断发展、移动数据网络需求增长和加密货币挖矿的诞生，数据量正在激增。这使得我们所需的算力急剧增长，这将导致电力需求飙升，给电网带来压力，并增加碳排放。
当前，我们处在预测技术的黄金时代的黎明期。由庞大的计算机驱动的数十亿精密算法使预测者得以处理越来越多的数据。如今，在从天气到医学到商业的一系列领域中，我们对未来下结论的能力理应比历史上任何阶段都要强。
监管科技还可以在汇总并比较分析监管数据的基础上，简化信息报告义务，让报告内容更有用。 首先，在技术上可行、法律上允许的范围内，监管机构之间可以分享和汇总监管数据，帮助识别新出现的趋势，预测通过传统监管方法或独立数据集无法看出的问题。
数字化及对数据的利用是我们实现可持续发展的有力工具。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。
为网站Mad Fientist工作的这位软件开发者、博主（出于隐私考虑，他并没有使用自己真正的姓氏）已经为了提早退休花了好几年在存款、筹划上。 他在佛蒙特州郊区工作，生活节俭，打算把税后收入的70%用于储蓄和投资，以使他有足够的存款，可以在2014年春季辞职。
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。
为了解AI发展的地缘政治格局变化，人工智能指数研究团队分析了著名模型的来源国。结果显示，在2023年，美国共发布61个著名模型，超越了欧盟的21个和中国的15个，处于领先地位。自2003年以来，美国开发的模型数量超过其他主要的地理区域。
通过利用企业资源规划（ERP）系统以及会计师和数据分析师的专业知识，我们可以加快转变。ERP数据潜力巨大，可以让企业为可持续发展做出贡献，并让我们加速走向更加绿色的未来。这种转变要求财务部门在可持续发展管理中发挥越来越重要的作用。
由于如此大量的软件公司现在开始专注于人工智能，它的创新将比微处理器突破后的发展还要快得多。不久之后，前人工智能时期就将成为时代的眼泪，就像以前使用计算机需要在C:>提示符下输入指令代码，而不是在图形界面上轻击一样。
在我们了解到每天所创造的数据量之前，不管是现在还是未来，我们都应该了解数据是如何以单位量扩展的。 数据素养在未来将变得越发重要，所以了解泽字节、尧字节（YB）的概念对我们而言也刻不容缓了。
从智能手机软件的出现到社交媒体的新型激励机制，最新的技术进展改变了童年，也带来了一系列独特的时代挑战。 家长们正逐渐意识到这些挑战 。 数据描绘了一个复杂的图景：在全球范围内，年轻人的心理健康问题日益严重。
人工智能需要大量计算能力，而生成式人工智能系统完成一项任务所需的能量，可能已经是专门针对某一任务的软件的33倍。 随着人工智能的普及并进一步发展，训练和运行这些模型将推动全球数据中心数量及相关能源消耗的指数级增长。
在这项研究中，两位教授通过一家金融服务公司提供的数据分析了3万名美国消费者的支出习惯。他们还进行了几次实验室模拟，以收集更多数据。在整个研究过程中，他们发现，较大的支出和较高的薪酬频率之间有一致相关性。