我们能够实现远程的顺畅联结与协同,是因为有了基于云计算、高速网络和智能终端/设备的数字化工作空间解决方案。 同样,疫情中的电子商务已经不仅是企业的市场通路之一,更是很多人,尤其是行动不便者获得生活必需品的主要渠道。
相比之下,大语言模型可以将软件开发人员28.7%的任务实现自动化,使43.2%的任务得到增强。 前者包括分析数据和系统性能,而后者涵盖评估产品和技术及编写指令。
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。
该联盟体现了对负责任的人工智能开发的共同承诺,确保道德因素在人工智能价值链从开发到应用和治理的每个阶段都被充分考虑。 人工智能治理联盟
论坛表示,优化提示将使人工智能维持员能够在任何领域快速生成各种主题的深度内容。人工智能有潜力生成文章、书籍、教学和培训材料,甚至是电影和电视剧的完整故事情节,这一点最近也让好莱坞编剧大举罢工。
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。
大数据与人工智能将是企业未来的水、电、煤,新经济企业和传统企业都同样面临着随时被颠覆淘汰的风险。 同时,技术影响深远,一旦误用将后患无穷。
通过利用数据进行明智的决策,我们可以实现更高效的资产管理、更有利可图的业务,最重要的是,实现更可持续的运营——所有这些都有助于实现联合国可持续发展目标。
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。 根据微软和领英联合开展的有关 生成式 AI 兴起带来的劳动力和招聘趋势 的新国际研究,AI技能可能将很快变得和工作经验一样重要。
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。
1) 区块链. 总有人对区块链持怀疑态度,有许多人认为该技术已经展示出缺陷,并且可能存在内生性问题。 有些怀疑是有道理的,但放弃区块链还为时尚早。 区块链背后的想法是,完成交易所需的所有信息都存储在透明的共享数据库中,以防止其被删除,干涉或修改。 每个过程,任务和付款都有数字记录。 在任何阶段所需的任何活动的授权,都将被识别、确认、存储并与链上各方共享。 在这项技术的不断试验中,托运人、货运代理、承运人、港口、保险公司、银行、律师和其他人员正在共享各自运输交易中的重要信息和数据。 今天缺少的是供应链中的所有相关方(包括监管机构)就一套共同的行业标准达成共识,这些标准将规范区块链的使用。 如果无法在标准化方面达成共识,区块链技术几乎无法为我们提供任何帮助。
基金会在未来数月内将更为专注于人工智能话题。全世界都需要一起努力,确保每个人(不仅局限于富人)都能够从人工智能中获益。政府和慈善机构在确保人工智能减轻不平等方面,尤其应该发挥积极的作用。这是我自己在人工智能有关工作的当务之急。
让每个实体或数字产品、每个工厂制造流程、每个企业业务流程都能产生数据,并利用这些数据提高工作效率和灵活性; 让分析和机器学习能力尽可能接近边缘,以实现实时洞察和行动;
通过利用地理空间数据,AI模型可以分析土地覆被和土地利用的变化、土壤健康情况和大片土地上的可用水资源,帮助规划再生景观。 世界经济论坛的粮食创新中心与印度的中央邦政府 合作 ,与Skymet Weather公司一起将地理空间图像融入景观规划。
世界经济论坛的《 2023 年十大新兴技术》报告将AI列为关键的新兴技术之一。 报告特别关注生成式AI的发展。 生成式AI可以生成文本、图像和计算机编程等内容。
对于中小企业而言,法律需求始终是相对低频的,而随着本次新冠疫情的发生,也迅速打通了各类在线办公软件,成为云办公基础设施,或许会成为法律科技赋能中小企业法务中台建设的一种全新解决方案。
用人工智能对抗人工智能. 人工智能(AI)的发展大大增加了深度伪造的风险。 现今人工智能算法(包括生成模型)创造出的内容与真实图像、视频或音频记录几乎难以区分。 此外,这些算法获得成本也较低,并且能够通过非常容易获得的数据集进行训练,使网络犯罪分子更容易为网络钓鱼攻击和诈骗内容创造令人难辨真伪的深度伪造内容。 不过,随着深度伪造技术的发展,能够检测这种威胁的技术和工具也在不断出现。 现在,深度造假检测器可以帮助从 生物特征 (如心跳或人声频率)确定视频或音频内容是否真实。 尽管如此,人工智能仍然是一把双刃剑。 犯罪分子甚至可以训练模型来生成专门用于逃避当前深度造假检测工具检测的合成内容,使事情进一步复杂化。 深度伪造与身份盗窃的双重风险.
为应对人工智能和技术快速发展带来的挑战,我们面临一系列问题和创新解决方案。 面对市场集中的风险及其对国家安全激励政策的潜在影响,我们需要共同努力,优化全球治理结构。
“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。
建立灵活、反应迅速的协调机制,促进国际合作与协作,管理太空探索对环境的影响。需要贯彻的规则包括结果导向规则和能适应不断变化的环境和新信息的特定情境规则。