世界经济论坛的人工智能治理联盟等多边利益相关方平台,对于助力平衡人工智能的资源使用和正面效益至关重要。 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。
多样性:在整个人工智能生命周期中都需要关注其包容性——从构思、设计开发、再到部署和事后监控。 Appen的首席执行官Mark Brayan在世界经济论坛的文章中写道:“创建具有包容性的人工智能,需要在整个算法的开发过程中彻底转变思维方式。
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。
白皮书指出,金融服务是受人工智能自动化和增强影响最大的行业。 信息技术、数字通信、媒体、娱乐和体育产业也在榜单上名列前茅。 应对人工智能影响的4点建议
超过一半(55%)的人担心自己的工作保障。组织需要在实施任何重大变革(尤其是围绕人工智能的变革)时保持透明,并让更广泛的员工参与其中,以缓解部分担忧。嵌入公民主导的学习(员工可以毫无畏惧地进行实验并反馈他们的经验)也有助于成功推动
世界经济论坛人工智能治理联盟致力于通过三个核心工作组实现负责任的人工智能开发、应用和治理。 世界经济论坛的三份新出版物提供了构建安全系统和技术的建议。
人工智能领域的180多位领袖人物齐聚一堂,在公正、包容的峰会上交流知识、讨论战略,并制定切实可行的计划。 峰会议程包括举行关键人工智能主题的全体展望大会、开展生成式人工智能即时应用的全球对话、举行战略会议,推进各项倡议及其影响以及举办研讨会以进一步推进联盟现有工作流程。 在这些会议上提出的见解和建议不仅在重要讨论中开创先例,为负责任的人工智能发展提供真正的动力,还将鼓励世界各领导人和组织采取行动。 这些重要成果将影响论坛人工智能治理联盟未来的工作,极大推动2024年世界经济论坛年会(“冬季达沃斯”)前的相关对话。 届时人工智能也将成为年会讨论的焦点。 现在正是行动的好时机. 在不断发展的人工智能领域,推动负责任的人工智能发展的紧迫性前所未有。
各界呼吁政府在电网基础设施上投入资金,升级集中式发电源的长输电线路,尝试利用过去的技术来解决当今的问题。但是现在已经有了更好、更具前瞻性的替代方案:利用分散式可再生能源的人工智能(AI)。
这一指南还呼吁科技行业做出更多努力,提高公众对人工智能能力及局限性的认知,更多地考虑社会关切和用户反馈,以此建立行业信任。 点击 此处 了解有关论坛人工智能治理联盟(AI Governance Alliance)的更多信息。
“机器学习”是如今人工智能领域当中领先的细分领域。 在这一技术中,机器无需人类下达完全精确的程序指令,即可自主学习。 以机器学习为基础的方法,在效果上优于所有不以机器学习为基础的研究方法,因此这一领域基本上主导了21世纪的人工智能研究。 然而,传统的机器学习策略高度依赖“特征提取”模式。 人类开发者必须先指定好解决某个问题要依赖哪些关键特征,机器才能学习运作。 举例来说,如果使用传统的机器学习策略进行人脸识别,机器学的不是每张人脸照片的具体像素点分布,而是要首先辨别出一些特定的面部特征,比方说瞳孔间距、面部分布、褶皱、颜色等等。 但提前指定好特征,会让更多的原始数据无法参与学习;而如果特征选择不当,学习效果就将大打折扣。 这就是传统机器学习的一大主要缺陷。 深度学习.
波士顿大学计算机科学助理教授Saenko表示,人工智能的错误率确实是一个大问题。 她是这么说的:“如果人工智能发生错误,人类用户对人工智能的信任很快就会大打折扣,并最终停止使用它。 我认为,人类本质上不太可能只接受机器告诉他们的东西。 她补充说,另一个复杂因素在于,随着人工智能变得更加强大,驱动它的算法对于人类用户来说也变得越来越不透明。 信息进入算法“黑匣子”的一端,而后答案就出现在了另一端,但算法找寻答案的规则和推理对于人类来说却是模糊未知的。 Saenko的研究正在努力改变这种模糊关系,希望开发出新的方式进入人工智能的“头脑”,创建一个面向人类用户的翻译工具,解释人工智能的决策过程。 表面看来,这个目标可能听起来不是非常重要。 谁在乎电脑是如何得到答案,只要答案正确不就行了?
弹性热量材料是快速发展的新兴技术,可以“让热力系统像肌肉一样工作”,提供更可持续的制冷方式。随着气候变暖、数据需求不断增长,这种方式在当下尤为重要。热泵使用镍和钛等弹热制冷材料,比传统的制热和制冷系统更加节能。
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。
这 些 技 术 先 锋 企 业 将 受 邀 参 加 论 坛 在 2024 年 举 办 的 多 场 会 议 和 讨 论,对 话 公 共 和 私 营 部 门 主 要 利 益 相 关 方,其 中 首 场 会 议 便 是 定 于 6 月 25-27 日 在 中 国 大 连 举 行 的 2024 年 新 领 军 者 年 会。
论坛的报告建议,在进行人工智能创新时,应设置一系列措施保障公平,包括确保教师参与开发教育人工智能、保护敏感信息、以公平和包容为设计方案核心,从而确保人工智能在教育领域的益处得到广泛传播。
情感和对话人工智能、辅助机器人及社交伴侣、专业招聘平台,以及学习平台和工具等一系列技术进步,可以通过创造一个更加无障碍的职场、招聘和学习体验,以及为残疾人提供更多便利的实践措施,帮助我们应对精神障碍所带来的挑战。
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”。
领导力在2023年最重要的技能中排名第九,在未来重要性上升的技能中排名第十一,将是40%企业技能战略的重点。 报告发现,提高劳动者的领导力在汽车、航空航天和基础设施行业是特别优先事项,同时也是供应链和运输业以及先进制造业的首要任务。
数据管理员-提示工程让我们知道,人工智能的输出与输入息息相关。对大语言模型来说,那些作为训练基础的大型数据集是同样重要的输入。如果数据质量不高,输出的结果质量也不会高。
人工智能驱动的科学发现、捕碳微生物和弹性热量材料位列本年度十大新兴技术。 十大新兴技术重点关注健康、通讯、基础设施和可持续发展等领域的应用。
通过提供定制的教育工具、语言翻译服务和专业发展建议,这些助理可以帮助服务欠缺社区的人们获得以前无法获得的机会。 它们可以使教育、医疗保健和经济参与民主化,为世界各地数百万人提供公平的竞争环境。
决定人工智能准备程度的五大因素如下: 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。
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 ...