世界经济论坛宣布，21位新成员加入其全球灯塔网络（Global Lighthouse Network）——一个由在第四次工业革命技术（包括人工智能）应用方面发挥领导作用的制造厂商所组成的社区。
多利益相关方的方法. 为了应对这些挑战，世界经济论坛于2023年6月成立了 人工智能治理联盟，这是一项将行业领袖、政府、学术机构和民间社会组织聚集在一起的开创性合作。. 人工智能治理联盟诞生于2023年4月“负责任的AI领导力：生成式AI全球峰会”中 Presidio ...
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 ...
企业和政府都希望利用人工智能科技在各种各样的“大数据”中找到可以为人所用的模式。. 2011年，IBM公司的人工智能计算机系统“沃森”在智力竞赛节目Jeopardy!中击败了两位前比赛冠军，标志着人工智能技术的另一个分水岭。. Jeopardy!比赛结合了一般 ...
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 ...
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。
根据白皮书，人工智能维持将包括三种主要类型的岗位：内容创建者、数据管理员以及伦理和管理专业人员。 内容创作者- 提示工程作为一门新学科，主要研究的是如何通过编写文本提示使大语言模型生成用户想要的内容。
从可以诊断疾病的呼吸传感器到低功率设备的无线充电，今年的顶级新兴技术名单里充满了与环境、健康、基础设施和连接性有关的振奋人心的技术发展。
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 ...
白皮书指出，保险核保师最有可能从人工智能中受益，因为其100%的任务都能够通过人工智能得到生产力增强。 发布于2023年9月的白皮书《未来工作：大语言模型和工作》 Image: 世界经济论坛
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 ...
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、更负责任的世界。. 在未来的十年中，一系列技术解决方案将触及并改变我们生活的各个方面。. 这些新解决方案可能会解决现有问题，但也可能使之加剧，并带来其他问题。. 正是因为技术既可以 ...
世界经济论坛 新领军者 企业共同探讨了第四次工业革命所需的商业模式、技术及可持续增长战略。. 新领军者奖项旨在表彰在可持续性、数字颠覆及敏捷业务治理方面取得卓越成就的企业。. 创新先锋论坛于 2 020年 11月16-20日 举行 ，议题将围绕从疫情中迅速恢复 ...
生成式人工智能是包括传感器、5G、机器人、生物技术等在内的技术拼图中的重要一块。 它能推动生产率的增长，但具体能增长多少呢？ 卓越的技术创新通常是会带来经济繁荣的。
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。
各个产业的技术鸿沟在 第四次工业革命 中将进一步扩大。. 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 ...
命令式自然语言处理的集成超越了用户交互，通过语言模型驱动的智能代理将自身嵌入操作系统架构中。 这些系统具有用于不同任务的专门代理，由中央控制器来构建自主代理并进行协调，将操作系统转变为智能活动的中心。 随着命令式自然语言处理更深入地融入我们的日常生活和操作系统，它开辟了一个人们可以拥有个性化数字助理的未来。 这些助手由高级语言模型提供支持，可以管理个人日常任务，例如日程安排、通信和个人健康。 这一愿景超越了单纯的技术进步——它旨在创造一个更加互联、直观和具有支持性的世界。 新的个性化. 想象一个人们拥有数字同伴的世界。 助手不仅能理解您所说的话，还能理解其背后的背景和情感。 这些助理将管理从日程安排和沟通到个人健康和财务建议的一切事务，所有这些都是专门根据个人的喜好和生活环境量身定制的。
阿里巴巴、腾讯和百度等最大的互联网公司正在投资数十亿美元建设新的研究中心，聘请经验丰富的AI专家和年轻的数据科学家，并建立实验室研究最新算法、智能机器人技术和自动驾驶汽车。
研究人员正在努力创造一个“翻译官”。. “翻译官”能够解释人工智能如何通过算法找到答案，并以此建立起人类与人工智能之间的信任关系。. 在自动驾驶汽车和无人机的时代，人工智能对我们生活中来说越来越重要，它也正通过学习变得越来越聪明。. 今天 ...
“深度学习”又叫“（深度）神经网络”，是机器学习领域的一个分支。深度学习模式来源于人类大脑的工作方式，其与传统机器学习的主要区别之一就是能够利用原始数据进行学习（例如人脸识别照片的每一个像素），而无需人类指定某些特征。
语言版本. 人们普遍认为，世界上最重要的科技和通讯平台是由几家大的科技公司所控制的。. 但事实上，移动通讯网络才是这些平台上的真正引领者。.
无论是识别数据集中难懂的信号模式，还是在复杂的道路条件下进行导航，当机器的决策系统由明确的数学或物理规则管理时，它便能发挥最佳功效。 相较之下，自然语言是人类群体为了同他人交流而发明的主观产物。
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 ...