世界经济论坛的《全球风险展望调查》（Global Risks Outlook Survey）在大型企业和国际组织的首席风险官（CRO）群体中展开调研。首席风险官普遍认为，人工智能（AI）有望为企业和社会带来重大效益，但如果我们不了解该技术带来的风险，它也有可能造成
从建筑建模到预测能源使用、优化供暖和空调性能，再到通过预测性维护提高制造业效率，人工智能还在帮助其他高碳排行业提升能源效率。 在 农业领域 ，传感器和卫星图像正在帮助预测作物产量和管理资源。
科技公司需要公开正在设计的新技术所包含的内容，最重要的是，任何新技术都需要公开可能的受影响者及可能产生的影响。 教育： 向代表性不足的社区教授和装备必要的工具和技能，让他们得以了解和应用人工智能。
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。
人工智能将影响全球40%的工作，但也会创造新的岗位。本文分析了人工智能对工作市场的变化，探讨了如何利用技能和基础设施来适应和利用人工智能的潜力。
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。 AI技能可能将很快变得和工作经验一样重要，成为雇主筛选求职者的重要标准。
2023年的报告显示，预计未来五年内农业专业人员的就业机会将增长30％，这意味着额外增加了300万个职位。 部分原因在于该领域的工人不太可能受到生成式人工智能和大语言模型（如ChatGPT）等技术的影响。 另外，这也归功于供应链的缩短。 更多小农场能够直接向消费者销售产品，不再需要通过中间商。 世界银行表示，农业技术的日益普及和气候变化适应投资的增加，也扩大了农业就业机会。 所谓“ 气候智慧型农业 ”（解决气候加速变化影响粮食安全的挑战）不仅提高了就业率，还提高了生活水平、环境成果，以及粮食安全和作物抵御力。 教育领域的工作. 据报告调查，预计到2027年教育行业的就业增长率将达到10%。 这可能意味着职业教育和高等教育领域将新增300万个工作岗位。
通过一次人工智能对话，犯罪分子避开了网络安全控制的各个关卡。他们的成功表明，使用AI、5G、生物识别技术和新加密技术等强大的开发技术将会改变攻击者和防御者的网络犯罪格局。
第一，我们需要寻找拥有海量大数据的行业，这些数据必须是能被垄断、且能组成完整闭环的。 第二，我们需要大量计算机，尤其是高性能CPU以及GPU的组合。 第三，也是我认为更重要的是，人才的配备。 我们需要优秀的深度学习领域的科学家，以及一大批热衷学习、实验和解决问题的年轻工程师。 我相信，来自计算机、统计、数学、应用数学、电子和自动化这六大专业的顶级大学毕业生们，已经具备了进一步学习掌握人工智能研究技能的基础。 在对他们进行人工智能培养之后，只要六到九个月的时间，这些毕业生就可以开始创造价值。 将人工智能导入商业应用的其实并不是难事，对此我有几个原则性的建议： 第一，我们不应当认为人工智能将取代人类，而应将其视为辅助人类的工具。
最后，数字孪生技术与AI解决方案相结合，将使全球的多学科团队能够在以数据为中心的共享环境中工作，在单一数据库中连接工程、设计和模拟等各个环节，优化项目设计和交付流程。这使得所有公司都能够以前所未有的速度将更大的项目推向市场。这项技术还
该白皮书分析了大语言模型对867个职业的19000多个工作任务的自动化和增强潜力，并提出了四点建议。结果显示，日常任务和重复性语言工作最有可能被人工智能颠覆，而涉及批判性思维和解决复杂问题能力的职业可以通过人工智能得到增强。
本报告列出了2024年最具影响力的新兴技术，包括人工智能、连通技术、合成数据、碳捕获微生物等，并分析了它们在科学、健康、通信、基础设施和可持续发展等领域的应用和挑战。报告结合专家见解和数据分析，展现了一个无限可能的未来。
数智化转型和环境、社会与公司治理（以下简称为ESG）都是全球企业界的重要课题。实际上，这两个目标应该也完全可以相辅相成，齐头并进。此时此刻，我们尚处于数智化时代的早期阶段，也完全有机会将ESG的理念融入到新IT的每一个要素，这是数智化转型与ESG齐头并进、相辅相成的最好时机。
人工智能指数指出，AI从2022年就开始推动科学发现，2023年则在推出科学相关的AI应用方面取得了更大的飞跃。 例如，AI驱动化学机器人Synbot可用于合成有机分子，GNoME发现了适用于机器人和半导体制造等领域的稳定晶体等。
普华永道的《人工智能就业晴雨表》显示，人工智能技能可提高生产力，从而带来25%的工资上涨。 技能优先的招聘——基于能力而不是学位或工作经历等传统标准进行招聘——可以帮助年轻人在人工智能时代找到工作并取得成功。
本文介绍了人工智能训练、解释和维护等三个领域的就业机会可能增长最快，并举例说明了这些岗位的内容和要求。文章还分析了人工智能对其他行业的影响，以及如何利用人工智能创造更多的工作机会。
本文探讨了人工智能技术在自动驾驶、工业机器人和医用机器人等领域的应用和影响，以及如何负责任地运用机器人技术，避免造成致命错误。作者认为，机器人技术可以挽救更多的生命，但也需要社会的接受和监管，以及人类的参与和指导。
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。
在过去的5年终，推动人工智能的快速发展的有以下4个新的基本条件： 1、所有的设备都连结在一起. Ray Kurzweil（谷歌技术总监，在人工智能、机器人、深度学习等领域的专家）相信总有一天我们能够直接将我们的大脑和云空间连结在一起。 虽然我们尚未实现可以与任何东西兼容的传感器。 互联网最早将电脑连结在一起，而后是连结上了移动设备。 传感器让一些诸如建筑物、公交系统、机器、家庭甚至是我们的衣服得以与云空间相连，将它们转变成不仅可以输出数据还能够接收指令的迷你设备。 2、运算正在走向免费. 马克·安德森（网景联合创始人，开发UNIX版的Mosaic浏览器，知名投资人）声称摩尔定律（当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件数目，约每18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍）已经反转。
“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。 此外，深度学习需要亿级甚至更庞大的数据源才能实现有效学习，数据源越丰富、学习效果就越好。 难以置信的成功. 过去数年间，深度学习帮助科学家在计算机视觉、语言识别和文字处理等大多数领域取得了20%-30%的效果进步。 这是人工智能史和计算机科学史上跨度最大的进步。 深度学习的成功，要归功于“软”、“硬”两大因素。 “软”指的是算法的进步。 直到几年前，受制于旧算法的局限性，我们只能训练较浅的神经网络，浪费了大量原始数据。
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。
本文回顾了过去40年中改变人类生活的11个关键技术里程碑，包括万维网、Wi-Fi、谷歌、社交媒体、iPhone、比特币、虚拟现实、人工智能等。文章还探讨了这些技术如何影响我们的通讯、交易、学习、工作和娱乐等方面，以及未来的技术趋势和挑战。
说到人工智能，71%的家长、教育工作者和领导者会担心学习环境中的潜在风险。教育国际是一个全球教师工会，其秘书长大卫·爱德华兹说，要确保教育能带来广泛的益处，教师在关于人工智能的对话中，必须始终处于中心地位。世界经济论坛的一份新报告指出，教师必须始终处于教育体系的中心 ...