创新. 人工智能在人类经济和社会中已经扮演着重大的作用，未来还会扮演更加重要的角色。. 思考人工智能的未来，等同于认识到人类的未来就是人工智能的未来。. 这种未来的到来部分源于“深度学习”的发展。. “深度学习”利用了多层神经网络，其理论 ...
首席风险官们认为最大的风险之一就是人工智能的恶意使用。. 由于易于使用，生成式人工智能技术可能会被滥用，被一些人用来传播假消息、进行网络攻击或获取敏感个人数据。. 人工智能的重大风险来源于其“不透明的内部运作”。. 报告称，没有人完全了解 ...
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
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人力、机器和算法的新分工而逐渐在全世界涌现。. 同时会 ...
现在，这个研究领域已经悄然进入了一个全新的第三阶段，我将其称为“数据和算法伦理”。 未来，我们将需要有关人工智能开发和利用的伦理框架和法律。 当前，一些政府部门和行业协会已开始尝试建立这样的伦理框架，显著的例子包括阿西洛马人工智能原则，以及IEEE的伦理标准和认证计划。 今年九月，马化腾在上海“2018世界人工智能大会”上提出人工智能的“四可”理念，即未来人工智能是应当做到“可知”、“可控”、“可用”和“可靠”。我将“四可”翻译为“ARCC”（Available, Reliable, Comprehensible, and Controllable, 读作ark）。 马化腾先生的这项呼吁为进一步发展人工智能伦理框架奠定了基础。
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。
熟练掌握“前沿技能”的公司在 2020 年的股票回报率高于熟练度落后的公司；. 最理想的技能包括云计算、网络安全、数据分析和软件开发；. 全球每个地区都面临着技能差距，因此提高员工的技能水平至关重要；. 汽车行业的技能水平正在增长，但在其所需的 ...
在客户投诉中心发表你的抱怨之后立刻收到企业的客服聊天或邮件，实际上是客服机器人在和你对话。. 在上述这些熟悉的场景中，人工智能已经开始在我们日常生活中、无声无息的取代了一些你甚至还没察觉到的角色。. AlphaGo 的崛起，唤醒了全世界对人工智能 ...
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 ...
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。
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
如何解决元宇宙中的数字安全问题. 2022年1月26日. 我们怎样才能保证元宇宙的安全性？. Image: UNSPLASH/Jessica Lewis. 由于数字风险居高（尤其是对于弱势群体而言），安全风险在元宇宙中可能会更加随处可见；. 诸多可能性都会在元宇宙中加剧此类数字风险——不必要 ...
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。
“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.
论坛的十个中心帮助社区寻找共同的解决方案以应对前所未有的挑战. 各中心团队依靠有组织的倡议和洞察力将雄心转化为关键行动。 更多信息. 第四次工业革命中心. 先进制造与供应链中心. 自然与气候中心. 健康与医疗中心. 区域、贸易和地缘政治中心. 能源与材料中心. 城市转型中心. 金融和货币体系中心. 网络安全中心. 新经济与社会中心. 亮点. 更多议程. 论坛最新的分析、见解和说明. Agenda. 近75％的纺织品最终只能进入垃圾填埋场，服装行业如何走向循环经济？ 贸易与投资. 中国电动汽车行业正面临一系列单边贸易限制，并采取了有力的反制措施. 工作与未来. 员工与高管之间存在“经济乐观差距”，缩小其差距对于企业发展至关重要. 自然与生物多样性. 微塑料：我们该如何应对新的健康危机？
生物特征识别技术提供了一种验证身份的方式，且越来越先进——不仅可以进行指纹和面部识别，还可以帮助个人和组织判断所验证的是否是真人。. 你怎么知道一个人真的是他自称的那个人？. 这曾经是一个简单的问题。. 但随着“深伪”技术和其他人工智能 ...
随着数以十亿计的人口和设备接入了移动互联网，网络攻击所带来的威胁和潜在影响呈现出“指数爆炸”的趋势。. Danielle Kriz（Palo Alto 网络公司全球高级政策总监，同时也是“未来全球网络安全委员会”的成员之一）指出，网络安全要更加“自动化”，还要具备 ...
自适应技术. 与ChatGPT等基于大语言模型的工具（可以解释主题甚至撰写文章）不同，松鼠人工智能的系统被称为 大型行动模型 (LAM)。. 它将 自适应人工智能 （可以学习和适应新数据）与教育专用的 多模态模型 相结合，后者可以处理包括文本、图像和视频在内的 ...
根据 Accenture（埃森哲）集团的预计，按照目前AI的发展速度，在接下来的三年内，AI将会取代人类成为银行与客户互动的主要方式。. Accenture在2017年的报告中指出，AI将会为银行提供更简单的用户界面，帮助银行创造出更加人性化的用户体验。. 例如， 苏格兰皇家 ...
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。. 人工智能会消耗多少能源 ...
科技是如何用于对抗网络仇恨言论的. 网络霸凌、仇恨和煽动性言论愈演愈烈，因此我们对其采取一些 新的措施。. 由于参议院就网络欺凌的调查已召开了 听证会，澳大利亚应双管齐下来解决这个问题。. 首先，如果主要的社交媒体公司未能减少其平台上辱骂性 ...
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。
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 ...