公司可以开发自己的课件来重新培训和提升员工。一些网上学习平台如Coursera,Udacity和Udemy,承诺通过提供数据科学、机器学习和人工智能等
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。 同时,具备技术知识且受过国际教育的企业家们手握具有竞争力的技术,吸引风险资本,创办初创企业,将AI应用推向更广阔的市场。 例如,Megvii,SenseTime,Yitu Technology和CloudWalk在计算机视觉(CV)领域被统称为中国的“ CV领域四龙 ”。 除了面部识别外,计算机视觉公司还将AI技术与金融、娱乐、交通运输和医疗保健等各种行业相结合,促进产业转型。 腾讯(中国估值最高的互联网公司,扎根于游戏和在线服务)为响应这一新趋势做出了重大改变。
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。
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。
我们询问了全球创新者和技术先锋社区内的小企业领导人,以了解促成他们成功的因素。 他们分享了职业生涯中的一些重要的转折点,这些节点使他们取得了今天的成就。
人工智能的应用如机器人等已进入普通家庭,我们需要这些人工智能是安全的、可靠的,能够抵御网络攻击和其他事故。以自动驾驶汽车为例,腾讯目前正在开发3级自动驾驶系统,并已获得在深圳市进行道路测试的许可。
企业系统将从低代码和无代码平台中受益最多。例如,在工业园区,无代码平台有助于打破不同功能之间的隔阂,提高大规模监控系统的安全性(更有效地预防和应对火灾等问题),甚至能够实时了解哪些设备需要更换零部件,而不需要现场人员的实时检查。
例如,西门子采用了“纵深防御”的概念,部署了物理安全、网络安全、系统与软件安全相结合的全面安全机制。 各国政府同样希望对此采取行动。 例如,欧盟委员会发布了数据保护规定(GDPR),该规定将于2018年5月生效,旨在确定欧盟网络安全认证框架。
Gemini Corporation 是一家全球回收企业,其使命在于帮助地球减少浪费,并推动全球循环经济的发展,给所有废料带来“第二次生命”。 该企业由Surendra Patawari于1989年创立。 目前,该企业已经从全球各地收集了数十万吨可回收塑料,以及大量橡胶、金属与纸张,还有5000万条轮胎、10亿个塑料瓶及150万台冰箱。 除了将收集的全部废料与剩余材料用于生产用途外,该企业还通过在印度的一些举措回馈社会。 其中包括向拉贾斯坦邦的12个村庄提供免费医疗、教育、环境及社会护理服务;在印度修建两所学校,每年可为400名贫困学生提供免费教育;在印度沙漠中种植及养护10万棵树等。 该企业表示,其现在希望解决由于新冠肺炎疫情而导致废塑料增加的问题。
元宇宙将最先为企业带来好处,为工作和协作创建一个全新先例,使企业能够以我们从未见过的速度和规模运作。元宇宙将有机会提高生产线的生产力和效率,强化军事训练,并在增强现实的手术室内提供实时视觉数据。
尽管李彦宏在同一个演讲中还说了“用户信息安全保障是所有互联网公司的生命线,我们有责任保护用户信息安全不被侵犯”,人们的注意力还是集中到“隐私便利论”上。
数字支付的迅速普及在一定程度上推动了这一转变——它让消费者和商家能够在全球范围内轻松买卖商品。 然而,确保跨境支付的易用性、互操作性和安全性是一项艰巨的任务,而一些挑战有可能使其难上加难。
在今天的数据经济中,人们无法从自己的数据交换中获益,那么我们如何能够确保获得更加公平的结果? 当我们考虑到个体数据不如集体数据有价值时,这个问题将变得更加复杂。
在过去的几个月里,消费者了解到亚马逊、苹果、脸书、谷歌和微软监听了用户的语音指令;有一次谷歌停电,导致用户被锁在了门外,并且其婴儿监护器也被禁用了;波音则将其737 Max的软件外包给了时薪9美元的工程师。
“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,人工智能可以识别文字,区分人脸,甚至在一定程度上识别物体。 但是,即便是最好的人工智能系统,很大机会仍会出错。 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。
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。
从智慧工厂、自动驾驶汽车,到个性化医疗,再到其他领域,这场革命正利用人工智能、物联网、机器人和大数据等技术,打造效率更高、响应速度更快和适应性更强的互联系统,以更好地满足人类需求。
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。 工作与未来 在应聘中,AI技能的重要性正在超越工作经验
人工智能不仅会带来自动化和生产力增强,还会加速用人单位本身的变化。白皮书认为,这些变化总体上是积极的,是“拓展人类潜力和增强经济韧性”的一种方式,但要实现这一结果,推进企业领袖、教育工作者和政策制定者的跨领域合作至关重要。
第一,毫无疑问,数字法规和公共政策选择是EDDB的关键决定因素。从用户隐私或数据规则的可访问性到那些管理共享经济公司的规范或保护自由职业者权力的措施。
他们必须就服务条款、安全特性(比如要在哪里使用以及如何使用加密)、漏洞报告和更新进行明确并标准的沟通。 透明度有助于加速人们对元宇宙的适应——它加快了我们对于安全性的学习过程。
随着越来越多的企业、政府和组织使用人工智能来提高效率和生产力,这种情况可能会有所改变。如下图所示,数据中心已经成为许多地区电力需求增长的重要驱动力。
报告显示,在接受网络安全教育后,只有31%的用户不再重复使用密码。 Z世代是最多使用密码管理方法的一代,但同时也是最容易违反网络安全习惯的一代。