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 ...
例如,新IT中的边缘计算能力已经在保护生物多样性方面发挥重要作用。. 在与 鲁滨逊岛自然保护区 的合作中,我们正是通过边缘计算在人迹罕至的区域对濒危动物的图像信息做出高效处理从而分析其行为模式,把原本六个月的视觉数据处理时间大大缩短到了 ...
作为重塑创新格局的变革性力量,人工智能为解决复杂的社会挑战提供了全新的解决方案。 在医疗领域,强大的人工智能正引发一场诊疗革命,有望实现疾病的及早检测、个性化治疗和药物的加速研发。
自2014年成立智能零售平台Nextail以来,我们就确立了我们的使命,那就是让零售世界变得更美好、更可持续。 我们帮助零售商向着更加灵活,有预见性的方向发展,这样他们就可以一方面消耗更少的资源,一方面保持相同甚至更优质的产品供应。
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。
1) 区块链. 总有人对区块链持怀疑态度,有许多人认为该技术已经展示出缺陷,并且可能存在内生性问题。 有些怀疑是有道理的,但放弃区块链还为时尚早。 区块链背后的想法是,完成交易所需的所有信息都存储在透明的共享数据库中,以防止其被删除,干涉或修改。 每个过程,任务和付款都有数字记录。 在任何阶段所需的任何活动的授权,都将被识别、确认、存储并与链上各方共享。 在这项技术的不断试验中,托运人、货运代理、承运人、港口、保险公司、银行、律师和其他人员正在共享各自运输交易中的重要信息和数据。 今天缺少的是供应链中的所有相关方(包括监管机构)就一套共同的行业标准达成共识,这些标准将规范区块链的使用。 如果无法在标准化方面达成共识,区块链技术几乎无法为我们提供任何帮助。
领导者有机会升级技术解决方案及其他方案的规模。. 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 ...
生产力较易增强的工作. 人工智能或许无法直接代为完成涉及批判性思维和解决复杂问题能力的任务,但它能够通过增强生产力为劳动者提供帮助。. 大语言模型的辅助将节省劳动者的时间,从而提高他们的生产力。. 生产力增强的效果在劳动者工作任务涉及数学 ...
售后服务:原始设备制造商的高利润售后服务会因纯电动汽车的采用而受打击,因其每年会比内燃机汽车少60%的维修费。 然而,由于受负面因素影响,纯电动汽车的发展较为缓慢,到2035年,仅占道路车辆的10%左右。
无代码平台的好处:时间-成本效益以及可协作性. 速度。. 无代码意味着更快的开发周期和更少耗费于调试的时间。. 由于数据驱动的无代码技术可以适应任何前端业务的新变化和新功能要求,它们显著缩短了交付应用程序和软件的时间。. 在新的工作流程下 ...
除了优化工作流程外,人工智能和LLM可以如何重新定义制造业?. 制造业需要处理大量复杂的非结构化数据,包括传感器读数、图像、视频和遥测数据等。. 实时数据流和与上下文数据源的集成对于及时有效地响应事件至关重要。. 通过新的工具赋能从业人员,LLM ...
1. 法律大数据将深度赋能传统法律服务. 当前,大数据技术在法律领域的应用日趋成熟,已经出现了诸如针对案例、法规、律师、企业等信息进行检索、分析和评估的技术与服务。 法律行业存在众多法律法规、案例、裁判文书等数据,且多以结构化、半结构化数据为主,符合Volume(海量)、Variety(多样)、Value(高价值)、Velocity(高速)的特征,因此非常适合利用大数据技术来进行法律数据的提取、存储、检索、共享、分析和处理,从而帮助公检法司、律师、企业等用户提升检索效率,并进一步挖掘法律数据背后的价值。 Image: 作者提供. 与此同时,相对于传统的法律信息的汇总、整理和检索,法律大数据更为核心的作用还在于可以帮助法律人对法律问题进行科学合理的预测。
对于许多偏远、服务不足的社区来说,数据驱动的电气化和弹性绿色电力不仅改变了游戏规则,而且改变了生活。 例如,清洁可靠的能源供应通过冷藏食品和药品促进食品安全和保障以及医疗保健。
从未想过。. 但更耐人寻味的是,两位作者是如何支付自己的学费的——一个人走的是“常规”路线(结合了学生贷款、暑期工作和父母资助的好运气),另一个人则是通过玩电子游戏来赚钱。. 早在电竞(竞技电子游戏行业) 被广泛认可为一种职业 之前,像 ...
该领域的最新发展前景可观,许多专家预测,自动语音识别软件的单词错误率将在不久的未来与人类抄写员的水平齐平。 然而,并非所有单词的错译情况都是相同的。
社交媒体网红正在填补传统金融服务公司留下的空白,从而更大程度地融入传统上服务不足的社区。 金融咨询行业被认为是保守的,由大型、成熟的机构主导,主要关注较富裕的金融客户群。
用AI开始和结束工作日:90%的超级用户使用AI工具来开启一天,并为第二天做准备。用AI重塑工作方式并节约时间:与其他受访者相比,超级用户更有可能将AI应用于一系列任务,包括跟进会议、分析信息、设计视觉内容、头脑风暴,甚至与客户互动等。
这种“法规自动化”能够减少市场壁垒,降低对企业能力的要求,减少交易费用。因此,贸易将会变得更具包容性。在贸易中,各方都能了解商业规则,将会对中小企业带来深远的积极影响,尤其是那些欠发达国家地区的企业。
突如其来的法律审查引出了一个问题:这些平台服务通常是如何进行内容审核的?. 也就是说,人们希望它们怎么进行审核?. 正如我们日益自动化的生活中许多其他方面一样,人类仍然扮演着核心角色。. 在办公室隔间里盯着屏幕,快速做出内容审核决定的合同 ...
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? 如果我们问问ChatGPT,它是这样说的: “人工智能系统的能耗因其复杂性和用途而存在很大差异,但通常需要大量电力才能有效地处理和分析数据。 据估计, ChatGPT光是回复这一句话,所需的电量即达到Google搜索的约十倍。 ChatGPT每周有1亿用户,因此额外的能源需求开始累积。 这还只是单个平台上的用户。 在整个人工智能行业中,不断增长的能源需求(主要来自于构建和运行用于训练和操作人工智能模型的数据中心)正在导致全球温室气体排放增加。 微软作为ChatGPT开发商OpenAI的投资者之一,将生成式人工智能工具定位为其产品的核心。