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。
The World Economic Forum is an independent international organization committed to improving the state of the world by engaging business, political, academic and other leaders of society to shape global, regional and industry agendas. Incorporated as a not-for-profit foundation in 1971, and headquartered in Geneva, Switzerland, the Forum is tied to no political, partisan or national interests.
我们生活在一个无法等待的世界。不妨想一想“智能”社会基础设施的兴起：智能电网、5G 无线通信、自动驾驶汽车。所有这些系统的信息生命周期从秒降至微秒。
建成世界的沉浸式技术和AI驱动的混合现实工具可能在更清洁的未来发挥关键作用，帮助预测可能面临的挑战，并优化现实世界的交付项目。 例如，数字孪生技术可以用于模拟复杂结果并提高效率，而虚拟原型和实验可以帮助提高精度。
2018年7月，移动通讯行业组织GSMA“#CaseForChange”项目的一个团队来到了中国西部的偏远山区——玉树。他们前往那里去了解安装移动宽带给当地学校50位学生的改变。这些学生最小的7岁，最大的15岁。自2017年9月中国联通在当地设置了4G网络和数字化教室之后，孩子的教育发生了翻天覆地的变化。
“人们已经非常习惯微信支付和支付宝了，所以很多人会不愿意突然换成电子人民币。 尽管这个应用的界面设计更加简单，更容易使用。 ” — 陈玲，26岁，售卖员. 应用界面 Image: KrASIA. 然而，有些人出于某种原因更喜欢使用数字人民币。 来自北京市的45岁的居民郝修杰（音译）说，他们等了大约20分钟才注册了一个电子人民币账户并使用了它： “在电视上看了这么多相关消息后，我一直想试试电子人民币，体验一下看它和支付宝还有微信支付有什么不同。 用起来真的很方便，不论是支付还是充值。 ” — 郝修杰，45岁，北京居民. 中国引领央行数字货币竞赛. 早在2014年，中国就开始探索数字货币，当时很还少有人听说过加密货币和比特币。
普华永道发布的《2024年人工智能就业晴雨表》显示，部署人工智能最快的行业（如专业服务、金融服务和技术等）的生产率增长速度是使用人工智能较少的行业的五倍。. 此外，拥有人工智能技能的劳动者可以获得高达25%的工资上涨。. 显而易见的是，人工智能 ...
支持金融科技是该国政府对整个创业生态系统的支持计划的一部分，包括在新冠肺炎危机中加大支持力度。 例如，已拨出1.1亿美元用于加强Startup SG创始人计划——该计划将为有抱负的企业家提供创业建设模式、创业指导以及创业资金支持。 Startup SG创始人计划于2017年推出，为首次创业的企业家提供导师支持和启动资金，并通过经认可的导师合伙人提供创业建设支持，这些合伙人将根据商业理念的独特性、商业模式的可行性、管理团队的实力和潜在的市场价值来确定符合条件的申请人。 2.以色列. 特拉维夫常被称为“不夜城”，以“以色列的创业之都”而闻名。 以色列通常被称为“初创国家”，是 全球人均初创企业最集中 的国家，也是深度技术的全球领导者。
这 些 灯 塔 工 厂 涵 盖 多 个 地 区，跨 越 不 同 行 业，指 引 着 其 他 工 厂 勇 于 克 服 挑 战，升 级 制 造 系 统，积 极 应 用 人 工 智 能、大 数 据 分 析 和 3D 打 印 等 前 沿 科 技。灯 塔 工 厂 评 选 的 依 据 是 看 企 业 能 否 综 合 运 用 这 些 技 术 来 提 ...
通过多个利益相关方的参与以及制定可行的计划和指南，人工智能治理联盟的目标是支持未来充分减轻人工智能的缺点，并使其优点得到广泛应用。
即使榜单上其他工作被人工智能颠覆的可能性也很高，如电话销售员（68%）、统计助理（61%）和银行出纳员（60%），但授信员、收银员和文员的风险仍旧遥遥领先、高居榜首。
报告称，每10个劳动者中就有6个在2027年之前需要重新培训，但预计只有一半的劳动者能够获得足够的培训机会。不过，企业已经认识到员工技能提升和重塑的必要性，有82%的企业计划投资于员工的在职学习和培训。
1.基础设施建设. 生成式人工智能模型会利用和产生海量数据，因此需要大量计算资源并配置专用的硬件。 人工智能准备就绪的第一步就是确定密集处理所需的兼容性技术基础设施。 2.数据质量. 生成式人工智能模型需要大量高质量数据进行训练，学习有意义的模式并生成实际的内容。 建立质量数据的坚实基础并持续迭代至关重要，因为它将决定模型的学习结果和成败。 3.劳动力发展状况. 生成式人工智能将对所有行业的劳动力产生影响，可能会改变某些工作的重点，但不会完全取代这些工作。 成功的运用人工智能会增强而不是取代人类劳动。 不过，对掌握人工智能技能的劳动力需求会增大。 政府和企业需要培养强大的人工智能人才队伍，满足经济体内各领域市场对熟练人工智能专业人才的需求。 4.伦理问题.
根据人工智能指数的估算，行业领先的AI模型训练成本已经显著增加。 例如，OpenAI的GPT-4的训练成本约为7800万美元，而谷歌的Gemini Ultra则花费了1.91亿美元。
为了解安全风险如何在元宇宙中变得更加多见，这个数字未来的一个关键性结构应该被分享：元宇宙概念的核心是虚拟的、可实时访问和可交互式的3D环境，将成为人类参与的变革性媒介。 如果我们希望元宇宙变得更为实用，这些虚拟环境将依赖于扩展现实（XR）技术的广泛应用。
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。
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。
助推和游戏化可以为用户提供个性化且精准的服务以及最重要的——及时的推动力，从而为用户带来一种进展感。 这也可以成为解决新用户引导的有力工具，从而提高金融普惠性。
Andy Hu is Director of Corporate Communications at Huawei Technologies. Based in Shenzhen, China, he facilitates contact with leading international organizations, think tanks and top minds worldwide.