解决问题需要的是一套整体解决方案，该方案优先考虑在现有员工和尚未开发的人才库中发展技能的新渠道。 这样的方法同样可以帮助解决（政府和教育部门）共同承担的责任，即确保第四次工业革命的技术进步不会因为低技能职工失业而增加经济不平等。
我们观察到以下五个相互关联的因素，这些都需要基于生态系统的解决方案，以透过表象，解决真实的需求。 1. 除了明显的经济压力，失业还会对情绪造成冲击，却常常被人们忽视或掩饰。
为了剿灭新型恶意软件，许多互联网安全方案都或多或少引入了人工智能技术。 基于特征码签名的启发式防御，在性能改善方面潜力有限。 因此，最尖端的互联网安全方案引入了机器学习作为助力。
白皮书认为，人力资源经理的工作任务中，只有16.1%有可能实现自动化，22.2%的工作有可能得到增强。前者包括“确定项目或运营的资源需求，管理预算或财务”，而后者主要涵盖“解释法规、政策或程序，并培训他人进行运营或熟悉工作程序”。
“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。
尽管在许多方面，人类的能力仍优于GPT，但在许多工作领域，这些能力却未得到妥善利用。例如，在销售（电子或电话营销）、服务或文档处理（如应付账款、会计或保险索赔纠纷）等领域，许多任务虽然需要人类做出决策，但并不需要人类持续学习的能力。
AI产品和服务引起不安的比例从2022年起上升了13%，有55%的人表示感到紧张。报告还引用了皮尤研究中心的数据，显示52%的美国人对AI感到担忧而非兴奋，2022年这一比例为38%。
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。
“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。
但是实际上，这一现象也并不稀奇，银行业和金融业归根到底就是信息处理，其中一些关键性步骤比如说存折和支票的信息登记与更新，已经是高度信息化的了。
成立于2018年的世界经济论坛网络安全中心发挥了关键作用，为集中探讨网络安全在全球范围的战略重要性提供了独立、公正的平台。网络安全中心的使命是推动公共和私营部门开展合作，解决系统性挑战，确保将个人和组织安全融入数字和科技发展大局。
包括数据驱动的智能控制和电池存储系统在内的微电网解决方案可以满足这些社区的需求，保护自然资源，减少或消除柴油消耗，并使其自给自足。 面向未来，从现在开始
为了充分发挥人工智能（AI）在制造业中的潜力，我们需要进一步的研究、讨论和行业案例研究来寻找尚未开发的应用。 制造业和价值链 2023年7月11日
包括新的基础设施（交通管理控制中心、接送中心及专用车道)；专用车辆及其融资与保险；本地业务（如清洁、维修、费用、泊车及道路救援）；提供客户界面、路线与旅程安排以及付款处理的技术平台。
让每个实体或数字产品、每个工厂制造流程、每个企业业务流程都能产生数据，并利用这些数据提高工作效率和灵活性； 让分析和机器学习能力尽可能接近边缘，以实现实时洞察和行动；
时尚行业虽然光鲜，备受钟爱，但仍依赖于传统方法来调整供需，其运营效率很大程度上如旧。鉴于当今零售业的复杂性，有限的方法无法再满足客户需求并达成业务目标，最糟糕的是，这些过时的方法往往会导致不必要的浪费。
先行者联盟成立于第二十六届联合国气候变化大会（COP26），旨在团结企业，刺激对低碳技术的需求，推动重工业和运输业脱碳。两年多后，99家公司在从钢铁到航空以及碳去除等七个领域做出了125项承诺。
通过提升系统能效和废物循环利用、直接电气化等解决方案，降低生产环节对于传统化石能源的依赖和消耗，与此同时推进氢能利用和清洁能源大规模发展，并推动碳捕集、利用与封存技术实现突破。
许多金融机构正在利用数字化转型来提高客户参与度。在这方面，金融服务提供商可以采用游戏化和助推两种策略。游戏化是指将积分、分数、竞争和奖励等游戏元素应用到非游戏活动中。暗示则指微妙的助推或鼓励，可引导个人做出特定行为或选择。
据联合国预测，到2060年，全球自然资源消耗量将比2020年增加60%。报告称，城市化、工业化和人口增长导致对资源的需求不断增加，这导致了生物多样性丧失、水资源紧张、气候变化和空气污染等严重后果。关键商品和资源的供应链中断是世界经济论坛《2024年全球风险报告》中确定的首要风险之一。
技术执行委员会——助力各国发展绿色技术的联合国机构——今年春天得出的一个关键结论：“需要关注私营部门参与的‘方式’”。 因为虽然世界各地为改善气候问题做出了很多合作性努力，但这些努力中很少有集中于资助新技术或推动新技术落地的。 由此，世界经济论坛和美国国务院于周三在苏格兰格拉斯哥举行的第26届联合国气候变化缔约方大会（COP26）上发起了“先驱者联盟”（First Movers Coalition）。 在美国气候特使约翰·克里（John Kerry）的指导下，这个由排放密集型行业中的世界领先企业缔结的合作关系将对新兴绿色技术做出积极的采购承诺。
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。
2024年7月24日. Image: Karsten Wurth/Unsplash. 要加快实现零净排放，必须解决几个关键问题。 关键问题包括制定创新能源解决方案、降低技术成本和开发新的融资机制等。 转型还将创造全新的机遇。 虽然势头明显，但净零转型仍未步入正轨。 这一说法已是老生常谈，但又着实令人不安。 面对这项艰巨复杂的任务，企业家和决策者应该把工作重点放在哪里？ 为了助力实现全球气候目标，我们确定了 七个关键步骤，它们涉及的领域在未来十年加快转型进展至关重要。 首先，部署成本更低的减排解决方案。 目前，全球每年排放的 温室气体超过550亿公吨。 然而，到2030年，成本相对较低的解决方案（每公吨气体的减排成本低于20美元）有可能每年减少多达190亿公吨的温室气体。