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 ...
目前我们已有数亿美元资金投入，目标是在2025年前为全球各地2900万人次提供免费的云计算技能培训。 支持全球各地经济发展. AWS在宣布这一承诺后的两年间，已经帮助超过1300万人通过免费人才培养计划获得了云计算技能，并且今年触达的人数比去年增加了一倍以上。 我们的承诺包括建立 三个新的培训计划，分别重点帮助乌克兰人重新回到劳动力市场、为想要改行到云计算领域的中级IT行业人才提供再培训以及通过在美国弗吉尼亚州阿灵顿新建的AWS技能中心为技术能力不足的人创造学习机会。 AWS这一发展云计算技能的承诺对全世界的个体和经济都很重要。 根据盖洛普和AWS的 新研究，拥有云架构和软件开发等高级数字技能的人才每年为全球贡献约6.3万亿美元GDP。
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 ...
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 ...
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 ...
“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.
开发AI模型需要一种“测试与学习”的方法，在这一流程中，算法将不断学习，数据也将不断完善。 这与软件开发的方式有很大不同，并且需要一套截然不同的工具。
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 ...
面对飞速发展的人工智能，企业面临的最大风险有哪些？ 2023年8月3日 超过一半的首席风险官了解人工智能开发监管对其公司的影响。
白皮书的主要观点如下： 较易实现自动化的工作. 白皮书指出，被人工智能颠覆风险最大的工作是那些日常工作和重复性语言工作。 这意味着授信员、收银员和文员等职业最可能受到人工智能的威胁，因为他们多达81%的工作任务可以实现自动化。 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. 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。 白皮书指出：“由于所有工作任务的62%都涉及语言，大语言模型可能会对各种职业都产生重大影响。 大语言模型本身功能就很丰富，加上人们使用起来又很方便，导致其极快被市场采用和接受。
您读了吗？ 何时会有自动驾驶汽车开入您的车道？ 从紧闭大门到开放数据. 在过去的一年半中，各家行业领先的自动驾驶技术开发商已经开始公开其道路驾驶数据库。 在此之前，由于数据收集的资源密集性要求，学术界只能使用少量小型数据库。 开放数据库让学术界研究人员可以进行自动驾驶技术的实验和研究，开启该领域的创新。 然而，经常被忽视的一点是，数据共享对于实现自动驾驶的安全问题也至关重要。 促进利益相关者之间的协作和数据共享是制定恰当的安全标准的基础，也是 美国国家公路交通安全管理局制定《自动驾驶汽车志愿指南》的核心重点之一。 数据共享与自动驾驶的安全是密不可分的，下面我们将从两个构想开始，解释其中的原因。 首先，在自动驾驶汽车方面，安全是首要社会目标。
这使得供应链企业很难知道在哪里寻找这些技术。. 区块链、物联网、自动化和数据科学是首当其冲的革命性技术。. 精明的商业领袖会自我学习，不断寻找革命性的新技术。. 他们建立了一种企业内部文化，以连续性周期的方式评估有前途的技术：观察>试点 ...
企业必须开始重新思考商业流程、并重新架构工作的形式，以发挥出机器和人类的最大优势。. 人工智能相关的市场需求和基于正在快速成长。. 分析公司IDC的预测显示，全球范围内的内容分析、发现与认知系统软件市场总额，将从2014年的45亿美元增长到 ...
AI技能可能将很快变得和工作经验一样重要，成为雇主筛选求职者的重要标准。. 微软、领英和普华永道联合开展的研究强调，AI正迅速改变职业档案，并针对求职者如何适应新形势以获得成功提出了建议。. 世界经济论坛的“好工作联盟”和“教育4.0全球框架 ...
2020年，获得世界经济论坛新领军者奖项的三个企业是？. 获奖企业在可持续性、数字化颠覆及敏捷治理等领域带来了长期变革。. Image: 路透社/Denis Balibouse. 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 ...
随着中国经济数字化加速，现在已有1.39亿人使用数字人民币应用程序。. 中国9个主要城市的居民都可以使用E-CNY钱包，包括深圳、北京和上海。. 虽然目前还没有正式的发布日期，但数字人民币有望成为第一个推出的主要央行数字货币（CBDC）。. 经过近七年的 ...
初创企业科技孵化器计划 （TIPS，Tech Incubator Program for Start-ups）是由国家主导的一项孵化计划，有选择地将它们与政府资金相匹配，发现并培育有前途的初创企业。. 由于政府不掌握股权、不附加任何条件地提供这些资金，初创企业可以树立远大目标，而不必担心 ...
根据公司实际情况，助理能够为员工提供专业咨询，参加各种会议并回答问题。 我们甚至可以要求人工智能助理在有一些新见解时主动发言，或是保持沉默亦可。
通过建设 “公钥基础设施”——抵抗旨在修改信息的恶意攻击——以及保持分类账规模，区块链能够实现机密性。 区块链网络越大、越分散，其安全性却强。 除此以外，区块链的很多方面都让人感到担忧，如可扩展性有限、信息保密性不足、总括性的行业标准缺失。 比如，即便有了加密和身份管理等加强了保密性的技术，人们也能在整个网络结点中看到区块链交易。 换言之，元数据和数据分析能够从加密数据中揭露信息，从而实现模式识别。 对于欧盟来说，数据保密性问题极为棘手，因为五月生效的 《一般数据保护条例》 对用户同意与数据保留提出了更严格的要求，从而保护欧盟居民的个人数据与隐私。 同时，个人数据也不得离开欧盟，居民享有“完整与最终的数据控制权”。
中国拥有全球市值最高的人工智能初创企业. 中国人工智能公司商汤科技（SenseTime）在成功完成6亿美元C轮融资之后，跃居全球市值最高的人工智能初创企业。. 图片来源：CB Insights/彭博. 在企业家马云创办的阿里巴巴集团等一众投资方的支持下，视觉识别 ...
每个大公司都有首席执行官，也即CEO。其他许多公司也设有首席财务官和首席运营官。但是有多少公司有CXO——首席探索官呢？
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 ...
机器人领域的进步将会创造美好的未来——人类能够更轻松地完成工作。. 以下是目前机器人领域最为关键的4个趋势。. 1.适应性. AI和相关技术的发展对于机器人技术来说无疑是一种推动。. 实际上，机器人的应用十分广泛，如私人秘书、社交伴侣，还 ...