白皮书指出,保险核保师最有可能从人工智能中受益,因为其100%的任务都能够通过人工智能得到生产力增强。 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
新技术的确会淘汰一些工作岗位,但在许多情况下,它能有效支持工人改善工作表现,提升工作效率,从而降低生产成本。 当产品和服务变得更加经济实惠时,需求通常都会增加。
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。
一份有关AI的新报告表明,企业在扩大AI部署之前,需要正确掌握该技术的基础知识。 在普华永道的一项调查中,有90%的高管表示AI提供的机会多于风险, 但只有4%的人计划在2020年将其部署至整个企业 ,而20%的人表示他们原本打算在2019年就进行全面部署。
在由人工智能(AI)、物联网和沉浸式技术驱动的语义网Web3新时代,那些尊重并维护消费者身份和数据尊严的企业将赢得信任。 而当企业投入建设这一强大的信任网络时,就能在消费者和品牌之间建立起持续的信息共享和价值交换。
此外,包括联想在内的越来越多的企业开始构建供应链数据管理平台,覆盖全部零部件材料和全生命周期,从生产到运输,从产品使用到产品回收等各个环节,从而全面评估和严格管控供应链对环境的影响。
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;
这份白皮书概述了30项关于负责任地开发生成式人工智能的建议,包括与开放式创新和协作有关的实践,以及社会进步的优先事项。
基于数据驱动的无代码技术能够帮助前端业务团队和一线操作人员构建工作流程、提升数据分析及预测能力,构建应用程序,并根据他们自身的业务需求和逻辑进行定制。
近几年来,全球科技巨头不约而同地在做同一件事:将旗下的AI项目开源,与全世界的开发者共享。 谷歌在2015年11月推出TensorFlow,是一个基于数据流图的开源软件库,也是该公司研发的第二代机器学习系统。 曾经以“阿尔法狗”而一战成名的DeepMind公司已经被谷歌收购,该公司将AI训练平台Labyrinth开源,更名为DeepMind Lab。 微软公司在2016年开源的Microsoft Cognitive Toolkit(曾用名CNTK)是一个“与人脑类似”的深度学习工具包,能够被用于进行机器翻译、图像识别、文本处理等任务。 Facebook公司的Torchnet是一个以深度学习为中心的开源项目,是此前Torch开源项目的升级版。
人工智能治理联盟是一个合作平台,旨在汇集行业、政府、学术界和社会组织的力量,引导以负责任的方式在全球范围内设计、开发和部署人工智能系统。
为帮助亚太经济体评估企业和政府采用、部署和整合人工智能的准备程度,Salesforce发布了 2023年亚太人工智能准备程度指数 (2023 Asia Pacific Readiness Index)报告,该指数一年统计两次,此为第三版。 指数报告衡量比较了亚太地区12个国家的人工智能准备程度,并用15项统计指标评估了每个国家人工智能准备程度对其社会经济机遇的影响。 虽然亚太经济体的人工智能准备程度整体有所提高,但2023年指数报告发现,各经济体在采用人工智能技术上的准备程度差距越来越大。 亚太国家人工智能准备程度。 Image: Salesforce.
未来,人工智能将完全融入微软的Office等产品中,以提升工作效率,例如帮助编写电子邮件和管理收件箱等。 以后,人们将不再依赖于指向、单击或点击菜单和对话框来控制计算机。
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。
对话式计算或命令式自然语言处理正在重塑人机交互模式,使技术更加直观、更易于使用。命令式自然语言处理技术可以改变我们的生活和工作,引领个性化数字助理为我们管理日常任务的未来。
人工智能不仅将改善商业运作的方式,也将改变我们的工作形态,并最终解放创造力与智慧的新潜能。 人工智能(AI)应该是自工业革命以来,人类所面临的最翻天覆地的技术突破,没有之一。
几乎所有的中国科技公司都和腾讯一样,往同一方向发展。他们急于学习如何将包括物联网、人工智能、区块链、云计算和数据分析在内的新数字技术整合到其已有业务中,从非传统角度释放商业价值。
该模型概述了五种与人工智能“共赢”的具体方法,每个方法都有自己的一套方法和策略。 自动化 这是一个“世代机遇”:商业组织通过部署自动化设备,能够从根本上改变其成本结构,并显着提高运营速度和质量。 这是小型商业组织能够与“亚马逊成本控制”以及“Google速度”竞争的唯一途径。 你和你的团队,都应该强迫自己重新构想现在的工作方式,采纳“25%-25%”规则:将预期成本降低25%,同时将生产率提高25%。 传统的工作方式明显不够好,只有以人工智能为驱动的“数字自动化”才能实现我们所需要的预期效果。 “数据光环” 历史上,每一次工业革命都会受到能源(煤,钢,石油,电力)的刺激。 以今天的情况来讲,“数据”成为了刺激源。 企业需要了解如何使用数据(它能被我们每一个人所用),并将其转变为竞争优势。
“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。
量子传感器可以让这些事情和更多想象变为现实。量子传感器通过利用物质的量子特性来达到极高的运作精准度——例如,用不同能态的电子之间的差值作为基本单位。 这些系统大部分都复杂而且造价昂贵,但是人类正在研发更小、更廉价的系统来开发新的用途。
从亲友交流到工作方式和地点,人类生活的方方面面都受到了病毒传播的影响。 全球范围内,技术的快速创新和应用让远程办公、视频会议、远程医疗和电子商务成为生活的重要部分。
技术创新提供了人性得以充分发展的时间和空间,包括创造力、创业精神,发明精神和同情心。 它通过减轻我们的痛苦,以及创造新的解决方案,来为我们人类服务,实现我们的愿望:从治疗癌症到登录火星,皆是如此。
数字基础设施的开发和维护往往需要背后许多不为人所见的工作,构成所谓的“数字化悖论”。 也就是说,工作流程自动化后,受到数字化影响的人并不会都变得更有生产力或有更多的自由时间。