AI已经可以用来管理欺诈和网络安全威胁， 38％的高管将这一功能视为部署AI技术的关键。 例如，AI可以识别未经授权的网络连结，并识别软件的恶意行为。 2. 将培训转变为机会. 为了使公司能够为大规模部署AI技术做好准备，他们需要做的不仅仅是提供培训机会。 员工必须能够以不断提高绩效的方式使用所学的新技能。 提升团队的多样性，在整个企业中整合具有技术性技能和非技术性技能的员工。 经过整合，团队成员们不仅可以就AI的相关挑战进行协作，还可以决定AI能够解决哪些问题。 2020年人工智能对组织的重要性排名 Image: 普华永道. 3. 应对风险并承担责任.
相比之下，大语言模型可以将软件开发人员28.7%的任务实现自动化，使43.2%的任务得到增强。 前者包括分析数据和系统性能，而后者涵盖评估产品和技术及编写指令。
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。
“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。
这张图的外圈展现了人工智能目前主要的垂直发展领域，包括神经网络、迷你机器人、自然语言处理、面部、姿态与视频识别、生物识别等，内圈则展示了人工智能发展的核心基础技术，包括深度学习、传感器处理、知识表示、计算机视觉、机器学习 ...
这将给企业的运行带来一系列潜在问题，比如使用“过时”软件可能会降低工作效率、提高维护成本、甚至带来网络安全隐患。此外，目前技术发展呈现指数级速度，忽略对新科技的了解和使用长远来看可能造成企业与技术进步脱节。
有购买能力的学校无疑能获得新的人工智能教学工具，但我们需要确保这些工具也可以用于世界各地的低收入学校中。 人工智能需要通过多样化的数据集进行培训，以消除其偏见并使其能够反映各个地区的不同文化。
机器人流程自动化（RPA）是一种处理运输交易中许多步骤的人工智能，软件通过理解和操纵数据，触发系统响应并与其他数字系统进行交互。 使用RPA可以确保海关申报、安全证书、提单和其他文书的准确性。
在这种新环境下，企业可以通过以下方式在内外部重视隐私、安全和多样性等道德支柱，以证明其值得信赖：通过设计用户隐私授权管理来保护隐私；通过强大的内容审核采取在线安全措施；从产品设计到无障碍设计，增强设计多样性，努力实现包容性。
许多18至25岁的年轻人已经准备好接受人工智能——其中70%的人表示生成式人工智能为他们提供了扩展能力的机会。 普华永道的《人工智能就业晴雨表》显示，人工智能技能可提高生产力，从而带来25%的工资上涨。
经济学家用来衡量通用语言、距离等因素对贸易影响的主要方法被称为“重力模型”。该模型预测，和重力一样，贸易流会受到出口国和进口国的贸易规模的推动，但这种推动力会随着两国之间地理距离的增加而减弱。
人力数据系统将不同来源的人力资源数据汇聚在一起，能够帮助员工了解为取得工作成果需要做到什么，以及如何为公司更大的目标做出贡献。 Ian White 是人力资本分析平台 ChartHop 的首席执行官、首席技术官和创始人。
构建从智能边缘到企业核心的连续体，这样每个行动都能在最短的时间内使用最少的能量完成； 通过流程改进、投资战略、客户满意、减少保修频率和直接货币化持续不断地将原始数据转化成经济优势。
当前第四代的数据驱动型企业级无代码平台是一种新兴技术，开发时间不到十年。 它们利用智能数据实现自动建模，在不同的工作场景中提供了高灵活性的自动建模服务。
“生态系统生产总值(GEP)可为决策者提供清晰而有说服力的证据，帮助他们了解生态系统服务的货币价值。 它也可作为评估政府政策和绩效、土地利用和基础设施规划的指标。
1. AI监测冰山融化的位置和速度. AI已经被训练用于监测冰山的变化，完成任务的速度比人类快一万倍。 这将帮助科学家了解有多少冰山融水进入海洋。 随着全球变暖，冰山融化的速度正在加快。 欧洲航天局表示，英国利兹大学的研究人员称他们的AI仅需0.01秒就可以 利用卫星图像绘制出南极大型冰山的分布图。 这项任务对人类来说更加冗长、耗时，且人眼很难在白色的云层和海冰中识别出冰山。 2. AI绘制森林砍伐地图. AI、卫星图像和生态专业知识也正用于绘制森林砍伐对气候危机影响的地图。 位于苏格兰爱丁堡的 Space Intelligence 公司表示，其业务遍布30多个国家，已经利用卫星数据从太空绘制了超过100万公顷土地的地图。
人工智能驱动的科学发现、捕碳微生物和弹性热量材料位列本年度十大新兴技术。 十大新兴技术重点关注健康、通讯、基础设施和可持续发展等领域的应用。
最新技术能够创建平台，以有效连接基因生态系统中的现有资源，然后填补剩余的空白。该解决方案涉及多学科专业技术协作，重点关注实际操作和技术。实际操作方面会保留更多传统的商业相关的价值驱动因素，如专业化和集中化。
很明显，技术的进步赋予政府更多有效的工具来识别预防政府承包商的欺骗行为。 同时，通过与私有部门的合作，政府能利用更多资源来提高透明度，从而提高生产力，提升有效性，创造高价值。
人工智能需要大量计算能力，而生成式人工智能系统完成一项任务所需的能量，可能已经是专门针对某一任务的软件的33倍。 随着人工智能的普及并进一步发展，训练和运行这些模型将推动全球数据中心数量及相关能源消耗的指数级增长。
越来越多人呼吁制定相关监管制度，如制定“数据权利法案”，以保护被用于不合理监视或不公正歧视的数据。 总体而言，数字化进步并不一定会带来数字公平。
通过将技术和数据科学置于行业决策的核心，我发现我们可以通过改进预测和自动化决策来更好地满足消费者需求。 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。 我最大的感悟是，企业真的可以成为一种向善的力量。 事实上，创建一个由志同道合的行业专业人士组成的团队是很容易的，他们对数据和技术充满热情，希望对世界产生积极、切实的影响。 促进人机协作. Andreas Koenig， Proglove 首席执行官.
在美国，国家标准和技术研究所在一个开放和协商的过程中，开发了改进关键基础设施的网络安全框架（“NIST框架”）。 该框架将网络安全划分为五个领域：识别，保护，检测，响应和恢复。