在第一个实验中,参与者被要求回答了10个常识性问题,部分人是自己回答的,部分人使用了搜索引擎。完成之后,他们分别汇报了自己对自身两项能力的认知,一是使用外部资源获取信息的能力,二是自己记忆信息的能力。
1. 企业需要在人的层面上将数据战略制度化. 可以将正式确定首席数据官(CDO)的角色作为起点:首席数据官将是真正的数据科学家和有远见的人,并承担明确的职责。 CDO和他的助手们将负责: (1) 设计、实施和监督整体的数据战略(从收集到分析到货币化),为业务决策和单位提供信息; (2) 促进数据的自由流动,提升数据驱动的洞察力,以及推动与数据相关的管理决策,无论是内部做出还是与外部合作伙伴及监管机构共同作出的决策; (3) 支持人力资源部门的招聘工作或提高员工的技能/对其进行再培训。 这种中心化的CDO角色往往会与各种职位重叠,如首席信息官或首席隐私官,以及目前的首席经济学家和战略官。
在试图看清未来时,我们如何才能夺回有利条件?我们必须认识到,过去用来模拟未来结果的工具是以稳态环境为前提的。为了应对充满指数级变革的未来,我们的工具必须像它们所试图预测的世界一样充满动态。
好的一点是,第四次工业革命使培养技能成为一个更加无缝衔接、更容易获取的过程。 有谷歌这样的搜索引擎、EDX和Coursea等大型开放在线课程、播客 (Podcast)和YouTube等媒体,人们可以很容易地访问知识库。 依赖线性单学科技能会限制人们与劳动力联系的能力,因为许多领域随着技术和跨学科的发展不断得到加强。 科技没有淘汰人们,但它确实改变了就业的先决条件,正如回顾第三次工业革命所发现的一样。 第三次工业革命时期工业化与就业的关系. 第三次工业革命期间,工作场所向自动化和计算机化的转变引起了许多今日重现的担忧。 计算机带来了巨大的担忧,报纸和杂志的 标题是“计算机恐惧症”。
随着人工智能不断发展并驱动创新持续前进,它们在全球经济和社会中掀起了一场革命浪潮。 这场革命以指数级速度带来了新的经济机会,但也强调了对社会责任的内在承诺。 我们需要仔细考虑人工智能的变革力量,因为它重塑了行业和社会框架。 面对这一当务之急,国际舞台上各个国家和部门的领袖需要团结起来,共同努力,确保负责任地开发、部署和采用人工智能,以实现共享和集体利益。 多利益相关方的方法. 为了应对这些挑战,世界经济论坛于2023年6月成立了 人工智能治理联盟,这是一项将行业领袖、政府、学术机构和民间社会组织聚集在一起的开创性合作。
为什么机器翻译突然变得如此强大?答案很简答:数据。2016年,联合国在网上发布了一项数据库,涵盖了近80万份文档,全都经人工翻译至6种联合国官方语言:阿拉伯语、英语、西班牙语、法语、俄罗斯语和中文。
一. 语言具有主观性. 通常来讲,人工智能更擅长处理基于客观现实的任务。 无论是识别数据集中难懂的信号模式,还是在复杂的道路条件下进行导航,当机器的决策系统由明确的数学或物理规则管理时,它便能发挥最佳功效。 相较之下,自然语言是人类群体为了同他人交流而发明的主观产物。 通常而言,语言会表现出类似规则的变化(例如语法和动词变化),但这些规则只是基于惯例而非客观现实总结而成,而且规则仍在不断发展和变化。 人类在识别肿瘤或判断信用风险方面或许已经失去了领先优势,但我们仍然拥有并且可能永远拥有对自然语言中“自然”的终极权威。 这种权威反映在评估机器翻译算法的选择度量标准——双语评估替换(BLEU)中,根据候选翻译与专业人员产出结果的相似性对其进行评分。
它是一种最先进的技术,使企业之间能够有效协作、共享数据并在以下四个关键领域实现优化: 生产: 识别生产瓶颈,预测维护需求,微调流程以实现最高的生产效率。
公众的不信任,让许多科技企业开始拒绝政府进入用户设备的请求,典型案例包括 微软拒绝美国政府 查看用户邮件、 苹果拒绝为美国联邦调查局(FBI) 调查的恐怖分子的iPhone强制解锁等。 而有些通讯公司则开始为了企业内部流程,大肆收集用户信息。 知名案例是Facebook启用了 WhatsApp (相当于“外国版微信”——译者注)的加密功能,以保护用户聊天记录不被外界窃取,但 Facebook自身 却仍旧可以看到这些数据。 我们目前明确知道的是,在明确监听线上和线下的公民活动的合理限度上,政府、社会、执法还有司法机关都需要长期的讨论和协调。
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。 为了从中受益,劳动者必须培养必要的技能,因为人工智能会迅速改变所需的能力。 技能优先的招聘——基于能力而不是学位或工作经历等传统标准进行招聘——可以帮助年轻人在人工智能时代找到工作并取得成功。 对于年轻人来说,未来尚未确定。 这一现实既让人兴奋,又让人感到不确定。 如今的年轻人正值人工智能开始改变职场的关键时刻,他们步入职场。 这种前景可能会引发矛盾的情绪。 一方面,他们可能会感到兴奋,因为人工智能可以帮助他们更快、更高效地工作,同时让他们的工作过程更加愉快。
“道”是战略目的,“术”是战略手段和路径。 以人为本的城市可持续发展是“道”,数字孪生技术是“术”。 目前城市数字化发展需要警惕不以城市禀赋和需求为基础,过度投资,盲目上马,最后地方财政难以为继,又没有可持续的商业模式能够跟进,泡沫破灭,变成“数字鬼城”。 每座城市都有自己独特的愿景、目标和发展战略。 比如说新加坡作为全球数字孪生城市的标杆得到国际的关注和认可,他们的需求包含城市和国家职能两个层面,从科层制上是二维一体的;而上海作为中国数字城市发展和治理的领头羊,除了满足自身城市定位,还有符合国家战略需求和带动长三角城市群发展的任务,具有更复杂的纵向与横向决策逻辑框架。
通过利用地理空间数据,AI模型可以分析土地覆被和土地利用的变化、土壤健康情况和大片土地上的可用水资源,帮助规划再生景观。 世界经济论坛的粮食创新中心与印度的中央邦政府 合作,与Skymet Weather公司一起将地理空间图像融入景观规划。
例如,如果你想更好地了解搜索引擎优化,那么阅读电子营销方面的畅销书是明智之举。 这类体裁的书通常很实用、可操作性强,并且也很容易阅读和理解。
二十年前谁又曾经设想过搜索引擎的优化会成为一个新的产业呢? 那些甚至人工智能都无法替代的工作将会需要较强的人类的品格特质的,比如共情,比如积极的心态和韧性。
区块链并不单纯是一种新工具,它是一种新的经济基础设施,让任何人在任何地方都能信任区块链中记录的基本事实,包括身份、所有权和智能合约中的承诺等。
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。
腾讯 的“首席探索官”网大为对投资创新如何推动解决地球上最大的挑战进行了探讨; 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? 网大为是 腾讯 的CXO。 这一特别的职位主要负责在世界范围内寻找可能改变世界的创新技术,例如可以帮助我们解决拥堵和无序扩张的 电动垂直起降飞机,又或可以改善水资源管理和应对气候变化的人工智能。 今年5月,在达沃斯举行的世界经济论坛年会上,“遇见领袖”节目采访了网大为。 他谈到了如何看待自己在腾讯的特别职位,他所看到的变革机遇,以及让他保持运转的必不可缺的习惯。 以下是转录文本。
通过人工智能与大数据提供更好的服务. 中国的共享平台不再简单地向城市中投放 数百万辆自行车,而是更多地使用人工智能以及大数据技术来识别需求最大的地点。 仅在有需要的地方提供自行车从而减少自行车的总数,这也就意味着人行道上不再会散乱地堆着自行车。 这种因地制宜的方式也让人们在高峰期更容易找到可用的自行车。 当一批中国的共享单车公司在2019年宣告破产时,一些观察人士认为需求已然见顶。 然而,目前共享单车的繁荣表明问题出在商业模式上,而非消费者需求本身。 随着企业成熟,采用更先进的技术,并提供更好的服务,人们更有可能长期使用共享单车。 这也可能扩散开来,影响整个共享经济,其他公司也可以使用人工智能与大数据来使其产品与服务相匹配,以满足不断变化的需求。
2022年10月5日. 寻求帮助可以为积极的社会关系创造机会。 Image: Pexels/ RODNAE Productions. Melissa De Witte. 社会心理学家赵萱说,人们希望改变他人的生活,当人们能够帮助他人时,他们会感觉很好; 请求帮助也很重要——它能使人产生善意,并为积极的社会联系创造机会; 但是,寻求帮助者往往低估了其他人来帮助他们的意愿,以及帮助者事后的积极感受; 文化应该尽量避免提倡“自我照顾”——暗示人们独自处理困境是自己的责任——并强调相互照顾的价值。 我们羞于求助,因为我们不想麻烦别人,认为我们的请求会让他人觉得不方便。 但很多时候,事实恰恰相反。 斯坦福大学社会心理学家赵萱说,人们希望能够改变他人的生活,当他们能这样做时就会 感觉很好,甚至很高兴。
最常见的方法是“蒸汽甲烷重整”法,使天然气和高温蒸汽进行反应。 另一种方法是 电解 法,利用电流将水分解为氢气和氧气。 不同的方法可以制得灰氢、蓝氢、绿氢和粉氢。 不同种类的氢. 根据不同的制备方法和相关的碳排放量,不同种类的氢可以用不同的颜色区分。 灰氢. 目前,灰氢是最常见的氢气类型。 它通过“蒸汽甲烷重整”法,用天然气制备而成。 然而,这一过程会释放出大量的二氧化碳,因此是一种不太可持续的选择。 灰氢易获取且制备成本相对较低,但缺点是二氧化碳排放量高,不够环保。 蓝氢也被称为低碳氢,和灰氢相似,但制备过程中产生的二氧化碳会被捕获并存储利用,从而减少碳足迹。 因此,蓝氢比灰氢更加清洁。 但尽管如此,蓝氢仍然依赖于化石燃料。 绿氢通过风能、太阳能等可再生能源,将水进行电解制备而成。