人工智能(AI)的发展是否意味着经济不平等的加剧?诚然,人工智能有可能加大社会鸿沟。但政府也可以选择引导技术走向更加公平和包容的结果。例如,中国的城市正在培育旨在造福社会的智能经济和数字经济。
近日,从中关村科学城获悉,以国产算力为支撑的中国首个人工智能共性技术开发支持和成果转化平台已经在该园区上线运行。
人工智能已经可以使一些现有的科学过程更快、更有效,但它能以改变科学本身的方式做得更多吗?
目前,医疗保健领域大型语言模型开发者主要将其用作数字助理,以简化患者互动。这些工具从患者那里收集数据,并向临床医生提供结构化信息。大型语言模型将监督医疗保健一些常规方面,此举旨在扩大患者参与范围,而不是取代与临床医生互动。
人工智能有可能改变科学实践。但是,只有当人类科学家愿意并且能够使用这些工具时,它才会发生。
加拿大政府需要认真监管生成式人工智能,以及更广泛人工智能,确保其符合公众利益。加拿大应该取消制定自愿行为准则计划,转而与批评人士合作,改进陷入困境的《人工智能和数据法案》。
中国正在努力谋求全球移动通信和数字领域的领导者地位。这不是口号,而是体现在中国2021年至2025年的五年规划中的战略方向,并得到了坚定的支持。我们可以看到,北京的这一目标正开始显现出成为现实的迹象。
印度应制定全面的人工智能国家战略,把利益相关者联系起来,为负责任地部署人工智能提供路线图。增加人工智能研究资金。
金融机构需要实施强大而有效的测试和评估方法,以发现潜在的弱点并防范攻击。这可能涉及严格的测试程序,雇用“红队”来模拟攻击,并不断更新模型,以确保它们不会受到恶意行为者或不良数据的损害。
自从去年ChatGPT席卷全球以来,互联网上就充斥着关于生成式人工智能将会带来多大颠覆性影响的预测。有人可能会认为,输家将是那些执拗的老牌企业。然而,目前,还远不清楚这场剧变是否会让今天的企业巨头成为历史。
随着人工智能变得越来越普遍,新闻行业将需要在一个更拥挤、混乱、缺乏原创性的信息生态系统中开拓空间。从短期和长期来看,技术平台和新闻编辑室之间关系将继续发展,但现在有必要建立健全数据治理框架。
人工智能正在迅速重塑私营部门,并为公共部门转型提供机会,使其更高效、反应更灵敏、更以公民为中心。
人工智能发展如此之快,以至于许多参与其发展的人现在都在大声疾呼需要对其进行监管。
拥有大量数据的公司正在考虑如何最好地从中获利。一场数据争夺战正在展开。
英国官员警告机构组织注意把人工智能聊天机器人整合到业务中的风险,称研究越来越多地显示,机构组织可能被诱骗从事有害的任务。
在巴西戈亚斯州、巴拉纳州等地的沃野上,由巴西农业部门推广运作的无人机不定期进行巡航收集农产区高清图像并监控农作物健康情况。
随着电动汽车等的普及,用于制造电池的镍和钴等矿产的市场需求激增。若能确立高效开采技术,则有利于提高企业盈利能力。日美企业在重要矿产领域对亚洲的依赖度较高,重新构建供应链成为当务之急,它们将加快推动相关技术投入使用。
全面分析人工智能对劳动力市场风险和机遇,可以帮助利益相关者制定或审查特定地区就业创造战略,评估承诺创造可持续就业税收减免的优点。
麦肯锡预测,到21世纪30年代中期,人工智能可能会比四分之三的人类劳动力更精通这些“软技能”和许多其他技能。
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