Ausblick 2023: Künstliche Intelligenz wird Bürojobs einleiten
Künstliche Intelligenz gilt im Allgemeinen als fähig, einfache und sich wiederholende Aufgaben zu bewältigen, die mehr körperliche Kraft, Geduld und Risiko erfordern, wie z. B. Fertigungspositionen, Logistik oder Kundendienstarbeiten. Experten für künstliche Intelligenz sagen jedoch, dass die jüngsten Fortschritte bei großen Sprachmodellen (LLMs) zeigen, dass auch Angestellte und Berufstätige betroffen sein werden. Herauszufinden, wie KI und Mensch am Arbeitsplatz koexistieren können, wird im Jahr 2023 und darüber hinaus ein zentrales Thema sein. Peter Wang, CEO von Anaconda, einem Anbieter von Data-Science-Tools, sagte: „Einige Innovationen bei groß angelegten Sprachmodellen und künstlicher Intelligenz werden traditionelle Angestellte und Angestellte verändern. Dadurch werden wirklich interessante soziale und kulturelle Aspekte entstehen.“ Eine Dynamik, die sich im weiteren Verlauf dieses Jahrzehnts weitgehend stabilisieren und Auswirkungen auf die 2030er Jahre haben wird.“ #Groß angelegte Sprachmodelle wie GPT-3 und BERT haben Fortschritte auf dem Gebiet der künstlichen Konversationsintelligenz gemacht. Unternehmen haben Callcenter-Mitarbeiter durch künstliche Intelligenz ersetzt oder erweitert, die getippte oder gesprochene Anfragen verstehen und hilfreiche Informationen bereitstellen kann. Diese Technologie hat auch das Potenzial, Information Worker zu ersetzen.
Für diejenigen unter Ihnen, die im Wesentlichen Schreibtischjobs haben, bei denen sie jeden Tag das Gleiche tun und nicht zu viel darüber nachdenken müssen – seien Sie besser vorsichtig, denn die Chancen stehen gut, dass der Job klappt löscht sich automatisch. In den nächsten fünf Jahren wird es so viele Daten geben, dass sie direkt miteinander verbunden sein werden, und dann wird es keinen Grund mehr geben, jeden Tag zu stempeln.ChatGPT ist das neueste Tool für künstliche Intelligenz, das in letzter Zeit die Aufmerksamkeit der Menschen auf sich gezogen hat. OpenAI veröffentlichte diese neue Schnittstelle für das GPT-3-Modell am 30. November der Öffentlichkeit und zog schnell mehr als 1 Million Benutzer an. Dieser Service zeigt eine außergewöhnliche Fähigkeit, detaillierte Antworten auf Fragen zu geben. Neben der Erstellung schriftlicher Inhalte wird auch die Fähigkeit zum Programmieren demonstriert.
Jonas Kubilius, ein Forscher für künstliche Intelligenz und CEO des KI-Unternehmens Three Third, glaubt, dass sich Modelle künstlicher Intelligenz wie Stable Diffusion, GPT-3 und GitHub Copilot weiterentwickeln, um Text, Bilder, Audio und andere multimodale Modelle für die Eingabe mehrerer Aufgaben. Letztendlich werden die durch diese Modelle generierten Inhalte in ein Geschäftsmodell umgewandelt, das Entwicklern und Inhaltserstellern Gewinne bringt.
Er sagte: „Wir werden einen Wandel vom Einsatz künstlicher Intelligenz für statische Aufgaben wie Klassifizierung hin zu sprachmodellgesteuerten interaktiven Arbeitsabläufen erleben, um Menschen dabei zu helfen, Aufgaben effizienter auszuführen.“# 🎜🎜## 🎜🎜#Allerdings haben diese Modelle auch potenziell schändliche Verwendungszwecke. Sicherheitsforscher warnen, dass sich ChatGPT aufgrund seiner Fähigkeit, Wörter und Skriptcode aneinanderzureihen, möglicherweise auch als Hacking-Tool eignet. Check Point Research hat einen Bericht veröffentlicht, der detailliert beschreibt, wie die neueste Erfindung von OpenAI von Cyberkriminellen für Spear-Phishing-Angriffe genutzt werden kann.
Check Point Research schreibt: „Die wachsende Rolle von LLM und KI in der Cyberwelt ist voller Chancen, birgt aber auch Risiken, die mithilfe der LLM-API generiert werden können.“ zusätzliche schädliche Softwarekomponenten. ”
KI-Entwickler verwenden häufig APIs, um auf vorab trainierte Modelle wie GPT3 zuzugreifen. Allerdings ist ein Großteil der Technologie hinter großen Sprachmodellen Open Source, sodass Entwickler sie selbst nutzen können. Sri Ambati, CEO und Gründer von H2O.AI, einem Anbieter von Data-Science-Tools, sagte, dass die Kombination aus mehr Daten, offenen KI-Tools und besserer Bildung die Hürden für den Einsatz von KI senkt.
Ambati sagte: „Das ist wirklich das größte Hindernis für unsere Kunden. Nicht alle Kunden haben Top-Datenwissenschaftler, die ständig lernen. Alles beim Aufbau dieser Modelle beschränkt sich nicht mehr darauf, dass großartige Datenwissenschaftler alles verstehen.“ Tag Alle Deep-Learning-Frameworks entstehen. So können mehr Menschen mit der Erstellung dieser Modelle auf eine sehr einfache Low-Code-No-Code-Methode beginnen. IDC), verantwortlich für die Verfolgung des Marktes für Tools und Technologien für dialogorientierte künstliche Intelligenz. Viele Menschen seien von der Leistung menschlicher Konversationssysteme überrascht, sagte sie. In den letzten Jahren konnten Unternehmen durch Konversations-KI tatsächlich einen Return on Investment verzeichnen ...
Es ist nicht machbar, alle Menschen durch KI zu ersetzen. Unternehmen versuchen nun herauszufinden, wo KI am besten und wo Menschen am besten funktionieren.
Sie sagte: „Der wahrscheinlich beste Weg, KI zu nutzen, besteht darin, zu verstehen, wie sie zur Erweiterung menschlicher Fähigkeiten eingesetzt werden kann. Das ist ein Gleichgewicht, das wir wirklich gesehen haben, insbesondere im letzten Jahr, als sie.“ Beim Kampf gegen den sogenannten großen Rücktritt“
.Angesichts einer drohenden Rezession im Jahr 2023, sinkender Erwerbsbeteiligungsquoten aufgrund von COVID-19-bedingten wirtschaftlichen Störungen und steigendem Lohndruck aufgrund der Inflation werden Unternehmen motivierter denn je sein, die Grenzen der KI im Unternehmen zu erweitern. Technologieunternehmen möchten, dass Anwendungsunternehmen diese Grenzen ausloten und neue Geschäftsmöglichkeiten schaffen.
Ab dem nächsten Jahr werden wir eine erstaunliche Anzahl unpräziser Anwendungsfälle sehen, die in der Vergangenheit nicht einfach zu automatisieren waren und plötzlich einfacher zu automatisieren sind. Weitere Anwendungsfälle werden von diesen KI-Systemen abgedeckt.
Bisher sind die meisten Menschen nicht optimistisch, was die Fähigkeit künstlicher Intelligenz angeht, kreative Arbeitskräfte zu ersetzen, obwohl sie das Potenzial künstlicher Intelligenz sehen, kreative Arbeitskräfte durch die Automatisierung langweiliger und sich wiederholender Teile der Arbeit zu entlasten. Dies kann dazu beitragen, die Produktion kreativerer Inhalte anzuregen, die das Publikum auf neue und interessante Weise ansprechen.
Was wir in Zukunft betreten werden, ist eine seltsame Welt. Nicht nur Arbeiterjobs und Arbeitskräfte werden durch intelligente Roboter ersetzt, sondern auch viele traditionelle Angestellte werden durch künstliche ersetzt Geheimdienstsysteme.
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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
