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Künstliche Intelligenz und Automatisierung: Wie sie die Zukunft der Arbeit beeinflussen werden
Künstliche Intelligenz und Automatisierung: Wie sie die Zukunft der Arbeit beeinflussen werden
Die Zukunft der Automatisierung und künstlichen Intelligenz ist ein Thema, das seit Jahrzehnten diskutiert wird. Einige glauben, dass die Automatisierung menschliche Arbeitsplätze vernichten wird und dies das Ende der Welt, wie wir sie kennen, bedeuten wird. Andere glauben, dass KI mehr Arbeitsplätze schafft als wegnimmt.
Die Debatte geht weiter, aber es gibt einige Fakten darüber, wie Automatisierung und künstliche Intelligenz unser heutiges Leben beeinflussen. Wir können sehen, wie sich die Automatisierung auf die Arbeitskräfte in so unterschiedlichen Branchen wie Fertigung, Transport, Gesundheitswesen und mehr auswirkt.
Durch die Untersuchung der Veränderungen der Beschäftigungsquoten in diesen Branchen nach dem technologischen Fortschritt können wir die Auswirkungen der Automatisierung verschiedener Rollen in diesen Branchen erkennen. Beispielsweise gingen die Beschäftigungsquoten nach der Einführung automatisierter Fertigungssysteme wie Industrieroboter oder computergesteuerter Werkzeugmaschinen deutlich zurück.
Die Zukunft der Arbeit ist ungewiss, aber eines ist sicher: Automatisierung wird in Zukunft eine große Rolle spielen, und dies beginnt bereits zu geschehen. Die Automatisierung findet bereits seit der industriellen Revolution statt, doch erst in jüngster Zeit hat sich das Tempo beschleunigt. Tatsächlich werden durch die Automatisierung mehr Arbeitsplätze geschaffen als verloren gehen.
Wir müssen verstehen, was Automatisierung bedeutet und was wir dagegen tun können.
In Zukunft werden Automatisierung und künstliche Intelligenz einen großen Einfluss auf die Arbeit in Bereichen wie Ingenieurwesen, Recht, Medizin und sogar Journalismus haben. Dies wird zu einer anderen Art der Schaffung von Arbeitsplätzen führen, bei der Kreativität und Emotionen stärker im Mittelpunkt stehen als nur Codierung oder Datenanalyse.
Wie künstliche Intelligenz die Arbeitsweise verändert
Automatisierung ersetzt bereits Menschen durch Roboter. Dies kann in Form von Software, Maschinen und Robotern geschehen. Dieser Trend hält schon seit langem an und wird voraussichtlich noch lange anhalten.
Die Vorteile der Automatisierung bestehen darin, dass sie die Arbeitskosten senken, die Produktivität steigern und die Qualität verbessern kann. Allerdings bringt dieser Trend auch einige Herausforderungen mit sich, etwa Arbeitslosigkeit und Umschulung der Arbeitnehmer.
Die Zukunft der Arbeit verändert sich jeden Tag. Mithilfe künstlicher Intelligenz kann effizienter und zeitsparender gearbeitet werden.
Künstliche Intelligenz gibt es schon seit einiger Zeit. Aber in den letzten Jahren hat es einen enormen Einfluss auf unsere Arbeitsweise gehabt. Künstliche Intelligenz kann Aufgaben bewältigen, die noch vor wenigen Jahren als unmöglich galten, und wird unser Leben auch in naher Zukunft weiter verändern.
Künstliche Intelligenz kann Daten lesen, aus den Daten lernen und ohne menschliches Zutun selbständig Erkenntnisse über die Daten liefern. Dies ermöglicht es Unternehmen, einige ihrer Geschäftsprozesse mit weniger menschlichem Einsatz als bisher zu automatisieren.
Wie wird sich die Automatisierung auf Karrieren auswirken? Ist diese Sorge sinnvoll?
Die erste und offensichtlichste Veränderung, die die Automatisierung mit sich bringt, ist die Arbeitslosigkeit. Dies gilt insbesondere in der verarbeitenden Industrie, im Transportwesen und in der Landwirtschaft. In diesen Branchen wie dem LKW-Transport und der Landwirtschaft hat die Automatisierung die Arbeitskosten erheblich gesenkt.
Wir leben in einer Zeit, in der Automatisierung immer beliebter wird. Unter Automatisierung versteht man den Prozess der Nutzung von Maschinen oder Computerprogrammen zur Ausführung von Aufgaben, die typischerweise künstliche Intelligenz erfordern, wie beispielsweise Handarbeit.
Jeder muss seine Fähigkeiten verbessern. Geschieht dies nicht, werden Beschäftigungsmöglichkeiten verloren gehen. Erwerben Sie Fähigkeiten, die für die aktuelle Marktsituation relevant sind.
Überlegen Sie sich einige Geschäftsziele, die mit künstlicher Intelligenz und Automatisierung in Einklang stehen. Wenn Sie künstliche Intelligenz und Automatisierung zu Ihrem Vorteil nutzen können, werden Sie Ihre Karriere verbessern. In der Vergangenheit galt die Automatisierung als Bedrohung für Arbeitsplätze. Mit der Weiterentwicklung von Technologie und künstlicher Intelligenz in den letzten Jahren ist der Einsatz von Automatisierung jedoch vorteilhafter als manuelle Arbeit. Dies liegt daran, dass es die Effizienz erhöht und die Produktivität erhöht.
Unternehmen müssen sich auch der Vor- und Nachteile der Automatisierung bewusst sein, damit sie fundierte Entscheidungen über den Einsatz der Automatisierung in ihrem Unternehmen treffen können. Unternehmen sollten bei der Entscheidung, ob sie Geschäftsprozesse automatisieren, auch die Auswirkungen auf die Mitarbeiter berücksichtigen.
Beispiele für durch Automatisierung ersetzte Arbeitsplätze:
- Fabrikarbeiter durch Roboter ersetzt
- Taxifahrer durch selbstfahrende Autos ersetzt#🎜 🎜# Kassierer in Einzelhandelsgeschäften werden durch Self-Checkout-Systeme ersetzt
- Möglichkeiten für Softwareentwickler, Roboter zu erstellen
- Datenwissenschaftler#🎜 🎜 #
- Forschung und Entwicklung
- Welche Arbeitsplätze werden am ehesten durch automatisierte Prozesse ersetzt?
Der Prozess der Automatisierung findet schon seit langem statt Zeit, es ist einfach passiert. Die Geschwindigkeit hat zugenommen.
Automatisierung ist kein neues Phänomen. Automatisierte Prozesse gibt es schon seit langem in verschiedenen Branchen wie dem verarbeitenden Gewerbe und der Landwirtschaft. Allerdings hat sich das Tempo der Automatisierung in den letzten Jahren aufgrund des technologischen Fortschritts und der Verbreitung künstlicher Intelligenz beschleunigt.
Der Einsatz von Tools der künstlichen Intelligenz nimmt ebenfalls zu, um Unternehmen bei der Automatisierung sich wiederholender Aufgaben zu unterstützen.
Ein aktueller Trend besteht darin, Kundendienstanrufe mithilfe von Bots oder künstlicher Konversationsintelligenz zu automatisieren. Dabei handelt es sich um Computerprogramme, die menschliche Interaktion über Text- oder Sprachkommunikationskanäle simulieren sollen. Manche Jobs werden eher durch automatisierte Prozesse ersetzt als andere. Zu den häufigsten Jobs, die wahrscheinlich durch Automatisierung ersetzt werden, gehören Verwaltungsassistenten, Telemarketer, Dateneingabe und Fahrer.
Langfristig wird die Automatisierung Jobs ersetzen, die sich stark wiederholen und nur geringe Qualifikationen erfordern.
Zu den meisten Jobs, bei denen das Risiko, durch Automatisierung ersetzt zu werden, geringer ist, gehören beispielsweise:
- Jobs mit einem hohen Maß an Kreativität und Autonomie
- Jobs, die viel soziale Interaktion erfordern
- Jobs, die Kreativität und emotionale Intelligenz erfordern
So starten Sie mit Künstlicher Intelligenz, um sich auf die Arbeitslosigkeit in den nächsten 10 Jahren vorzubereiten
Künstliche Intelligenz hat in vielen Branchen bereits große Auswirkungen. Dazu gehören Bereiche wie Finanzen, Gesundheitswesen, Transport und Bildung. Künftig wird künstliche Intelligenz mehr Dinge tun können, die Menschen heute nicht können.
Die Zukunft der Arbeit ist ungewiss und viele Faktoren müssen berücksichtigt werden, wenn versucht wird, vorherzusagen, welche Arbeitsplätze es in Zukunft geben wird. Es ist jedoch wichtig, auf diese Veränderungen vorbereitet zu sein, da die Umschulung der Mitarbeiter Zeit erfordert, damit sie sich an neue Arbeitsanforderungen anpassen können.
Die Debatte über künstliche Intelligenz ist endlos und die Debatte zwischen beiden Seiten wird weitergehen. Wir müssen abwarten und die wahren Auswirkungen sehen. Regierungen und Unternehmen müssen mehr Arbeitsplätze schaffen und sichern, die für die aktuelle Weltlage relevant sind.
Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, wie wir jetzt mit dem Einsatz von KI beginnen können, um uns auf die Arbeitsplätze vorzubereiten, die in den nächsten 10 Jahren verloren gehen werden. Eine Möglichkeit besteht darin, zu verstehen, wie KI funktioniert und wie sie uns helfen kann, anstatt uns zu ersetzen. Ein anderer Ansatz besteht darin, der KI beizubringen, Daten so zu nutzen, dass sie den Menschen zugute kommt. Der Mensch muss sich einfach umschulen, um sich an die aktuellen Normen anzupassen.
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Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
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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
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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 ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
