


Comment prédisez-vous que l'IA générative changera l'avenir du travail ?
Avec le lancement récent de ChatGPT et le développement rapide de l'intelligence artificielle générative, nous sommes actuellement en pleine révolution technologique. L’impact qui en a résulté a été plus précoce et plus important que l’introduction de toute autre nouvelle technologie.
Où et comment le travail a changé
En tant que descendante de grands modèles de langage (LLM) de pointe comme le GPT-4 d'OpenAI, l'IA générative transforme les industries et l'avenir du travail d'une manière que nous n'aurions pas pu imaginer il y a quelques années Way. Voici trois domaines dans lesquels cela se produit déjà :
Industries créatives : Les industries créatives ont toujours été considérées comme le bastion de l'intelligence et de l'imagination humaines. Cependant, l’IA générative démontre désormais sa capacité à être à la fois collaboratrice et créatrice. Le contenu généré par l’IA, de la rédaction à la conception de sites Web en passant par les jeux vidéo, la musique et les arts visuels, brouille les frontières entre les créations humaines et mécaniques.
Prenons comme exemple le domaine émergent de la conception assistée par intelligence artificielle. L'IA générative peut générer des milliers d'options de conception en quelques minutes, réduisant considérablement le temps et les efforts requis par les concepteurs humains. Cette efficacité et cette ampleur retrouvées permettent non seulement aux professionnels de la création de consacrer plus de temps à l'amélioration et au perfectionnement de leur travail, mais leur permettent également d'explorer de nouveaux domaines d'expression créative.
De plus, la démocratisation des outils créatifs a créé une nouvelle classe de « designers citoyens » – des personnes ayant peu de formation formelle en design qui exploitent les applications basées sur l'IA pour transformer leurs visions en réalité.
Prise de décision et gestion : À mesure que la quantité de données disponibles pour les entreprises continue de croître de façon exponentielle, le besoin d'une prise de décision plus rapide et plus efficace augmente également. L’IA générative devient un outil puissant qui change la façon dont les entreprises élaborent des stratégies, innovent et s’adaptent.
Grâce aux moteurs de décision basés sur l'IA, les organisations peuvent analyser rapidement de grandes quantités d'informations, identifier des modèles et générer des informations exploitables, bien au-delà des capacités des experts humains, même les plus expérimentés. De plus, l’IA générative peut simuler des scénarios complexes et prédire les résultats potentiels, donnant ainsi aux dirigeants la prévoyance dont ils ont besoin pour prendre des décisions plus intelligentes et éviter des erreurs coûteuses.
L'IA générative devient également un atout précieux en ressources humaines. En analysant les données sur la main-d'œuvre et la structure organisationnelle, ces systèmes d'IA peuvent recommander des compositions d'équipe optimales, identifier les lacunes en matière de compétences et même prédire les taux d'attrition. Ces informations peuvent aider les organisations à constituer des équipes plus fortes, plus résilientes et plus diversifiées, pour finalement générer de meilleurs résultats commerciaux.
Développement des compétences et main-d'œuvre : Alors que l'IA générative continue de remodeler des industries entières, la nature du travail elle-même change, nécessitant une réévaluation des compétences nécessaires pour réussir. De nombreuses tâches qui étaient autrefois le domaine exclusif des humains sont désormais exécutées par l’intelligence artificielle, ce qui suscite des inquiétudes quant aux pertes d’emplois et à l’élargissement du déficit de compétences.
Bien que certains rôles puissent devenir obsolètes, il est tout aussi important de reconnaître les énormes opportunités qu'offre l'IA générative. De la même manière qu’Internet a créé de toutes nouvelles catégories d’emplois, l’IA générative donnera naissance à de nouvelles industries et à de nouveaux rôles que nous n’avions pas encore imaginés.
Comment se préparer à l'avenir du travail grâce à l'IA générative
Pour se préparer à la manière dont l'IA générative transformera l'avenir du travail, les chefs d'entreprise devraient envisager les stratégies suivantes :
- Formez-vous et votre équipe : Les chefs d'entreprise doivent avoir une compréhension approfondie des technologies d'IA générative et de leurs applications potentielles. Cela aidera à identifier les opportunités d’exploiter la technologie au sein de l’organisation et à préparer les équipes à de nouveaux flux de travail et responsabilités.
- Investir dans la R&D en IA : Les entreprises devraient envisager d'investir dans la R&D en IA, soit en développant une expertise interne, soit en travaillant avec un écosystème d'entreprises axées sur l'IA et de partenaires associés.
- Réévaluer les flux de travail et les processus : Les dirigeants doivent revoir leurs flux de travail et processus existants pour identifier les domaines qui peuvent être améliorés ou automatisés à l'aide de l'IA générative. Cela peut impliquer de restructurer les équipes, d’automatiser certaines tâches ou d’intégrer des outils d’IA dans les systèmes existants.
- Perfectionnement et requalification des employés : Étant donné que l'IA générative peut changer la nature de certains rôles, il est essentiel pour les chefs d'entreprise de s'assurer que les employés possèdent les compétences nécessaires pour s'adapter. Cela peut impliquer de proposer des programmes de formation ou d’aider les employés à acquérir de nouvelles compétences.
- Favoriser une culture d'innovation et d'adaptation : Pour réussir dans un monde où l'IA générative est de plus en plus répandue, les entreprises doivent être capables d'innover et de s'adapter rapidement. Les dirigeants doivent encourager une culture favorable au changement et à l’expérimentation, permettant aux employés de trouver de nouvelles façons d’utiliser la technologie de l’IA.
- Résoudre les problèmes éthiques et juridiques : L'IA générative soulève de nouveaux problèmes éthiques et juridiques que les dirigeants d'entreprise devraient aborder de manière proactive. Cela peut impliquer l’élaboration de politiques concernant la confidentialité des données, la sécurité et l’utilisation de l’IA, ainsi que la garantie que les systèmes d’IA sont transparents et équitables.
- Travailler avec les parties prenantes : Pour réaliser tout le potentiel de l'IA générative, les entreprises doivent collaborer avec les parties prenantes, notamment les clients, les fournisseurs et les régulateurs. Cela permet d’identifier de nouvelles opportunités et de résoudre les problèmes potentiels.
- Soyez prêt à supprimer des emplois : Bien que l'IA générative ait le potentiel de créer de nouveaux emplois, elle peut également remplacer certains rôles existants. Les chefs d’entreprise doivent se préparer à ce changement et apporter leur soutien aux salariés dont l’emploi pourrait être affecté. Cela comprend tout, depuis l'octroi d'indemnités de départ jusqu'à l'aide à l'emploi et aux possibilités de recyclage.
- Surveiller les progrès et ajuster les stratégies : À mesure que le domaine de l'intelligence artificielle continue d'évoluer, les chefs d'entreprise doivent régulièrement évaluer leurs stratégies et procéder aux ajustements nécessaires. Cela l’aidera à garder une longueur d’avance et à tirer parti des nouveaux développements en matière d’intelligence artificielle générative.
L'IA générative est une nouvelle technologie passionnante et disruptive qui en est encore à ses premiers stades de développement. Cependant, il est clair que cela continuera à modifier profondément le travail. Les chefs d’entreprise ne peuvent l’ignorer. Commencez dès maintenant à vous renseigner, vous et votre organisation, sur la façon d’exploiter la puissance de cette nouvelle technologie extraordinaire de manière intelligente, éthique et responsable.
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Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Si la réponse donnée par le modèle d’IA est incompréhensible du tout, oseriez-vous l’utiliser ? À mesure que les systèmes d’apprentissage automatique sont utilisés dans des domaines de plus en plus importants, il devient de plus en plus important de démontrer pourquoi nous pouvons faire confiance à leurs résultats, et quand ne pas leur faire confiance. Une façon possible de gagner confiance dans le résultat d'un système complexe est d'exiger que le système produise une interprétation de son résultat qui soit lisible par un humain ou un autre système de confiance, c'est-à-dire entièrement compréhensible au point que toute erreur possible puisse être trouvé. Par exemple, pour renforcer la confiance dans le système judiciaire, nous exigeons que les tribunaux fournissent des avis écrits clairs et lisibles qui expliquent et soutiennent leurs décisions. Pour les grands modèles de langage, nous pouvons également adopter une approche similaire. Cependant, lorsque vous adoptez cette approche, assurez-vous que le modèle de langage génère

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

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