Périphériques technologiques
IA
L'avenir du travail : s'adapter à l'automatisation et à l'intelligence artificielle
L'avenir du travail : s'adapter à l'automatisation et à l'intelligence artificielle
Les progrès rapides en matière d'automatisation et d'intelligence artificielle (IA) remodèlent la main-d'œuvre et soulèvent des questions sur l'avenir du travail.
Les entreprises doivent avoir des employés possédant les compétences appropriées pour développer, gérer et entretenir des équipements automatisés et des processus numériques tout en accomplissant des tâches que les machines ne peuvent pas. La reconversion peut aider les employés laissés pour compte à trouver une nouvelle carrière.
Dans un marché du travail compétitif, il est crucial que les employés acquièrent de nouvelles compétences.
Cet article traite de l'impact de l'automatisation et de l'intelligence artificielle sur l'emploi, explore les compétences nécessaires pour s'adapter à un marché du travail en évolution, ainsi que l'importance de l'apprentissage tout au long de la vie et de l'adaptabilité.
L'essor de l'automatisation : évolution des industries et des rôles professionnels
De la fabrication et de la logistique au service client et aux soins de santé, la technologie d'automatisation transforme les industries à tous les niveaux. Les tâches auparavant exécutées par des humains sont de plus en plus exécutées par des robots, des algorithmes d’apprentissage automatique et des systèmes d’intelligence artificielle. Ce changement remodèle les rôles professionnels et crée un besoin de nouvelles compétences et capacités.
Impact sur l'emploi : pertes d'emplois et création d'emplois
L'adoption des technologies d'automatisation et d'intelligence artificielle a suscité des inquiétudes quant aux pertes d'emplois. Certaines tâches et certains rôles peuvent devenir obsolètes, entraînant une perturbation des effectifs. Il convient toutefois de noter que l’automatisation crée également de nouvelles opportunités d’emploi. La clé est de recycler et de perfectionner les employés pour s’adapter aux besoins changeants du marché du travail.
Compétences pour l'avenir : adopter la culture numérique et les compétences générales
Alors que l'automatisation et l'intelligence artificielle remodèlent le marché du travail, certaines compétences deviennent de plus en plus précieuses. Dans un environnement de travail axé sur la technologie, les compétences numériques telles que l'analyse des données, la programmation et les outils numériques sont essentielles. De plus, les compétences générales telles que la créativité, la pensée critique, l’adaptabilité et l’intelligence émotionnelle sont de plus en plus recherchées car elles sont uniquement humaines et ne peuvent pas être facilement reproduites par des machines.
Apprentissage tout au long de la vie : cultiver une culture de développement continu des compétences
Le rythme des progrès technologiques nous oblige à changer la façon dont nous apprenons et développons les compétences. Dans un environnement de travail en constante évolution, il est crucial que les individus restent pertinents et adaptables, c'est pourquoi l'apprentissage tout au long de la vie est une nécessité. Pour construire une culture d’apprentissage continu, les employeurs, les établissements d’enseignement et les gouvernements doivent proposer des programmes de perfectionnement et de reconversion professionnelle ainsi que des opportunités de formation flexibles.
Collaboration homme-machine : augmenter la main-d'œuvre
L'avenir du travail n'est plus seulement une compétition entre humains et machines, mais le résultat de la collaboration entre humains et machines. La collaboration entre les humains et les systèmes d’IA peut améliorer la productivité, la prise de décision et l’innovation. Cela nécessite un changement de mentalité, où les humains utilisent la technologie comme un outil pour s’autonomiser et se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée qui nécessitent de la créativité, de l’empathie et la résolution de problèmes complexes.
Impact économique et social : assurer une croissance inclusive
Alors que l'automatisation et l'intelligence artificielle remodèlent le marché du travail, il est essentiel de considérer leur impact économique et social.
Les décideurs politiques et les entreprises doivent veiller à ce que les bénéfices du progrès technologique soient répartis équitablement afin que personne ne soit laissé pour compte. Cela signifie soutenir les employés dans leur transition vers des fonctions, investir dans des programmes de formation et créer un environnement propice à l'entrepreneuriat et à l'innovation.
Résumé
Grâce aux technologies d'automatisation et d'intelligence artificielle, l'avenir du travail connaît des changements majeurs. Si ces avancées s’accompagnent de défis et d’inquiétudes quant aux pertes d’emplois, elles ouvrent également de nouvelles opportunités et un potentiel d’augmentation de la productivité et de l’innovation. Dans cet environnement en constante évolution, une attention particulière doit être accordée au développement des compétences numériques, des compétences générales et à la conscience de l’apprentissage continu pour s’adapter au changement. Nous pouvons guider avec succès l’avenir du travail en promouvant la collaboration homme-machine et en garantissant une croissance inclusive.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
