


Kecerdasan Buatan dan Automasi: Bagaimana Ia Akan Mempengaruhi Masa Depan Kerja
Masa depan automasi dan kecerdasan buatan ialah topik yang telah diperdebatkan selama beberapa dekad. Ada yang percaya bahawa automasi akan menghilangkan pekerjaan manusia dan ini akan menjadi penghujung dunia seperti yang kita ketahui. Yang lain percaya bahawa AI akan mencipta lebih banyak pekerjaan daripada yang dibuang.
Perdebatan berterusan, tetapi terdapat beberapa fakta tentang cara automasi dan kecerdasan buatan memberi kesan kepada kehidupan kita hari ini. Kita dapat melihat cara automasi mempengaruhi tenaga kerja dalam industri yang pelbagai seperti pembuatan, pengangkutan, penjagaan kesihatan dan banyak lagi.
Dengan mengkaji perubahan dalam kadar pekerjaan dalam industri ini selepas kemajuan teknologi, kesan automasi pelbagai peranan dalam industri ini dapat dilihat. Sebagai contoh, kadar pekerjaan menurun dengan ketara selepas pengenalan sistem pembuatan automatik seperti robot industri atau alatan mesin yang dikawal oleh komputer.
Masa depan kerja tidak menentu, tetapi satu perkara yang pasti, automasi akan memainkan peranan besar pada masa hadapan dan ini sudah mula berlaku. Automasi telah berlaku sejak Revolusi Perindustrian, tetapi baru-baru ini kadarnya dipercepatkan. Malah, automasi akan mewujudkan lebih banyak pekerjaan daripada yang akan hilang.
Kita mesti memahami maksud automasi dan perkara yang boleh kita lakukan mengenainya.
Pada masa hadapan, automasi dan kecerdasan buatan akan memberi impak besar kepada kerja dalam bidang seperti kejuruteraan, undang-undang, perubatan dan juga kewartawanan. Ini akan membawa kepada jenis penciptaan pekerjaan yang berbeza yang lebih tertumpu pada kreativiti dan emosi dan bukannya hanya pengekodan atau analisis data.
Cara kecerdasan buatan mengubah cara kita bekerja
Automasi sudah pun menggantikan manusia dengan robot. Ini boleh dalam bentuk perisian, mesin dan robot. Trend ini telah lama berlaku dan dijangka berterusan untuk masa yang lama akan datang.
Faedah automasi ialah ia dapat mengurangkan kos buruh, meningkatkan produktiviti dan meningkatkan kualiti. Walau bagaimanapun, trend ini juga membawa beberapa cabaran, seperti kehilangan pekerjaan dan kemahiran semula pekerja.
Masa depan kerja berubah setiap hari. Dengan bantuan kecerdasan buatan, kerja boleh menjadi lebih cekap dan menjimatkan masa.
Kecerdasan buatan telah wujud sejak sekian lama. Tetapi sejak beberapa tahun kebelakangan ini, ia telah memberi impak yang besar terhadap cara kami bekerja. Kecerdasan buatan boleh menyelesaikan tugas yang dianggap mustahil hanya beberapa tahun yang lalu, dan ia akan terus mengubah kehidupan kita dalam masa terdekat.
AI boleh membaca data, belajar daripada data dan memberikan cerapan tentang data itu sendiri tanpa sebarang input manusia. Ini membolehkan syarikat mengautomasikan beberapa proses perniagaan mereka dengan input manusia yang kurang berbanding sebelum ini.
Bagaimanakah automasi akan mempengaruhi kerjaya? Adakah kebimbangan ini masuk akal?
Perubahan pertama dan paling jelas yang disebabkan oleh automasi ialah pengangguran. Ini benar terutamanya dalam pembuatan, pengangkutan dan pertanian. Dalam industri ini, seperti trak dan pertanian, automasi telah mengurangkan kos buruh dengan ketara.
Kita hidup dalam era di mana automasi semakin popular. Automasi merujuk kepada proses menggunakan mesin atau program komputer untuk melaksanakan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan buatan, seperti buruh manual.
Semua orang perlu mengasah kemahiran mereka. Kegagalan berbuat demikian akan mengakibatkan kehilangan peluang pekerjaan. Memperoleh kemahiran yang relevan dengan situasi pasaran semasa.
Fikirkan beberapa matlamat perniagaan yang sejajar dengan AI dan automasi. Jika anda boleh menggunakan kecerdasan buatan dan automasi untuk kelebihan anda, anda akan meningkatkan kerjaya anda. Pada masa lalu, automasi telah dilihat sebagai ancaman kepada pekerjaan. Walau bagaimanapun, dengan kemajuan teknologi dan kecerdasan buatan dalam beberapa tahun kebelakangan ini, adalah lebih berfaedah untuk menggunakan automasi daripada buruh manual. Ini kerana ia meningkatkan kecekapan dan meningkatkan produktiviti.
Perniagaan juga perlu sedar tentang kebaikan dan keburukan automasi supaya mereka boleh membuat keputusan termaklum tentang cara menggunakan automasi dalam perniagaan mereka. Perniagaan juga harus mempertimbangkan kesan ke atas pekerja apabila memutuskan sama ada untuk mengautomasikan proses perniagaan.
Contoh pekerjaan digantikan dengan automasi:
- Pekerja kilang digantikan dengan robot
- Pemandu teksi digantikan dengan kereta pandu sendiri
- Dalam runcit kedai Juruwang digantikan dengan sistem daftar keluar sendiri
Sebaliknya, kecerdasan buatan berpotensi untuk menyediakan lebih banyak peluang pekerjaan kepada manusia pada masa hadapan.
Contoh pekerjaan yang dicipta oleh AI dan automasi:
- Pembangun perisian mencipta peluang untuk robot
- Saintis data
- Penyelidikan dan pembangunan
Pekerjaan manakah yang berkemungkinan besar akan digantikan dengan proses automatik
Automasi telah berlaku sejak sekian lama, cuma kadar ia berlaku semakin meningkat.
Automasi bukan fenomena baharu. Proses automatik telah lama wujud dalam pelbagai sektor seperti pembuatan dan pertanian. Walau bagaimanapun, kadar automasi telah dipercepatkan dalam beberapa tahun kebelakangan ini disebabkan oleh kemajuan teknologi dan peningkatan kecerdasan buatan.
Penggunaan alatan kecerdasan buatan juga semakin meningkat untuk membantu syarikat mengautomasikan tugasan yang berulang.
Trend terkini ialah mengautomasikan panggilan perkhidmatan pelanggan menggunakan bot atau kecerdasan buatan perbualan, yang merupakan program komputer yang direka bentuk untuk mensimulasikan interaksi manusia melalui saluran komunikasi teks atau suara. Sesetengah pekerjaan lebih berkemungkinan daripada yang lain digantikan oleh proses automatik. Pekerjaan yang paling biasa mungkin digantikan oleh automasi termasuk pembantu pentadbiran, telemarketer, kemasukan data dan pemandu.
Dalam jangka panjang, automasi akan menggantikan pekerjaan yang sangat berulang dan berkemahiran rendah.
Sebagai contoh, kebanyakan pekerjaan yang berisiko lebih rendah untuk digantikan oleh automasi termasuk:
- Pekerjaan dengan tahap kreativiti dan autonomi yang tinggi
- Pekerjaan yang memerlukan banyak interaksi sosial
- Pekerjaan yang memerlukan kreativiti dan kecerdasan emosi
Bagaimana untuk mula menggunakan kecerdasan buatan untuk bersedia menghadapi pengangguran dalam tempoh 10 tahun akan datang
Kecerdasan buatan sudah berlaku dalam banyak industri Impak yang besar. Ini termasuk bidang seperti kewangan, penjagaan kesihatan, pengangkutan dan pendidikan. Pada masa hadapan, kecerdasan buatan akan dapat melakukan lebih banyak perkara yang tidak dapat dilakukan oleh manusia sekarang.
Masa depan kerja tidak pasti dan banyak faktor mesti dipertimbangkan apabila cuba meramalkan pekerjaan yang akan wujud pada masa hadapan. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk bersedia untuk perubahan ini kerana ia mengambil masa untuk melatih semula pekerja supaya mereka boleh menyesuaikan diri dengan keperluan pekerjaan baharu.
Perdebatan tentang kecerdasan buatan tidak berkesudahan, dan perdebatan antara kedua-dua pihak akan diteruskan. Kita perlu tunggu dan lihat kesan sebenar. Kerajaan dan perniagaan perlu mencipta dan mendapatkan lebih banyak pekerjaan yang relevan dengan situasi dunia semasa.
Terdapat banyak cara berbeza kita boleh mula menggunakan AI sekarang supaya kita boleh bersedia untuk pekerjaan yang akan hilang dalam tempoh 10 tahun akan datang. Salah satu cara ialah memahami cara AI berfungsi dan bagaimana ia boleh membantu kami dan bukannya menggantikan kami. Pendekatan lain ialah melatih AI untuk menggunakan data dengan cara yang memberi manfaat kepada manusia. Manusia hanya perlu melatih semula diri untuk menyesuaikan diri dengan norma semasa.
Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan Buatan dan Automasi: Bagaimana Ia Akan Mempengaruhi Masa Depan Kerja. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
