Jadual Kandungan
Di mana dan cara anda bekerja telah berubah
Cara bersedia untuk masa depan kerja AI generatif
Rumah Peranti teknologi AI Bagaimanakah anda meramalkan bahawa AI generatif akan mengubah masa depan kerja?

Bagaimanakah anda meramalkan bahawa AI generatif akan mengubah masa depan kerja?

May 09, 2023 pm 05:13 PM
AI openai

Bagaimanakah anda meramalkan bahawa AI generatif akan mengubah masa depan kerja?

Dengan pelancaran ChatGPT baru-baru ini dan perkembangan pesat kecerdasan buatan generatif, kami kini berada di tengah-tengah revolusi teknologi. Kesan yang terhasil adalah lebih awal dan lebih ketara daripada pengenalan mana-mana teknologi baharu yang lain.

Di mana dan cara anda bekerja telah berubah

Sebagai keturunan model bahasa besar (LLM) termaju seperti GPT-4 OpenAI, AI generatif semakin popular dalam beberapa tahun Mengubah industri dan masa depan kerja dengan cara yang tidak dapat kita bayangkan sebelum ini. Berikut adalah tiga bidang di mana perkara ini sudah berlaku:

Industri Kreatif: Industri kreatif sentiasa dianggap sebagai benteng kecerdasan dan imaginasi manusia. Walau bagaimanapun, AI generatif kini menunjukkan keupayaan untuk menjadi kolaborator dan pencipta. Kandungan yang dijana AI, daripada penulisan salinan dan reka bentuk tapak web kepada permainan video, muzik dan seni visual, mengaburkan garis antara ciptaan manusia dan mesin.

Ambil bidang yang muncul dalam reka bentuk berbantukan kecerdasan buatan sebagai contoh. AI Generatif boleh menjana beribu-ribu pilihan reka bentuk dalam beberapa minit, dengan ketara mengurangkan masa dan usaha yang diperlukan oleh pereka manusia. Kecekapan dan skala baharu ini bukan sahaja membolehkan profesional kreatif menumpukan lebih banyak masa untuk menambah baik dan menyempurnakan kerja mereka, tetapi juga membolehkan mereka meneroka bidang ekspresi kreatif baharu.

Selain itu, pendemokrasian alatan kreatif telah mencipta kelas baharu "pereka bentuk warganegara"—orang yang mempunyai sedikit latihan reka bentuk formal yang memanfaatkan aplikasi dipacu AI untuk mengubah visi mereka menjadi realiti.

Membuat Keputusan dan Pengurusan: Memandangkan jumlah data yang tersedia untuk perniagaan terus berkembang dengan pesat, begitu juga dengan keperluan untuk membuat keputusan yang lebih pantas dan berkesan. AI Generatif menjadi alat berkuasa yang mengubah cara perniagaan menyusun strategi, berinovasi dan menyesuaikan diri.

Dengan enjin keputusan dipacu AI, organisasi boleh menganalisis sejumlah besar maklumat dengan cepat, mengenal pasti corak dan menjana cerapan yang boleh diambil tindakan—jauh melebihi keupayaan pakar manusia yang paling berpengalaman sekalipun. Selain itu, AI generatif boleh mensimulasikan senario yang kompleks dan meramalkan hasil yang berpotensi, memberikan eksekutif pandangan jauh yang mereka perlukan untuk membuat keputusan yang lebih bijak dan mengelakkan kesilapan yang mahal.

AI Generatif juga menjadi aset berharga dalam sumber manusia. Dengan menganalisis data tenaga kerja dan struktur organisasi, sistem AI ini boleh mengesyorkan komposisi pasukan yang optimum, mengenal pasti jurang kemahiran dan juga meramalkan kadar pergeseran. Cerapan ini boleh membantu organisasi membina pasukan yang lebih kukuh, lebih berdaya tahan dan lebih pelbagai, akhirnya memacu hasil perniagaan yang lebih baik.

Pembangunan Kemahiran dan Tenaga Kerja: Memandangkan AI generatif terus membentuk semula keseluruhan industri, sifat kerja itu sendiri berubah, memerlukan penilaian semula kemahiran yang diperlukan untuk berjaya. Banyak tugas yang pernah menjadi domain eksklusif manusia kini dilakukan oleh kecerdasan buatan, yang membawa kepada kebimbangan tentang kehilangan pekerjaan dan jurang kemahiran yang semakin melebar.

Walaupun sesetengah peranan mungkin menjadi usang, adalah sama penting untuk mengiktiraf peluang besar yang dijana oleh AI generatif. Dengan cara yang sama seperti internet mencipta kategori pekerjaan baharu sepenuhnya, AI generatif akan menimbulkan industri baharu dan peranan baharu yang belum kita bayangkan.

Cara bersedia untuk masa depan kerja AI generatif

Untuk mempersiapkan cara AI generatif akan mengubah masa depan kerja, pemimpin perniagaan harus mempertimbangkan strategi berikut:

  • Didik diri anda dan pasukan anda: Pemimpin perniagaan harus mempunyai pemahaman yang mendalam tentang teknologi AI generatif dan potensi aplikasinya. Ini akan membantu mengenal pasti peluang untuk memanfaatkan teknologi dalam organisasi dan menyediakan pasukan untuk aliran kerja dan tanggungjawab baharu.
  • Melabur dalam R&D AI: Perniagaan harus mempertimbangkan untuk melabur dalam R&D AI, sama ada dengan membangunkan kepakaran dalaman atau dengan bekerja dengan ekosistem perniagaan tertumpu AI dan rakan kongsi yang berkaitan.
  • Nilai semula aliran kerja dan proses: Pemimpin harus menyemak aliran kerja dan proses sedia ada mereka untuk mengenal pasti bidang yang boleh dipertingkatkan atau diautomasikan menggunakan AI generatif. Ini mungkin melibatkan penstrukturan semula pasukan, mengautomasikan tugas tertentu atau menyepadukan alatan AI ke dalam sistem sedia ada.
  • Peningkatan kemahiran dan kemahiran semula pekerja: Memandangkan AI generatif mungkin mengubah sifat sesetengah peranan, adalah penting bagi pemimpin perniagaan memastikan pekerja mempunyai kemahiran yang diperlukan untuk menyesuaikan diri dengan penting. Ini mungkin melibatkan penyediaan program latihan atau menyokong pekerja untuk mempelajari kemahiran baharu.
  • Pupuk budaya inovasi dan penyesuaian: Untuk berjaya dalam dunia di mana AI generatif semakin berleluasa, perniagaan mesti dapat berinovasi dan menyesuaikan diri dengan cepat. Pemimpin harus menggalakkan budaya yang merangkumi perubahan dan percubaan, membolehkan pekerja mencari cara baharu untuk menggunakan teknologi AI.
  • Menangani Isu Etika dan Perundangan: AI Generatif menimbulkan isu etika dan undang-undang baharu yang harus ditangani oleh pemimpin perniagaan secara proaktif. Ini mungkin melibatkan pembangunan dasar sekitar privasi data, keselamatan dan penggunaan AI, serta memastikan sistem AI telus dan adil.
  • Bekerjasama dengan pihak berkepentingan: Untuk merealisasikan potensi penuh AI generatif, syarikat harus bekerjasama dengan pihak berkepentingan, termasuk pelanggan, pembekal dan pengawal selia. Ini membantu mengenal pasti peluang baharu dan menyelesaikan masalah yang berpotensi.
  • Bersedia untuk perpindahan pekerjaan: Walaupun AI generatif berpotensi mencipta pekerjaan baharu, ia juga mungkin menggantikan beberapa peranan sedia ada. Pemimpin perniagaan harus bersedia untuk peralihan ini dan memberikan sokongan kepada pekerja yang pekerjaannya mungkin terjejas. Ini termasuk menyediakan segala-galanya daripada pakej pemberhentian kepada bantuan pekerjaan dan peluang latihan semula.
  • Pantau kemajuan dan laraskan strategi: Memandangkan bidang kecerdasan buatan terus berkembang, pemimpin perniagaan harus kerap menilai strategi mereka dan membuat pelarasan mengikut keperluan. Ini akan membantunya kekal mendahului keluk dan memanfaatkan perkembangan baharu dalam kecerdasan buatan generatif.

AI Generatif ialah teknologi baharu yang menarik dan mengganggu yang masih dalam peringkat awal pembangunannya. Walau bagaimanapun, adalah jelas bahawa ia akan terus mengubah kerja dengan cara yang mendalam. Pemimpin perniagaan tidak boleh mengabaikannya. Mulakan sekarang untuk mendidik diri anda dan organisasi anda tentang cara memanfaatkan kuasa teknologi baharu yang luar biasa ini dengan bijak, beretika dan bertanggungjawab.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah anda meramalkan bahawa AI generatif akan mengubah masa depan kerja?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

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

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

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

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

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

Kerja selepas kematian Pasukan Penyelarasan Super OpenAI: Dua model besar bermain permainan, dan output menjadi lebih mudah difahami Kerja selepas kematian Pasukan Penyelarasan Super OpenAI: Dua model besar bermain permainan, dan output menjadi lebih mudah difahami Jul 19, 2024 am 01:29 AM

Jika jawapan yang diberikan oleh model AI tidak dapat difahami sama sekali, adakah anda berani menggunakannya? Memandangkan sistem pembelajaran mesin digunakan dalam bidang yang lebih penting, menjadi semakin penting untuk menunjukkan sebab kita boleh mempercayai output mereka, dan bila tidak mempercayainya. Satu cara yang mungkin untuk mendapatkan kepercayaan dalam output sistem yang kompleks adalah dengan menghendaki sistem menghasilkan tafsiran outputnya yang boleh dibaca oleh manusia atau sistem lain yang dipercayai, iaitu, difahami sepenuhnya sehingga apa-apa ralat yang mungkin boleh dilakukan. dijumpai. Contohnya, untuk membina kepercayaan dalam sistem kehakiman, kami memerlukan mahkamah memberikan pendapat bertulis yang jelas dan boleh dibaca yang menjelaskan dan menyokong keputusan mereka. Untuk model bahasa yang besar, kita juga boleh menggunakan pendekatan yang sama. Walau bagaimanapun, apabila mengambil pendekatan ini, pastikan model bahasa menjana

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

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

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

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

Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

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

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles