


Laporan Pekerjaan Kecerdasan Buatan mendapati GenAI akan memberi kesan kepada hampir setiap pekerjaan di A.S.
Sesungguhnya, laman web pekerjaan dan platform pengambilan yang terkemuka di dunia, telah mengeluarkan Laporan Kerja Kecerdasan Buatan Indeed, yang menyelami secara mendalam kesan kecerdasan buatan generatif (GenAI) ke atas pekerjaan dan kemahiran yang diperlukan untuk melaksanakan pekerjaan ini. Kajian yang diketuai oleh Indeed Recruiting Lab, sebuah pasukan ahli ekonomi global, mendapati bahawa semua pekerjaan A.S. di Indeed, daripada pemandu trak kepada jurutera perisian, mempunyai kemahiran yang boleh disiapkan atau dipertingkatkan oleh GenAI. Walau bagaimanapun, hanya satu daripada lima (19.8%) pekerjaan dianggap "sangat" terdedah kepada GenAI, menunjukkan bahawa walaupun teknologi boleh menyelesaikan tugas dalam pekerjaan tertentu, GenAI tidak mungkin menggantikan sepenuhnya banyak pekerjaan
# 🎜🎜#Laporan Kerja Kecerdasan Buatan Indeed menganalisis lebih daripada 55 juta siaran pekerjaan dan 2,600 kemahiran kerja di platform Indeed untuk menentukan peranan GenAI di peringkat persatuan (rendah/sederhana/tinggi) dan kemahiran yang diperlukan untuk melaksanakan pekerjaan ini. Jawatan dianggap sangat relevan jika 80% atau lebih kemahiran yang disebut oleh GenAI dalam jawatan pekerjaan dianggap "baik" atau "cemerlang." Jika prestasi "baik" atau "cemerlang" dalam 50% hingga di bawah 80% kemahiran, pekerjaan itu akan menghadapi perkaitan sederhana. Jika penguasaan GenAI di bawah 50%, pekerjaan itu dianggap kurang relevan.
Pekerjaan pembangunan perisian menghadapi potensi "risiko" yang paling tinggi, dengan kemahiran "baik" atau "cemerlang" GenAI menyumbang 95% daripada yang disebut dalam siaran pekerjaan. Pekerjaan memandu seperti memandu trak dan teksi menimbulkan potensi risiko paling rendah, dengan GenAI mahir kurang daripada satu pertiga (29%) daripada kemahiran yang disenaraikan di atas. Pekerjaan runcit berada di tengah-tengah, dengan kadar keberkesanan GenAI sebanyak 57.6%.
Penemuan penting lain daripada laporan:Potensi pekerjaan pembangunan perisian dipertingkatkan oleh GenAI Impak terbesar. 95% daripada kemahiran yang dianggap "baik" atau "cemerlang" dalam pekerjaan pembangunan perisian termasuk kemahiran teknikal dan operasi perniagaan Pemandu lori dan teksi) mempunyai potensi kesan terkecil ke atas GenAI.
Hanya 29% daripada kemahiran GenAI dalam pekerjaan memandu dinilai sebagai "baik" atau "cemerlang". Ia cemerlang dalam kemahiran bahasa dan komunikasi, tetapi agak lemah dalam kemahiran pengendalian kenderaan , penaakulan dan/atau kemahiran tangan dan kecekapan kerja jauh lebih rendah.
Pekerjaan dengan kemungkinan paling rendah terdedah kepada GenAI, termasuk pemanduan, pembersihan dan sanitasi, serta pekerjaan kecantikan dan kesihatan, juga merupakan pekerjaan dengan keupayaan paling rendah untuk bekerja dari jauh . Semakin tinggi kemungkinan sesuatu kerja boleh diselesaikan dari jauh, semakin besar peluangnya untuk perubahan yang didorong oleh GenAI yang berpotensi.
Malah, Ketua Ekonomi Svenja Gudell berkata: “Tidak dinafikan bahawa GenAI adalah lonjakan yang kuat dalam teknologi yang akan memberi kesan kepada semua pekerjaan, terutamanya dalam industri teknologi , dan pasaran buruh secara keseluruhan “Penyelidikan kami mencadangkan bahawa GenAI tidak mungkin menggantikan keseluruhan pekerjaan, sebaliknya berfungsi sebagai alat untuk menambah atau memperkemas bahagian pekerjaan Pada masa hadapan, kami mungkin melihat majikan mereka bentuk semula dan memperkemaskan pekerjaan pelbagai pekerjaan, termasuk pekerjaan baharu yang dicipta dari semasa ke semasa disebabkan impak GenAI yang berkembang pesat.” Sesungguhnya, Artificial Intelligence Job Tracker, laporan yang menunjukkan bahagian pekerjaan kecerdasan buatan di kalangan semua siaran pekerjaan di Indeed setiap bulan mengikut negara dan pekerjaan sektor.
Cara benar-benar menggunakan AI untuk membantu pencari kerja dan majikan
Sememangnya, AI telah menjadi sebahagian daripada asas perniagaan syarikat selama lebih 15 tahun. Malah, pada masa ini terdapat lebih 100 ciri pencarian kerja dan perekrutan AI. Keupayaan AI ini direka bentuk untuk mempercepatkan proses pengambilan pekerja dan meningkatkan pemadanan antara pencari kerja dan majikan untuk menyokong misi membantu orang ramai mencari pekerjaan.
Pada masa ini, seseorang mencari pekerjaan di Indeed setiap tiga saat, sebahagian besarnya disebabkan oleh kemajuan dalam kecerdasan buatan. Teknologi AI boleh memberikan pengesyoran pekerjaan yang diperibadikan, menganggarkan gaji pekerjaan secara bijak, dan mengekstrak maklumat kemahiran secara automatik daripada resume dan permohonan kerja, di samping meningkatkan kualiti huraian kerja. Baru-baru ini, Indeed melancarkan penjana perihalan kerja dikuasakan AI untuk membantu majikan dengan cepat dan secara automatik mencipta huraian kerja yang berkualiti tinggi dan berkesan untuk disiarkan terus di Indeed. Indeed telah komited terhadap kemajuan teknologi yang bertanggungjawab dan telah menyatakan secara terbuka Prinsip AI Bertanggungjawabnya untuk memastikan penggunaan AI yang beretika dan berfaedah
Lebih ramai orang mencari pekerjaan di Indeed berbanding tempat lain. Ia ialah tapak carian pekerjaan #1 di dunia (Comscore, Jumlah Lawatan, Jun 2023), membenarkan pencari kerja mencari berjuta-juta pekerjaan di lebih 60 negara dan 28 bahasa. Hampir 3.5 juta majikan menggunakan Indeed untuk mencari dan mengambil pekerja baharu. Lebih daripada 350 juta pelawat unik menggunakan Indeed setiap bulan untuk mencari pekerjaan, menyiarkan resume, syarikat penyelidikan dan banyak lagi.
Atas ialah kandungan terperinci Laporan Pekerjaan Kecerdasan Buatan mendapati GenAI akan memberi kesan kepada hampir setiap pekerjaan di A.S.. 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

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

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

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
