Ruang kerja dipacu AI: rahmat atau kutukan?
Ruang kerja berkuasa AI: rahmat atau kutukan?
Kecerdasan buatan (AI) telah mencapai kemajuan yang ketara dalam pelbagai industri, dan penyepaduannya ke dalam ruang kerja tidak dapat dielakkan. Ruang kerja yang dikuasakan kecerdasan buatan berjanji untuk merevolusikan cara kami meningkatkan produktiviti dan kerjasama, sambil meningkatkan kebimbangan tentang privasi, keselamatan dan masa depan kerja. Artikel ini meneroka kebaikan dan keburukan ruang kerja yang dikuasakan AI.
Faedah Ruang Kerja Dikuasakan AI
Ruang kerja dikuasakan AI menawarkan banyak faedah, termasuk peningkatan produktiviti, kerjasama yang dipertingkatkan dan pengalaman pengguna yang dipertingkatkan. Dengan mengautomasikan tugas rutin, AI boleh membantu pekerja menjimatkan masa dan memberi tumpuan kepada kerja yang lebih strategik dan kreatif. Contohnya, alatan seperti GPTforDocs, DialpadAIMeetings, SlidesAI.io, Numerous.ai dan Windsor.ai menyediakan pelbagai ciri untuk meningkatkan produktiviti dan kreativiti dalam Dokumen Google dan apl Google Workspace yang lain.
Teknologi kecerdasan buatan membawa kemudahan yang hebat kepada kerja orang ramai. Dengan menganalisis data dan memberikan cerapan, ruang kerja dipacu AI boleh membantu pasukan membuat keputusan yang lebih baik, bekerjasama dengan lebih berkesan dan menemui peluang baharu. Alat kecerdasan buatan seperti Grammarly dan Jarvis untuk Dokumen boleh meningkatkan kualiti kandungan bertulis dan alatan seperti MindMeister dan Lucidchart boleh memudahkan sumbang saran dan organisasi idea.
Keburukan ruang kerja dipacu AI
Senario ini menimbulkan kebimbangan tentang privasi, keselamatan dan masa depan kerja. Penggunaan alatan AI di tempat kerja boleh membawa kepada pengumpulan dan analisis sejumlah besar data, yang mungkin menimbulkan kebimbangan privasi. Selain itu, penyepaduan alatan AI ke dalam perisian tempat kerja boleh mewujudkan kelemahan baharu dan meningkatkan risiko serangan siber.
Dalam masyarakat moden, kebangkitan ruang kerja dipacu AI juga telah menimbulkan persoalan tentang masa depan kerja dan peranan manusia di tempat kerja. Apabila alat AI menjadi lebih maju, mereka berpotensi untuk menggantikan beberapa peranan yang dilakukan oleh manusia di tempat kerja, yang membawa kepada pengangguran dan ketidaksamaan sosial.
Amalan Terbaik untuk Ruang Kerja Dikuasakan AI
Untuk menangani isu ini, amalan terbaik mesti diwujudkan untuk ruang kerja dipacu AI. Amalan ini hendaklah termasuk:
- Privasi Data: Majikan hendaklah memastikan data yang dikumpul melalui alatan AI digunakan hanya untuk tujuan yang dimaksudkan dan dilindungi daripada akses tanpa kebenaran.
- Keselamatan: Majikan harus melaksanakan langkah keselamatan yang kukuh untuk mencegah serangan siber dan memastikan penyepaduan selamat alatan AI dengan perisian tempat kerja.
- Etika: Majikan harus membangunkan garis panduan etika untuk penggunaan alatan AI di tempat kerja, termasuk garis panduan untuk penggunaan AI dalam membuat keputusan dan layanan pekerja.
- Latihan: Majikan harus menyediakan pekerja dengan latihan tentang cara menggunakan alatan AI dengan berkesan dan selamat serta memastikan pekerja memahami potensi risiko dan faedah ruang kerja yang dipacu AI.
- Pemantauan Berterusan: Majikan harus sentiasa memantau penggunaan alatan AI di tempat kerja dan melaraskan dasar dan amalan mengikut keperluan untuk memastikan ia berkesan dan selamat.
Ruang kerja berkuasa AI menawarkan banyak faedah, termasuk peningkatan produktiviti, kerjasama yang dipertingkatkan dan pengalaman pengguna yang dipertingkatkan. Ia juga menimbulkan kebimbangan tentang privasi, keselamatan dan masa depan kerja. Untuk menangani isu ini, amalan terbaik mesti diwujudkan untuk ruang kerja dipacu AI, termasuk privasi data, keselamatan, etika, latihan dan pemantauan berterusan. Dengan berbuat demikian, majikan boleh memastikan bahawa ruang kerja yang dikuasakan AI adalah selamat, berkesan dan bermanfaat kepada kedua-dua pekerja dan organisasi.
Atas ialah kandungan terperinci Ruang kerja dipacu AI: rahmat atau kutukan?. 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
1384
52
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
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
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
Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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
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
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
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
