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生成的人工智能和劳动：工作中的权力，炒作和价值
与其他自动化浪潮一样，生成的AI所谓的潜力转变我们的工作方式。生成的AI是AI的子集，它使用特定类型的机器学习来生成文本或图像之类的内容，而没有预设说明。媒体的推测集中在AI是否可以“增强”起作用或推动大量失业率上。但是，研究生物AI对不同行业的影响揭示了一个更复杂的故事。了解AI将如何影响工作需要查看工作的组织方式，行业的结构以及工作和工作的价值。生成的人工智能和劳动力：工作中的权力，炒作和价值将工人的当前和物质经验纳入公众话语，并质疑有关人工智能的能力和看似无法判断性的促销语言。重要的是，AI公司的狭窄且相互构成的演员正在塑造生成AI的未来，其预期用途和长期影响。同时，工人代理通常被构成，因为它只是一种利用其权力或“落伍”的选择。
核炒作忽略了高成本，长时间时间
免责声明此报告仅出于信息和教育目的。能源经济与财务分析研究所（“ IEEFA”）不提供税收，法律，投资，金融产品或会计建议。本报告不打算提供，也不应依靠税收，法律，投资，金融产品或会计建议。本报告中的任何内容均以投资或金融产品建议，作为对买卖要约的报价或征集，或者作为对任何金融产品，金融产品，安全，公司或基金类别的建议，意见，认可或赞助。IEEFA对您做出的任何投资或其他决定概不负责。您应对自己的投资研究和投资决策负责。本报告并不是作为投资的一般指南，也不是作为任何金融产品的任何特定或一般建议或意见的来源。除非归因于他人，否则表达的任何意见都是我们当前的意见。提出的某些信息可能由第三方提供。IEEFA认为，这种第三方信息是可靠的，并且已经检查了公共记录以在可能的情况下验证它，但不能保证其准确性，及时性或完整性；而且它可能会更改，恕不另行通知。
推荐引用 推荐引用 Allen, Jonathan P.，“人工智能炒作动态：学术研究在推动新技术发展中的作用”（2024 年）。ICIS 2024 TREOS。 82. https://aisel.aisnet.org/treos_icis2024/82
在过去两年中，人们对生成式人工智能产生了前所未有的兴奋，但人工智能遭到强烈反对的可能性正在上升。生成式人工智能的有效和公平使用的障碍清单越来越清晰：事实上不正确的结果、知识产权侵权、训练数据中的偏见和偏执、低质量的内容生成、对低薪数据标签劳动力的依赖、监控问题、隐私问题和安全问题（Apodaca，2024 年），以及不可持续的高成本和环境破坏。56% 的财富 500 强公司在最近的年度报告中将人工智能列为风险，远多于将人工智能列为关键机遇（Arize AI）。大多数 C 级高管表示，到目前为止，他们对生成式人工智能项目要么持矛盾态度，要么不满意（BCG）。新的 AI 产品和服务也面临消费者的抵制（Cicek 等人，2024 年），包括客户服务。现实世界任务的表现越来越多地接受实证检验，在某些情况下被发现存在不足。拟议的研究任务是探究所谓的生成 AI 的“炒作动态”（Dedehayir 和 Steinert，2016 年），特别是 IS 研究在新技术炒作动态中的作用。虽然“炒作周期”在业界众所周知，但这个五阶段的描述不够精确，无法提供理论见解，更不用说技术预测了。Dedehayir 和 Steinert 提出了一种“炒作动态”模型，其中中介机构塑造了生产者和用户之间的知识交流。在这个模型中，IS 学者就是这样一个中介，我们的“炒作”受到社会规范和制度实践的影响。我们想成为哪种中介？一个忽视我们自己对技术引发的变化的复杂性的发现，而倾向于技术新颖性和“颠覆”的人，只有在反弹来袭时才将我们的注意力转向下一个大事件？虽然人工智能的反弹和炒作本身就是一个值得讨论的话题，但更根本的问题是如何让我们的学术研究回归其适当的角色，即对数字创新产生的经济和社会价值（相对于其成本）进行中立评估。参考文献 Apodaca，T.（2024）。我如何尝试以新闻工程师的身份使用生成式人工智能——合乎道德。标记。摘自 https://themarkup.org/hello-world/2024/09/07/how-im-trying-to-use-generative-ai-as-a-journalism-engineer-ethically。
脐带血库：平衡干细胞疗法中的炒作和希望
近年来，Stem-Cell疗法已成为一个有前途且高级的研究主题。治疗方法的发展产生了巨大的期望。使用干细胞的广泛可能性使这种尖端疗法成为现代医学的转折点，并为无法治愈的疾病提供希望1。脐带血是生物学材料，在出生和切割脐带后仍保留在脐带和胎盘中。它是具有高增殖潜力的干细胞的宝贵来源。尽管在许多国家，直到最近，它被视为医疗废物，并与胎盘和脐带一起处置，但现在经常收集它以隔离干细胞以存放并随后使用。脐带血是造血干细胞的丰富来源，可以像骨髓细胞一样被移植以重建造血和免疫系统。它们显示出比从成年供体获得的干细胞2。干细胞是人体中非专科细胞，其优势之一是它们无限期地自我更新的能力，从而保持体内恒定的细胞群体水平。这些细胞还可以分化为专业的祖细胞类型。由于这一过程，他们采用了执行专业功能所必需的形态和生化特性。从未分化状态到完全分化状态的过渡是逐渐的1。在1988年进行第一次移植后，脐带血已成为造血干细胞的标准来源3,4。与它们的分化能力有关，可以将干细胞分为以下组：1）整数细胞，该细胞源自胚泡，并具有分化为任何细胞类型的能力； 2）多能细胞，可以发展成除生殖细胞以外的任何细胞； 3）一项单位，包括仅分化为一种细胞类型的前体细胞）。关于起源，有三种类型的干细胞，即胚胎干细胞（全能或多能），在成人生物体的器官（多能或独立性）的器官中发现的体细胞，以及来自脐带血的干细胞2。在2006年，欧洲骨髓移植组从脐带血液中等同于骨髓骨髓和造血干细胞，从骨髓和rhu-g-csf动员后的外周血等同。自那时以来，无论其来源4，使用造血干细胞用于移植目的的适应症一直保持不变。本社论强调了脐带血库的重要性，并强调了知识在决策中的关键作用。对脐带血液库的信息良好的妇女可以更好地做出与自己的需求和家庭的需求相符的明智选择。通过强调教育和意识的重要性，这部社论旨在使妇女充满信心和清晰地驾驶脐带血液库的复杂性。
超出炒作：可行的云采用见解
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炒作周期Gartner
健康护照的广泛使用，例如中国的健康代码应用程序和印度的Aarogya Setu应用程序，导致了大流行/流行病反应技术的大量市场渗透率，采用率为5-20％。这对于进入市场的技术是前所未有的。新兴技术的Gartner Hype周期，2020年强调了五个独特的趋势，包括综合体系结构和算法信任，这将在未来五到10年内显着影响商业，社会和个人。复合体系结构使组织能够迅速响应不断变化的业务需求，这变得越来越重要。这种模块化设计允许企业在需要时“重新构成”，从而提高了弹性和敏捷性。可组合企业具有四个核心原则：模块化，效率，持续改进和自适应创新。通过在组织的各个地方应用这些原则，企业可以从传统计划转变为主动敏捷性。Gartner炒作周期还强调了算法信任的重要性，该算法信任的重要性使得能够构成合成企业的技术。这种趋势包括包装的业务能力，数据结构和形成性人工智能（AI）。这些技术的使用将在未来五到十年内显着影响社会和个人。随着私人5G和嵌入AI的兴起，组织已将其信任从中央当局转移到算法。这导致开发算法信任模型，以确保数据隐私，安全性和资产出处。例如，身份验证的出处允许验证区块链上的资产，以防止伪造。但是，区块链的不变性也意味着一旦输入不良数据，就无法修改或删除。Gartner预测数字身份验证和验证选项的增加。其他新兴趋势包括差异隐私，负责人AI和可解释的AI。此外，摩尔的定律导致开发了新的先进材料，例如DNA计算和存储，这些材料使用生物化学代替硅进行计算和存储。尽管基本且昂贵，但该技术具有转换数据存储和处理的巨大潜力。形成性AI是另一个可以动态地改变情况的趋势。这包括随着时间的推移适应或生成新型模型以解决特定问题的技术。生成的AI可以创建新的内容或改变现有内容，既有积极用途，例如药物发现和诸如Deep Fakes之类的负面后果。其他新兴趋势包括复合AI，小型数据，自我探索学习等等。随着技术与我们的日常生活无缝集成，数字复制品的概念是中心舞台。这些虚拟对应物不仅代表了人类和虚拟领域中的人类，而且还可以使人的大脑和机器之间的双向交流。可穿戴设备（例如改变大脑界面）可以监视甚至修改个人的精神状态。潜在应用从身份验证到沉浸式分析，外骨骼等。但是，这些进步也引入了新的漏洞。在商业世界中，我们经常见证一个可预测的采用周期。技术逐渐从创新转变为主流使用，甚至落后最终都会追赶。然而，存在另一个关键周期 - 炒作周期。由研究公司Gartner于1995年创造，该周期可帮助企业在预算，预测和初创企业投资中导航。炒作周期的五个阶段是：创新触发器，膨胀的期望峰值，幻灭的低谷，启蒙的斜率和生产力的高原。围绕像生成AI这样的新技术的最初兴奋是显而易见的，工程师，营销人员和投资者都认识到其潜力。但是，这个阶段通常是在膨胀期望的峰值之前，新闻报道变得压倒性，企业家和营销人员夸大了技术的能力。炒作周期最终达到了幻灭的潮流，就像现实所在，企业必须适应技术的真实价值。对于公司而言，必须认识到这些阶段并专注于寻找真正的价值，而不是陷入炒作。（注意：我删除了不适合文章的垃圾邮件和垃圾内容，并保留了原始文字语言。）技术产品受到持续的审查，几乎没有现实的影响或采用，从而导致周围的炒作和兴奋。即使像苹果这样的公司也无法逃脱这种命运，就像他们的视觉专业耳机一样。这些领域将在随后的分析中探讨。尽管具有很有希望的功能，但它仍然是新颖的实际使用和高价标签的新颖性。Gartner的2024年新兴技术炒作周期将空间计算位于早期边缘，但一些分析师认为，它实际上已经达到了幻灭的陷阱。但是，未来的更新可能会恢复对技术的兴趣，尤其是在发布更便宜和更轻的版本时。炒作周期对于预测哪些新兴技术将获得牵引力，哪些不会。它还可以帮助企业计划投资和资源分配。尽管如此，至关重要的是要用盐分来处理这些预测，因为过去的预测过去已被证明是不准确的。Gartner已经确定了四个开始攀登创新触发山的主要主题：自主AI，开发人员的生产力，全面经验和以人为中心的安全性。明天的汽车技术不仅涉及时尚的设计和先进的小工具，还涉及大规模的动作模型，在该模型中，人工智能（AI）带有方向盘，而不仅仅是提供信息。这包括机器客户，人形工作机器人，自动源代理和增强学习。这里的主要想法是，AI系统将承担以前由人类执行的任务，而超越了生成的AI写作论文，以供娱乐目的。我们正在寻找能够执行物理任务（例如汽车和机器人）的机器，并与打印机订购墨水或汽车安排维护访问等世界的互动。对Gartner的往绩有想法吗？但是，使用自主AI实现真正的生产力存在几个障碍，包括监管问题，数据稀缺，缺乏信任，计算要求和电池电量持续时间。在AI授权的软件开发方面，围绕AI写作代码的炒作很重要，但即使是领先的玩家也很难在实践中取得成果。这反映了Ai-Eairment Software开发在创新曲线上的想法。有效使用，如Chatgpt所见，AI可以通过协助编码任务而不是完全自动化它们来节省时间和精力。关键要点是，尽管AI有潜力令人难以置信的授权，但过于依赖它来进行复杂的任务，例如应用程序开发或客户服务，可能会导致现实中的现实。相反，使用AI协助精心定义和经过测试的代码片段可以带来重大好处。超级连接的共享经验交织了客户，员工，多体验和用户实践。这听起来像是引起头痛的流行语鸡尾酒，但让我们将其分解。人工智能越来越引起真正的焦虑 - 我们不能停止担心AI！6G，空间计算和数字双胞胎等新兴技术正在推动这一趋势。想象一下Super-Fast 5G，并在此过程中提供了AI驱动的帮助，以帮助即时响应，以帮助自动驾驶汽车。在视觉Pro和Meta Quest 3等设备中看到的空间计算将在将其整合到常规眼镜中，将变得更加普遍。您正在关注其他趋势吗？数字客户双胞胎的概念有些令人不安 - 公司可以如此准确地对消费者的兴趣和行为进行建模，以便根据数据历史记录模拟客户互动。该技术可用于影响购买决策甚至选举，从而引起对操纵的严重关注。最后一个主要趋势围绕以人为本的安全和隐私，个人是整体安全足迹不可或缺的。这包括专注于用户体验，行为见解，鼓励安全行为以及通过透明度建立信任。Gartner还可以预测，AI三级的激增（信任，风险，管理），用于可扩展安全性的网格体系结构，用于弹性的数字免疫系统以及在整个企业网络上进行威胁响应的联合机器学习。随着我们更接近像《剑刃》这样的世界，必须考虑这些预测并保持对新兴趋势的警惕。在评论中分享您的见解！请继续关注社交媒体上的每日项目更新，并通过新闻通讯获得每周的摘要 - 全部链接在我的个人资料中：Twitter/X（@davidgewirtz），Facebook（facebook.com/davidgewirtz），Instagram（Instagram.com/davidgewirtz），and instagram.com/davidgewirtz），and youtube（youtube）（youtube.com.com.com.com.com.com.com.com.com.com.com/davidewidgewighteptztv）。
透过炒作看清监管科技工具从实验到监管的转变
这些见解指出，在国际层面上，以流程为中心而非以问题为中心来开展监管科技工作非常重要。监管科技的国际实验工作主要集中在气候相关金融风险和加密资产监控等问题上，这有助于说明如何针对特定问题开发工具。然而，如果国家当局对如何监管这些问题的考虑有限，其可用性程度可能会受到限制。对于每个感兴趣的问题，清楚地了解监管流程中的常见步骤以及国家监管机构在完成这些步骤时面临的常见挑战可能很重要。清楚地了解监管流程可能有助于确定国际层面的监管科技实验。
平衡对氢在……中的作用的希望和炒作
氢 (H 2 ) 为菲律宾的能源格局提供了独特的机会。将氢作为工业、电力和运输应用的“能源载体”代表了菲律宾应对气候变化和向更清洁能源未来过渡的持续努力中一种有前途和可持续的解决方案。然而，释放这一潜力首先需要解决监管和政策差距。这一挑战有许多不同的方面，例如需要制定法规来支持氢基础设施的发展，为安全氢气的生产、储存和处理建立明确的标准，简化许可证和执照申请，监测太阳能或风力发电厂以及电解过程，为研究和创新提供更多实质性支持，以及推广氢基产品。本政策简报描述了当前的形势，并确定了政策制定者必须填补的监管和政策空白，同时强调了菲律宾在短期和长期内氢能和储能方面的潜力。至关重要的是要有一个完整的政策框架，解决监管透明度、基础设施发展的财政激励、技术
炒作还是启发式？加入订单优化的量子加固学习
摘要 - 识别最佳加入订单（JOS）在数据库研究和工程中引人注目。由于较大的搜索空间，已建立的经典方法依赖于近似和启发式方法。最近的努力成功地探索了JO的强化学习（RL）。同样，RL的量子版本也受到了相当大的科学关注。然而，如果他们能够通过改进的量子处理器获得可持续的总体实践优势，这是一个悬而未决的问题。在本文中，我们提出了一种新的方法，该方法基于混合变量量子ANSATZ，使用量子增强学习（QRL）。它能够处理一般的灌木丛树木，而不是根据基于量子（ - 启发）优化的方法来求助于更简单的左底变体，但需要多个幅度较少的量子，即使对于nisq后系统来说，这也是一个稀缺的资源。尽管电路深度中等，但ANSATZ超过了当前的NISQ功能，这需要通过数值模拟进行评估。虽然QRL在解决结果质量方面解决JO问题（尽管我们看到奇偶校验）可能并没有明显超过分类方法，但我们发现所需的可训练参数的大幅度降低。此优势实际上相关的方面，从较短的培训时间到经典的RL，涉及的经典优化通过或更好地使用可用培训数据，并且适合数据流和低延迟处理方案。索引术语 - Quantum机器学习，加固学习，查询优化，数据库管理系统我们的全面评估和仔细的讨论对可能的实际量子优势提供了平衡的观点，为将来的系统性处理提供了见解，并允许定量评估数据库管理系统最关键问题之一的量子方法的权衡。