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Englishbulletin.Adapt.it，@Adapt_Bulletin，2024年10月31日平台工人：正式采用该指令，以改善其WO
Div> Div> Div> 2024年10月14日，欧盟理事会正式采用了平台工作指令的文本，最初由欧洲委员会于2021年12月9日提出（有关初步分析，请参见D. Porcheddu，关于平台工作的指令的建议：算法管理和集体Safeguards of Pultive not of Pultive of Platform works：d。6）。从那以后，该提案一直是联盟各个机构之间进行广泛讨论的主题。尤其是，来自成员国的劳工部长在2023年6月12日会议期间就安理会的态度达成了共识。与欧洲议会的谈判于2023年7月11日开始，并于2024年2月8日达成协议。该指令现在将由理事会和欧洲议会签署，并将在欧盟官方杂志上发表。指令的关键规定旨在增强欧盟通过数字平台从事工作的2800万个人的工作条件。为了实现这一目标，该指令旨在提高围绕人力资源管理中算法使用的透明度，以确保自动化系统由合格的人员运营，并且工人有权通过这些系统做出决定。此外，该指令包括一些规定，旨在准确确定通过平台工作人员的就业关系分类，从而使他们能够访问所有权利的权利。值得注意的是，根据指令，将要求成员国将从属的法律推定纳入其法律框架中，当平台上雇佣关系的特定特征表明该工人遵守雇主的指导和控制权时，该框架将被激活。对意大利的影响欧元统一进程的即将结论将使成员国的立法者在颁布后的两年内将该指令转移到国家立法中。这项任务对于近年来已经解决了这些问题的意大利立法者可能会特别具有挑战性，这可能受到当时流通的平台指令的早期临时表述的影响。在不久的将来，意大利立法者将需要将现有规定与新欧洲文本规定的规定调和。
了解南非中型企业人工智能采用率低的原因
有传闻表明，南非中小企业（SME）虽然可以使用人工智能（AI）工具作为其企业资源规划软件的一部分，但并没有采用这些工具。这被视为一个问题，因为中小企业部门是经济增长的基础，而该部门采用人工智能可以增强其在全球舞台上的竞争力。因此，本研究的目的是了解这种缺乏采用的情况。这项定性研究遵循解释哲学和归纳方法。从各个行业部门中选出了七家中型公司，并对每家公司的高管进行了采访。研究结果表明，尽管参与者通常清楚地了解采用人工智能的好处并能阐明用例，但仍存在阻碍采用的抑制因素。这些抑制因素中最重要的是担心失去对关键业务流程的控制权，而将其交给基于机器的算法，以及认为 IT 成熟度不足，无法采用和管理这些人工智能工具。这些发现的价值在于，它们提供了对人工智能采用障碍的理解，并强调了南非依赖非正式网络来指导采用决策的特点。
商业比特币采用报告 - River Financial
○ 跨境比特币支付为跨国公司和非营利组织增加了价值，这些组织负责结算国际合同和处理汇款。○ 用比特币支付工资是许多工人的首选支付方式，尤其是那些居住在通货膨胀和银行费用较高的地区的工人。○ 近年来，比特币的商业支付有所增长，这可以降低欺诈风险并降低商家的费用。然而，在商业中使用比特币的最成熟的模式是迎合比特币社区，这代表着一个巨大的需求来源。
农户数字技术采用情况...
该研究探讨了马哈拉施特拉邦 Hiware Bazaar 村农户采用数字技术的情况。Hiware Bazaar 村以集体努力和创新农业实践成功从干旱社区转变为繁荣社区而闻名。该研究采用了全面的案例研究方法，包括采访、调查和与当地农民的焦点小组讨论，以收集详细见解。结果表明，人们对数字工具的认识和使用程度很高，例如用于市场价格、天气预报和作物管理的移动应用程序，这些工具已显著提高作物产量和资源管理。尽管有这些好处，但该研究也发现了一些挑战，例如培训有限、基础设施不足以及社会文化对技术采用的抵制。结论强调了数字技术在印度农村地区彻底改变农业实践的潜力，倡导加强教育计划、基础设施建设、有针对性的激励措施和社区参与，以克服这些障碍。此外，它建议将传统农业知识与现代数字工具相结合，以最大限度地发挥效益并确保可持续发展。
澳大利亚的经济复杂性和人工智能应用
澳大利亚正处于一个关键的经济关头。本报告通过“经济复杂性”的视角研究了澳大利亚和新加坡的对比战略——经济复杂性是衡量一个国家多样化和复杂生产能力的指标。澳大利亚依赖自然资源，而新加坡则发展了高科技产业和先进服务。我们探讨了人工智能 (AI) 如何改变澳大利亚的经济复杂性。通过分析这些方法和人工智能的作用，我们发现了对澳大利亚未来至关重要的见解。我们的研究结果为政策制定者和商界领袖提供了切实可行的建议，旨在利用人工智能来提高经济复杂性、促进创新并在竞争日益激烈的全球经济中增强韧性。今天的选择将影响澳大利亚几代人的繁荣。
生成式人工智能采用水平援助 2024 年秋季
本课程鼓励使用生成式人工智能 (AI) 程序，例如 ChatGPT。生成式 AI 程序的使用符合以下课程学习成果：[插入与使用生成式 AI 相一致的学习目标]。使用生成式 AI 程序时，您必须尊重知识产权、进行事实核查并使用适当的引用方法。任何未明确指明使用生成式 AI 的课程作业都将被视为您的原创作品。未经适当归因而使用生成式 AI 程序违反了 UCA 的学术诚信政策。如果您对允许的内容有疑问，请在提交作业前询问。
Adoption of AI, Blockchain and other emerging technologies within the European public sector
Figure 1. Virtual Worlds' continuum Figure 2. Evolution of the PSTW database from previous publication Figure 3. PSTW composition by technology type Figure 4. Distribution of cases according to their starting date Figure 5. Distribution of cases according to administrative level of application Figure 6. Cases across levels of administration, by technology Figure 7. Distribution of cases according to administrative level and e-government interaction Figure 8. Distribution of cases according to level of administration and status of development Figure 9 . Public value assessment of the cases Figure 10. Public value assessment by type of technology Figure 11. Public assessment subcategories for Improved Public Services Figure 12. Public assessment subcategories for Improved administrative efficiency Figure 13. Public assessment value for Open government capabilities Figure 14. Distribution of AI cases by status of development Figure 15. Distribution of cases by type of e-government service and level of administration Figure 16. Distribution of AI cases by process type and level of administration. Figure 17. Distribution of cases across type of services and functions of government Figure 18. Distribution of AI cases according to application type and function of government. Figure 19. Distribution of AI cases according to technology subdomain. Figure 20. Distribution of Generative AI cases by status of development Figure 21. Geographic distribution of the Generative AI cases and their responsible organisations Figure 22. Distribution of Blockchain-based cases by status of development. Figure 23. Distribution of Blockchain-based cases by level of administration. Figure 24. Blockchain-based cases by e-government type of interaction and level of administration. Figure 25. Blockchain-based cases across type of interaction and function of government. Figure 26. Blockchain-based cases by type of application and function of government. Figure 27. Distribution of AI and Blockchain cases by cross border sector feature Figure 28. Distribution of AI and Blockchain cases by cross sector border feature Figure 29. Distribution of cases of other emerging technologies across functions of government. Figure 30. Cases of emerging technologies by type of service and level of administration.
商业世界中人工智能的采用：当前趋势和未来预测
“合成数据”是一类人工生成的数据，而不是从对现实世界的直接观察中获得的数据。可以使用不同的方法生成数据，例如从真实数据中进行统计严格采样、语义方法和生成对抗网络，或者通过创建模拟场景来生成数据，其中模型和流程相互作用以创建全新的事件数据集。