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人工智能的潜在长期影响调查
这里的一个关键问题是：需要什么类型和级别的人工智能能力来实现不同领域科学过程的很大一部分自动化？随着人工智能能力的合理进步，某些科学研究领域可能更容易实现自动化，而某些类型的科学突破将比其他领域更具影响力——无论是积极的还是消极的。如果我们更好地了解了实现不同科学领域自动化进步所需的人工智能能力类型，那么我们就可以询问自动化似乎不太遥远的领域的进步的影响。人工智能加速科学进步的可能性也要求我们面对复杂的问题，即什么样的进步对社会有益。例如，人工智能在认知科学方面的进步可以创造数字人：生活在虚拟环境中的人的计算机模拟，他们可以像我们一样有意识，可以做人类能做的大多数事情。这将彻底改变我们所知道的世界。一个拥有数字人的世界是否会比今天的世界更好或更坏是一个悬而未决的问题，取决于许多规范和经验假设，值得更认真的考虑。
AI：智能技术可以提高政府效率吗？ 世界税务顾问 - 2025年2月14日 通往常绿价值的清晰途径 2024全球人力资本趋势 TMT季度更新 2024年夏季财富/德勤首席执行官调查 技术信任道德领导，治理和劳动力对道德AI的决策：C-Suite观点 重新想象医疗保健交付：伙伴关系推动新护理模型 Google数据中心和泰国的云影响 ach vs即时付款 泰国 结束云战略，技术和创新差距 从MedTech制造和质量运营中拿出费用 您的数据现代化途径 那么，您仍然想在2024年成为银行吗？ 德勤技术快速50中欧2024 2024先进治疗行业报告 2024媒体和娱乐前景：用户生成的内容 b'' 全球商业服务中的扩展现实 2030年的世界：
使用AI（从Genai到代理AI）自动化任务并创造效率。尽管大多数政府系统都旨在自动化核心业务流程，但传统技术和复杂的代理任务仍需要大量的手动努力。更广泛地使用基于AI的系统可以通过假设繁重的，重复的，低级的任务来帮助优化资源，以便政府员工可以专注于解释数据，批判性思维和服务提供。将AI部署用于适当的任务也可以节省无数小时。Deloitte研究估计，智能技术从起草新技术的起草报告到路由文档到适当的专家进行审查的任务节省了75％至95％。4
欧安组织议会大会里斯本会议
此外，人工智能既可以预防，也可以助长恐怖主义和腐败等严重犯罪。例如，人工智能系统可以分析大型数据集，以发现表明犯罪活动的异常和模式，例如不规则的金融交易或公共合同中的异常投标模式。人工智能可以自动化和强制遵守法规，减少经常导致腐败的人为干预和操纵的机会。然而，如果被滥用，它也会助长腐败。腐败的人可能会操纵算法或输入有偏见的数据来为自己谋利。人工智能可用于创建深度伪造、生成虚假新闻或自动执行复杂的欺诈计划，这凸显了透明监管框架的必要性，以确保其服务于公众利益，而不是加剧现有的不平等。
迈向工作的未来：管理人工智能的风险和
100 多年来，企业一直在尝试实现工作自动化 [2]，以提高运营效率和增加收入。制造业已经变得更加计算机化和机械化，从而带来了更好的业务成果，例如生产速度更快、制造缺陷更少、生产成本降低 [3]，以及工人生活的改善，例如安全性提高。随着更明显的“体力任务”已经实现自动化，自动化的注意力已经转向“白领”或“知识型”工作流程。此类工作流程的示例包括人力资源管理的员工入职和会计的账户对账。从经验来看，由于标准化程度高，这些流程是一些“较容易”实现自动化的流程。它们通常是公司自动化的第一批流程之一。
生成式人工智能的经济潜力
改变工作结构，通过自动化部分个人活动来增强个体工人的能力。当前的生成式人工智能和其他技术有可能使占用员工 60% 到 70% 时间的工作活动实现自动化。相比之下，我们之前估计技术有可能使员工工作时间的一半实现自动化。1 技术自动化潜力的加速很大程度上是由于生成式人工智能对自然语言的理解能力增强，这是占总工作时间 25% 的工作活动所必需的。因此，与其他类型的工作相比，生成式人工智能对工资和教育要求较高的职业相关的知识工作的影响更大。
生成式人工智能 - 生活在过渡时期
人工智能的第二波浪潮——创造人工智能 人工智能用于执行任务，例如： • 编写文本 • 创建图像 • 制作视频 • 编写 • 构建网站 • 进行研究 • 自动化流程 • 改进人工智能
关于执行民权的联合声明，公平...
今天，使用自动化系统，包括有时被销售为“人工智能”或“ AI”的系统，在我们的日常生活中越来越普遍。我们广泛使用“自动化系统”一词来表示软件和算法流程，包括AI，这些过程用于自动化工作流程并帮助人们完成任务或做出决策。私人和公共实体使用这些系统来做出关键决定，以影响个人的权利和机会，包括公平和平等地获得工作，住房，信贷机会以及其他商品和服务。这些自动化系统通常被宣传为提供见解和突破，提高效率和成本储蓄以及现代化现有实践。尽管其中许多工具提供了促进的希望，但它们的使用也有可能永久性偏见，自动化非法歧视并产生其他有害结果。
产品开发流程中的基于知识的工程 - 流程、IT 和知识管理视角
与此同时，管理知识的方法和 IT 工具也得到了发展，如今它们更易于访问和使用。知识型工程 (KBE) 就是这样一种方法，该术语诞生于 20 世纪 80 年代中期，用于指代自动设计规则驱动几何图形的应用程序。在本论文中，术语 KBE 涵盖了捕获和应用工程知识以自动执行工程任务，而不论其应用领域如何，本论文旨在促进 KBE 在产品开发 (PD) 中的更广泛应用。本论文重点关注 KBE 的两个方面：作为流程改进 IT 方法和知识管理 (KM) 方法。从第一个角度来看，缺乏对产品生命周期管理 (PLM) 架构约束的明确考虑，该架构控制着 PD 中流程和 IT 的交互，这已被确定会对 KBE 在 PD 流程中的利用产生负面影响。从第二个角度来看，知识管理理论和模型可以补充现有的方法，以识别知识工程应用的潜力。