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鉴于我们生活在一个数字化加速和人工智能 (AI) 快速发展的时代,AI 最终可能会使更多的工作任务自动化。然而,研究人员几乎没有批判性地分析过 AI 将如何自动化这些任务,以及它将比其他职业更多地自动化哪些职业。一些研究表明,AI 无法执行高度创造性和知识密集型的任务。然而,AI 算法已经生成了创意艺术作品,甚至艺术评论家也无法将其与人类绘制的画作区分开来。作为 IS(和大多数其他)研究人员,我们为自己工作的稀缺性、新颖性和创造性感到自豪。在此背景下,我们报道了第 40 届国际信息系统大会的一个小组,该小组讨论了 AI 是否能够并且将取代我们的主要活动、IS 研究,甚至 IS 研究人员本身。
AI 将以惊人的速度取代白领工作。1 关于 AI 将如何影响“边缘”就业的承诺具有误导性。这将是一次直接打击,尽管所有炸弹爆炸需要几年时间。事实上,关于 AI 将产生的影响,唯一不确定的是影响何时到来。毫无疑问,它将消灭越来越多的工作。专业人士小心翼翼地向他们保证他们的工作和职业不会受到 AI 的威胁,这是欺骗性的。在最坏的情况下,它们是危险的,因为每个人都需要利用尽可能多的信息来规划他们的职业未来,而公司需要制定战略,以优化这一代人中最强大技术的应用。确信 AI 不会抢走他们的工作或商业模式,这是错误的。AI 会抢走他们所有人的饭碗。
摘要:我们的研究评估了到 2050 年实现从化石燃料到可再生能源的完全过渡的八种途径的有效性。这些途径包括可再生能源开发;提高能源效率;增加能源节约;碳税;更公平地平衡人类福祉和人均能源使用;限额与交易制度;碳捕获、利用和储存;以及核能发展。我们使用年度“英国石油公司 2021 年世界能源统计评估”报告作为主要数据库。在全球范围内,化石燃料、可再生能源(主要是水电、风能和太阳能)和核能占 2020 年总能源消耗的 83%、12.6% 和 6.3%。为了到 2050 年实现零化石燃料使用,我们发现,如果能源需求保持不变或比 2020 年能源需求水平增加 50%,可再生能源产量将需要增加 6 倍或 8 倍。将 2050 年世界能源需求增长限制在 2020 年水平的 25% 以内,将提高实现摆脱对化石燃料依赖的可能性。能源效率的提高需要加速,超过目前每年约 1.5% 的速度。积极实施涉及土地使用和税收的节能政策,到 2050 年,世界能源使用量有可能减少 10% 或更多。我们的荟萃分析显示,让 80 亿人过上“体面生活水平”的最低人均能源消费水平平均为每年约 70 GJ,相当于 2020 年全球平均水平的 93%。温带气候下发达国家对汽车依赖性较高,人均每年需要约 120 GJ,而赤道附近国家对汽车依赖性较低,人均每年需要 30 GJ。我们的荟萃分析表明,到 2050 年用可再生能源取代化石燃料是可能的,但需要积极应用所有八种途径,发达国家彻底改变生活方式,并要求所有国家密切合作。
特定样本 语言模型可能最准确地给出有关西方英语使用者的一般估计,因为这些人的表达方式通常用于训练模型。LLM 无法模拟其训练数据中未体现其文化的人的判断,例如坦桑尼亚的哈扎人社会。即使在美国,大多数 LLM 也未能捕捉到 65 岁以上的人和高度宗教信仰者 [15],而且不同的模型还有其他偏见。GPT 模型倾向于过度代表自由派、高收入和受过高等教育人群的观点,而一些基础 LLM(未经过基于人工反馈的微调的模型)则更符合中等收入、低收入和新教或罗马天主教徒的观点 [15]。 “硅抽样”让研究人员能够模拟多样化的参与者群体[11],但与特定群体的一致性差异可能会持续存在[15]。
人工智能与牙科的结合具有诸多潜在优势。首先,它可以通过减少主观解读和识别人眼可能遗漏的细微模式来提高诊断的准确性。这可以更早地发现牙科疾病并改善治疗效果。其次,人工智能可以简化工作流程并提高牙科诊所的效率。图像分析和数据录入等自动化任务可以让牙医和工作人员腾出时间专注于患者互动和复杂病例。第三,人工智能可以根据患者的个体需求和偏好定制治疗方案,从而促进个性化护理。通过分析大量的患者信息数据集,人工智能可以识别趋势并预测治疗结果,使牙医能够做出更明智的决策。最后,人工智能有潜力改善牙科护理的可及性,尤其是在偏远或医疗服务不足的地区。由人工智能驱动的远程牙科平台可以实现远程咨询和监控,为原本难以获得治疗的患者提供专业护理。
2.文献综述 文献综述简介 争议的开始 13 支持人工智能的立场 14 反对人工智能的论点 16 人工智能与平面设计师的关系 20 基于人工智能的平面设计工具 23 对艺术家整体的风险 24 未经授权使用创作者的图像 24 对版权的困惑 25 模仿艺术家作品的道德问题 27 工作替代 30 积极的前进道路 31 艺术家的反击 31 负责任的人工智能和猖獗的人工智能的风险 32 质疑人工智能 37 情况继续发展 39
安全的SD ‑ WAN可以在本地打破云应用程序流量,从而消除了效率低下的数据中心。通过识别第一个数据包上的应用程序,它会根据业务策略自动将流量转移到Internet上,从而大大提高了性能,从而可以大大提高用户体验。例如,由组织的安全策略定义的受信任的云应用程序可以直接发送到云,而不受信任的应用程序可以首先将其定向到转发给SaaS提供商之前,请先将其定向到云提供的安全服务。这种方法允许组织通过自动将流量转向安全服务边缘(SSE)解决方案来构建SASE体系结构。
