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AI @ Work - 工作场所中的人工智能 - OII
本报告探讨了人工智能 (AI) 在工作场所的使用方式。人工智能技术是多种数据和技术的综合体，取决于它们如何融入日常实践——在工作中、与工人一起、在工作场所。去年，人工智能企业的融资额创下了 90 亿美元的纪录。随着人工智能从技术领域转移到我们经济的更多领域，现在是时候批判性地、全面地评估它对工作场所和工人的影响了。本报告的目的是通过研究将新系统集成到现有工作场所的挑战，为围绕人工智能使用的更全面的对话提供信息，因为越来越多的工作场所推出了新型人工智能系统。我们分析了 2019 年 1 月至 2020 年 5 月期间 400 多份新闻、学术和行业报告中的主题，重点关注它们如何在各种环境中涵盖工作场所中的人工智能。我们特别寻求有关人工智能技术与人们使用它们的环境之间的差距所带来的挑战或失败的报告。我们发现了这种差距的证据，尤其是在人工智能工具的使用方式以及人们如何谈论他们应该做什么方面。正如我们在主题差距分析中发现的，人工智能在三个主要方面令员工和工作场所失望。1) 当环境尚未为人工智能的使用做好准备，或者这些技术在员工和雇主之间脱节时，就会出现整合挑战。2) 依赖性挑战源于工作场所系统对人工智能的过度依赖和不足。3) 透明度挑战（我们在本报告中定义）出现在这些系统所需的工作（以及工作地点）对用户不透明时。从调香师到石油钻井平台，人工智能现在正被大型科技公司之外的人使用，这些公司“存在的目的是捕捉和使用数字数据……这与大多数企业公司的普通员工不同。”1 人工智能需要全球供应链和广泛的工人，其中许多工人在全球南方国家，他们越来越多地从事常规和程序化的工作以确保人工智能系统正常运转。
Dr Chhagan Lal Expertise Work experience
I received Ph.D. in 2007 on Metal-Semiconductor inter-connections from UOR Jaipur India. I worked for 5 yrs as a Research Associate (CSIR India), Postdoctoral Fellow (MNRE, Govt. of India) and TRIL Fellow (ICTP & Synchrotron Trieste Italy). I worked at Nanoparticle by Design Unit, Okinawa Institute of Science & Technology Graduate University, Okinawa Japan until Dec. 13, 2013. At OIST I worked on H2 storage in Np's/thin film. Finally I joined Univ. of Raj. Jaipur as Asst. Prof. on Dec. 14, 2013.
ENQA 2024 年工作计划和 2025 年工作计划草案
I. 2024-2025 年的背景和优先事项 工作计划将 ENQA 2021-2025 年战略计划的更广泛战略目标转化为具体活动。因此，它是按照战略计划中设定的目标构建的。工作计划还推进了前几年开始的工作，例如正在进行的工作组和欧盟资助的项目。具体的具体成果在表格中以粗体标记。ENQA 的常规活动包括信息提供、会员和法定活动、机构审查、代表 ENQA 参加国际活动、参与 EQAR 的管理以及参与 EHEA 政策制定过程。除此之外，2024 年工作计划的制定遵循了与 2023 年相同的关键思想。这些优先事项的工作正在进行中，但仍有许多工作要做。在此背景下，特别是与推动欧洲质量保证框架未来发展相关的主线，将特别关注 ENQA 对 EHEA 政策制定的贡献，即通过向博洛尼亚进程部长级会议传达的信息和修订 ESG 的步骤。
生成式人工智能在工作中˚
我们利用来自 5,172 名客服人员的数据，研究了分阶段引入生成式 AI 对话助手的情况。获得 AI 帮助后，员工生产率（以每小时解决的问题来衡量）平均可提高 15%，但不同员工之间存在很大差异。不同客服人员的效果差异很大。经验较少和技能较低的员工可以提高产出速度和质量，而经验最丰富和技能最高的员工速度略有提高，质量略有下降。我们还发现有证据表明，AI 帮助促进了员工学习并提高了英语流利程度，尤其是在国际客服人员中。虽然 AI 系统会随着更多训练数据的出现而改进，但我们发现，采用 AI 所带来的收益在相对罕见的问题中最大，在这种情况下，人类客服人员的基础经验较少，但系统仍具有足够的训练数据。最后，我们提供证据表明，AI 帮助从多个方面改善了工作体验：客户更有礼貌，不太可能要求与经理交谈。
让人工智能发挥作用：
本课程采用系统方法来研究人工智能的真正影响，然后在必要时提供指导以重新定向影响轨迹。它探索机器学习的力量和局限性，为您提供避免部署机器学习产生意外后果的指导原则。为了改善稳健性和隐私问题，您将揭示人工智能系统的潜力和漏洞，并获得识别和缓解机器学习过程关键故障的技能。您将了解人工智能对您的业务的影响，并发现有效和负责任的人工智能解决方案如何成为竞争优势的源泉。随着您完成本课程的进展，您还将有机会思考人工智能和机器学习如何塑造社会的未来。
CleanSpace® 工作套件
限制 CleanSpace 呼吸器是空气过滤、风扇辅助、正压系统，设计用于在氧气充足、可安全呼吸的环境中佩戴。请勿在对生命或健康有直接危险 (IDLH) 的环境中、在防护气体/蒸汽的环境中或在富氧或缺氧的环境中使用 CleanSpace HALO WORK。
让光子发挥作用
QCi 专利，用于巨型单光子非线性的设备和方法，https://patents.google.com/patent/US11754908B2/en Z Li 等人，片上可逆全光逻辑门，Optics Letters 49 (12)，(2024) Z Li 等人，片上参数全光调制，Physical Review Applied 21 (6)，(2024) Huang, Yu-Ping 等人，“用于单原子和单光子量子比特通用计算的无相互作用和无测量量子芝诺门。”Physical Review A (2008) Huang, Yu-Ping 等人，“通过量子芝诺效应实现无相互作用全光切换。”Physical Review A 82, no. 6 (2010) Huang, Yu-Ping 等人“χ2 微盘中的无相互作用量子光学 Fredkin 门。”IEEE 量子电子学精选期刊 18，第 2 期 (2011) McCusker, Kevin 等人。“通过量子芝诺效应实现无相互作用全光切换的实验演示。”物理评论快报 110，第 24 期 (2013) Sun, Yu-Zhu 等人，“通过量子芝诺阻塞实现光子非线性。”物理评论快报 110，第 22 期 (2013) Chen, Jia-Yang 等人。“芯片上量子芝诺阻塞的观察。”科学报告 7，第 1 期 (2017) Jin, Mingwei 等人。“铌酸锂薄膜上的高消光电光调制。”光学快报 44，第 5 期 (2019) Chen, Jia-Yang 等人。“高效铌酸锂赛道微谐振器中的准相位匹配频率转换。”《相干性和量子光学》，Optica Publishing Group，（2019 年）
用于教学和工作 - Varindia
“数字化转型正在被各个行业所接受，这为威胁行为者创造了机会，他们攻击引人注目的目标，造成大规模破坏或增加快速获得赎金的可能性。这些威胁可能是内部的，也可能是外部的，可以通过采取主动的网络安全态势来应对。关键基础设施公司必须遵循纵深防御，以确保有冗余的网络安全层来阻止多向量攻击。此外，必须将网络安全作为国家安全优先事项，提升国内防御能力，因为针对关键基础设施的攻击通常得到民族国家的支持。K7 认为，通过改革组织网络安全以确保所有设备、网络、数据和用户都受到持续保护，国际合作以识别和击败新出现的网络威胁，以及行业行动以解决网络安全人才短缺问题，可以减轻对基础设施的威胁。K7 Security 为安全敏感型组织提供国际屡获殊荣的多层网络安全解决方案和培训计划。 K7 Endpoint Security 可保护企业设备免受勒索软件、APT 和鱼叉式网络钓鱼等最新网络威胁的侵害，简化整个组织的网络安全管理，并可在本地和云部署模型中使用。K7 的网络安全设备套件提供网关安全