9、人工智能与未来工作：机遇与挑战并存

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布
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分类专栏： AI重塑未来工作 文章标签： 人工智能 机器学习 未来工作
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人工智能与未来工作：机遇与挑战并存

听证会背景与目的

2019年9月24日下午4点，相关小组委员会举行了一场听证会，旨在探讨机器学习和人工智能对劳动力的影响。其中涉及到工人岗位替代、现有劳动力再培训，以及培养未来能在人工智能日益重要的经济环境中蓬勃发展的技术熟练劳动力等问题。同时，小组委员会还将研究人工智能对不同行业和人群的不同影响，以及人机交互相关的安全、隐私和安全问题。

出席证人
  • 美国国家科学基金会社会、行为和经济科学局助理局长Arthur Lupia博士
  • 麻省理工学院数字经济倡议主任、管理科学教授Erik Brynjolfsson博士
  • 万宝盛华集团制造服务副总裁Rebekah Kowalski女士
  • 艾维技术社区学院院长Sue Ellspermann博士
核心问题
  • 人工智能（包括机器学习）技术的进步将如何影响当下和未来的工作？其对劳动力的潜在影响与以往技术进步时代有何不同？
  • 人工智能技术的广泛应用是否会加剧现有的经济不平等？若会，如何加剧，又有哪些政策或措施可以减轻这些影响？
  • 为了使现有劳动力在更多使用人工智能系统的经济环境中取得成功，需要进行哪些再培训？教育机构如何调整课程以培养未来劳动力？
  • 为了更好地理解人工智能对劳动力的影响，并制定基于证据的政策和措施，以支持训练有素的劳动力并减少意外后果，关键的研究问题有哪些？
技术发展背景
  • 过往技术变革
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8、人工智能与未来工作：挑战与机遇
sre5engineer的博客
09-14 38
本文围绕人工智能与未来工作的关系，详细介绍了相关听证会的主要观点与流程，分析了人工智能对就业的核心影响，包括工人替代、劳动力再培训和未来人才培养。文章还梳理了政府、企业与个人层面的应对策略，探讨了挑战与机遇并存的未来发展趋势，强调通过政策支持、教育改革、持续学习与合作创新共同推动社会适应人工智能时代的变化。
15、区块链与人工智能：机遇与挑战并存
x2y3z4a5b的博客
08-25 69
本文探讨了区块链和人工智能技术的机遇与挑战。区块链以其去中心化和高安全性在金融、医疗等多个领域展现出巨大潜力，而人工智能则在数据处理和决策方面具有显著优势。两者的融合不仅提升了安全性，还推动了智能合约、数字货币和数据市场的发展。同时，人工智能带来的挑战，如工作自动化、伦理问题也需要引起重视。通过加强监管、推动教育改革和促进技术融合，有望实现两者的可持续发展，为社会创造更大价值。
洞察Agent AI智能体的未来：机遇与挑战并存
Easonmax的博客
05-01 5665
Agent AI智能体（Agent Artificial Intelligence）是一种具备自主决策和行动能力的计算机程序或实体，能够模拟人类智能进行复杂的任务处理和环境交互。Agent AI智能体不仅具备学习和适应新环境的能力，还能够根据自身的知识库、目标和实时环境信息进行独立判断和行动。Agent AI智能体的概念起源于人工智能领域的研究，随着计算机科学和机器学习技术的发展而不断演进。这些智能体被设计为可以感知、理解和操作环境，以实现特定的目标或任务。
AI智能体的未来：机遇与挑战并存
weixin_53840353的博客
04-30 489
展望未来，AI智能体所带来的变化既令人兴奋又充满挑战。它们将作为推动者和辅助者，出现在社会的各个角落，极大地丰富和改善人类的生活。然而，这一切的实现都需要我们在现阶段就开始着手解决其发展中的安全性、伦理和社会问题。未来的AI智能体将不只是技术的体现，更是人类社会智慧的结晶。如何引导这一进步的方向，将是我们每个人共同的责任。
程序员未来工作：机遇与挑战并存
2501_90200491的博客
04-20 549
在科技浪潮汹涌澎湃的当下，程序员这个职业的未来走向备受瞩目。探讨程序员未来的工作，就如同窥视科技发展的未来蓝图。
人工智能如何重塑未来工作模式：机遇与挑战并存
gitblog_01200的博客
10-24 378
在当今数字化时代，人工智能技术正以前所未有的速度和深度渗透到各个行业，深刻改变着传统的工作模式。从自动化生产线到智能客服系统，从数据分析到创意设计，人工智能的身影无处不在。这种变革不仅带来了生产效率的大幅提升，也对劳动者的技能提出了新的要求，同时引发了关于就业结构、职业伦理等多方面的讨论。 ## 效率革命：人工智能驱动的生产力跃升 人工智能技术在提升工作效率方面展现出巨大潜力。以制造业为例，智...
探寻人工智能的未来之路：机遇与挑战并存
2403_90036899的博客
01-01 690
在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）无疑是最为耀眼的明星之一。从日常的智能语音助手帮我们管理日程、解答疑惑，到医疗领域辅助医生精准诊断疾病，再到工业生产线上的智能优化与质量把控，人工智能已经深度融入了我们生活的方方面面，并且正以前所未有的速度持续拓展其边界。那么，在未来的征程中，人工智能又将驶向何方？这不仅是科技爱好者们津津乐道的话题，更是关乎全人类社会发展走向的关键议题。
人工智能的未来：机遇与挑战并存
rpduvftj43的博客
11-01 1789
本篇文章探讨了人工智能技术的广泛应用前景，重点分析了其在产业智能化、智能家居、人机协作、环境保护及社交媒体等领域的潜在影响。作者认为，AI能够显著提高效率、推动产业转型，并改善用户体验。然而，随着技术的发展，也需关注数据隐私、算法偏见和就业冲击等挑战。因此，制定相应的政策和伦理框架将是实现可持续发展的关键。总的来说，AI将深刻改变我们的生活和工作方式，推动社会进步。
16、AI：机遇与挑战并存的未来
x2y3z4a5b的博客
08-26 70
本文探讨了人工智能（AI）在带来巨大机遇的同时所面临的多重挑战。从安全隐私、深度伪造、AI偏见、自主武器到算法交易等潜在风险，文章分析了AI可能引发的社会、经济和伦理问题。同时，也提出了应对这些风险的策略，包括加强监管、选择性应用AI和推动国际对话。此外，文章还阐述了AI对交通、制造、医疗、教育等多个行业的积极影响，并展望了未来发展趋势与投资方向。最后，文章呼吁个人与社会积极应对AI变革，通过学习新技能、加大教育投资和制定政策引导，推动AI技术朝着有利于人类的方向发展。
AIoT 未来趋势：机遇与挑战并存
Interview_TC的博客
02-06 1716
无论是开发者还是企业，提前布局 AIoT 赛道，将成为未来竞争的关键。开发者需不断提升自身技能，把握 AIoT 带来的机遇，以适应快速变化的行业需求。本文将从 AIoT 的起源、技术原理、发展方向、全球趋势、国内现状及将来岗位机会等角度，全面解析这一前沿科技领域。其核心概念是通过传感器、RFID（射频识别）、无线通信等技术，将物理世界中的设备互联，实现远程监控与自动化管理。在这样的背景下，AIoT 在 2018 年后逐步成为行业热点，被认为是智能化社会的重要基石。AIoT 概念的提出，可以视为。
生成式AI与NFT平台：机遇与挑战并存.docx
07-01
生成式人工智能（Generative AI）与非同质化代币（NFT）平台的结合，为创意所有权、价值流转及商业模式带来了革命性的变革。生成式AI技术通过自动化和优化流程，降低了内容创意的门槛，提高了内容生产的效率与多样性...
手术机器人：机遇与挑战并存 未来前景可期.pdf
08-13
此外，人工智能技术，尤其是机器学习和深度学习，正在被用于提高诊断效率和手术导航的准确性。例如，利用AI阅片技术，可以更好地识别手术区域，实现防抖除颤等，保证手术过程的稳定性。 人机共融是手术机器人的一个...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
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学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 775
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
2501_92808811的博客
11-25 485
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
信息检索13
最新发布
2301_80828873的博客
11-26 942
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 713
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】
m0_46882548的博客
11-26 716
参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 403
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
人工智能：机遇与挑战并存
"人工智能对人类的机遇与挑战" 在当今科技快速发展的时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为引领未来的关键技术之一。它既带来了无数机遇，也提出了严峻的挑战。这篇资料主要探讨了人工智能对...
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