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人工智能发展对就业市场的影响及对策分析(形势政策论文)

回答

以下是关于人工智能发展对就业市场的影响及对策的分析:

影响

  • 带来工作场所的变化,如提高生产力,但也存在增加工作场所监视、偏见和岗位置换的风险。
  • 预计会使劳动力市场发生显著变化,多数工作的改变速度可能比人们预想的慢。
  • 具有像电力或互联网一样的巨大影响力,能在多种场景应用,有推动经济增长和创造就业的巨大潜力。

对策

  • 制定原则和最佳实践,以减轻人工智能对工人的危害,例如解决岗位置换、劳动标准、工作场所公平、健康和安全以及数据收集等问题。
  • 为工人提供指导,防止雇主对工人补偿不足、不公平评估工作申请或侵犯工人组织的能力。
  • 制作关于人工智能对劳动力市场潜在影响的报告,并研究和确定加强联邦对面临劳动中断(包括来自人工智能)的工人的支持的选项。

总之,人工智能的发展既带来了机遇也带来了挑战,我们需要采取相应的对策来平衡其对就业市场的影响。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

[title]拜登签署的AI行政命令_2023.10.30Advance the responsible use of AI in healthcare and the development of affordable and life-saving drugs.The Department of Health and Human Services will also establish a safety program to receive reports of—and act to remedy – harms or unsafe healthcare practices involving AI.Shape AI’s potential to transform education by creating resources to support educators deploying AI-enabled educational tools,such as personalized tutoring in schools.Supporting WorkersAI is changing America’s jobs and workplaces,offering both the promise of improved productivity but also the dangers of increased workplace surveillance,bias,and job displacement.To mitigate these risks,support workers’ ability to bargain collectively,and invest in workforce training and development that is accessible to all,the President directs the following actions:Develop principles and best practices to mitigate the harms and maximize the benefits of AI for workers by addressing job displacement; labor standards; workplace equity,health,and safety; and data collection.These principles and best practices will benefit workers by providing guidance to prevent employers from undercompensating workers,evaluating job applications unfairly,or impinging on workers’ ability to organize.Produce a report on AI’s potential labor-market impacts,and study and identify options for strengthening federal support for workers facing labor disruptions,including from AI.Promoting Innovation and CompetitionAmerica already leads in AI innovation—more AI startups raised first-time capital in the United States last year than in the next seven countries combined.The Executive Order ensures that we continue to lead the way in innovation and competition through the following actions:

文章:Sam Altman|智能时代

[title]文章:Sam Altman|智能时代[heading2]原文As we have seen with other technologies,there will also be downsides,and we need to start working now to maximize AI’s benefits while minimizing its harms.As one example,we expect that this technology can cause a significant change in labor markets(good and bad)in the coming years,but most jobs will change more slowly than most people think,and I have no fear that we’ll run out of things to do(even if they don’t look like “real jobs” to us today).People have an innate desire to create and to be useful to each other,and AI will allow us to amplify our own abilities like never before.As a society,we will be back in an expanding world,and we can again focus on playing positive-sum games.Many of the jobs we do today would have looked like trifling wastes of time to people a few hundred years ago,but nobody is looking back at the past,wishing they were a lamplighter.If a lamplighter could see the world today,he would think the prosperity all around him was unimaginable.And if we could fast-forward a hundred years from today,the prosperity all around us would feel just as unimaginable.

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

extraordinary potential to transform our society andeconomy.22It could have as much impact aselectricity or the internet,and has been identified as one of five critical technologies in the UKScience and TechnologyFramework.23As AI becomes more powerful,and as innovatorsexplore new ways to use it,we will see more applications of AI emerge.As a result,AI has ahuge potential to drivegrowth24and createjobs.25It will support people to carry out their existingjobs,by helping to improve workforce efficiency and workplacesafety.26To remain worldleaders in AI,attract global talent and create high-skilled jobs in the UK,we must create aregulatory environment where such innovation can thrive.

其他人在问
一个大学生,如果要了解学习通用人工智能,提高其通用人工智能素养,请给出你的建议
以下是给大学生了解学习通用人工智能、提高通用人工智能素养的建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 体验如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,了解其应用场景。 探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向大学生的平台。 3. 学习 AI 基础知识: 掌握 AI 的基本概念、发展历程。 熟悉主要技术,如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注权威媒体和学者,了解最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 6. 深入学习数学知识: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 7. 掌握算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:了解基本概念。 8. 了解评估和调优: 性能评估:学会评估模型性能的方法,如交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 9. 学习神经网络基础: 网络结构:理解前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等基本结构。 激活函数:熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-11-17
典型的通用人工智能应用有哪些
以下是一些典型的通用人工智能应用: 1. 医疗保健: 医学影像分析:用于辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发过程。 个性化医疗:提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助做出贷款决策。 投资分析:辅助投资者决策。 客户服务:提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:根据客户数据推荐产品。 搜索和个性化:改善搜索结果和提供个性化体验。 动态定价:根据市场需求调整价格。 聊天机器人:回答客户问题和解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障。 质量控制:检测产品缺陷。 供应链管理:优化供应链。 机器人自动化:提高生产效率。 5. 交通运输:暂未提及具体应用。 此外,通用人工智能模型还具有以下特点: 大型生成式人工智能模型可以灵活生成文本、音频、图像或视频等内容,适应各种不同任务。 当通用人工智能模型集成到人工智能系统中,该系统可服务于各种目的。 通用人工智能模型的提供者在人工智能价值链中具有特殊作用和责任,应提供适度的透明度措施和相关文件。
2024-11-17
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前,AGI 还只是一个理论概念,尚未有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。实现 AGI 是人工智能研究的长期目标,这需要开发出在各种任务和环境中都能够进行推理、学习、理解和适应的 AI 系统。 OpenAI 在其内部会议上分享了关于通用人工智能(AGI)的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是处理人类的自然语言。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,耗费资金多。
2024-11-17
你觉得人工智能带给人类的到底是提升还是毁灭呢?
人工智能带给人类的影响既有提升也有潜在的挑战,但并非必然导致毁灭。 从提升的方面来看: 技术上可以解决类似于社会歧视等问题,如通过 RLHF 等方法。 优化工作效率,虽然可能导致某些岗位的调整,但实际每个工作的组成部分不是单一的,人可以和人工智能更好地协同。例如放射科医生的案例,解读 X 光照片只是其工作的一部分,实际并未失业。 可以成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 作为自主的个人助理,代表人们执行特定任务,如协调医疗护理。帮助构建更好的下一代系统,并在各个领域推动科学进展。 潜在的挑战和担忧包括: 可能放大人类的负面影响,需要在技术层级加以解决。 导致失业,但能掌握人工智能的人会取代不会的人。 存在人类毁灭的担忧,不过目前此类观点缺乏具体的说明和论证。 对于强人工智能,目前 ChatGPT 的崛起引发了相关讨论,但通用技术并非等同于强人工智能。对于复杂的神经网络和黑箱模型的研究仍在进行,如何使用和控制这些模型是业界和社会争论的热点。科技公司倾向于训练辅助人类的超级智能助手,而非自我改进升级的超级智能体,以推动新一轮的工业革命和经济增长。 总之,人工智能的发展带来了巨大的机遇和挑战,需要我们聪明而坚定地采取行动,以实现其正面影响并应对潜在风险。
2024-11-16
人工智能最新信息
以下是人工智能的一些最新信息: 神经网络研究在 2010 年左右开始有巨大发展,ImageNet 大型图像集合催生了相关挑战赛。 2012 年卷积神经网络用于图像分类使错误率大幅下降,2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率。 从 2015 年到 2020 年,神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中陆续实现人类水平准确率。 过去几年大型语言模型如 BERT 和 GPT3 取得巨大成功,得益于大量通用文本数据。 OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划中,原计划 2026 年发布的 GPT7 因埃隆·马斯克的诉讼被暂停,计划 2027 年发布的 GPT8 将实现完全的 AGI。GPT3 及其升级版本 GPT3.5 是朝着 AGI 迈出的巨大一步。
2024-11-16
中国人工智能产业研究报告
以下是为您提供的中国人工智能产业相关研究报告: 《中国生成式 AI 行业市场热点月度分析(2024 年 5 月)》:行业移动端渗透率达 12%,月活用户超 4000 万,用户画像以高学历、白领为主。可通过获取。 《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2024)》:指出中国人工智能产业正从“极化”向“扩散”发展。报告基于 4311 家 AI 企业的数据分析,展示了中国 AI 产业的创新版图。可通过获取。 《数说安全:2024 安全大模型技术与市场研究报告》:深入探讨了 AIGC 大语言模型在网络安全领域的应用和影响。可通过获取。 《微盟&爱分析:2024 年企业 AI 应用趋势洞察报告》:通过案例分析展示了 AI 技术如何助力企业提升生产力,并预测 AI 将在企业级应用中持续拓展服务边界,同时 AI Agent 将为企业级 AI 应用带来新想象空间。可通过获取。
2024-11-15
写论文的中文ai
在论文写作领域,AI 技术提供了多方面的辅助,以下是一些相关的工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,还有以下中文的内容仿写和文章润色工具: 1. 内容仿写: 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ ,是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,还能实时同步翻译,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ ,是智能写作助手,支持多种文体写作,能一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ ,由腾讯 AI Lab 开发的创作助手,提升写作效率和创作体验。 2. 文章润色: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,生成符合要求的学术论文。 使用这些工具时,应结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-17
写论文的ai
在论文写作方面,AI 技术的应用发展迅速,能提供多方面的辅助,以下是一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 利用 AI 写课题的步骤和建议如下: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选有价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具辅助撰写,保证准确性和完整性。 6. 构建方法论:根据需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑:借助 AI 写作工具写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:用 AI 抄袭检测工具确保原创性,做最后的格式调整。 使用 AI 来做事,特别是在写东西方面: 1. 草拟初稿:如博客文章、论文、宣传材料等,通过提示让 AI 生成,提高提示能获得更好效果。 2. 优化写作:将文本粘贴给 AI,让其改进,或按特定要求创作不同风格的草稿,使其更生动、添加例子,激发自己做得更好。 3. 完成任务:把 AI 当实习生用,让其写邮件、创建销售模板、提供商业计划下一步等。 4. 解锁自己:当被任务中的困难挑战分散注意力时,AI 能提供动力。 需要注意的是,AI 工具是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。
2024-11-17
有没有帮研究生查看课题,整理论文的ai
在研究生查看课题和整理论文方面,AI 技术提供了多种辅助工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,协助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 对于医学课题需要 AI 给出修改意见,您可以考虑以下专业工具: 1. Scite.ai:为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,简化学术工作。 2. Scholarcy:能从文档提取结构化数据,生成文章概要,包含多个分析板块。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供修改意见和帮助。 使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最适合的辅助工具。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-16
大模型有哪些前沿论文
以下是一些关于大模型的前沿论文: 2017 年发布的《Attention Is All You Need》,开启了大模型发展的序幕。 2018 年 Google 提出的 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息及掩码语言建模,参数规模在 110M 到 340M 之间。 2018 年 OpenAI 提出的 GPT(Generative Pretrained Transformer),开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标的方式,参数规模达 1750 亿。 2021 年 Meta 提出的 Large LAnguage Model Approach(LLAMA),是首个开源模型,为构建更大规模、更通用的语言模型提供了方法与工具,参数规模在十亿到千亿之间。 2024 年苹果公布的《MM1:Methods,Analysis & Insights from Multimodal LLM Pretraining》,这是一个具有高达 30B 参数的多模态 LLM 系列,探讨了不同架构组件和数据选择的重要性。
2024-11-15
可以解释论文中词汇的ai工具有什么?
以下是一些可以解释论文中词汇的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,以下 AI 工具在论文写作的其他方面也有帮助: 1. 文章排版: Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 LaTeX:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成。 Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具。 2. 文章润色: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,提供全面英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,生成符合要求的学术论文。 选择工具时应结合具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,LaTeX 和 Overleaf 常受欢迎;一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2024-11-14
现在在学术论文文献查询方面做的最好的ai是哪个
在学术论文文献查询方面,以下是一些表现较好的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,还有一些专门的工具,如: 1. TXYZ: 帮助搜索、查询专业文献并进行对话,提供一站式服务。 是与预印本文库 arxiv.org 官方合作的 AI 工具,ArXiv 的每篇论文下有直达 TXYZ 的按钮。 支持用户上传 PDF 论文或链接,迅速找到所需答案和内容。 在对话中提供论文参考,给出可信背书。 2. 开搜 AI 搜索: 免费无广告,直达结果。 帮助在校学生快速搜集学术资料,智能总结关键信息,助力撰写论文和报告,且支持查看来源出处。 为教师群体获取教学资源、生成教案和课题研究报告提供帮助。 方便职场办公人群高效查找工作信息,简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报准备。 为学术研究人员提供行业分析,整合和总结大量数据形成研究报告。 需要注意的是,使用这些工具时,应结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-14
请根据提供的AI工具网址,搜索常用的AI工具,实际操作AI工具,记录使用过程中的感受和发现,提交一份体验报告,描述工具的使用过程和个人感受,并就AI相关的热点话题,AI伦理、AI与就业等简要发表自己的看法。
以下是一份关于常用 AI 工具的体验报告: 一、AI 工具使用过程和感受 1. 超级简历优化助手 使用过程:用户上传简历,工具分析内容并提供优化建议。 个人感受:对于求职者来说,能够针对性地提升简历质量,提高求职成功率,操作简单易懂。 2. 酷家乐等设计软件 使用过程:用户上传户型图,软件通过 AI 生成多种室内设计方案。 个人感受:为室内设计提供了便捷和丰富的创意,节省了设计时间和精力。 3. Amper Music 使用过程:用户提出需求,工具生成旋律和编曲。 个人感受:对音乐创作者有很大的辅助作用,激发创作灵感。 4. 松果倾诉智能助手 使用过程:通过文字或语音与用户交流,提供情感咨询。 个人感受:在情感支持方面提供了及时的帮助和建议。 5. 小佩宠物智能设备 使用过程:实时监测宠物的活动、饮食等状况,提供健康预警。 个人感受:让宠物主人能更方便地关注宠物健康。 6. 马蜂窝智能行程规划 使用过程:根据用户输入的目的地、时间等因素定制旅游路线。 个人感受:为旅行规划提供了个性化的方案,节省了规划时间。 7. 作业帮智能辅导 使用过程:根据学生的学习情况提供针对性的学习方案。 个人感受:有助于学生获得更贴合自身需求的学习辅导。 8. AI 游戏道具推荐系统 使用过程:在游戏中分析玩家风格和进度,推荐合适道具。 个人感受:提升了游戏体验,使玩家能更有效地获取所需道具。 9. AI 天气预报分时服务 使用过程:利用彩云天气提供每小时的天气预报。 个人感受:为出行和活动安排提供了更精准的参考。 10. AI 医疗病历分析平台 使用过程:分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。 个人感受:有助于提高医疗诊断的准确性和效率。 11. AI 会议发言总结工具 使用过程:在会议中自动总结发言者的主要观点和重点内容。 个人感受:方便会议记录和回顾,提高工作效率。 12. AI 书法作品临摹辅助工具 使用过程:识别书法作品的笔画和结构,为用户提供临摹指导和评价。 个人感受:对书法爱好者的临摹学习有一定的帮助。 二、关于 AI 相关热点话题的看法 1. AI 伦理 随着 AI 技术的广泛应用,数据隐私、算法偏见等伦理问题日益凸显。需要建立健全的法律法规和伦理准则,确保 AI 的发展符合人类的价值观和利益。 2. AI 与就业 AI 的发展可能会导致一些传统岗位的减少,但同时也会创造新的就业机会,如 AI 开发、维护和管理等。重要的是通过教育和培训,提升劳动者的技能,以适应新的就业需求。 三、健身的 AI 产品 1. Keep:中国最大的健身平台,提供全面的健身解决方案,帮助用户实现健身目标。 2. Fiture:沸彻魔镜集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。 4. Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。
2024-11-11
如果我需要撰写一个以“AI对音乐行业就业岗位的影响”为主题的约3000字的科普类文章,我应该优先关注WaytoAGI 知识库中的哪些内容?
很抱歉,目前“通往 AGI 之路”知识库中没有与“AI 对音乐行业就业岗位的影响”相关的直接内容。但您可以从以下几个方面入手来撰写这篇文章: 1. 了解 AI 在音乐创作、制作、表演等方面的应用现状和发展趋势。 2. 研究 AI 技术如何改变音乐的生产流程和效率。 3. 分析 AI 对音乐创作者、演奏者、制作人等不同岗位的具体影响,包括可能的岗位替代和新岗位的产生。 4. 探讨 AI 带来的音乐版权和知识产权问题,以及对相关法律和政策的影响。 5. 关注音乐消费者对 AI 参与音乐创作和表演的接受程度和需求变化。
2024-10-19
做一个AI和就业结合的知识博主,主要分享哪些内容呢
作为一个 AI 和就业结合的知识博主,可以主要分享以下内容: 1. 宏观层面:如创新趋势以及这些创新带来的启发,以大框架的形式讲解《预见 AGI》等主题。 2. 微观层面:包括基本产品的使用方法等。 3. 邀请行业专家授课:借助自身资源邀请专家分享见解。 4. 提示词相关:掌握提示词中的核心关键词的方法,理解并创新创作过程。 5. 案例分享:如“AI+工作场景”中的七大行业的商业化应用案例,包括企业运营、教育、游戏/媒体、零售/电商、金融/保险等行业中 AI 的具体应用,如日常办公文档处理、学生学习评估、游戏定制化、舆情监测、金融理财顾问等。
2024-09-23
普通人如何在AI时代获取就业机会?
在 AI 时代,普通人获取就业机会可以从以下几个方面考虑: 1. 关注新行业:AI 技术开辟了新的行业领域,会产生更多的就业需求。尽管技术变革难以准确预测,但保持对新领域的关注,提升自身认知,避免选择已呈衰落趋势的行业。 2. 发展独特技能:技术专业人士应发展 AI 难以替代的技能,如团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等,将技术智慧与人际交往能力相融合。 3. 重新规划职业生涯:对于从事可能被 AI 取代风险工作的人,需要重新思考职业规划,学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 4. 利用热门场景:像护肤、健身、穿搭和考编考证等热门场景,相关的 AI 应用受到关注和使用,为大学生等群体提供了一定的就业机会。 5. 适应企业需求:企业在生产环节中对 AI 应用的使用逐渐增加,了解并适应这一趋势,有助于获取相关就业机会。 同时,如果 AI 导致就业失衡,政府可以通过税收调节,如推行全民基本收入(Universal basic income UBI)来平衡差异。总之,要保持乐观,不断提升自己以适应时代变化。
2024-08-29
ai就业方向
以下是关于 AI 就业方向的相关信息: 一、AI 就业市场的特点 1. 鱼龙混杂,求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer,除了看 boss 直聘的招聘评价,一定要提前收集其他信息,如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。 2. 一些公司实际上没搞懂用 AI 能为自己企业带来什么价值,只是处于焦虑或跟风心态要做 AI,这部分企业可以聊,但要求求职者要有咨询和商业化的思维,能帮公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同,所以招聘市场上对 AI 产品经理的岗位职责和任职要求也不同,慢慢会统一标准,这也是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会,类似之前的“互联网+”,目前应用层的机会在“AI+行业”,只懂 AI 或只懂行业是不够的。还有就是业务创新,找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证,海外有很多优秀案例。 二、AI 对社会关键领域的影响及就业机会 AI 革命等生产力革命促使成本下降,有可能降低从医疗到教育等关键领域的成本,使人们更容易获得和负担得起这些服务。但这需要以负责任的方式进行,以减少就业机会的流失,推动就业机会的创造。AI 将使我们能够以更少的投入做更多的事情,但政府和民营企业需要共同努力,对每个人进行再培训,并增强他们的能力。 在我们社会的某些最关键的领域,AI 将改变成本结构并提高生产力。它有可能带来更好的教育、更健康的人口和更有生产力的人,通过抽象出琐碎的工作,让我们把注意力集中在更重要的问题上,并为未来提供更好的工具。它可以解放更多的人去解决更多的问题,从而创造一个更美好的社会。 从 2024 年 AI50 强榜单中可以看出,AI 涉及的领域有扩大的趋势,这份榜单的应用范围比以往任何时候都更加广泛。我们预计在未来几年,这份榜单的深度和广度都将不断扩大。2024 年其实只是一个开始。 三、学习 AI 与赚钱的关系 学了 AI 有可能赚钱,但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作,比如数据科学家、机器学习工程师等。学会了 AI 技术,可以在这些岗位上找到工作,获得不错的收入。此外,AI 技术在各行各业都有应用,比如金融、医疗、制造业等,掌握 AI 技能可以增加就业机会和职业发展的可能性。然而,是否能赚钱还取决于很多因素,比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出,需要持续学习和实践。
2024-08-21
AI对人类就业的影响,我们应该如何应对?
AI 对人类就业产生了多方面的影响,我们可以从以下几个方面来应对: 在企业层面: 1. 公司需要更新人力资源程序,以限制潜在的不同影响。 2. 对人力资源技术提供商进行尽职调查。 3. 修改当前的人力资源隐私声明,以符合国家隐私或 AI 相关法规。 4. 对 AI 的训练数据进行审查,确保其质量并无偏差。 5. 告知申请人有关数据收集和 AI 筛选流程的细节,保障其信息透明度。 6. 提供合理的便利措施,确保残障申请人和其他少数群体不会被排除在外。 7. 定期评估 AI 筛选结果,发现任何潜在的歧视并及时优化。 在政府层面: 1. 确保刑事司法系统的公平性,制定在量刑、假释、缓刑、审前释放和拘留、风险评估、监视、犯罪预测和预测性警务以及法医分析中使用 AI 的最佳实践。 2. 保护消费者,例如推进医疗保健中 AI 的负责任使用,建立安全计划以接收和处理涉及 AI 的危害或不安全医疗实践的报告。 3. 塑造 AI 在教育中的潜力,创建资源支持教育工作者部署 AI 驱动的教育工具。 对于劳动者个人: 1. 提升自己的认知,选择处于趋势内的行业,避免选择即将被完全自动化的行业。 2. 不断学习和提升技能,以适应新的就业需求。 3. 政府可以通过税收来平衡因 AI 导致的收入差异,例如推行全民基本收入(Universal basic income UBI)。 总之,虽然 AI 会带来就业岗位的变化,但也会创造新的机会。我们需要积极应对,通过企业、政府和个人的共同努力,充分发挥 AI 的优势,减少其对就业的负面影响。
2024-07-20