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根据数智经济你觉得它的发展是怎样的

回答

数智经济在过去十年中已极大地改变了经济和社会,影响了所有活动领域和日常生活。数据处于这一变革的核心,数据驱动的创新为欧盟公民和经济带来了巨大利益,例如改善和个性化医疗、提供新的出行方式,并有助于实现欧洲绿色协议。为使数据驱动经济惠及所有欧盟公民,必须特别关注缩小数字鸿沟、促进女性参与数据经济以及培养欧洲在技术领域的前沿专业知识。

发展需要一个强大且更协调的数据保护框架,以增强自然人和相关机构的法律及实际确定性。同时,要改善内部市场的数据共享条件,创建统一框架,制定数据治理的基本要求,特别关注促进成员国之间的合作。特定行业的欧盟法律可根据行业特点进一步发展、调整并提出新的补充元素。某些经济部门已受特定的欧盟法律监管,包括与跨境或跨欧盟的数据共享或访问相关的规则。

总之,数智经济的发展前景广阔,但也需要在法律、政策和技术等多方面不断完善和协调,以实现可持续和包容性的增长。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

【法律法规】欧盟GDPR原文.pdf

strong enforcement,given the importance of creating the trust that will allow the digital economy to developacross the internal market.Natural persons should have control of their own personal data.Legal and practicalcertainty for natural persons,economic operators and public authorities should be enhanced.

【法律法规】欧盟数据治理法案-英文版.pdf

and daily life.Data is at the centre of that transformation:data-driven innovation will bring enormous benefits toboth Union citizens and the economy,for example by improving and personalising medicine,providing newmobility,and contributing to the communication of the Commission of 11 December 2019 on the European GreenDeal.In order to make the data-driven economy inclusive for all Union citizens,particular attention must be paid toreducing the digital divide,boosting the participation of women in the data economy and fostering cutting-edgeEuropean expertise in the technology sector.The data economy has to be built in a way that enables undertakings,in particular micro,small and medium-sized enterprises(SMEs),as defined in the Annex to CommissionRecommendation 2003/361/EC(3),and start-ups to thrive,ensuring data access neutrality and data portability andinteroperability,and avoiding lock-in effects.In its communication of 19 February 2020 on a European strategy fordata(the ‘European strategy for data’),the Commission described the vision of a common European data space,meaning an internal market for data in which data could be used irrespective of its physical storage location in theUnion in compliance with applicable law,which,inter alia,could be pivotal for the rapid development of artificialintelligence technologies.(1)OJ C 286,16.7.2021,p.38.

【法律法规】欧盟数据治理法案-英文版.pdf

framework for data exchanges and laying down certain basic requirements for data governance,paying specificattention to facilitating cooperation between Member States.This Regulation should aim to develop further theborderless digital internal market and a human-centric,trustworthy and secure data society and economy.Sector-specific Union law can develop,adapt and propose new and complementary elements,depending on thespecificities of the sector,such as the Union law envisaged on the European health data space and on access tovehicle data.Moreover,certain sectors of the economy are already regulated by sector-specific Union law,whichincludes rules relating to the sharing of or access to data across borders or across the Union,for exampleDirective 2011/24/EU of the European Parliament and of the Council(4)in the context of the European health dataspace,and relevant legislative acts in the field of transport,such as Regulations(EU)2019/1239(5)and(EU)2020/1056(6)and Directive 2010/40/EU(7)of the European Parliament and of the Council in the context ofthe European mobility data space.

其他人在问
根据数智经济、银发经济、低空经济、单身经济其中有什么痛点和创新发展内容
数智经济的痛点可能包括数据安全与隐私保护问题、数字鸿沟导致的发展不平衡、技术更新换代快带来的高投入成本等。创新发展方面,可以加强数据治理和安全防护技术,推动数字技术与传统产业深度融合,拓展数字经济新场景。 银发经济的痛点或许有产品和服务针对性不足、市场标准和规范不完善、养老服务专业人才短缺等。创新发展可着眼于开发个性化的老年产品和服务,建立健全行业标准,加强养老服务人才培养。 低空经济的痛点可能存在政策法规不完善、基础设施建设不足、技术创新能力有待提高等。创新发展可以从完善政策法规、加大基础设施投资、推动技术研发和应用等方面入手。 单身经济的痛点也许是消费市场细分不够精准、社交需求满足不足、部分产品和服务质量参差不齐等。创新发展能够在精准定位消费需求、创新社交模式、提升产品和服务品质上下功夫。
2024-10-29
扩展以下内容到500字:数智中医是中医药融入“一带一路”的抓手当前,充分融合互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能AI、区块链等数智技术对传统中医药服务进行全方位、全链条优化,提高全要素生产率,构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,助推重庆成为数智中医发展新高地。
数智中医作为中医药融入“一带一路”的重要抓手,在当今时代具有极其重要的意义。 如今,互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能 AI、区块链等数智技术蓬勃发展,为传统中医药服务带来了全新的机遇。通过充分融合这些先进技术,能够对传统中医药服务进行全方位、全链条的优化。这种优化涵盖了从检测到管理的各个环节,全面提升了服务的质量和效率。 在检测方面,借助先进的技术手段,可以更精准地获取患者的身体状况信息,为后续的诊断提供更可靠的数据支持。诊断环节则因数智技术的融入而更加准确和高效,能够快速识别病症的根源。治疗过程中,数智技术能够辅助医生制定更个性化、更科学的治疗方案,提高治疗效果。 评价环节也得以创新,能够更全面、客观地评估治疗效果和患者的康复情况。而在管理方面,数智技术有助于实现对医疗资源的合理调配和高效管理,提高整个医疗服务体系的运行效率。 构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,是推动数智中医发展的重要举措。这些示范机构将成为展示数智中医成果的窗口,吸引更多的关注和投入。同时,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,能够形成一个良性循环,不断提升服务水平和质量。 促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,对于推动中医药走向世界具有关键作用。通过国际合作,可以吸收借鉴其他国家的先进经验和技术,进一步完善数智中医体系。这将有助于提升我国中医药在国际上的影响力,为全球健康事业贡献中国智慧和力量。 重庆作为一个具有发展潜力的地区,有望借助数智中医的发展,成为这一领域的新高地,引领行业的发展潮流,为当地乃至全国的中医药事业注入新的活力。
2024-08-12
扩展以下内容到500字:数智中医是中医药融入“一带一路”的抓手当前,充分融合互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能AI、区块链等数智技术对传统中医药服务进行全方位、全链条优化,提高全要素生产率,构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,助推重庆成为数智中医发展新高地。
数智中医作为中医药融入“一带一路”的重要抓手,在当前的时代背景下具有极其重要的意义。 如今,互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能 AI、区块链等数智技术蓬勃发展,为传统中医药服务带来了前所未有的机遇。通过充分融合这些先进技术,能够对传统中医药服务进行全方位、全链条的优化。这种优化涵盖了从患者的检测环节,利用先进的设备和算法,更精准地获取身体状况的信息;到诊断环节,借助大数据分析和人工智能的辅助,提高诊断的准确性和效率;再到治疗环节,依据患者的个体差异制定个性化的治疗方案;以及评价环节,通过科学的指标和数据分析,客观评估治疗效果;最后到管理环节,实现对医疗资源的合理调配和患者的全程跟踪管理。 构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,是推动数智中医发展的重要举措。这些示范机构将成为展示数智中医成果的窗口,吸引更多的关注和投入。同时,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,能够形成一个完整、高效的医疗服务体系,为患者提供更优质的医疗体验。 促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,对于推动中医药走向世界具有关键作用。加强国际合作,可以引入国外的先进技术和理念,同时也能将我国的中医药文化和数智中医成果推广出去。这不仅有助于提升我国在中医药领域的国际影响力,还能为全球医疗健康事业贡献中国智慧和中国方案。 重庆作为一个具有发展潜力的城市,有望借助数智中医的发展契机,成为数智中医发展的新高地。通过政策支持、人才培养、技术创新等多方面的努力,重庆能够在数智中医领域取得显著成就,为中医药事业的繁荣发展注入新的活力。
2024-08-12
扩展以下内容到500字:数智中医是中医药融入“一带一路”的抓手当前,充分融合互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能AI、区块链等数智技术对传统中医药服务进行全方位、全链条优化,提高全要素生产率,构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,助推重庆成为数智中医发展新高地。
2024-08-12
扩展以下内容:数智中医是中医药融入“一带一路”的抓手当前,充分融合互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能AI、区块链等数智技术对传统中医药服务进行全方位、全链条优化,提高全要素生产率,构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,助推重庆成为数智中医发展新高地。
数智中医乃是中医药融入“一带一路”的关键着力点。在当下,将互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能 AI、区块链等数智技术进行充分融合,对传统的中医药服务展开全方位、全链条的优化工作,全力提升全要素生产率。构建一系列示范中医医疗机构、中医馆以及中医健管中心,积极创新数智中医在“检测、诊断、治疗、评价、管理”方面的新中医服务闭环模式,大力促进数智中医“产学研用”的国际合作以及产业发展,有力助推重庆成为数智中医发展的全新高地。
2024-08-12
数字化和数智化的概念分别是什么
数字化是指将信息、数据等转化为数字形式,以便于存储、处理和传输。它强调的是将现实世界中的事物以数字方式进行表示和管理。 数智化则是在数字化的基础上,进一步融合了人工智能、大数据等技术,实现智能化的决策、分析和优化。数智化更注重利用数据和算法来提升业务的效率和价值。 在具身智能的背景下,数字化智能主要是在数字世界中形成的智能,其交互相对简单,可不符合物理规律。而具身智能则需要与物理世界进行交互,面临更多的挑战,如感知环境、理解和决策等。 随着技术的发展,人工智能有望实现通用,机器可能会具有自我意识和超级智能,从而引发对机器意识和数字生命形式的思考。在这种情况下,人与数字生命之间的合作和竞争基础将成为重要问题。
2024-06-20
智谱的内测版,你们觉得如何
智谱的 AutoGLM 目前处于内测阶段,申请入口在智谱清言 APP 中,直接跟 AutoGLM 内测申请小助手对话提交申请即可。智谱将传统表单的提交通过 Tools 的方式做到了对话中,提升了体验。目前只能在安卓设备上使用,iOS 很长时间内可能都不支持。因为数据的获取和操作是通过安卓的无障碍权限来控制的,用户同意应用获取无障碍服务的权限之后就可以模拟操作来控制手机,但开启无障碍服务可能会引起手机卡顿和存在隐私问题。登录 AutoGLM 后首先要引导开启无障碍权限和悬浮球权限,授权正常后可进入首页。 智谱 AI 发布的 AutoGLM 被认为是一个“王炸”产品,有人在 3 天前拿到内测,使用时带来震撼。例如对其说“我 29 号要去一趟深圳,你帮我定个罗湖地铁站附近的酒店,预算 600 元以内,大床房。” 此外,在各大模型对结构化 prompt 的测试和反馈中,智谱清言在输入相关 prompt 后,存在一些问题,需要改写并不断优化,结构化 prompt 非常重要。
2024-10-30
我是一个老师,相信AI时代人人都能成为学霸,我认为学霸具有三个心法和一个方法,方法一,建立学霸的信念系统(我行、我能、我可以),方法二,不要和别人比,方法三、主动积极的思考力。学霸的终极方法是自学。自学+AI无所不能。你觉得我怎么能帮助每一个学生成为学霸,有哪些步骤和要点?
在 AI 时代帮助每个学生成为学霸,以下是一些步骤和要点: 1. 培养获取知识的能力:教导学生掌握利用 AI 技术获取和处理信息的方法,提高获取知识的效率。 2. 促进知识内化:引导学生将获取的信息和知识有效内化,转化为智慧。例如,通过实践反思、交流讨论等方式,提升知识的转化速度和质量。 3. 建立信念系统:帮助学生树立“我行、我能、我可以”的信念,增强学习的自信心。 4. 培养独立思考:鼓励学生主动积极思考,不盲目与他人比较,专注自身的成长和进步。 5. 强调自学:引导学生重视自学,让他们明白自学结合 AI 能够带来强大的能力。 6. 培养创造能力: 鼓励学生勇于尝试新事物,将失败视为学习的一部分。 培养批判性思维,不盲目跟从权威。 引导学生从实践中反思,提炼洞见。 促进学生与不同背景的人交流,激发新的思路。 持续学习和不断创造是相辅相成的,通过积累知识和经验,并将其转化为实际价值,学生能够在 AI 时代更好地成长和发展。
2024-10-08
发言稿:分享自己觉得好用的 AI 应用
以下是一些我觉得好用的 AI 应用: 游戏领域: 1. 监督强化学习 AI:在单一场景中优化 NPC 的动作行为。以和平精英中的 NPC 为例,强化学习使 AI 表现得更像真人,同时通过局内动态等级调整的方法把 AI 分级,根据玩家水平实时调整难度,优化玩家体验。但难点在于要让 NPC 行为拟人,且强度适中。 2. 对话类游戏:应用思路包括深度个性化、情绪识别、角色成长和多模态交互。但难点在于 AI 的情感理解能力可能不足,玩家容易感到疲劳。 3. Agents 社群游戏:应用思路有赛博斗、窥探欲、主宰世界等。但商业化成本高,单纯的 Agents 社群难以长期吸引玩家,适合在开放大世界游戏中作为锦上添花的存在。 AI 产品: 1. 情感陪伴产品:关键要素包括长期交互处理和情感语音应用。长期交互处理要重视用户长期记忆,情感语音应用能提高用户接受度,但目前大模型在这方面能力有限。 2. 产品定位与功能:不应仅限于情感陪伴,应扩展为类人助手,解决理性严肃场景的问题和感性需求。 3. 市场现状与趋势:大多数 APP 旨在解决用户情感需求,趋势是方法更游戏化。 4. 产品设计理念:结合原始设计理念和游戏化思维,包括基于特定场景的机制扩展、优化方向选择和一系列互动行为。 5. 情感陪伴企业关注点:如“筑梦岛”在 QQ 中的应用,关键在于在现有社交环境中与真实或虚拟对象建立更深层次关系,关注每个用户如何代表并建立新社交关系以及创造的价值体验。 以上是一些 AI 应用的分享,希望对您有所帮助。
2024-09-25
你觉得Agent的核心要素是什么?
Agent 的核心要素包括以下方面: 角色与身份:明确 Agent 是谁,例如是历史新闻探索向导。 性格:如知识渊博、温暖亲切、富有同情心等。 角色互动方式:涵盖从基本问答到深入讨论等多种对话风格。 技能:包括核心功能如提供新闻解析、历史背景分析等,以及附加功能以增强吸引力和实用性。 规划:将大型任务分解为更小的、可管理的子目标,进行反思和完善。 记忆:具备短期记忆和通过外部向量存储实现的长期记忆,以长时间保留和回忆信息。 工具使用:学会调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息。 在多 Agent 场景中,会为不同的 Agent 指定不同角色,并通过协作完成复杂任务,与单 Agent 相比,与用户的交互可能会减少。
2024-09-04
你觉得Agent的核心要素是什么?
Agent 的核心要素包括以下几个方面: 角色定义:明确 Agent 的身份、性格和角色,如历史新闻探索向导,具备知识渊博、温暖亲切、富有同情心等性格特点。 规划能力:能够将大型任务分解为更小的、可管理的子目标,并进行反思和完善,从错误中吸取教训,提高最终结果的质量。 记忆功能:包括短期记忆和长期记忆,短期记忆用于处理当前的上下文学习,长期记忆通过外部向量存储和快速检索实现长时间信息保留和回忆。 工具使用:学会调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息,包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 角色与任务分配:在多 Agent 场景中,为不同的 Agent 指定不同的角色,并通过协作完成复杂任务。
2024-09-04
你觉得通用机器人多久将成为现实
预测通用机器人的实现时间是一个复杂且具有不确定性的任务,涉及技术进步、经济因素、社会接受度等多个方面。尽管如此,我们可以基于当前的技术进展和趋势做出一些合理的推测。 当前的技术现状 1. 专用机器人:目前,机器人在特定领域(如制造业、物流、医疗等)已经展现了显著的能力。这些专用机器人在执行重复性和精确性任务方面表现出色。 2. 人工智能和机器学习:AI和机器学习技术迅速发展,在图像识别、自然语言处理、自动驾驶等方面取得了显著进展。深度学习算法、大数据和计算能力的提升,使得AI能够处理更加复杂和多样化的问题。 3. 机器人感知与行动:机器人感知(如视觉、听觉、触觉)和行动(如移动、抓取、操作)的能力在不断提升。先进的传感器和灵巧的机械手臂为机器人带来了更多的感知和操作能力。 挑战和难点 1. 通用智能:通用机器人需要具备通用人工智能(AGI),即能够处理多样化任务并在不同环境中灵活应对。目前,AGI仍是一个未解的科学难题,尽管AI在某些领域表现出超人的能力,但这些能力通常是狭窄和特定的。 2. 多模态融合:通用机器人需要整合视觉、听觉、触觉等多种感知能力,并能够在复杂环境中做出合理决策。这种多模态融合仍存在技术瓶颈。 3. 自主学习与适应:通用机器人需要具备自主学习和适应环境变化的能力。尽管强化学习等技术在某些方面取得进展,但在现实世界中实现高效的自主学习仍然困难。 4. 伦理与安全:通用机器人的广泛应用还涉及伦理和安全问题,如隐私保护、决策透明性、安全性和社会影响等。这些问题需要在技术实现之前得到解决和规范。 预测时间 基于以上分析,关于通用机器人何时能成为现实,可以考虑以下几个时间段: 1. 短期(510年): 专用机器人将在更多领域得到广泛应用,技术将更加成熟和可靠。 人工智能和机器人技术将继续进步,尤其是在感知、认知和行动方面的能力。 2. 中期(1020年): 我们可能会看到一些具备较高通用性的机器人出现在特定环境和任务中,如家庭助手机器人、护理机器人等。 这些机器人能够在一定范围内处理多样化任务,但距离真正意义上的通用机器人仍有距离。 3. 长期(20年以上): 真正的通用机器人,即具备类似人类的通用智能和适应能力的机器人,可能在这一时期开始出现。 这需要在人工智能、机器人技术、自主学习、伦理和安全等多个方面取得重大突破。 结论 尽管通用机器人的实现面临许多技术和非技术挑战,但随着科技的不断进步,我们有理由相信,在未来20年或更长时间内,通用机器人有可能从实验室走向现实,并在特定领域逐步展现其能力。然而,真正达到广泛应用的通用机器人还需要克服许多难题,并且这不仅仅是技术上的突破,还包括社会、伦理和法规方面的准备。
2024-05-22
中国的AI发展到什么程度了?
目前中国的 AI 发展呈现出强势崛起的态势。中国的模型在面对制裁时展现出坚韧和战略智慧,在一些方面取得了显著成果: 达到或超过了 GPT4 水平。 华为昇腾生态开始形成,国内推理芯片开始国产替代(训练替代稍晚)。 模型凭借自身优势正在“屠榜”,证明在 AI 领域仍占据重要地位。 同时,AI 在中国的发展也带来了一些新的现象和挑战,如 AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野,并引发担忧;AI 立法、伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。
2024-10-31
未来AI的发展趋势是什么?
未来 AI 的发展趋势主要包括以下几个方面: 1. 技术模型方面:o1 preview 模型升级迅速,将很快达到 GPT4 水平。 2. 发展阶段方面:AI 会经历从聊天机器人到推理系统、智能体、创新者,最终到完整组织的五个阶段。 3. 研究方向方面:OpenAI 坚持专注于深度学习,并实现 AGI 且持续调整策略。 4. 应用领域方面:看好 AI 在医疗、教育和科学领域的应用,有可能降低这些关键领域的成本,使人们更容易获得和负担得起相关服务。AI 可以通过抽象出琐碎的工作,让人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。 5. 资金投入方面:预计明年会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型,生成式 AI 的热潮不会消退,只会变得更加“奢华”。 6. 计算压力方面:政府和大型科技公司将继续承受计算需求的压力,这些需求已经逼近电网的极限。 7. 社会影响方面:虽然预期的 AI 对选举和就业的影响尚未成真,但仍需警惕。AI 的影响如同潘多拉魔盒,一旦打开,将会在未来长期存在。 8. 领域拓展方面:从 2024 年 AI50 强榜单中可以看出,AI 涉及的领域有扩大的趋势,预计在未来几年,这份榜单的深度和广度都将不断扩大。
2024-10-30
AI 未来的发展趋势是什么?
AI 未来的发展趋势主要包括以下几个方面: 1. 模型升级:o1 preview 模型升级迅速,将很快达到 GPT4 水平。 2. 发展阶段:从聊天机器人到推理系统、智能体、创新者,最终到完整组织。 3. 技术专注:OpenAI 坚持专注方向,实现 AGI 并持续调整策略。 4. 应用领域:看好在医疗、教育和科学领域的应用。 5. 企业赋能:提示词工程作为人机交互关键接口,重要性日益凸显。AI 能力持续提升,为企业带来超级个性化、预测性决策、自动创新、智能流程优化等新机遇。 6. 成本与生产力:AI 革命促使成本下降,有可能降低医疗、教育等关键领域成本,改变成本结构并提高生产力。 7. 领域扩展:从 AI50 强榜单可看出,AI 涉及领域有扩大趋势,预计未来榜单的深度和广度将不断扩大。
2024-10-30
人工智能发展历史
人工智能的发展历史如下: 起源阶段: 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 1950 年,图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年,在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并确立为一门学科。 发展历程: 二十世纪中叶,符号推理流行,带来专家系统等重要进展,但因方法局限性,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源变便宜,数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 早期阶段(1950s 1960s):有专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 前沿技术点: 大模型:如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。
2024-10-30
AGI发展现状
AGI(通用人工智能)的发展现状如下: OpenAI 自 2015 年成立以来,一直将 AGI 作为战略目标之一,随着技术发展,如 ChatGPT、多模态大模型和 AI Agent 等,我们似乎越来越接近这一目标。 AGI 有五个发展等级: 聊天机器人:具备基本对话能力,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。 推理者:具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT,可根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 组织:最高级别,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。 AlphaGeometry 结合神经语言模型的预测功能和基于规则的推理引擎找出解决方案,并采用生成大量合成训练数据的方法解决数据短缺问题。 Sam 表示通用人工智能(AGI)的发展指日可待,但它对世界的影响可能比预期小。OpenAI 正在与美国军方合作开发开源网络安全软件,努力预防退伍军人自杀,且开发武器和有害工具不被允许。 2024 年内 AGI 的机会点包括:图片超短视频的精细操控;有一定操控能力的生成式短视频;AI 音频能力长足进展;“全真 AI 颜值网红”出现;游戏 AI NPC 有里程碑式进展;AI 男/女朋友聊天基本成熟;实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现;AI Agent 有明确进展;AI 的商业模式开始有明确用例;可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷;中国 AI 达到或超过 GPT4 水平,美国出现 GPT5,世界上开始现“主权 AI”;华为昇腾生态开始形成,国内推理芯片开始国产替代;AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野并引发担忧;AI 立法、伦理讨论仍大规模落后于技术进展。 2025 2027 年的发展预测包括:AI 3D 技术、物理规则成熟;全真 AI 虚拟人成熟;AR/VR 技术大规模商用;接近 AGI 的技术出现;人与 AI 配合的工作方式成为常态,很多日常决策由 AI 执行;AI 生产的数据量超过全人类生产数据量,“真实”成为稀缺资源;具身智能、核聚变、芯片、超导、机器人等技术有明显进展突破;“人的模型”出现,出现“集中化 AGI”与“个人 AGI”的历史分叉;AI 引发的社会问题开始加重,结构性失业开始出现;AGI 对于地缘政治的影响开始显露。
2024-10-29
数字贸易属于数字经济的范畴吗
数字贸易属于数字经济的范畴。 在相关的资料中提到,数据是数字经济的核心组成部分,且大多数数据未被充分利用或其价值集中在少数大型公司手中。同时,国家实施大数据战略,推进数据基础设施建设,鼓励和支持数据在各行业、各领域的创新应用,省级以上人民政府也应将数字经济发展纳入规划。此外,国家还在推进数据开发利用技术和数据安全标准体系建设,促进数据安全检测评估、认证等服务的发展,建立健全数据交易管理制度,支持开展相关教育和培训等,这些都表明数字贸易与数字经济密切相关,属于其范畴。
2024-10-15
我想从人力经济学角度写一篇智能语音识别技术在护士中的应用的文章,请帮我写一篇写作大纲,字数150字。
以下是为您生成的一篇关于智能语音识别技术在护士中应用的写作大纲,约 150 字: 一、引言 介绍智能语音识别技术的发展及在医疗领域的应用背景。 二、智能语音识别技术概述 技术原理、特点及优势。 三、在护士工作中的应用现状 如护理记录、医嘱执行等方面的应用情况。 四、对护士工作效率的影响 包括节省时间、减少错误等。 五、对护士职业发展的影响 技能要求变化、职业晋升机会等。 六、面临的挑战与对策 如技术准确性、隐私保护等问题及解决办法。 七、结论 总结应用前景及未来发展趋势。
2024-09-04
使用AI工具和应用可以在那些方面获取经济价值
使用AI工具和应用可以在多个方面获取经济价值,以下是一些关键领域: 1. 成本节约: 自动化日常任务和流程,减少人力成本。 2. 效率提升: 通过快速处理大量数据和任务,提高工作效率。 3. 风险管理: 使用预测分析来识别潜在风险,提前采取措施。 4. 个性化服务: 利用AI提供定制化的产品和服务,满足消费者个性化需求。 5. 市场洞察: 分析消费者行为和市场趋势,为市场战略提供数据支持。 6. 产品开发: 利用AI加速新产品的设计和开发过程。 7. 供应链优化: 通过预测需求和优化库存管理,减少库存成本。 8. 客户服务: 使用AI聊天机器人和自动化工具提升客户服务体验。 9. 销售和营销: 利用AI分析潜在客户,提高销售转化率。 10. 能源管理: 优化能源使用,降低能源成本。 11. 质量控制: 应用机器视觉和自动化检测提高产品质量。 12. 决策支持: 提供基于数据的洞察,辅助决策制定。 13. 创新加速: 利用AI探索新的商业模式和服务。 14. 竞争优势: 通过AI技术获得市场先机,增强竞争优势。 15. 数据货币化: 通过分析和利用大数据,创造新的收入来源。 16. 智能投资: 使用AI进行市场分析和投资策略优化。 17. 健康医疗: 提供个性化医疗方案,提高治疗效果,降低医疗成本。 18. 教育定制: 根据学生的学习进度和能力提供定制化教育内容。 19. 智能交通: 优化交通流量管理,减少拥堵,提高运输效率。 20. 环境监测: 使用AI监测环境变化,预测自然灾害,减少相关损失。 21. 内容创作: 利用AI生成创意内容,如写作、音乐、艺术作品等。 22. 安全监控: 使用AI进行安全监控和异常检测,提高安全性。 23. 农业优化: 利用AI进行精准农业,提高作物产量和质量。 24. 金融科技: 应用AI进行信贷评估、欺诈检测和算法交易。 通过这些应用,企业和组织可以提高生产力,降低成本,增加收入,从而实现经济价值的增长。随着AI技术的不断进步,其在经济领域的应用将更加广泛和深入。
2024-06-20
什么是数字经济,小白如何更好的理解和应用AI
数字经济是指以数据为关键要素,以现代信息网络为主要载体,以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力,促进公平与效率更加统一的新经济形态。数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革,成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。 小白可以通过以下几个方面更好地理解和应用 AI: 1. 学习基础知识:AI 是一个复杂的领域,需要掌握一定的基础知识才能更好地理解和应用。小白可以通过学习编程语言、数据结构、算法等基础知识,为进一步学习 AI 打下坚实的基础。 2. 了解 AI 技术:AI 技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等,小白可以通过学习这些技术,了解 AI 的基本原理和应用场景。 3. 实践项目:通过实践项目,小白可以将所学的知识应用到实际中,加深对 AI 的理解和应用能力。可以从简单的项目开始,逐渐提高难度,积累经验。 4. 参加社区和会议:参加 AI 社区和会议可以让小白了解最新的 AI 技术和应用,与其他从业者交流经验,拓展视野。 5. 持续学习:AI 技术在不断发展和创新,小白需要持续学习,不断提高自己的技能和知识,以适应市场的需求和变化。 总之,数字经济是一个充满机遇和挑战的领域,小白可以通过不断学习和实践,提高自己的技能和知识,为数字经济的发展做出贡献。
2024-05-21