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01 國際貿易會被人工智能取代嗎(人工智能能不能取代國際商務專業)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-06-04 04:49:03【】5人已围观
简介人工智能能不能取代國際商務專業人工智能不能取代國際商務專業。1、根據查詢相關公開信息,截止2022年10月14日,目前的人工智能還沒有發展到取代國際商務的地步。還在努力創新中。2、國際商務是超越了國界
人工智能能不能取代國際商務專業
人工智能不能取代國際商務專業。
1、根據查詢相關公開信息,截止2022年10月14日,目前的人工智能還沒有發展到取代國際商務的地步。還在努力創新中。
2、國際商務是超越了國界產生的圍繞企業經營的事務性活動,主要是指企業從事國際貿易和國際投資過程中產生的跨國經營活動。
人工智能會導致人類失業嗎?
關于人工智能對就業的影響,人們直觀的感覺是由于生產效率提高帶來對相關行業勞動力需求的大幅減少,將會導致大規模失業,由此產生了對人工智能技術開發和推廣應用的焦慮,因此人工智能會導致失業的擔憂,引起了廣泛的社會共鳴。
當前對人工智能和就業關系問題的研究大致可以區分三類不同的觀點。第一種是悲觀派,認為人工智能對就業崗位帶來的破壞效應將遠大于創造效應,失去的崗位遠比新增的崗位多,從而導致大規模失業。第二種是樂觀派,認為人工智能帶來的效率提升和創造效應遠大于對就業崗位的破壞效應,因此不必擔心大規模失業問題。第三種則是各種類型的中間派,例如一種偏樂觀的中間觀點認為:類似于人工智能這樣的技術革命對就業只會帶來短期沖擊,最終會被技術進步所帶來的崗位增加所抵消,因此如果由于技術發展導致大規模失業,其根本原因不在于技術本身而在于特定的制度環境。而另一種偏向于總體不可預測,具體領域需要具體分析的中間派觀點認為:人工智能對經濟和就業的影響確實很大,但針對不同行業、不同地區而言,不是均勻地產生影響,而是相互之間存在很大差異。
而這些相互競爭甚至對立的觀點往往出自不同的立場和研究假設,例如全球知名買粉絲公司普華永道預測人工智能在中國的創造效應大于破壞效應,未來20年將新增加大約9000萬工作崗位,而世界經濟論壇的一份報告則指出2015—2050年,主要工業化國家由于機器人和人工智能的沖擊,將導致工作崗位凈減少510萬個。麥肯錫公司的預測報告指出,到2030年,人工智能和機器人在不同國家對就業帶來的影響,主要取決于薪酬水平、需求增長、人口結構和經濟構成這四個因素,因此中國、日本、印度、德國、美國等國家的就業情況也將有所不同。
而筆者認為人工智能給社會就業帶來的沖擊總體可控的觀點,與上述的各種中間派觀點有相似之處,但也存在若干核心立場與研究假設的不同。過去歷次工業革命給人類帶來進步的同時,也帶來了一些教訓,例如任由資本的力量驅動新技術的擴散,而國家層面缺乏對由此帶來的就業人口轉移的培訓、福利政策等各種準備,在社會未達成充分共識之前,由于面臨國家之間經濟競爭的壓力而偏重或過度推動技術的應用。因此對于這個問題的認識,需要從更寬廣和更務實的維度來進行思考。
首先是避免過度拔高單一技術在經濟發展和社會進步中的作用,以二戰以來的第三次工業革命為例,世界人口的增長和經濟的恢復發展,不僅受益于信息或電子革命,也受益于農業革命、國際金融秩序的建立、各國戰后重建需求、醫療進步、軍事技術的擴散、國際貿易發展等多個方面,而這些都在一定程度上與信息革命的影響疊加起來并相互作用,從而導致工作崗位、勞動力就業結構等發生變化,因此就某類技術與就業關系的分析,不能脫離當時的政治文化和社會經濟環境。換而言之,不僅要把理論研究和實證研究結合起來,也需要在理論考察中充分考慮多學科的思想資源,才能在技術與社會相互作用的復雜系統中準確判斷技術對社會的影響趨勢。
其次是需要引入合理的歷史性考察維度,目前的研究和討論中,雖然有些也考察了歷次工業革命的一些經驗,但主要集中在一些實證性的數據驗證上,而對于勞動力、就業等核心概念的分析上,仍然是從相對靜態、固定的角度出發。事實上由于人工智能等新技術的發展,就業的形式、勞動力的范圍、雇傭關系等都在發生劇烈改變,不同國家在不同歷史階段對職業的分類也處于動態變化過程中。因此就人工智能對就業崗位的破壞和創造效應如何預測而言,很多方面仍在逐步摸索,靜態地將其與歷史上的就業數據對比,很可能得出不充分的結論,例如技術發展帶來的共享經濟、眾包模式,以及遠程辦公,導致勞動力在非全職雇傭的情況下仍能獲得合理報酬,這些新的就業形式與歷史數據往往很難簡單對比。
來源《陜西黨建網》
中國人工智能領域人才全球第二距美國尚有差距?
參考消息網12月8日報道 港媒稱,中國近年著力發展人工智能(AI),已成為AI大國,無論在人才數量、企業數量均在全球均占第二位,唯美國在各領域均大幅領先中國。值得注意的是,在有研究AI的高等院校中,美國占了45.7%,中國要追趕美國,一定要加緊在高等院校中開始培養人才。
據《香港經濟日報》網站12月7日報道,《財富》全球論壇昨在廣州開幕,今年論壇以“開放與創新 構建經濟新格局”為主題。中央近年推動科技創新,以帶動經濟轉型,人工智能是關鍵一環。中國龍頭科技近年也投放大量資源在AI領域上,目前已見到成績。
報道稱,發展AI產業最重人才,《全球人工智能人才白皮書》顯示,全球AI領域人才總數約30萬,而目前市場的需求則在百萬量級,AI人才供應存在很大缺口。
截至2017年6月,全球人工智能初創企業共計2617家。美國占據1078家居首,亦即美國企業占全球總數逾40%,中國以592家企業排名第二,其后分別是英國,以色列,加拿大等國家。其中,美國1078家人工智能初創企業約有78700名員工,中國592家公司中約有39200位員工。
具體來看,全球30萬AI人才中,高校領域約有10萬人,產業界約20萬人。目前,全球共有367所具有AI研究方向的高校,但每年AI相關領域的碩博畢業生只有約2萬名。在這367所高校中,美國擁有168所,占據全球的45.7%,反觀中國只有20所。
事實上,近年中國在AI領域發展的確在全球前列,成績比不少發達國家更佳,但相比于美國,基礎仍相對薄弱,要追趕美國仍有一大段距離。特別是美國高等院校研究AI占了全球近半壁江山,每年有大量人才補充,這點是包括中國在內的其他國家難以冀及。
報道稱,更值得注意的是,美國投資者及企業,更注重基礎技術研究,這些成果未必能即時商業化,但對未來科技的影響深遠;而中國投資者更著重應用,這在起步之初無可厚非,但切忌急功近利。
資料圖片:12月2日,第四屆世界互聯網大會·互聯網之光博覽會在浙江省桐鄉市烏鎮拉開帷幕,這是參觀者在博覽會上了解智能懸浮平臺。
【延伸閱讀】美媒宣稱美國用人工智能分析衛星照片 搜尋他國導彈發射場
參考消息網11月26日報道 美媒稱,在情報機構中,只有為數不多受過訓練的分析人員從事從浩如煙海的衛星圖像中尋找未公開宣布的核設施或秘密軍事場所的工作。但是,使谷歌和臉書公司的人臉和喵星人圖片的自動過濾成為可能的那種深度學習人工智能,在針鋒相對的間諜世界中也可能被證明是無價之寶。一個早期的例子是:美國研究人員已經訓練了發現中國地對空導彈發射場的深度學習算法,其速度要比人工分析快數百倍。
據美國連線雜志網站11月21日報道,深度學習算法被證明能夠幫助先前不具備圖像分析經驗的人員,找到散布在中國東南地區近9萬平方公里區域內的地對空導彈發射場。這種基于神經網絡——即能夠對海量數據進行過濾并從中學習的層狀人造神經元——的人工智能可媲美人類圖像分析專家在定位導彈發射場時取得的90%的總體準確率。也許更加令人嘆為觀止的是,深度學習軟件幫助人類把找出潛在導彈發射場的時間從60個小時縮短至僅42分鐘。
密蘇里大學地理空間智能中心主任、電機工程和計算機科學教授柯特·戴維斯說:“算法被用來尋找據說被高度懷疑存在導彈發射場的位置,然后由人工對搜索結果進行評估以確保準確,并弄清算法節約了多少時間。”
報道稱,密蘇里大學的這項研究于10月6日發表在《應用遙感雜志》上。該研究是在衛星成像分析人員正在被大數據的洪流淹沒的背景下展開的。知名商業衛星成像公司DigitalGlobe每天生成大約70兆兆字節的原始衛星成像數據,更不用說來自其他商業衛星和政府間諜衛星的所有成像數據了。
戴維斯和同事們證明了現有的深度學習模型——它們經過了針對衛星成像分析的培訓和改進——能夠如何發現讓情報機構和國家安全專家產生極大興趣的潛在目標。這些深度學習模型——包括GoogleNet和微軟研究公司的ResNet——最初建立時的目的是從傳統照片和視頻信息中發現目標并進行分類。戴維斯和同事們對這些模型進行了調整以使它們適應解讀衛星成像數據的難題和局限,例如培訓一些能夠解讀彩色和黑白圖像的深度學習模型,以備在只能獲得地對空導彈發射基地的黑白圖像時使用。
事實上,分析人員廣泛依賴于衛星成像技術對朝鮮武器計劃的發展進行跟蹤。人類分析員很可能已經發現了這個幅員相當狹小的國家境內現有的大部分、甚至全部的地對空彈發射場。但是類似的深度學習工具可以幫助自動標記在朝鮮或其他國家境內出現的新的地對空發射場。對已有和新的導彈發射場的了解有時可以引導分析人員發現其他可疑地點,因為各國通常把地對空導彈發射場設置在特定區域以防其附近的寶貴裝備遭到空中打擊。
報道稱,研究人員最終只利用了大約90個得到肯定確認的中國導彈發射基地樣本來訓練人工智能。規模如此小的培訓數據集在正常情況下或許無法取得準確的深度學習成果。為了繞過這一問題,戴維斯和同事們通過在不同方向上對原始圖像稍作改變,把這90多個培訓樣本轉化成了89.3萬個培訓樣本。
報道稱,這項研究令人印象深刻的深度學習成績很可能得益于地對空導彈發射場的規模相當龐大,并且從衛星的俯拍照片上呈現獨特的形狀。戴維斯提醒說,在試圖分析較小的目標如車載導彈發射器、雷達天線、車載雷達系統和軍車等的時候,深度學習算法將面臨大得多的挑戰,因為現有衛星圖像在提取識別特征時沒有那么多的像素可以使用。
資料圖片:這張拍攝于2012年12月2日的衛星圖像顯示的是朝鮮豐溪里核試驗場地區的交通線路圖。(衛星圖像由DigitalGlobe公司拍攝、約翰·霍普金斯大學高級國際研究學院美韓研究所下屬網站“38 North”添加注解并于2012年12月28日發表。)
【延伸閱讀】外媒稱中國人工智能5年內比肩美國:解放軍將憑此獲得優勢
參考消息網11月29日報道 外媒稱,美國情報界的一個研究機構近日舉行了一場競賽,看誰開發出的人臉識別技術最優秀。在所有參賽者中,榮獲2.5萬美元最高獎的是一家名叫依圖科技的中國初創公司。
路透社11月28日報道稱,美國一家智庫的報告舉出類似的眾多例子證明,中國軍方也許會利用該國在人工智能領域的快速進步,推動武裝力量現代化并有可能謀求對美軍事優勢。
由新美國安全中心的埃爾莎·卡尼亞撰寫的這份報告稱:“中國不再處于相對于美國的技術劣勢,而是已經成為真正的對手,在人工智能方面也許會有能力超越美國。”
卡尼亞寫道,未來美中兩國在人工智能領域的競爭“可能會改變未來的經濟和軍事力量對比”。
“字母表”公司的執行董事長埃里克·施密特前不久在華盛頓的一次聚會上就中國的潛力發出了類似警告。他指出,中國7月份公布的《新一代人工智能發展規劃》要求在未來幾年趕上美國,并最終成為全球首要的人工智能創新中心。
施密特在這次會議上說:“我認為我們在今后5年里仍會處于領先地位,但中國的趕超速度會非常快。所以,5年后我們可能就會差不多處于同一水平。”
今年早些時候,五
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