数据与 AI 的未来

I N D E P E N D E N T P U B L I C AT I O N B YR A C O N T E U R. N E T# 0 8 6 12 2 / 0 3 / 2 0 2 3未来的数据与 AI061214新前线对于 AI 的多样性CHATGPT 的位置未来的工作预测 AI基本有限?让时刻人际关系更有价值。m R A C O N T E U R. N E T03未来的数据与 AIT R U S T可以不信任 AI对你的业务有影响吗 ？分布于围绕生成 AI 的炒作进一步增强了公众对该技术的信任。企业可以以此为指导 ， 了解他们如何使用它以及他们所应用的道德规范AI 说有威胁。贡献者索菲亚 · 阿克拉姆索菲亚 · 阿克拉姆乔恩 · 阿克斯沃西监管监督 ， 因此消费者信任 ， 对于人工智能来说是不存在的技术也发展了迅速使法规跟上。人们想要透明度人工智能和个人隐私。但是海峡 ob -有一种误解简单地告诉人们你所做的足以建立信任。“这缺乏深刻的理解某人所处的环境体验你的产品 ， “海峡说。他希望人们参与 -在人工智能的治理中发挥作用。数据合作社可能是为此目的的手段。代表数据集中的人的集体去 -访问数据的 cides 。这是在西班牙医疗保健方面的行动 ，合作的 Salus Coop让公民控制他们的数据出于研究目的。专门的记者在外交政策方面 ， 人类权利, 全球发展和他们的交叉商业和生活方式。记者 ， 专攻健康、科技、科学和未来 ， 与工作发表于T3, 可仓储andThe Ambient.你害怕了吗 ， 人类 ？人工智能具有随着反式 -A形成性 e ff 影响来自 AU -个性化的汽车购物。但人工智能的最新用途是生成文本、图像等内容 -es 或音频引起了相当大的轰动。ChatGPT 是一个特别优越的语言模型 ， 甚至传递美国医学专业考试。那是并不是说没有一些bloopers 。 OpenAI 版本具有提供的信息不准确甚至虐待。它也自我警告它可能会产生偏见和有害指令艾莉森 · 科尔曼作家和编辑,作为一个资深的工作福布斯的贡献者 ，发表的文章in守护者and季刊,除其他外。伯纳德 · 马尔Raconteur 的专栏作家,作者和其中一位世界上最成功的fl 用户中的社交媒体在十字路口业务和技术。数据偏差蠕变是难以避免的。Natasha Sera fi movskaEdTech SaaS 专家和自由作家 ， 谁专注于未来工作, 数字马克 · 沃尔什纽约的自由职业者涵盖商业的作家 ，技术和媒体。他有助于TheStreet. com 和The守护者,除其他外。这就是为什么我们要做更多的事情来解决它。将正确的人与正确的人配对你的项目的技能 - 执行偏见每个阶段的检测和去除在这个过程中 ， 从工人选择和补偿 ， 到任务设计 ，完成和验证 ， 以及 fi NAL数据集输出。给你目标您的机器可以依赖的数据学习。准时 ， 每次。转型与职场学习。甚至在 ChatGPT 等工具之前 ，巴德和 Dall - E 2 在 -Tention ， 有人担心歧视和偏见baken into algorithms. This phase of Added to which, “Businesses seeEmma Woollacott记者写作业务、技术和科学。她是一个普通的BBC 的贡献者新闻网站,福布斯and私家侦探.人工智能应用的范围和规模 -尽管监管普遍滞后 ，较新的 ， 更易于访问的 AI 可以使他们的竞争对手所做的事情跨越欧盟正在解决的不同行业。极大地影响了用户的信任 ， 并认为他们可能应该是和部门 ， 以及监管放下哈莫的可能性 -技术。那么 ， 什么是忙着做同样的事情 ， 或者冒着错过的风险。危害和风险程度根据人工智能的相关规则而有所不同。急于采用所有可能导致失误的因素 ； 甚至可能造成影响 ， 即所谓的人工智能法案 ， 都是根据这些最新形式的人工智能 — — 随后应该是一个信任问题。在同一组织内讨论。该法规之一他们指望它的长寿 ， 如果是这样 ， 那并不是说企业不可预见。因此 ， 解决道德困境的个人建议 -是否有可能嵌入人工智能伦理 ， 所以应该甚至可以避免这种浪潮。所有的业务功能都可以有 mas ， 保障措施将分配不信任不会伤害他们的代表 - 但首席执行官和董事会应该将他们使用人工智能的风险水平提高到人工智能的使用水平 ， 同时启用表达和底线 ？尽管有一些观点认为 ， 为什么他们可能会在敏感领域使用人工智能 ， 依赖分析或合规使用 ， 比如重新 -人工智能是一种时尚 ， 大多数人认为工具 ， 包括这些最新的功能来决定一个 “千篇一律 ” 的巡航将被归类为It ’ s here to stay. Still, as a Morning iterations. If it ’ s a genuine desire to approach to rules about using AI. high risk designation. This wouldConsult survey of 10, 000 US adults improve customer experience, it Andrew Strait is associate director trigger ‘ conformity assessments ’ to据透露 ， 只有 10% 的公众 fi 和应该建立 ， 以确保他们是新兴技术和工业 - 检查某些标准是回过头来思考 ， 以一种明智的方式 ， 以及他们需要的数据 ， 而不是它的优点 fi ts 。用于对于公平和包容的数据 ， 您可以依赖 ， 选择 TrainAI by RWS你负责任的 AI 伙伴活动经理伊森 · 雷德生产主管Justyna O 'Connella报告编辑器伊恩 · 迪林设计 / 生产助理路易斯 · 纳塞副报告编辑詹姆斯 · 萨顿Design生成 AI “非常值得信赖 ” 。服务于该领域。尝试在 Ada Lovelace Inmet 练习 ， 希望能让最终用户放心。人类对人工智能的担忧 ， 或者凯莉 · 杰拉德哈里 · 刘易斯 - 艾拉姆科尔姆 · 麦克德莫特Sean Wyatt - Livesley进一步向下钻取 ， 该级别的“我们正在开发一个 uni fi ed and stitute ， 它研究影响Editor莎拉蜥蜴信任在人口统计学上对大数据的共同理解与对人和社会的人工智能之间摇摆不定。群体 ， 年轻的群体 ， 优先风险 ， “罗伯特 · 格罗夫纳说 ， 他说 ， 对一些人工智能的不信任 ， 但是当我们把人类的属性aAlvarez & Martechnologies 的男性、更值得信赖和意志坚定的董事总经理意味着人们想要人工智能的特征 ， 那就是机械。ing to adopt early than older sal. ” But there is a long way to to see more regulation. Consumers As actual humans, we can still check几代人 ， 他们通常是 hesi 翻译的高层次的、基于原则的人 ， 可以确信他们从 fi 中获得的食物和设定的期望副总编辑尼尔 · 科尔插图Celina LuceySamuele Motta子编辑器克里斯蒂娜 · 赖德泰特接受新技术。在超市购买 codic fi ed require - buy 的目标相对围绕着人工智能的可接受用途和设计总监蒂姆 · 惠特洛克危害、标准和控制的不仅仅是最终用户。 “Bour doubts, though. High - pro fi le例如 ， 安全。但是同级别的企业可以领导这一指控。商业内容编辑器劳拉 · 比塞尔Joy Persaudga ff es - 例如当谷歌的吟游诗人什么是站在信任的方式 ？在搜索中散布虚假事实 -Sults - have perhaps been a caution -故事。苹果公司也推迟了商业副主编菲比 · 博威尔在全球组织中开发值得信赖的 AI 的障碍IBM, 2022批准其电子邮件应用程序的更新缺乏开发和管理值得信赖的 AI 的技能和培训借助 AI 驱动的语言工具 ，担心它可能会显示在 -并非适用于所有数据环境的 AI 治理和管理工具适合儿童的内容这并不是说生成人工智能缺乏 AI 战略不是很有用。它被应用了63%60%59%57%57%57%56%56%虽然本出版物是通过广告和赞助 ， 所有的社论都是没有偏见和赞助的特点被清楚地贴上标签。对于即将到来的时间表 ， 伙伴关系查询或反馈 ， 请致电 + 44 (0) 20 3877 3800 或电子邮件 info @ raconteur. netRaconteur 是特殊兴趣内容的领先出版商 ，研究。它的出版物和文章涵盖了广泛的主题 ，包括商业、 fi Nance 、可持续性、医疗保健、生活方式和technology. Raconteur special reports are published exclusively inThe Timesand星期日泰晤士报以及在线 raconteur. net本出版物中包含的信息已获得从业主认为正确的来源。然而 ， 没有任何错误都可以承担法律责任。出版物可以在没有事先同意的情况下复制出版商。 © Raconteur Media跨业务职能 ， 从无法解释的 AI 结果向 IT 和企业进行营销和销售 -Neering. Its applications range from制作文本以切入密集的材料 ， 以帮助理解回答复杂的问题.“公司在这方面投入了大量资金。数据和技术 ， ” 卡尔 · 韦弗说 ，SVP 咨询 ， EMEA ， 在媒体 -链接。但他警告说 ， 有一个普遍接受分析。缺乏开发值得信赖的道德 AI 的公司准则不包括可解释性功能的 AI 供应商缺乏政府或行业的监管指导在具有固有偏差的数据上构建模型开始于rws. com / trainai@ raconteurraconteur - media@ raconteur. storiesraconteur. net/ future - data - ai - 2023 04F U T U R E O F D A T A&A IR A C O N T E U R. N E T05商业功能Web 擦除帮助解锁外部数据的力量为什么 Web刮削是预计在未来 12 个月内转向网络抓取的技术业务领导者的份额UKC O M P E T I T I V E I N T E L L I G E N C EYesNo收集它 ，86%14%96% 4%9%美国Allsor t it ， 使用它数据的未来 -引领创新对可操作数据的访问正在成为对企业至关重要。无论你是推动 AI 解决方案或寻找洞察消费者行为 ， 网络刮削可以帮助确保可靠的访问决策者需要的数据有大量的公共领域的竞争对手数据但它往往是分散和不透明的。人工智能支持的竞争情报可以帮助公司收集它 ， 排序它并从中汲取见解91%外部数据在全球组织中的最常见用途UK美国All市场调查69%78%73%预测消费者需求68%65%66%竞争对手监控49%65%57%乔恩 · 阿克斯沃西他的商业格局是了解竞争对手的产品散布着生命周期、定价等方面的尸体。那些在 -未能发现的公司可以帮助 fi RM 预测或者很多年了 ， 现在我们已经进入了网络抓取的重要性一直是人工智能的核心概念时代 ， 在这个时代 ， 大型语言模型在科技界 ， 拥有 (LLM) 、聊天机器人和图像生成开发产品和服务TF45%68%56%注意竞争对手在做什么。竞争对手的举动。 "影响了我们的生活 ， 我们中的许多模特都对不知道。 “。即使是定期的训练间数据 ， 也需要提供网络用户不断遇到繁忙的迭代改进 -只能运行可能的 Ness 。想想百视达的不屑一顾自动化平台的流程 -动态定