Aufgrund der umfassenden Nutzung von Technologie und der Arbeitsteilung hat die Arbeit des durchschnittlichen Gig-Economy-Arbeiters jeglichen individuellen Charakter und damit allen Reiz für den Arbeitnehmer verloren.
Lassen Sie uns angesichts der anhaltenden Klimakrise über den CO2-Fußabdruck künstlicher Intelligenz sprechen. Für den normalen Internetnutzer ist es vielleicht schwer zu begreifen, dass Die Verwendung von ChatGPT oder das Ansehen von von YouTube empfohlenen Videos kann Treibhausgasemissionen. Und verständlicherweise könnten sie am wenigsten besorgt sein von „Green AI“ oder „Environmental AI“ beim Einsatz dieser Technologien. Aber für Forscher und Datenwissenschaftler ist der CO2-Fußabdruck, der entsteht, ein Ergebnis der Maschinen, Computer und digitalen Geräte, die mit Strom versorgt werden durch maschinelles Lernen (ML) - ist ein wachsendes Problem, insbesondere da die globale Der Klimawandel schreitet weiter voran.
Im Jahr 2009 wurde Hal Varian, Chefökonom bei Google, gegenüber dem McKinsey Quarterly mit den Worten zitiert: „Der attraktivste Job der nächsten zehn Jahre wird der des Statistikers sein.“
Wie können natürliche Sprachverarbeitung und Datenwissenschaft gemeinnützigen Organisationen (Wohltätigkeitsorganisationen) wie der White Ribbon Alliance helfen, Umfragedaten zu analysieren und mit der Welt zu teilen? Wir haben ein interaktives Dashboard entwickelt, mit dem die Öffentlichkeit die Gesundheitsanfragen von Frauen auf der ganzen Welt erkunden kann. Wir glauben, dass dies ein Novum in Sachen Transparenz im dritten Sektor ist. Klicken Sie hier , um das Dashboard anzuzeigen, das Fast Data Science für die White Ribbon Alliance entwickelt hat.
Wird KI Arbeitsplätze vernichten? Wie viele Arbeitsplätze werden durch KI verloren gehen? Welche Arbeitsplätze wird KI schaffen? Laut einem Bericht des Weltwirtschaftsforums wird die Automatisierung bis zum Jahr 2022 75 Millionen Arbeitsplätze vernichten, aber auch weltweit 133 Millionen neue Arbeitsplätze schaffen. KI wird also sowohl Arbeitsplätze vernichten als auch schaffen.
Können wir die Voreingenommenheit gegenüber KI beseitigen? Voreingenommenheit ist eine der vielen Unvollkommenheiten der Menschheit, die uns Fehler machen lässt und uns daran hindert, zu wachsen und innovativ zu sein. Voreingenommenheit ist jedoch nicht nur eine menschliche Realität, sondern auch eine Realität der künstlichen Intelligenz . KI-Voreingenommenheit ist ein gut dokumentiertes Phänomen, das bei maschinellen Lernwerkzeugen aus einer Vielzahl von Sektoren weit verbreitet ist und bekanntermaßen schwer zu beseitigen ist.
Wie wenden wir Ethik auf künstliche Intelligenz an? Warum brauchen wir jetzt eine KI-Ethik? Was ist KI-Ethik? Die immer größere Verfügbarkeit von Big Data und Cloud Computing, verbesserte Rechenleistung und die jüngsten Entwicklungen bei Deep-Learning-Algorithmen haben den Weg dafür geebnet, dass Machine-Learning-Algorithmen nahezu jede Branche verändern.
Wie funktioniert Deep Learning und haben wir wirklich noch die Kontrolle? Deep Learning-Modelle entwickeln sich weiter, genau wie wir Ihr Mobiltelefon erhält eine Benachrichtigung. Sie nehmen es aus der Tasche und schauen auf den Bildschirm. Die Gesichtserkennung entsperrt das Telefon und Sie lesen eine Nachricht, die Ihre Schwester gerade gesendet hat. Sie lachen und teilen sie dann, indem Sie eine Gruppe von Freunden auswählen, die sie auch lustig finden. Sie fügen der Freigabe eine Instant Voice-Nachricht hinzu und sagen dem Telefon, dass es sie senden soll.
Was ist automatisiertes ML? Automatisiertes maschinelles Lernen ist eine Software, die es theoretisch jedem ermöglicht, Modelle für maschinelles Lernen zu entwerfen, zu trainieren und in Produktionsumgebungen einzusetzen, ohne Code schreiben zu müssen. Dabei handelt es sich oft um eine Drag-and-Drop-Erfahrung, die PowerPoint ähnelt.
Geschlechtsspezifische Voreingenommenheit bei der KI zur Kreditwürdigkeitsprüfung? In den letzten Wochen berichteten mehrere Apple Card-Nutzer in den USA, dass ihnen und ihren Partnern auf der Markenkreditkarte völlig unterschiedliche Kreditlimits zugewiesen worden seien, obwohl sie über dasselbe Einkommen und dieselbe Kreditwürdigkeit verfügten (siehe BBC-Artikel ). Steve Wozniak, Mitbegründer von Apple, twitterte, dass sein Kreditlimit auf der Karte zehnmal höher sei als das seiner Frau, obwohl das Paar auf allen seinen anderen Karten über dieselben Kreditlimits verfüge.
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