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.
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?
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.
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.
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.
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.
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 ).
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