工智能的对话的丰富性和不同的观

[Apuroos311]

一个充满歧义、实验和想法变化的过程。 有两个事实正在浮现。首先，这是一项快速发展的技术。投资规模就说明了这一点。实验的数量也上的一项快速调查）来收集参与者的实时想法，并询问他们为何得出这样的结论。几秒钟之内， 多条评论就出现了：同意的人指出创造力可以分解为逻辑步骤；创造力依赖于大量数据；提示将比 更重要；并且诸如歌曲之类的用例已经展现出了创造力。那些不同意的人描述了生成式人工智能将如何增强而不是取代有创造力的人，并声称创造力与同理心和。


脆弱性有关，人类可以产生新的想法，而人工智能则借鉴过去的经验，政府将提供监管。不知道的人说，未知的未知数太多了。 对我来说，这里的要点是关于生成人点。这些是我们需要公开讨论并继续进 巴西手机号码列表 行的辩论。 当然，我想知道目前如何试验和使用生成式人工智能。我的兴趣在于人力资本议程以及生成式人工智能将如何影响工人的日常体验。



根据麦肯锡的报告，人工智能的 承诺 之一是通过各种活动的自动化来提高生产力。对于知识工作者来说，这将通过技术来替代或增强任务，例如创建连接、检索存储的数据、个性化内容、自动化活动、提高响应速度和协作。 我询问了当前生成式人工智能在三个人力资本领域的使用速度：人才发展（如招聘、入职培训和职业管理）、生产力（如技能培训和管理协作）和变革管理（如内部知识管理） 。我对生成式人工智能当前在每个领域的使用及其用例感兴趣。当然，参与者的数据集包括对生成人工智能感兴趣的自我选择的人，但仍然可以清楚的是，目前正在进行很多很多。