同样重要的是年我们预计技术何时能够在创造力技术不同生成式人工智能并没有被定位为日常任务的替代品无论是分析任务如保存记录或提供重复的以客户为导向的服务还是手动任务如挑选和分类产品或执行日常组装。相反它是一项有潜力触及非常规分析工作核心的技术。这是知识工作例如形成假设创建内容推荐医疗诊断或进行推销。这种影响的根源在于生成式人工智能理解自然语言的能力不断增强。
知识工作者大约的总工作
时间花在了生成式人工智能开始擅长的创造性任务上。然而就像在大流行和混合工作的早期一样目前很多都是猜测。肯定会出现阻力方向的改变信徒和反对者就像关于混合工作的持 波斯尼亚和黑塞哥维那 WhatsApp 号码列表 续辩论一样。在领导者开始制定自己的叙述以了解如何在这个复杂而模糊的时代最好地支持员工之前需要进行许多实验。实验预测和巨大的模糊性生成式人工智能很快就会对工作场所产生真正影响的潜力正在引起人们的关注。
考虑一下麦肯锡年月发布的
关于生成式人工智能的报告。麦肯锡询问了一组技术专家他 贝宁电报号码数据 们认为生成式人工智能将在什么时候取代许多人类任务。然后它将这些估计与年做出的关于何时可以通过技术实现人类表现的前一代人工智能预测进行了比较。令人震惊的是他们预计的时间表已经缩短了多少。例如对于一项工作任务与多个代理的协调专家在年估计了替代时间表范围为年至年。今天他们估计发生在年至年。感觉很快。现预计为年至年今。
