欧洲与美国和中国:防止人工智能时代的衰落”

旧大陆正在失去实力和全球影响力,距离未来经济强国的地位越来越远。防止欧洲即将面临的技术和经济衰退是可能的,但这需要及时的政治、商业和社会决策,”作者断言。

这是一本描述性的书,也是一本积极主动性的书。

作者:Andrés Pedreño 和 Luis Moreno

第一部分详尽分析了欧洲未能成为数字领袖且在技术上依赖的原因。这些问题包括欧洲数字市场的分散、预算能力有限以及对在欧盟内部制定联合行动计划缺乏兴趣。

“在 20 世纪 90 年代和 21 世纪的第一个十年,几乎所有发达经济体都制定了利用互联网优势的战略计划。但并非所有经济体都同样努力深化 ICT 发展。美国与欧盟的核心部门早期存在分歧,欧盟对数字资产的承诺和投资被证明为时已晚,偿付能力较弱,”作者批评道。 2009 年,欧盟委员会在其报告“Web 2.0:欧洲的 斯里兰卡电报数据 立场是什么?”中也承认了这一点。欧盟信息通信技术领域的商业形势疲软,迫切需要提出共同政策来促进数字行业的发展。

竞争力的丧失导致欧洲的劳动力市场状况十分艰难,正如佩德雷尼奥和莫雷诺所警告的那样:“随着亚洲、甚至拉丁美洲和非洲逐渐进入日益先进的行业,欧洲经济体传统行业的生存将受到严重威胁,从而限制创造就业机会的可能性。”

本书的第二部分提出了一系列扭转这种局面的想法、行动和政策,基于这样的观点:投资人工智能(AI)是解决欧洲未来面临的福祉、财富和就业问题的唯一出路。

“人工智能为我们的环境开辟了一个新的行动领域和经济转型,对此我们最好保持开放的心态。我们认为,欧洲在人工智能时代作为全球经济超级大国的应有地位是毋庸置疑的。但为了缩小其技术差距,它必须设计一个坚实、雄心勃勃、公开的战略,以应对不仅来自美国和中国的压力,而且还来自其他做得非常好的国家,如以色列、加拿大和韩国,”作者指出。

为此,该书倡导欧洲实施STEM人才战略,将教育作为经济政策的中心轴,在中小学教育中引入计算 意大利电话号码 思维,打造数字生态系统,支持数字创业等行动。

“未来十年人工智能的预期影响将达到 16 万亿美元。这足以推动世界秩序的地缘政治和经济领导地位发生变化。哪些国家将从这波新技术浪潮中受益最多?”作者问道。

“错误 404。准备好面对没有互联网的世界了吗?”
作者:Esther Paniagua。社论:辩论

“这本书的目的不是将互联网定为犯罪或放弃有用的工具。而是要设定限制并要求改进这些工具,”埃丝特·帕尼亚瓜在序言中说道。

本书基于这样的观点:我们如此依赖互联网,以至于断开连接将会带来灾难性的后果。但这是有可能的,是会发生的。事实上,这已经发生了,尽管目前还只是部分发生。

此外,互联网和在线环境已经成为犯罪滋生的土壤:每 39 秒就会发生一次网络攻击,由于超级互联互通,网络犯罪的可能性成倍增加。最大的弱点之一是技术(尤其是智能手机)正在让人上瘾。

与此同时,我们发现自己正面临着“一个完整的生态系统,它旨在刺激和操纵人类的心理,引诱和说服我们改变我们购买、投票、饮食或锻炼的内容和方式,或者我们追随、憎恨、钦佩和崇拜的人。这个生态系统让每个人都受益,从营销人员和大品牌到政党和黑客,包括各种网络喷子和阴谋论者,”帕尼亚瓜指出。

这种生态系统滋生了歧视、数字暴政、少数人主导的市场、监控资本主义、社会差距、不平等以及大规模侵犯权利的行为。

然而,帕尼亚瓜保证,我们能够再次建立信任。

为此,作者提出了广泛的具体建议,从建立数字治理民主联盟到制定标准以填补法律空白并提供法律确定性,或建立数字贸易区,将互联网上民主价值观的采用与进入数字市场联系起来。

它还主张禁止个人数据市场和个性化在线广告,并为科技巨头实施新的竞争制度。该倡议倡导建设促进公民互动的健康空间,制定保障措施保护网络未成年人,要求平台对其产品组织、分发和定位他人内容和数据的方式承担法律责任,并禁止使用具有歧视性和污名化效果的算法,包括面部识别技术等诸多措施。

“潜在的未来就在我们手中。互联网和人类的新曙光也即将到来,”书中总结道。

“算法与我。人类与人工智能共存指南。”

作者:Idoia Salazar 和 Richard Benjamins。出版商:Anaya Multimedia。

这本书的目的是“帮助每个读者(无论年龄或职业)提高基础知识,以便在已经开始融合的两 先进人工智能安全国际科学报告 个世界之间建立健康的关系:自然与人工智能。人工智能不是替代品;它是互补的。重要的是每个人都了解与人工智能共存意味着什么,”萨拉查和本杰明认为。

本指南的每一章都分为一周七天的日常活动,回顾了人工智能在健康、教育、工作、消费者和购物习惯、旅游和休闲等方面的作用。

作者从这样的前提出发:尽管人工智能对于我们的现在和未来都很重要,但并不是一切都应欧洲与美国和以它为基础,无论是个人还是职业。他们警告说,如果我们让人工智能算法过于频繁地做出决策,我们将来可能会变得太容易被支配。

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他们建议我们培养持续学习的能力,并进行适当的自我训练,这样我们每个人都可以决定是否遵循人工智能系统告诉我们的内容。