很快就会对工作场所产生真正影响的潜力正在引起

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的可持续性变得更加重要？这并不意味着要淡化可持续发展所依据的问题 比如气候变化和不平等，这些问题实际上是极其严重的 而只是降低热度。我们能否使可持续发展正常化，并停止将有目标和愿景的公司出现的任何问题归咎于可持续发展？我们能否停取从业者的意见，因为在我看来，就像之前定义时代的事件 大流行 及其对工作场所的影响一样，想象这项新技术的未来是一个艰难的决定。正如为应对疫情而出现的混合工作和在家工作举措一样，找出生成人工智能的正确方法是一个充满模糊性、实验和想法变化的过程。

换句话说，这是一个由个人主动性和组织策略共同驱动的学习过程。 就像应对新冠疫情一样，围绕人工智能的争论和行动正在迅速发展。 找出生成人工智能的正确方法是一个充满歧义、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。实验的数量也是如此：一位高管告诉我， 我们设立了一位生 手机号码数据 成人工智能负责人，其职责只是调节和理解我们每天进行的数百项实验。 其次，与以前的工作场所技术不同，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 生成式人工智能人们的关注。考虑一下麦肯锡 年 月发布的关于生成式人。