人工智能、数字化转型 和可持续发展将重塑社会

是时候让你的组织和员工开始为人工智能、可持续发展和数字化转型的影响做准备了。根据电气电子工程师学会（IEEE）的《2024年技术大趋势报告》，这三种技术趋势将改变公司、政府和大学的运作方式，还将影响员工所需的新技能。这一整合了近二十年发展的大趋势，预计将对社会、技术、生态、经济等产生重大影响。

来自亚洲、澳大利亚、欧洲、拉丁美洲、中东和美国的50多位专家为这份报告提供了他们的观点。这些专家涵盖了IEEE关注、参与的全部47个领域，他们分别来自学术界、公共部门和私营部门。报告详细阐述了对每个大趋势的见解与其中的机遇，并探讨了各行业可能从中受益的方式。

专家将他们的见解与谷歌趋势、 IEEE计算机协会和IEEE Xplore数字图书馆以及美国专利商标局的技术预测进行了比较。

IEEE研究员、IEEE未来方向委员会成员，同时也是美国加利福尼亚州米尔皮塔斯惠普实验室副主任的德扬·米洛伊西奇（Dejan Milojicic）表示：“我们对技术和大趋势进行了预测，并将它们与经济、生态和社会政治等其他总体大趋势联系起来。它们都是相互交织的。”

通用人工智能的利与弊

通用人工智能（AGI）包括ChatGPT、自主机器人、可穿戴和植入式技术以及数字孪生技术。

报告指出，教育、医疗保健和制造业是能从通用人工智能中获益最多的行业。

对于学术界来说，这项技术有助于扩大远程学习的范围，并有可能取代实体教室，为学生提供更加个性化的教育。

在医疗保健领域，这项技术可以为患者量身定制治疗计划，有助于更高效地发现新药物。报告指出，通用人工智能还有助于降低成本和提高效率。

制造业可以利用该技术改进质量控制、减少停机时间，以及提高产量。报告称，产品的上市时间也可能大幅缩短。

专家表示，如今的人工智能系统专业性强、范围窄，因此要想从中获得收益，就需要广泛采用经过整理的数据集、先进的人工智能硬件以及新的算法。报告称，这将需要计算机科学、工程学、伦理学和哲学等学科的跨学科合作。

报告也指出了通用人工智能的缺点，包括缺乏数据隐私、存在伦理挑战和内容滥用的现象。

另一个引发关注的问题是工作岗位流失和对雇员进行再培训的需求。报告指出，通用人工智能需要更多的人工智能程序员和数据科学家，但所需的支持人员和系统管理员则要更少。

采用数字技术

数字化转型技术包括自主技术、泛在连接和智能环境。

专家表示，在领域内扩大计算机和其他电子设备的使用时，从中受益最大的会是建筑、教育、医疗保健和制造行业。

建筑业可以使用建筑信息模型（BIM），它可以生成办公楼、桥梁和其他结构的数字版本，从而提高安全性和效率。

教育机构已经在使用诸如数字白板、笔记本电脑、平板电脑和智能手机等电子产品增强学习体验。但是专家指出，各所学校还没有将这些工具用于开展继续教育项目，而此类项目对于培训工人使用新工具和新技术而言是必需的。

专家表示： “如今的大多数教育过程与20世纪别无二致，但我们正处于一个需要向终身学习转变的时代。”

报告称，数字化转型将需要更多的员工监督自动化，也需要具有分析经验的员工，但是负责维护旧系统的操作员和工人将会减少。

报告还称，卫生领域已经开始转向电子记录，但还可以做得更多，比如利用计算机辅助设计开发药物和假肢，以及利用BIM工具设计医院。

制造业可以利用计算机辅助设计数据来创建产品原型的数字化表征，并从中受益。

专家承认，数字化转型存在一些问题。例如，缺乏足够的芯片和电池来制造所有需要的设备和系统，而且并非每个组织或政府都能负担得起数字化工具。此外，欠发达地区缺乏互联互通的人群也无法触及这些工具，这会导致数字鸿沟进一步扩大。专家指出，另一些人则可能会出于隐私、宗教或生活方式方面的担忧而抵制这些工具。

应对气候危机

技术有助于推动社会和环境变革。可持续性的实际应用包括清洁可再生能源、脱碳和能源储存。

报告称，全球近一半的企业组织制定了全公司范围的可持续发展战略，但只有18%的组织制定了明确的目标和实现这些目标的时间表。大约一半的公司缺乏部署可持续解决方案的工具或专业知识。与此同时，信息和通信技术的能耗正在不断增长，约占全球用电量的10%。

专家预测，向可持续性更强的信息和通信技术过渡将带来全新的业务。例如，区块链技术可用于优化微电网产生的剩余能源，最终带来更多的就业机会、更低成本的能源，并确保能源安全。可持续发展领域的早期领导者已经开始应用诸如人工智能、大数据、区块链、计算机视觉和物联网等数字技术，以帮助实现可持续发展。

报告预测，未来将会需要熟悉这些技术的员工，并补充称，能够设计出更节能、对环境更友好的系统的工程师将成为行业和市场的需求。

可能阻碍这些努力的部分挑战包括监管法规的缺位、鼓励人们变环保的激励措施的缺失以及可持续技术的高成本。

各组织如何携手并进

专家表示，应该对这三大趋势进行协同考虑。例如，通用人工智能技术可以应用于可持续的、数字化转型的技术。可持续性是技术（包括通用人工智能）的一个关键方面。报告指出，数字化转型需要不断更新通用人工智能和可持续性特征。

报告就学术界、政府、产业界和专业组织如何合作推进这三项技术提出了若干建议。

例如，为了满足对员工进行再培训的需求，行业应该与高等院校合作，以对劳动力进行教育，并对教员进行技术培训。

专家建议，为了推进支持大趋势技术的科学发展，学术界需要在研究项目上与产业界进行更紧密的合作。反过来，政府也应促进学术界和非营利组织的研究。

企业应该就如何更好地监管这些技术向政府官员提供建议。专家称，为了使这些技术得到广泛接受，应向公众解释其中的风险和益处，以避免错误信息。此外，还需要创建流程、实践和教育材料，以解决与这些技术相关的伦理问题。

“整体而言，这些大趋势应侧重于帮助产业界，”米洛伊西奇表示，“政府和学术界各有各的重要性，但如果我们能让产业界取得成功，其他一切都将由此产生。产业界会资助学术界，而政府会帮助产业界。”

他说，包括IEEE在内的专业组织需要就这三个领域制定技术标准和路线图。路线图是对一项技术的长期前景、发展趋势和可能性的战略性展望。

米洛伊西奇说，大趋势会影响IEEE对于即将探索的项目的选择，“从这些项目中可能就会生发出未来的路线图和标准。从某种程度上说，我们正在做的是前期工作，是为他们最终可能实现的标准化做准备”。

传播和教育至关重要

专家小组鼓励广泛传播这三大趋势，以避免扩大数字鸿沟。

“变化的速度可能会超出多数人的适应能力，这可能导致人们对技术产生恐惧和敌意，”专家们表示，“广泛的教育对技术的采用至关重要。”

资料来源 IEEE

本文作者凯茜·普莱茨（Kathy Pretz）是IEEE会员出版物The Institute的主编