2024人才發(fā)展與人工智能學(xué)習(xí)寶典

一、人工智能發(fā)展歷程與趨勢。。。。。。。。。一2典的定義：智能主體可以理解數(shù)據(jù)及從中學(xué)○人工智能研究目的是通過探索智慧的實(shí)質(zhì)，擴(kuò)展人類智能—促使智能主體會聽（語音識別、機(jī)器翻譯等）、會看（圖考（人機(jī)對弈、專家系統(tǒng)等）、會學(xué)習(xí)（知識表示，機(jī)器學(xué)習(xí)○在人工智能的發(fā)展過程中，不同時(shí)代、學(xué)科背景的人對于智3○其中，符號主義及聯(lián)結(jié)主義為主要的兩大派系。符號主義”通過對有意義的表示符號進(jìn)行推導(dǎo)計(jì)算，并將學(xué)習(xí)視為逆向演繹，主張用顯式的公理和邏輯體系搭建人工智能系high/normal○聯(lián)結(jié)主義”（Connectionism又叫仿生學(xué)派，篤經(jīng)元的連接機(jī)制實(shí)現(xiàn)人工智能。如用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模4○從始至此，人工智能便在充滿未知的道路探索，曲折起伏。），讓機(jī)器產(chǎn)生智能這一想法開始進(jìn)入人們的視野。由會設(shè)立圖靈獎(jiǎng)，以表彰在計(jì)算機(jī)科學(xué)中做出突5弈。1956年，達(dá)特茅斯學(xué)院人工智能夏季研討會上正式使用了年）的人工智能學(xué)者并對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的發(fā)展有○1957年，羅森布拉特發(fā)明感知機(jī)，是機(jī)器學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論中神經(jīng)元的最早模型。即使到了現(xiàn)在學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)理論6○由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的突破，人工智能領(lǐng)域受到極大的關(guān)○1960年，維德羅首次使用Delta學(xué)習(xí)規(guī)則用于感知器的訓(xùn)練步驟。這種方法后來被稱為最小二乘方法。了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限。由于明斯基在人工智能領(lǐng)域的重要地位，同時(shí)由于人工智能研究領(lǐng)域出現(xiàn)了瓶頸，人工智嚴(yán)重打擊，許多項(xiàng)目的研究經(jīng)費(fèi)也被停止或轉(zhuǎn)工智能的研究陷入低谷。最為嚴(yán)重的是以人工神7○各個(gè)國家紛紛撥款投資這種類型的項(xiàng)目，希望制造出能夠與○專家系統(tǒng)是一種程序，能夠依據(jù)一組從專門知識中推演出的○1965年起設(shè)計(jì)的Dendral能夠根據(jù)分光計(jì)讀數(shù)分辨混合力來自于它們存儲的專業(yè)知識。知識庫系統(tǒng)和知識工程成為了Hopfield網(wǎng)絡(luò)，使用一種全新的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)和處理信息。同ξσξσσzzσzzσzσzσσBoltzmannMachineJ=ξJ=ξξσσσσσσσσσHopfieldNetwork8○1986年，一種重要的算法有昆蘭提出，就是決策樹算法，現(xiàn)實(shí)生活中的使用情況。數(shù)據(jù)挖掘中決策樹是一種經(jīng)常要用到的○1990年，Schapire最先構(gòu)造出一種多項(xiàng)式級的算法，就是9○同年，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個(gè)最重要的突破，支持向量機(jī)），○1997年，IBM的超級計(jì)算機(jī)深藍(lán)戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍卡○2001年，布雷曼提出集成決策樹模型，它是由一個(gè)隨機(jī)子集的實(shí)例組成，并且每個(gè)節(jié)點(diǎn)都是從一系列隨機(jī)子集中選擇。由于它的這個(gè)性質(zhì)，被稱為隨機(jī)森林（RF），隨機(jī)森林也在理論和經(jīng)驗(yàn)上證明了對機(jī)器學(xué)習(xí)中常常遇到的難題-過擬合的抵○2006年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家Hinton提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力大大提高，向支持向量機(jī)等通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠快非常適合構(gòu)建可擴(kuò)展的深度網(wǎng)絡(luò)，就是說卷積○深度學(xué)習(xí)可以讓那些擁有多個(gè)處理層的計(jì)算模型來學(xué)習(xí)具有多層抽象數(shù)據(jù)。這些方法在許多方面都帶來○深度學(xué)習(xí)能夠發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，它是利用BP算法來完成這個(gè)發(fā)現(xiàn)過程的。BP算法能夠指導(dǎo)機(jī)器如何從前一層獲取誤差而改變本層的內(nèi)部參數(shù)，這些內(nèi)部參數(shù)可以用于計(jì)算表示。深度卷積網(wǎng)絡(luò)在處理圖像、視頻、語音○同時(shí)隨著大數(shù)據(jù)的不斷增長，一些問題人們已經(jīng)無法單獨(dú)用人工來解決而往往需要借助計(jì)算機(jī)的幫助才能完成一些復(fù)雜的數(shù)○當(dāng)前人工智能中統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)最熱門的方法就是深度學(xué)習(xí)和支持常常用于實(shí)現(xiàn)艱巨的任務(wù)，如目標(biāo)識別、語音練成本是相當(dāng)高的，調(diào)整外部參數(shù)也非常繁瑣。同時(shí)，SVM的○隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，泛在感知數(shù)據(jù)和圖形處理器等計(jì)算平臺推動以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，大幅跨越了科學(xué)與駛等人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了重大的技術(shù)突破，迎○2013年被大家認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)走向成熟的一年，這源于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域出現(xiàn)的重大進(jìn)步。根據(jù)圖靈獎(jiǎng)得住杰弗里?辛機(jī)視覺研究都已經(jīng)轉(zhuǎn)向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。這股熱潮主要是由一年前○這一成功背后的技術(shù)改進(jìn)極大地促進(jìn)了人工智能的發(fā)展，并○首先，AlexNET的作者采用了一個(gè)由五個(gè)卷積層（convo-layers）組成的deepCNN—該網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)當(dāng)時(shí)被許多人認(rèn)為是○此外，由于網(wǎng)絡(luò)的深度產(chǎn)生了大量參數(shù)，訓(xùn)練是在兩個(gè)圖形處理單元（GPUs）上并行進(jìn)行的，證明了在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)○這些技術(shù)進(jìn)展共同推動了Ale能歷史上的一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，并引發(fā)學(xué)術(shù)界和科技趣激增。因此，許多人認(rèn)為2013年是深度學(xué)習(xí)真正開始起飛的提出了生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs這是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域又一個(gè)重○2015年，人工智能領(lǐng)域在計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理tion》的論文，提出了殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ResNets）的概念。此架構(gòu)通過添加捷徑使信息更容易地在網(wǎng)絡(luò)中流動。與常規(guī)神經(jīng)外的殘差連接（residualconnections跳過一層或多層并直○大約在同一時(shí)間，研究人員在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNNs）和長短期記憶（LSTM）模型的開發(fā)方面也取得了相當(dāng)大的進(jìn)展。盡管這些模型自20世紀(jì)90年代以來就已經(jīng)存在，但是它們直到深度學(xué)習(xí)使圖像識別逐漸超越人眼可達(dá)精度深度學(xué)習(xí)使圖像識別逐漸超越人眼可達(dá)精度 Shallow2010Shallow2010AlexNet2012AlexNet2013VGGNet2014GoogleNet2014RrsNet2015RrsNetShallow2010Shallow2010AlexNet2012AlexNet2013VGGNet2014GoogleNet2014RrsNet2015RrsNet2018○這些架構(gòu)使語言模型能夠更好地理解文本的語境和含義，從而在語言翻譯、文本生成和情感分析等任務(wù)中得到○李世石的失敗標(biāo)志著人工智能發(fā)展歷程上的又一個(gè)重要里程碑：它表明，在曾被認(rèn)為太復(fù)雜而不可能被計(jì)算機(jī)處理的游戲中，機(jī)器甚至可以擊敗最熟練的人類選手。AlphaGo使用深個(gè)位置，并評估了可能的最佳落子位置—此策略在這種情況下○2017年是為我們今天所見到的生成式人工智能取得突破性進(jìn)展奠定基礎(chǔ)的最關(guān)鍵的一年。該年12月，Vaswani及其同了使用自注意力（self-attention）概念來處理順序輸入數(shù)據(jù)的○在Vaswani等人發(fā)表他們的論文幾個(gè)月后，OpenAI于dependencies。GPT-1是首批進(jìn)行無監(jiān)督預(yù)○此外，谷歌也利用當(dāng)時(shí)還很新穎的Transformer架構(gòu)，在2018年底發(fā)布并開源了他們自己的預(yù)訓(xùn)練方法，稱為Bidirec-與以前以單向方式處理文本的模型（包括GPT-1）不同，BERT○這項(xiàng)工作使得研究人員能夠從數(shù)據(jù)中提取更深入的信息，從○2019年，生成模型擁有了一些重要進(jìn)展，特別是GPT-2的推出。該模型在許多NLP任務(wù)中擁有最先進(jìn)的性能，真正讓同類模型相形見絀，并且還能夠生成高度逼真的文本內(nèi)容。不久之后，另一個(gè)模型問世，一個(gè)即使在技術(shù)領(lǐng)域之外也家喻戶曉的名字：GPT-3。這個(gè)模型代表了LLMs規(guī)模和能力的極大提成非常連貫的文本，在文本補(bǔ)全、問答甚至是創(chuàng)意寫作等NLP○此外，GPT-3再次突顯了使用自監(jiān)督學(xué)習(xí)（self-suplearning）的潛力，這種方式使得模型可以在大量未標(biāo)記的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練。自監(jiān)督學(xué)習(xí)的好處是，模型可以獲得理解，而不需要進(jìn)行大范圍的特定任務(wù)訓(xùn)練，這焦點(diǎn)。該工具被認(rèn)為代表自然語言處理領(lǐng)域的頂級○例如，MetaAI在2月24日發(fā)布了LLaMA—一個(gè)性能比GPT-3更好的LLM，而且參數(shù)數(shù)量要少得多。不到一個(gè)月后，在3月14日，OpenAI發(fā)布了GPT-4—GPT-3的一個(gè)更大、能力更強(qiáng)和多模態(tài)的版本。雖然GPT-4的確切參數(shù)數(shù)量不詳，○越來越多的公司將這些模型整合到他們的產(chǎn)品中。例如，訂閱服務(wù)，旨在針對每個(gè)個(gè)體提供量身定制的語言課程。Slack草回復(fù)和總結(jié)會話等任務(wù)。此外，Shopify還在其商店應(yīng)用程序○有趣的是，如今人工智能聊天機(jī)器人（AIchatbots）甚至Kuyda表示，該應(yīng)用程序的客戶范圍非常之廣，從尋求“與人交往之前熱身”的自閉癥兒童到僅需要一個(gè)朋友的孤獨(dú)成年人○2023年，人工智能實(shí)現(xiàn)了破圈式的發(fā)展。人工智能聊天○生成式人工智能應(yīng)用的出現(xiàn)離不開大模型的支持。大模型是力、更高的精準(zhǔn)度以及更強(qiáng)的泛化能力，正在成為○大模型及生成式人工智能的發(fā)展意味著人工智能正在從完成如圖像識別、語音識別等特定任務(wù)，邁向擬○對于企業(yè)人而言，其將不再局限于思考“如何在產(chǎn)品、流程品、流程的革新”。基于海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練和模型調(diào)優(yōu)能在諸如元宇宙、城市治理、醫(yī)療健康、科學(xué)研究○IDC調(diào)研發(fā)現(xiàn)，全球企業(yè)普遍關(guān)注并探索對生成式人工智能的布局，全球超八成被訪企業(yè)已經(jīng)開始展開智能在未來一年對人力資源的影響更加顯著potentialbenefitsofAl-enabledtools,butalsothepotentialareasof○其中，84%的大型公司中HR期待團(tuán)隊(duì)使用大數(shù)據(jù)和人工智○從應(yīng)用場景來看，IDC認(rèn)為，知識管理、對話式應(yīng)用、銷售和營銷、代碼生成等是全球企業(yè)應(yīng)用生成式人工智能的主要場景。其中，知識管理有望成為最有應(yīng)用價(jià)值的生成人工智能用例。通過人工智能手段，企業(yè)可實(shí)現(xiàn)對文本、圖像行業(yè)■直AI場景全球企業(yè)對生成式人工智能的態(tài)度全球企業(yè)對生成式人工智能的態(tài)度 ○目前，各國都在加強(qiáng)對大模型和生成式人工智能的布局和支○美國持續(xù)推進(jìn)各界在人工智能領(lǐng)域的快速發(fā)展，鼓勵(lì)企業(yè)及科研機(jī)構(gòu)積極創(chuàng)新，形成以科技巨頭為引領(lǐng)的發(fā)展格人工智能應(yīng)用方面建立起優(yōu)勢，打造了現(xiàn)象○相較美國，歐洲地區(qū)整體對人工智能尤其是生成式人工智能在安全、隱私等方面的顧慮較多，故當(dāng)前優(yōu)先推動律法規(guī)的建設(shè)和實(shí)施。2023年，歐盟批準(zhǔn)《人工智能法案》，對涉及大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的人工智能系統(tǒng)提出了透明度和風(fēng)險(xiǎn)評估要求；歐盟還加強(qiáng)對人工智能倫理道德的監(jiān)管，保護(hù)據(jù)安全，加強(qiáng)對生成式人工智能的監(jiān)管和審查，持續(xù)系統(tǒng)、教育、移民和就業(yè)決策系統(tǒng)中的人工智能應(yīng)○在亞太地區(qū)，印度、新加坡、韓國、日本等國家積極制定國生成式人工智能的研究和應(yīng)用，并決定向企業(yè)提生成式人工智能最具價(jià)值應(yīng)用場景生成式人工智能最具價(jià)值應(yīng)用場景0.0%10.○在中國，人工智能產(chǎn)業(yè)加速創(chuàng)新，機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。從企中國企業(yè)對生成式人工智能的態(tài)度中國企業(yè)對生成式人工智能的態(tài)度%%0.0%10.0%○據(jù)調(diào)研，中國企業(yè)尤其認(rèn)可生成式人工智能在加速決策、提30.0%5.0%10.0○從技術(shù)廠商角度而言，目前，國內(nèi)諸多互聯(lián)網(wǎng)巨頭、科技企業(yè)及研究機(jī)構(gòu)紛紛宣布在生成式人工智能的領(lǐng)域進(jìn)行產(chǎn)業(yè)布局，代碼生成和生命科學(xué)等）以及行業(yè)大模型持續(xù)拓展應(yīng)用領(lǐng)化場景落地，不斷探索商業(yè)價(jià)值，解決科研難題，助力產(chǎn)業(yè)升級。據(jù)公開信息，截至2023年10月，中國累計(jì)發(fā)布兩百余個(gè)大模型，發(fā)布地主要集中在北京，其中以科研○當(dāng)下，人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)呈現(xiàn)出高度活力，豐富的應(yīng)用場景和潛在行業(yè)用例，將對大模型迭代和調(diào)優(yōu)、行自然語言處理、機(jī)器視覺和多模態(tài)等領(lǐng)域具備高來，中國應(yīng)持續(xù)關(guān)注基礎(chǔ)大模型等基礎(chǔ)性技術(shù)的獲得國際競爭力?？梢灶A(yù)測，大模型應(yīng)用將帶來諸多產(chǎn)業(yè)化變○未來幾年，人工智能技術(shù)將在各個(gè)領(lǐng)域得到更廣泛的應(yīng)用和能助手……從日常生活到工作方式，AI正以無數(shù)種方式改變著○據(jù)IDC發(fā)布的2023年V2版《全球人工智能支出指南》，○展望未來，在數(shù)字化浪潮的持續(xù)推動下，人工智能仍將繼續(xù)○當(dāng)下，多模態(tài)理解、生成和交互能力正成為大模型新一輪演進(jìn)的重要方向。多模態(tài)指使用多種感覺通道（如視覺○多模態(tài)大模型通常由兩部分組成：視覺模型和語言模型。視覺模型用于處理圖像、視頻等視覺數(shù)據(jù)；語言人工智能行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈科學(xué)技術(shù)機(jī)構(gòu)與人才人工智能行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈科學(xué)技術(shù)機(jī)構(gòu)與人才通信與信息網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)存儲設(shè)施城市公共事業(yè)?企業(yè)級客戶?消費(fèi)者難城市公共事業(yè)?企業(yè)級客戶?消費(fèi)者難云?效據(jù)和算法云?效據(jù)和算法傳感器芯片難資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院○像百度文心一言、阿里云通義千問、訊飛星火認(rèn)知大模型、騰訊混元大模型、華為盤古Chat等國產(chǎn)大語言模型（LLM），對話等，還能把各種感知模態(tài)結(jié)合起來，執(zhí)行○大模型技術(shù)發(fā)展推動多模態(tài)模型不斷升級迭代。伴隨深度學(xué)○多模態(tài)大模型能夠?qū)崿F(xiàn)圖像、文本、語音等模態(tài)之間的統(tǒng)一像識別、語音識別、多媒體處理等諸多領(lǐng)域，諸如GPT-4等多○未來，基于技術(shù)的不斷突破，多模態(tài)將持續(xù)拓展各行業(yè)場景下的融合應(yīng)用。我們看到，頭部廠商持續(xù)布局○從感知智能到生成式智能，人工智能算力需求快速增長。力市場發(fā)展的加速器。從感知智能到生成式智練所需的參數(shù)量等因素將直接影響智能涌現(xiàn)的質(zhì)量中國通用算力規(guī)模及預(yù)測中國通用算力規(guī)模及預(yù)測○以ChatGPT模型為例，公開數(shù)據(jù)顯示，其所使用的GPT-3大模型所需訓(xùn)練參數(shù)量為1750億，算力消耗為3640PF-days（即每秒運(yùn)算一千萬億次，運(yùn)行3640天），需要至少1萬片GPU提供支撐。據(jù)統(tǒng)計(jì)，當(dāng)模型參數(shù)擴(kuò)大十倍，算力投入將超○由于大模型對計(jì)算能力和數(shù)據(jù)的高需求，其所需要的服務(wù)器設(shè)施將在人工智能基礎(chǔ)設(shè)施市場中占據(jù)越來越大的份額。ID），其中，用于運(yùn)行生成式人工智能的服務(wù)器市場規(guī)模在整體人工○從需求側(cè)來說，在國內(nèi)數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)不斷加快的帶動下，人工智能服務(wù)器行業(yè)也保持快速增長。各大局，加之中國人工智能應(yīng)用場景的逐步落地，○同時(shí)，中國的企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)積極進(jìn)行人工智能服務(wù)器的技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新。這包括高性能的處理器、大容量的內(nèi)存.高速的存儲器和高效的冷卻系統(tǒng)等領(lǐng)域的創(chuàng)新，以滿足對度上升，預(yù)計(jì)2023年，中國人工智能服務(wù)器市場規(guī)模將達(dá)91中國通用算力規(guī)模及預(yù)測中國通用算力規(guī)模及預(yù)測○隨著生成式人工智能任務(wù)的不斷增加，市場對于高性能和高能效的人工智能服務(wù)器需求將持續(xù)增長。未來的人將注重提高計(jì)算能力和處理效率，以適應(yīng)更二○今天，從用戶畫像、身體、位置、行為到情緒與心理、關(guān)系、評價(jià)，人的多種維度，都有可能被數(shù)據(jù)○用戶畫像（persona）這一概念最早源于交互設(shè)計(jì)/產(chǎn)品設(shè)術(shù)的支持下，針對個(gè)體用戶的精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)畫像已經(jīng)需求特征等，甚至有些畫像還能揭示出個(gè)體式呈現(xiàn)。個(gè)體被賦予的標(biāo)簽越多，就意味著其有局限性，因?yàn)橛脩舻男袨橥蔷C合的、變化的態(tài)的標(biāo)簽未必能完全反映一個(gè)復(fù)雜的個(gè)體。未來據(jù)分析技術(shù)也會改善用戶畫像的方法，使其更精○隨著移動終端、智能傳感器等的發(fā)展，身體的數(shù)據(jù)化，也開始變得普遍。在數(shù)字空間的互動中，數(shù)據(jù)化的身體是一種普遍的表演手段，例如，人們通過照片或視頻對身體○事實(shí)上，日常生活中的身體參與是維持連貫的自我身份認(rèn)同如健身。有時(shí)為了社交表演，人們也會對手機(jī)的身體元件能夠幫助提升服務(wù)的便利性，對社○在未來，可穿戴設(shè)備對身體狀態(tài)的數(shù)據(jù)化也將越來越普遍，特別是在健康、醫(yī)療領(lǐng)域?？纱┐髟O(shè)備能夠?qū)ι眢w狀態(tài)進(jìn)行檢身體數(shù)據(jù)化，往往要通過網(wǎng)絡(luò)傳遞出去，于是成了更緊密的連接。當(dāng)越來越多的身體聯(lián)上網(wǎng)之后，所謂的“身○今天的用戶是內(nèi)容網(wǎng)絡(luò)、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)以及服務(wù)網(wǎng)絡(luò)等多種網(wǎng)絡(luò)上的節(jié)點(diǎn)，正如網(wǎng)絡(luò)上每一臺計(jì)算機(jī)可以用一個(gè)地址來表示一樣。個(gè)體用戶畫像與其節(jié)點(diǎn)位置的結(jié)合，可以使用戶○移動用戶的物理位置是一個(gè)自變量，它的每一個(gè)變化，都有可能導(dǎo)致與之關(guān)聯(lián)的內(nèi)容、社交與服務(wù)目標(biāo)動軌跡的數(shù)據(jù)記錄與分析，也是一些新媒體服29理位置數(shù)據(jù)，只涉及了地理位置這一變量。但未來可穿戴設(shè)備○除了物理位置外，對用戶位置的理解，也可以體現(xiàn)在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的位置、服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中的位置等，這兩種○將用戶的內(nèi)容生產(chǎn)與消費(fèi)、社交活動、電子商務(wù)、勞動甚至日?；顒拥雀鞣矫娴男袨閿?shù)據(jù)化，在新媒體時(shí)于服務(wù)提供者來說，用戶行為的數(shù)據(jù)化是他們描○用戶在數(shù)字空間中自主發(fā)布的內(nèi)容，是行為數(shù)據(jù)化的重要方一方面，內(nèi)容發(fā)布本身又是一種虛擬空間的行為。將現(xiàn)實(shí)反映到虛擬行為中，抑或是通過虛擬行為○人們的點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評論等，也是典型的可被數(shù)據(jù)化、可被之間的關(guān)系，未來對這些互動行為數(shù)據(jù)的研數(shù)據(jù)不僅反映了人們對信息的需求，也在一定程度上反映著人們的行為動向與現(xiàn)實(shí)狀況。它可以輔助研究者進(jìn)行的分析，也是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一種方式。另一種重要的行為數(shù)據(jù)是30○今天，人們在手機(jī)、電腦中輸入的任何信息，拍攝的任何照更直接、深層地反映著人們工作、生活中的細(xì)節(jié)○勞動行為的數(shù)據(jù)化，是行為數(shù)據(jù)化中的一種特別情形，這一點(diǎn)在平臺化的勞動中尤為凸顯（無論是內(nèi)容面，數(shù)字平臺對勞動者的成果進(jìn)行了數(shù)據(jù)化，使其成為數(shù)據(jù)化，對勞動者的空間位置、運(yùn)動軌跡、進(jìn)度○數(shù)據(jù)化，也將普通用戶的行為轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字空間里的勞動，例如用戶的閱讀行為會被轉(zhuǎn)換成流量數(shù)據(jù)，成為表現(xiàn)，即影響力的外在表現(xiàn)，往往會投入大量的○在數(shù)字空間之外，現(xiàn)實(shí)空間無處不在的攝像頭，也將人們的31○在各種對社交媒體的研究中，用戶情緒的分析，是一個(gè)重要腦電波、汗液等生理信號，將人隱秘的內(nèi)心活動變成顯在的數(shù)式對情緒、心理的揭示，不僅能描述總體狀態(tài)，○人是復(fù)雜關(guān)系的總和，包括人與人、人與內(nèi)容、人與服務(wù)、○社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，就是將關(guān)系數(shù)據(jù)化的一種典型方式。它系基礎(chǔ)上形成的權(quán)力結(jié)構(gòu)、凝聚子群或社區(qū)等。同樣礎(chǔ)，20世紀(jì)末系統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域出現(xiàn)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論則側(cè)重于網(wǎng)絡(luò)的互動規(guī)律。這些研究方法，也廣泛應(yīng)用于虛擬空間32○理論上，社交網(wǎng)絡(luò)或網(wǎng)絡(luò)社交概念可追溯到1954年，由J.○社交網(wǎng)絡(luò)源自網(wǎng)絡(luò)社交，網(wǎng)絡(luò)社交的起點(diǎn)是電子郵件?！餝NS發(fā)展過程可概括為：早期的初探六度分隔理論階段，○在利用數(shù)據(jù)描繪關(guān)系的基礎(chǔ)上，如今的算法能夠揭示、發(fā)現(xiàn)潛在的關(guān)系。這不僅包括大數(shù)據(jù)常常強(qiáng)調(diào)的各種現(xiàn)象之間的“相33當(dāng)內(nèi)容與人打上同樣的標(biāo)簽時(shí)，算法會將該內(nèi)容推薦給對應(yīng)的人，當(dāng)不同的人被打上同樣的數(shù)據(jù)標(biāo)簽時(shí)，他○數(shù)據(jù)不僅可以顯示關(guān)系的有無，也可以將關(guān)系的親密程度、依賴程度、重視程度等過去相對模糊的屬性用數(shù)據(jù)方開化，如朋友圈與群里的點(diǎn)贊數(shù)、評論數(shù)。人○在一定意義上，數(shù)據(jù)揭示了一些過去不顯在的關(guān)系，也建豐富屬性，使各種關(guān)系都變成數(shù)據(jù)能表現(xiàn)與匹配的關(guān)究者指出，在資本主義市民社會下賴以維持人幣，已經(jīng)逐漸開始弱化，讓位于一個(gè)更為根本的關(guān)系—數(shù)據(jù)○在人被全面數(shù)據(jù)化的同時(shí)，數(shù)據(jù)化的評價(jià)機(jī)制—評分也在變得普遍。今天數(shù)字空間最典型的一類評價(jià)，○個(gè)體間的相互評分，打破了過去單一的組織評價(jià)機(jī)制，每個(gè)個(gè)體都擁有了對他人進(jìn)行評分的權(quán)力，每個(gè)個(gè)體約束變得突出。在社會關(guān)系與互動日益多元、復(fù)雜的○另一類評價(jià)，是機(jī)構(gòu)對個(gè)體的評價(jià)，如今這種評價(jià)也越來越34用評分來進(jìn)行用人選擇，投資機(jī)構(gòu)用評分來決○當(dāng)無論是對人還是對其他事物的評價(jià)都在日趨數(shù)據(jù)化，數(shù)字部競爭也由此升級。另一方面，出于種種動因，在評作弊也就難以避免，而對評分權(quán)力的爭奪與壟斷，也會成為一些○2020年9月，《人物》一篇《外賣騎手，困在系統(tǒng)里》的手段的「評價(jià)」與系統(tǒng)平臺的規(guī)訓(xùn)中，騎手○有研究者指出，評分機(jī)制代表了一種規(guī)則理性化的趨勢，便35生產(chǎn)的過程。評分機(jī)制不僅會成為機(jī)構(gòu)對個(gè)體的規(guī)訓(xùn)成為個(gè)體間相互規(guī)訓(xùn)甚至自我規(guī)訓(xùn)的方式。算法技術(shù)的○今天人的全面數(shù)據(jù)化，不僅是由于技術(shù)的發(fā)展，其背后還系、文化、價(jià)值都可以還原為不同算法模式下的主義受到學(xué)者們的普遍批評，但在現(xiàn)實(shí)中，數(shù)據(jù)的○在這樣的背景下，數(shù)據(jù)化思維也彌散在社會環(huán)境中，人們或多或少會受其影響。盡管數(shù)據(jù)化思維在很多方面具有值，也是對人的直覺、經(jīng)驗(yàn)性思維的補(bǔ)充，但那素養(yǎng)和嚴(yán)格的應(yīng)用規(guī)程作支撐。將數(shù)據(jù)思維簡化今天算法思維也正與數(shù)據(jù)思維結(jié)伴而行，在某些方○此章節(jié)內(nèi)容引自：中國人民大學(xué)新聞與社會發(fā)展研究中心研究員，中國人民大學(xué)新聞學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師彭蘭，《“數(shù)據(jù)○盡管當(dāng)前人工智能技術(shù)已經(jīng)快速在人力資源領(lǐng)域應(yīng)用起來，的企業(yè)處于數(shù)字化起步或進(jìn)階階段，基本實(shí)現(xiàn)流程自動化，其36億歐智庫：2021億歐智庫：2021年中國企業(yè)人力資源數(shù)字化成熟度分階段比例（%）成熟：基于海內(nèi)外數(shù)據(jù)決策進(jìn)階：決策基于歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，提倡多元化、便捷起步：決策基于歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，但流程標(biāo)準(zhǔn)化，提未開始：決策基于直覺主義基礎(chǔ)人事管理，未開始數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)來源：定性訪談、中國人民大學(xué)勞動與人事學(xué)院，○人力資源部門作為企業(yè)職能服務(wù)的一部分，從職能類型可劃分為六大模塊，即人力資源規(guī)劃管理、招緊密關(guān)聯(lián)，但具體工作劃分各有重點(diǎn)。如果從職能導(dǎo)向轉(zhuǎn)變?yōu)椤馃o論是從職能導(dǎo)向還是業(yè)務(wù)導(dǎo)向，人力資源管理數(shù)字化管理大體都是指通過互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一字化技術(shù)，打造滿足企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展需要的人力資源供應(yīng)鏈,實(shí)現(xiàn)37○企業(yè)在人力資源領(lǐng)域進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目的主要是利用數(shù)據(jù)的事務(wù)性模塊，績效管理、培訓(xùn)管理在人力○不同行業(yè)既有通用的人才管理需求，也有根據(jù)行業(yè)屬性進(jìn)行定制化的需求，導(dǎo)致對不同模塊的關(guān)注各有側(cè)聘、培訓(xùn)方面開展數(shù)字化；知識密集型產(chǎn)業(yè)如聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)，更加注重人才發(fā)掘培養(yǎng)、員工激能的提升；餐飲服務(wù)、批發(fā)零售業(yè)的員工管○近幾年，伴隨著AI技術(shù)的極大發(fā)展，AI技術(shù)便成為了企業(yè)前AI技術(shù)已經(jīng)基本覆蓋人力資源管理產(chǎn)品各個(gè)模塊。AI技術(shù)能夠幫助HR將工作流程變得更加自動化時(shí)，AI技術(shù)可以讓工作流程更透明，透明也就意味著信息可以○張?jiān)聫?qiáng)、路江涌在《清華管理評論》發(fā)表的《智能時(shí)代的人管理的內(nèi)容，企業(yè)也迫切需要通過數(shù)據(jù)分析發(fā)揮出管理值，這對資料數(shù)據(jù)的完整性全面性提出更高要求未來企業(yè)在人力資源管理場景中的兩大核心訴求，38中國通用算力規(guī)模及預(yù)測中國通用算力規(guī)模及預(yù)測○未來，隨著人工智能的深度應(yīng)用，推動管理與技術(shù)變革的飛評估流程效率指標(biāo)和服務(wù)水平（SLA）以保持并持續(xù)提高組織的運(yùn)行效率；同時(shí)，自動化工具和具備數(shù)字技能的新○今天，數(shù)據(jù)作為企業(yè)運(yùn)行的基礎(chǔ)，地位日益凸顯，構(gòu)建支撐企業(yè)運(yùn)營的全面數(shù)據(jù)治理體系和智能化人力分析體系已經(jīng)成為企業(yè)人才管理重要方向，圍繞人才、數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)，析化、可視化的路徑，以業(yè)務(wù)洞察為基礎(chǔ)，以設(shè)計(jì)現(xiàn)組織能力和組織效能提升的結(jié)果，已經(jīng)成為○組織發(fā)展的價(jià)值在于通過管理機(jī)制的創(chuàng)新推動和支撐企業(yè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。它突出體現(xiàn)在組織的業(yè)務(wù)目標(biāo)與人才39機(jī)結(jié)合上。借助于數(shù)據(jù)智能，通過人員能力標(biāo)簽與企屬性的自動匹配和精準(zhǔn)識別，實(shí)現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)屬性確的事、正確的人和正確的方法融合在一起，將業(yè)務(wù)屬性與人員屬性有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)人才與業(yè)務(wù)的深度融合，提升戰(zhàn)略執(zhí)行力，實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)?！饠?shù)字化的價(jià)值在于通過數(shù)據(jù)分析和智能化應(yīng)用，將原先依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷的模式升級為利用數(shù)字化和智能化的深度數(shù)據(jù)分析。這種分析能夠更加精準(zhǔn)地洞察因果關(guān)系、技術(shù)的應(yīng)用可以幫助企業(yè)更好地理解和利用數(shù)據(jù)，從○人工智能技術(shù)經(jīng)過近10年的實(shí)踐探索與實(shí)際應(yīng)用，持續(xù)發(fā)-對話機(jī)器人在人力資源領(lǐng)域常見的應(yīng)用就是智能客服、訪-語音識別在人力資源管理領(lǐng)域常見的應(yīng)用就是共享服務(wù)中-計(jì)算機(jī)視覺在人力資源管理領(lǐng)域主要的應(yīng)用是人臉識別，包括無感考勤、刷臉考勤、刷臉辦理入職、刷臉40二-自然語言處理在人力資源管理領(lǐng)域中常見的應(yīng)用就是客服對話機(jī)器人、輿情分析、組織掃描（組織CT、業(yè)績診斷系-基于人工智能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以使企業(yè)的人才發(fā)展分析和輔助決策變成現(xiàn)實(shí)。用戶畫像在人力資源-基于大數(shù)據(jù)分析，可以將用戶畫像的結(jié)果用于描述用戶的市場的薪酬水平，進(jìn)行人才刻畫分析，優(yōu)化○人力資源數(shù)據(jù)同企業(yè)其他經(jīng)營管理數(shù)據(jù)一樣，也是寶貴的察，能夠在組織、人才、文化、運(yùn)營層面進(jìn)行效率此章節(jié)內(nèi)容引自：張?jiān)聫?qiáng)、路江涌在《清華管理評論》發(fā)表的《智能時(shí)代的人力資源管理41二技術(shù)手段，對個(gè)人生活中有關(guān)生理吸收（Inputs）、當(dāng)前狀態(tài)欄作家沃爾夫（GaryWolf）提出，并由此發(fā)起一場探索自我身用者和工具制造者（Self-tracker）組織起來，召開量化自我大然》科技三部曲的作者，被看作據(jù)，以期改善自己。長期以來，運(yùn)動員就用先進(jìn)的○運(yùn)用可佩帶裝置、手機(jī)和電腦應(yīng)用程序、以及高級的數(shù)據(jù)可時(shí)間和精力集中投入到哪些工作上。這預(yù)示著○事實(shí)上，長期以來，公司都在監(jiān)測員工們的工作表現(xiàn)，不過一直都是管理者在選用監(jiān)測工具和監(jiān)測標(biāo)準(zhǔn)，全可以在工作中自我監(jiān)測了。用自動化實(shí)驗(yàn)，哪些工作和技術(shù)能讓自己的工作效率和工作滿意度43二2022年，某企業(yè)被曝通過電腦監(jiān)控軟件和攝像頭監(jiān)控員工工作行為，確保員工工作效率，引發(fā)○當(dāng)前，自我分析工具主要分為兩種，第一種是追蹤器，用來發(fā)現(xiàn)模式，幫助設(shè)立目標(biāo)，記錄日常行為（解到，比如：咖啡因和糖對我們的工作產(chǎn)出有的辦公室交流會讓我們血壓驟升。最好要在周或更長時(shí)間）多次使用追蹤器，來測試介○有了數(shù)據(jù)分析，就可以開始使用第二種工具：推動器煉、不再喝咖啡，或者，在發(fā)言時(shí)減緩速度。這一工具會在接收○當(dāng)前，自我分析尚處于早期發(fā)展階段，但目前，在認(rèn)知學(xué)和行為學(xué)的基礎(chǔ)上，大學(xué)和私營企業(yè)正在進(jìn)行重要和實(shí)驗(yàn)方法的試用機(jī)會。另外，對于自我分析實(shí)踐及自我分析工具的研發(fā)人員，商業(yè)分析這一新領(lǐng)域的數(shù)據(jù)可視化動功能更為靈敏，能更好地判斷在什么時(shí)候、以什醒。其二，自我分析的整體性研究正日益形成。種測量功能整合到一個(gè)控制面板上，從而，自○例如，stickK和Beeminder等多種工具把追蹤和推動兩項(xiàng)44二具體目標(biāo),如：增加銷售電話的數(shù)量，或每周與直接下屬交談的次數(shù)，并用數(shù)字顯示器幫助你分析每日進(jìn)度。為了讓你更有動力，這些工具在監(jiān)測到你偏離軌道時(shí)，會使用推○這些就是自我分析的發(fā)展方向。如果自我分析的結(jié)果是，某人在非核心工作上表現(xiàn)不錯(cuò)，那么自我分析就為我們提供有力證據(jù)，而過去在面臨這些場合時(shí)，我們一直依賴45二○今天，人工智能技術(shù)正在商業(yè)世界中快速進(jìn)步。任何人都可能已經(jīng)嵌入到日常工具中，如電子郵件、文字議軟件，這意味著該技術(shù)已經(jīng)準(zhǔn)備好徹底改變?nèi)藗兊墓ぷ鞣绞??！瘥溈襄a的研究表明，至2030年全球?qū)⒂?500萬至3.人口，因此人工智能和自動化導(dǎo)致重新就業(yè)ScenariosforlabordisplacementbyautomationMidpointautomationadoption.Full-timeequivalents(FTEs)potentiallydisplacedby2030,millionsCurrentworkactivitiesdisplacedbyautomationCurre