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[爆卦]ai滴管工具是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇ai滴管工具鄉民發文沒有被收入到精華區：在ai滴管工具這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 ai滴管工具產品中有9篇Facebook貼文，粉絲數超過0的網紅，也在其Facebook貼文中提到， 水滴NYSE敲鐘上市，為億萬家庭健康保障創造更大價值！ 5月7日晚間，水滴正式以「WDH」為證券代碼在NYSE紐約證券交易所掛牌上市，成為中國首家登陸紐交所的保險科技平台。 水滴也成為繼傳智教育、知乎之後，今年第3家成功IPO的創新工場兄弟企業。 水滴公司創始人沈鵬有很多個身份。 他曾參與美團...

　同時也有4部Youtube影片，追蹤數超過5萬的網紅夏榮慶Jimmy，也在其Youtube影片中提到，#平面設計師專用3D軟體Dimension 對平面設計師來說，Dimension 是一套2019年不能忽視的軟體，2018年Dimension是拿來就用，定位很清楚，就是平面設計師專用的3D軟體。 2019年剛發佈的新版本支援多重貼圖，支援向量圖，支援PS + Ai 工作區域，支援多種視角的同時算圖...

「ai滴管工具」的推薦目錄

ai滴管工具 在 有用翔宇 Instagram 的最讚貼文

2021-08-18 22:02:51

#有用翔宇小教室 #美化報告 03 - 民主の課堂！大家選什麼就教什麼 上次投票結果是🐷懶豬實用配色教學 期末考考完！正是聽課的好時機！ （中國醫的給我先去唸書） 今天の課程內容 ⁉️內建的顏色那麼少！怎麼挑顏色？ ✅「色票資料庫」其實被藏起來了！ 教你怎麼找出來，裡面除了單色，還有漸層，紋路（...

  • ai滴管工具 在 Facebook 的最佳解答

    2021-05-07 22:47:30
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    水滴NYSE敲鐘上市，為億萬家庭健康保障創造更大價值！

    5月7日晚間，水滴正式以「WDH」為證券代碼在NYSE紐約證券交易所掛牌上市，成為中國首家登陸紐交所的保險科技平台。 水滴也成為繼傳智教育、知乎之後，今年第3家成功IPO的創新工場兄弟企業。

    水滴公司創始人沈鵬有很多個身份。 他曾參與美團外賣的創建，曾是遭受觸電住院的病人，是幫助員工籌救命錢的熱心同事，在創新工場團隊的眼裡，他是一位非常特別的創業者。

    沈鵬創業之際，正是新電商等在內的消費O2O互聯網平台最火的時候。 在各種O2O概念漫天飛的時代，沈鵬選擇了在當時被認為特別難的賽道——互聯網健康醫療保險做切入點。 當時大家認為健康險市場很小，大多創業公司在賣車險，飛單的也很多。 本身保險賽道就不是特別熱門的領域，而健康險這一塊就更加不熱門了。

    以沈鵬當時的成就，他還有很多方向可以選擇。 後來，我們管理合夥人汪華在創新工場執行董事申文超的引薦下跟沈鵬進行了深度交流，發現他選擇這個賽道，出自於自身的使命感和情懷。

    沈鵬小學五年級時，因為調皮爬電線桿不小心被電傷。 治療期間，沈鵬在燒燙科室的病房中住了8個月。 同一病房也都是燒傷病患，有的需要大面積植皮，有的甚至嚴重到需要截肢。 在醫院裡，沈鵬看到了一場大病如何快速消耗掉一個家庭的積蓄，那些因家庭貧困無力承擔的病人是最慘的，不單要承受身體的病痛，還有隨之而來整個家庭被拖垮的生活重擔。 他說，生命是很脆弱的，"你永遠不知道第二天會發生什麼。 "公司成立的第一天，沈鵬和幾個小夥伴就確定了公司的使命：「用互聯網科技助推廣大人民群眾有保可醫，保障億萬家庭。 」

    我對沈鵬的創業者個人特質有所觀察，他一方面執行力很強，有優秀的運營能力;另一方面，他有堅守使命的決心和人文情懷。 這兩者的結合，塑造出一個獨特的創業者。 汪華和申文超都認為，沈鵬在做一件特別有價值，也特別能普惠大眾健康的事情，基於此，創新工場便在A輪投了水滴，並且連續3輪押注。 水滴一路走來中間遇到了很多坎坷，是未改的初心讓沈鵬團隊堅守下來，帶領公司走向上市的時刻。

    在汪華看來，水滴本質上是在做讓行業提升效率的事情。 即使沒有水滴籌，一個人因病致貧，他會向親朋好友籌錢。 但沒有互聯網工具的時候，走街串巷、挨家拜訪式的籌錢，成本是很高的，借錢難、借急用錢更難，很多人都有親身感受。 但藉助互聯網工具，可以更快速地把需要的錢籌到，更高效率地解決病患家庭急需醫療資金的問題，為社會保險提供更多一層保障的選擇，普惠更廣大有需求的民眾。

    水滴也在極大提升傳統保險鏈條的效率。 傳統保險效率很低，主要是銷售員在幫客戶選擇保險產品，而產品可能也不是最佳最合適的。 申文超表示，水滴獨有的優勢在於，通過技術和數據洞察，對使用者進行精準畫像，更加深入瞭解使用者的需求，通過針對性的產品設計和多樣化的產品，提高保險產品與消費者之間的匹配效率，從而增強用戶的忠誠度和留存率。 「通過互聯網和科技賦能，無論是產品保障的覆蓋率、保障的類型，還是消費者的使用和賠付的體驗上，水滴都能給傳統保險業務極大優化流程，提高效率。」

    近年來，水滴持續聚焦在保險保障和醫療健康領域，創新性地打造了「大病籌款+保險+藥」的健康保障模式，同時也逐步形成了「AI+Blockchain+Data=Construction」的ABDC科技戰略。 立足於使用者需求的基礎之上，水滴科技依靠多元化的業務場景持續探索大數據在保險科技領域的應用，這也是創新工場最早用TECH VC觀點投資水滴的重要視角。

    汪華表示，水滴還能促進醫療機構、藥品治療方案和患者之間流通的效率和連結。 這幾個環節的傳統連結其實很割裂、也特別長，中間還充斥了重複低效的人工環節，造成很多流程不暢或信息不對稱。 水滴能通過大數據、人工智慧等科技手段來減少工序降低浪費，説明大量患者在水滴平台上匹配到最合適的醫療機構供應商，從而也獲得最大的實惠，充分發揮互聯網平台的便捷性與普惠性。"

    可以說，水滴讓科技賦能連結，降本提效，而且還能促成醫療新科技在患者中轉化，「對症下藥」，最終造福社會中更廣大的群眾，回歸沈鵬創業的初心。

    恭喜水滴，站上IPO的新起點。 祝福水滴，希望你們繼續堅持使命，縱情向前。 滴水能穿石，期待水滴成為中國新一代的聯合健康集團，為億萬家庭的健康保障創造更大的價值。

  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    ai滴管工具 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文

    2020-12-22 18:48:03
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    AI 時代的摩爾定律？黃氏定律靠的是自身技術力將 AI 性能年年加倍

    作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 12 月 16 日 8:45

    1965 年，時任快捷半導體公司工程師，也是後來英特爾（Intel）的創始人之一的戈登·摩爾（Gordon Moore）提出了摩爾定律（Moore’s law），預測積體電路上可以容納的晶體管數目大約每經過 24 個月便會增加 1 倍。

    後來廣為人知的每 18 個月晶片性能將提高 1 倍的說法是由 Intel CEO 大衛·豪斯（David House）提出。過去的半個多世紀，半導體行業按照摩爾定律發展，並驅動了一系列的科技創新。

    有意思的是，在摩爾定律放緩的當下，以全球另一大晶片公司 NVIDIA 創始黃仁勳（Jensen Huang）名字命名的定律——「黃氏定律（Huang’s Law）」對 AI 性能的提升作出預測，預測 GPU 將推動 AI 性能實現逐年翻倍。

    Intel 提出了摩爾定律，也是過去幾十年最成功的晶片公司之一。NVIDIA 作為當下最炙手可熱的 AI 晶片公司之一，提出黃氏定律是否也意味著其將引領未來幾十年晶片行業的發展？

    AI 性能將逐年翻倍

    受疫情影響，一年一度展示 NVIDIA 最新技術、產品和中國合作夥伴成果的 GTC China 改為線上舉行，黃仁勳缺席今年的主題演講，由 NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally 進行分享。Bill Dally 是全球著名的電腦科學家，擁有 120 多項專利，在 2009 年加入 NVIDIA 之前，曾任史丹佛大學電腦科學系主任。加入 NVIDIA 之後，Dally 曾負責 NVIDIA 在 AI、光線追蹤和高速互連領域的相關研究。

    在 GTC China 2020 演講中，Dally 稱：「如果我們真想提高電腦性能，黃氏定律就是一項重要指標，且在可預見的未來都將一直適用。」

    Dally 用三個項目說明黃氏定律將如何得以實現。首先是為了實現超高能效加速器的 MAGNet 工具。NVIDIA 稱，MAGNet 生成的 AI 推理加速器在模擬測試中，能夠達到每瓦 100 tera ops 的推理能力，比目前的商用晶片高出一個數量級。

    之所以能夠實現數量級的性能提升，主要是因為 MAGNet 採用了一系列新技術來協調並控制通過設備的訊息流，最大限度地減少數據傳輸。數據搬運是 AI 晶片最耗能的環節已經是當今業界的共識，這一研究模型以模組化實現能夠實現靈活擴展。

    Dally 帶領的 200 人的研究團隊的另一個研究項目目標是以更快速的光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路。Dally 說：「我們可以將連接 GPU 的 NVLink 速度提高一倍，也許還會再翻番，但電信號最終會消耗殆盡。」

    這個項目是 NVIDIA 與哥倫比亞大學的研究團隊合作，探討如何利用電信供應商在其核心網絡中所採用的技術，通過一條光纖來傳輸數十路信號。據悉，這種名為「密集波分複用」的技術，有望在僅一毫米大小的晶片上實現 Tb/s 級數據的傳輸，是如今連網密度的 10 倍以上。

    Dally 在演講中舉例展示了一個未來將搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。這意味著，利用「密集波分複用」技術，不僅可以實現更大的吞吐量，光鏈路也有助於打造更為密集的系統。

    想要發揮光鏈路的全部潛能，還需要相應的軟件，這也是 Dally 分享的第三個項目——全新程式語言系統原型 Legate。Legate 將一種新的編程速記融入了加速軟件庫和高級運行時環境 Legion，借助 Legate，開發者可在任何規模的系統上運行針對單一 GPU 編寫的程序——甚至適用於諸如 Selene 等搭載數千個 GPU 的巨型超級電腦。

    Dally 稱 Legate 正在美國國家實驗室接受測試。

    MAGNet、以光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路以及 Legate 是成功實現黃氏定律的關鍵，但 GPU 的成功才是基礎。因此，GPU 當下的成功以及未來的演進都尤其重要。

    GPU 是黃氏定律的基礎

    今年 5 月，NVIDIA 發布了面積高達 826 平方毫米，整合了 540 億個晶體管的 7 奈米全新安培（Ampere）架構 GPU A100。相比 Volta 架構的 GPU 能夠實現 20 倍的性能提升，並可以同時滿足 AI 訓練和推理的需求。

    憑藉更高精度的第三代 Tensor Core 核心，A100 GPU AI 性能相比上一代有明顯提升，此前報導，在 7 月的第三個版本 MLPerf Training v0.7 基準測試（Benchmark）結果中，NVIDIA 的 DGX SuperPOD 系統在性能上開創了 8 個全新里程碑，共打破 16 項紀錄。

    另外，在 10 月出爐的 MLPerf Inference v0.7 結果中，A100 Tensor Core GPU 在雲端推理的基準測試性能是最先進 Intel CPU 的 237 倍。

    更強大的 A100 GPU 迅速被多個大客戶採用，迄今為止，阿里雲、百度智能雲、滴滴雲、騰訊雲等眾多中國雲服務提供商推出搭載了 NVIDIA A100 的多款雲服務及 GPU 實例，包括圖像辨識、語音辨識，以及計算流體動力學、計算金融學、分子動力學等快速增長的高性能計算場景。

    另外，新華三、浪潮、聯想、寧暢等系統製造商等也選擇了最新發布的 A100 PCIe 版本以及 NVIDIA A100 80GB GPU，為超大數據中心提供兼具超強性能與靈活的 AI 加速系統。

    Dally 在演講中提到：「經過幾代人的努力，NVIDIA 的產品將通過基於物理渲染的路徑追蹤技術，即時生成令人驚豔的圖像，並能夠借助 AI 構建整個場景。」

    與光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路需要軟硬體的匹配一樣，NVIDIA GPU 軟硬體的結合才能應對更多 AI 應用場景苛刻的挑戰。

    Dally 在此次的 GTC China上首次公開展示了 NVIDIA 對話式 AI 框架 Jarvis 與 GauGAN 的組合。GauGAN 利用生成式對抗網路，只需簡略構圖，就能創建美麗的風景圖。演示中，用戶可通過語音指令，即時生成像照片一樣栩栩如生的畫作。

    GPU 是黃氏定律的基礎，而能否實現並延續黃氏定律，僅靠少數的大公司顯然不夠，還需要眾多的合作夥伴激發對 AI 算力的需求和更多創新。

    黃氏定律能帶來什麼？

    NVIDIA 已經在構建 AI 生態，並在 GTC China 上展示了 NVIDIA 初創加速計劃從 100 多家 AI 初創公司中脫穎而出的 12 家公司，這些公司涵蓋會話人工智慧、智慧醫療 / 零售、消費者網路 / 行業應用、深度學習應用 / 加速數據科學、自主機器 / IoT / 工業製造、自動駕駛汽車。

    智慧語音正在改變我們的生活。會話人工智慧的深思維提供的是離線智慧語音解決方案，在佔有很少空間的前提下實現智慧交互，語音合成和語音辨識保證毫秒級響應。深聲科技基於 NVIDIA 的產品研發高質量中英文語音合成、聲音定制、聲音複製等語音 AI 技術。

    對於行業應用而言，星雲 Clustar 利用 NVIDIA GPU 和 DGX 工作站，能夠大幅提升模型預測精確度以及解決方案處理性能，讓傳統行業的 AI 升級成本更低、效率更高。

    摩爾定律的成功帶來了新的時代，黃氏定律能否成功仍需時間給我們答案。但這一定律的提出對 AI 性能的提升給出了明確的預測，並且 NVIDIA 正在通過硬體、軟體的提升和創新，努力實現黃氏定律，同時藉生態的打造想要更深遠的影響 AI 發展。

    黃氏定律值得我們期待。

    附圖：▲ NVIDIA GPU 助推 AI 推理性能每年提升 1 倍以上。（Source：影片截圖）
    ▲NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally。
    ▲ 搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。

    資料來源：https://technews.tw/2020/12/16/huang-law-predicts-that-ai-performance-will-double-every-year/?fbclid=IwAR1vXHWAGt_b8nDRW6VUqzpAINX_n_DzJ0KwJvdBnl18s8Q1A3Thk7hgBoI

  • ai滴管工具 在 Facebook 的最讚貼文

    2020-12-11 18:44:47
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    紐約時報2021轉捩點專欄：以人為本，擁抱AI新經濟

    2020全球經歷了翻天覆地的變化，或許對大部分的我們來說，都體驗了這輩子以來最為嚴峻的社會性挑戰，也讓人們放慢腳步、拉高視野，進一步思索個人、社會、全球之間緊密互聯的生命共同體意義。 時值年末，紐約時報 New York Times推出了 「轉捩點Turning Point 2021」年度特別企劃系列專欄，邀集國際專家共同探討2020世界變局下的幾大關鍵轉捩點，以及未來更深遠的影響和意義。

    我受邀撰文，在這篇 「Give the A.I. Economy a Human Touch | 以人為本，擁抱AI新經濟」的文章中，首度提出了AI新經濟時代將導致失業潮難題的三種解決方案，在英文簡稱三個R ：Relearn 二次學習，Recalibrate 二次定義，Renaissance 二次復興。

    ▎以人為本，擁抱AI新經濟

    近年來，自動化、機器人與人工智慧已經接管了部分常規性、重複性工作。 在全球新冠疫情的衝擊下，安全保障及降本提效的需求迫切，為自動化取代人工的落地進程起到推波助瀾的作用。 疫情期間，各行各業都竭力避免人和人直接產生接觸，類似餐飲外賣、快遞流通、遠程醫療都提供了無人接觸的新形態服務 模式。 但疫情趨於穩定後，大多數人仍然迫不及待地重拾和他人碰面開會、熱鬧聚餐的美好接觸。

    當人類社會大步邁往「AI新經濟」的同時，2020這一年，我們都上了一堂人性本質的必修課。

    我在1983年開啟了AI生涯，在當年提交美國卡內基· 梅隆大學博士學位的申請書上我寫著：「AI是對人類學習歷程的闡釋，對人類思維過程的量化，對人類行為的澄清，以及對人類智慧的理解。 AI將是人類認識並理解自己的最後一里。」

    某個角度看，當年的我或許錯了，但某些方面，22歲的我可能說中了！

    AI程式和演算法在不少任務上已經能夠仿效、甚至超越人腦的表現，如果AI在功能上取代機械式的重複工作，促使人們解放身心去探尋生命的真諦，我們將進一步重拾人類社會獨有的情感和人性光芒。

    人工智慧對重複性工作的衝擊已然揭開序幕，和人類雇員相比，AI的本領更強大、成本更低廉。 即使某些工作由於短期因素被迫臨時取代，長期來說也大概率將一去不復返。 人工智慧帶來巨大經濟增長效益的同時，也正掀起前所未有失業潮。 我在「AI新世界」一書中預計，到了2033 年，約 40% 的工作將被AI和自動化取代。

    AI新經濟革命的浪潮已然來臨，隨之而來的工作消亡問題，是人類命運共同體的時代性挑戰。

    AI將取代數百萬計的工作，AI未來會成為人類的工具甚至同事，在迎接2021年的當下，我提出三種解決方案，在英文簡稱三個 R：Relearn 二次 學習，Recalibrate 二次定義，Renaissance 二次復興。

    ▎二次學習 Relearn

    我們應該發出嚴正警告，喚醒那些正踩在失業懸崖邊緣的人們，鼓勵他們主動出擊，重新學習。

    令人欣慰的是，有不少人類的技能是AI學不會的，特別是那些需要創造力、社交技巧、複雜工藝、還有仰賴人工操作AI工具的崗位。 我們可以逐步幫助人們掌握這些新技能，積極投入「二次學習」，為AI新經濟下的新型工作場景做好準備。

    職業培訓機構需要儘快重設課程，增加AI時代可持續就業的培訓科目；政府可為這些培訓提供獎勵和補貼，企業應當參考類似Amazon亞馬遜的職業選擇計劃 （Career Choice program） 方案，為每位時薪制員工花上四年的時間和經費，補貼個人職業再造所需的培訓專案，幫助員工報考如飛機維修技師、電腦輔助設計師、醫療護理師等職業所需的職業證照。

    值得關注的是，隨著財富增長與壽命延長，「銀髮看護」方向的關懷型職業將成為社會剛需，其重要性與需求量都會水漲船高。 世界衛生組織預測，要實現聯合國「人人享有良好的健康和福祉」的可持續發展目標，全球醫護人員需求的缺口高達 1800 萬人。 過去，這類關懷型職業往往被重視度欠佳、薪酬也普遍偏低，但往後，這些「以人為本」的關懷型職業將成為AI 新經濟運行的基石，也值得更多人考慮通過二次學習來投入。

    為了進一步平衡人力供需失衡，我們甚至可以考慮把目前義工服務類型的工作調整為全職薪酬工作，諸如捐血中心人員、動物保育員、夏令營老師、心理諮商師等。 可預見的是，自動化時代一旦到來，社會將需要大批義工為失業人員提供熱線諮詢，輔導人們解決職場轉換的疑難雜症，排解心理壓力而可能造成的社會問題，這些義工也應當獲得合理的報酬和認可。

    ▎二次定義 Recalibrate

    在整體社會邁向AI新經濟的轉型期，有不少職業需要重新定義具體的工作內容和工作方式。

    我們都經歷了資訊革命，短短幾十年內徹底改變了人們的工作方式。 AI時代則進一步催生各行各業的智慧化高級解決方案：AI能海量計算量化任務的最優解，AI能測算不同條件下的沙盤推演， AI能協助不同行業的職務優化流程，代勞日常重複事務。 我認為，很難有單一通用型的AI工具。AI必須針對各個產業提供高客製化的解決方案，舉凡藥物分子研發、行銷廣告策劃、新聞資訊核實等任務，都能透過客製化的AI 工具來實現。

    當我們採用「二次定義」的方案，充分把以人為本的人性特質，和AI善於優化的技術優勢深度結合起來，許多工作職業將被重塑，不少新興崗位也將隨之而來。

    AI和人類各展所長、分工協作，AI能既智慧又敏捷地承擔起各種重複性任務，從業者的時間就能花在需要溫暖、創意、策略的人文層面工作，發揮1+1 > 2 的縱效。 舉例來說，人們生病了仍然最為信任人類醫生，醫師用著專業AI醫療診斷工具，快速準確地為患者計算出最佳的治療方案，於是能勻出更充裕的時間和病人深入探討病情， 撫慰他們的心靈。醫生的職業角色將被二次定義為「關愛型醫生」。

    正如在大陸，移動互聯網催生了滴滴司機、美團小哥等職業，AI的崛起也將創造出漸露雛形的新工作。 目前已經有AI工程師、資訊科學家、數據標註員、機器人維修師等AI時代的新職業，我們應時刻關注AI新經濟進程中湧現出的新興崗位，確保就業大眾掌握情況 ，輔以培訓。

    ▎二次復興 Renaissance

    中國歷史上有膾炙人口的唐詩宋詞元曲，濫觞於義大利的歐洲文藝復興則誕生了輝煌的文學、音樂、建築和雕塑，數百年後仍為人讚頌（譯注：Renaissance一詞即為文藝復興）。AI新經濟將能激蕩出怎樣的人文復興？ 值得我們翹首以盼。

    AI新經濟時代將改寫職場規劃的固有模式。人工智慧與自動化技術為人類代勞了重複性事務，我們得以重新檢視傳統意義的工作形態，我們工作與生活兩者將如何重新平衡？ 我們每週的工作時程表是不是能更加個人化？ 如今的退休等同於個人生產力終止，但往後是不是能開展截然不同的第二人生？

    AI新經濟時代將促成一套全新的社會契約。 AI將人類從重複工作釋放出來，我們的時間空出來了，我們的心志解放了，人們終於能夠專注於最擅長的領域，釋放激情、創造力及才華，把我們的能力用於發明、發現、創造、創意等層面，人人都有機會通過AI時代的二次復興，重新發掘內在的真實潛力。

    AI工具將成為繪畫、雕塑及攝影藝術家們的得力助手，AI視覺工具可以按照他們的指示來構建、實驗、完善作品。AI文字工具可輔助小說家、詩人、記者為寫作注入新靈感。老師們花在批改考卷和作業的任務交給AI，時間精力節約出來，得以設計嶄新的課程教材，激發學生的好奇心、批判性思維和創造力。 課堂間傳遞標準化知識資訊的任務交給AI，時間交給老師和學生們進行個人化互動、啟迪孩子們的情商，老師們才能蛻變為AI時代的教育家。

    ▎締結新的社會契約

    針對人類社會即將迎來前所未有的失業潮挑戰，上述三種解決方案是當務之急。 不僅公司企業需要對大量即將失業人員再培訓，政府及有關單位需要提前規劃大筆經費來支撐這個過渡階段，學校需要及早檢視課程體系，培養具備創造性、社交技能和跨領域知識的未來人才。 我們需要重新定義職業道德、社會身份、企業責任及政府角色等概念，需要接納更多元化的工作生活平衡理念。簡而言之，我們必須通過AI來徹底改造社會，締結新的社會契約。

    在上述各方面，人工智慧技術在裡面的角色都至關重要。如果我們運用集體智慧，人工智慧就可讓人們釋放天性與創造力。

    期待我們本著以人為本的精神，擁抱AI新經濟。

    作者：創新工場董事長兼CEO 李開複博士 – 計算機科學家、企業家、作家

    本文經紐約時報授權編譯，原文網址：https://www.nytimes.com/2020/12/10/opinion/artificial-intelligence-economy.html

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