Generative Artificial Intelligence and Regulations: Can We Plan a Resilient Journey Toward the Safe Application of Generative Artificial Intelligence? DOI Creative Commons
Matteo Bodini

Societies, Год журнала: 2024, Номер 14(12), С. 268 - 268

Опубликована: Дек. 18, 2024

The rapid advancements of Generative Artificial Intelligence (GenAI) technologies, such as the well-known OpenAI ChatGPT and Microsoft Copilot, have sparked significant societal, economic, regulatory challenges. Indeed, while latter technologies promise unprecedented productivity gains, they also raise several concerns, job loss displacement, deepfakes, intellectual property violations. present article aims to explore landscape GenAI across major global players, highlighting divergent approaches adopted by United States, Kingdom, China, European Union. By drawing parallels with other complex issues climate change nuclear proliferation, this paper argues that available traditional frameworks may be insufficient address unique challenges posed GenAI. As a result, introduces resilience-focused approach emphasizes aspects adaptability, swift incident response, recovery mechanisms mitigate potential harm. analyzing existing regulations suggesting future directions, contribute ongoing discourse on how effectively govern in rapidly evolving landscape.

Язык: Английский

Metropolitan Managers' Perspectives on Artificial Intelligence (AI) Technologies DOI
Mustafa DEMİRKOL

Advances in public policy and administration (APPA) book series, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 227 - 242

Опубликована: Янв. 24, 2025

This qualitative study examines the perspectives of 60 public authorities from six metropolitan areas: Copenhagen, Helsinki, Bucharest, Milan, Prague, and Berlin, regarding use AI technologies in service provision. The research explores both potential benefits challenges associated with implementation. Many respondents expressed positive attitudes towards as a tool to improve delivery, while others voiced concerns about AI's developmental stage. A portion participants indicated that their lack familiarity technological literacy was barrier its effective adoption. highlights need for training programs equip local skills utilize enhancing services. also analyzes data using MAXQDA software categorize themes provide structured insights. findings emphasize importance preparing managers integration offer strategic proposals successful implementation administration.

Язык: Английский

Процитировано

0

Analyzing Resuscitation Conference Content Through the Lens of the Chain of Survival DOI Creative Commons
Nino Fijačko, Sebastian Schnaubelt,

Vinay M Nadkarni

и другие.

Resuscitation Plus, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 100951 - 100951

Опубликована: Март 1, 2025

Язык: Английский

Процитировано

0

Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka: Temel Kavramlar ve Sınıflandırmalar DOI Open Access

Hakan Yönden

Опубликована: Янв. 7, 2025

-

Процитировано

0

Cognitive Technologies: Machine Learning, Artificial Intelligence, and Convolutional Neural Networks in Computer Vision DOI Creative Commons

Hajar El Qasemy

Westcliff International Journal of Applied Research, Год журнала: 2025, Номер 9(1), С. 5 - 17

Опубликована: Март 7, 2025

The research focus was motivated by the limited understanding of cognitive technologies and growing gap between artificial intelligence (AI) human intelligence. is a literature review, its purpose to simplify meaning processes behind technologies, notably, fundamentals machine learning (ML) computer vision with intention briefly address alleged threat AI taking over job market. review peer-reviewed articles retrieved from comparative studies, systematic reviews, meta-analysis, service research, reports, conference proceedings, experimental scientometric analyses, books, multi-case dating years 2018 2024. This defines (ML), (AI), vision, convolutional neural networks (CNNs). It also compares traditional programming reveals types in ML models’ training. correlation are discussed details about theory mind, self-aware AI, reactive machines, memory shared. expounds particularly network (CNN) CNN layers. Recent cutting-edge applications including generative models autonomous systems incorporated. Finally, addresses findings this reveal that becoming new way operating. conclusion shows require significant computation allow computers learn autonomously. Thus, mathematical data perfecting process writing software could be key remaining employable as more jobs expected shifted due tasks automation. Keywords: Cognitive technology, intelligence, learning,

Язык: Английский

Процитировано

0

Sağlık Sektöründe Karar Destek Araçları: İş Zekâsı, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme ve Yapay Zeka Uygulamaları DOI Open Access
Muhammet Damar

İzmir Sosyal Bilimler Dergisi, Год журнала: 2024, Номер 6(2), С. 90 - 115

Опубликована: Дек. 20, 2024

Bilgi ve iletişim teknolojileri tüm sektörleri olduğu gibi sağlık sektörünü de dönüştürmekte şekillendirmektedir. Bu muazzam dönüşüm içinde her geçen gün sektörü yönetim süreçlerinden günlük operasyonel süreçlerine kadar bilgi teknolojilerinden faydalanmakta karar süreçlerinde teknolojinin imkanlarından faydalanmaktadır. Çalışmamız kapsamında son yıllarda sektöründe önemi gittikçe artan iki farklı teknolojik gelişmeyi destek aracı olarak kapsamlı bir şekilde değerlendirmekteyiz. Yapay zeka iş zekası merkeze alınarak bu önemli kavramın kavramsal boyutları, için oluşturduğu değer değerlendirilmektedir. içerisinde, makine öğrenmesi derin öğrenme kritik kavram da Makine öğrenmesi, yapay zeka, konuları pek çok çalışmada başlıklarda değerlendirmiştir. Fakat literatürde ilgili toplu değerlendiren çalışmaya rastlanmamıştır. Aynı zamanda konu başlıklarının bilimleri alanında tartışıldığı boşluğu gidermeyi hedeflemektedir. Özellikle ülkenin konusunda yatırımlar yaptığı günümüz koşullarında Türkiye’de ekonomik çıktı uygulamaları ne tür kazanımlar elde edebileceğimizi Geleceğe dönük politikaları kural koyucular politika yürütücüleri çözüm önerileri örnek uygulama ortaya konmaktadır.

Процитировано

1

REVOLUÇÃO NA GESTÃO ORGANIZACIONAL COM IA: PLANEJAMENTO, PROCESSOS E DESEMPENHO DOI Creative Commons
Cláudia Regina de Freitas, José Roberto Dale Luche,

Luiz Henrique Oliveira de Freitas

и другие.

Revista Gestão e Conhecimento, Год журнала: 2024, Номер 18(2), С. e359 - e359

Опубликована: Ноя. 6, 2024

O desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA) tem provocado transformações profundas e substanciais nas dinâmicas operacionais das organizações, abrangendo um número cada vez maior de áreas revolucionando o uso tecnologia maneira abrangente multifacetada. No presente estudo, realiza-se uma análise crítica acerca dos impactos IA no contexto organizacional, com ênfase em três pilares essenciais: planejamento estratégico, a otimização processos gestão do desempenho. A partir bibliométrica rigorosa publicações científicas mais relevantes elevado impacto, este trabalho identifica as principais tendências desafios enfrentados pelas organizações processo adoção dessa tecnologia, bem como os benefícios proporcionados pela na geração vantagens competitivas substanciais. Os resultados obtidos indicam que desempenhado papel preponderante automação elevação precisão previsões, proporcionando às empresas capacidade adaptar suas estratégias empresariais ágil tempo real. Todavia, implementação enfrenta barreiras significativas, tais resistência cultural, viés algorítmico necessidade imperiosa requalificação força trabalho. Este estudo oferece contribuição relevante para literatura ao fornecer visão aprofundada além sugerir direções futuras integração eficaz otimizada ambiente corporativo.

Процитировано

0

Generative Artificial Intelligence and Regulations: Can We Plan a Resilient Journey Toward the Safe Application of Generative Artificial Intelligence? DOI Creative Commons
Matteo Bodini

Societies, Год журнала: 2024, Номер 14(12), С. 268 - 268

Опубликована: Дек. 18, 2024

The rapid advancements of Generative Artificial Intelligence (GenAI) technologies, such as the well-known OpenAI ChatGPT and Microsoft Copilot, have sparked significant societal, economic, regulatory challenges. Indeed, while latter technologies promise unprecedented productivity gains, they also raise several concerns, job loss displacement, deepfakes, intellectual property violations. present article aims to explore landscape GenAI across major global players, highlighting divergent approaches adopted by United States, Kingdom, China, European Union. By drawing parallels with other complex issues climate change nuclear proliferation, this paper argues that available traditional frameworks may be insufficient address unique challenges posed GenAI. As a result, introduces resilience-focused approach emphasizes aspects adaptability, swift incident response, recovery mechanisms mitigate potential harm. analyzing existing regulations suggesting future directions, contribute ongoing discourse on how effectively govern in rapidly evolving landscape.

Язык: Английский

Процитировано

0