Bo umetna inteligenca nadomestila elektroinženirje?

Bo umetna inteligenca nadomestila elektroinženirje?

Kratek odgovor: Elektroinženirji ne bodo množično nadomeščeni, vendar bo umetna inteligenca prevzela precejšen delež ponovljivega dela: risanje, dokumentacija, standardna vdelana programska oprema in načrtovanje v prvem prehodu. Če je vaše delo večinoma "izvajanje vzorcev", boste občutili pritisk; če imate v lasti omejitve, preverjanje in varnostne odločitve, postane umetna inteligenca multiplikator sile.

Ključne ugotovitve:

Prenos nalog : Avtomatizirajte pripravo osnutkov, povzetkov, kontrolnih seznamov in hitrih izračunov, hkrati pa ohranite človeški nadzor.

Omejitve : Ostanite dragoceni z obvladovanjem toplotnih, elektromagnetnih, zmanjševalnih, leznih in zanesljivostnih omejitev.

Preverjanje : Izhode umetne inteligence obravnavajte kot hipoteze; potrdite s simulacijo, meritvami in discipliniranimi načrti testiranja.

Odgovornost : Ljudje ostajajo odgovorni za skladnost s predpisi, varnostno kritične odločitve in posledice napak.

Vpliv mlajših : Mlajši potrebujejo več laboratorijskih ponovitev in prakse odpravljanja napak, če umetna inteligenca črpa zgodnje "vajeništvo".

To vprašanje ponavadi pristane z udarcem. Ne zato, ker bi bila elektrotehnika krhka (ni), ampak zato, ker je umetna inteligenca neverjetno kompetentna pri delu, ki se je nekoč zdelo - če ne sveto - vsaj varno človeško. Pisanje osnutkov, povzemanje, iskanje, opazovanje vzorcev in spreminjanje meglene ideje v nekaj, kar je videti "dokončano" 🧠⚡ OECD McKinsey

torej umetna inteligenca nadomestila elektroinženirje? Boljši odgovor ni dramatičen da ali ne. Gre bolj za tole: nekatere naloge bodo požrte, nekatere bodo dobile turbopolnilnik, nekatere pa bodo ostale trmasto človeške . Svetovni gospodarski forum ILO

Spodaj je celotna razčlenitev – kaj je avtomatizirano, kaj ne, kam to pelje in kako ostati dragocen (ne da bi se sami spremenili v robota 🤖).

Članki, ki jih boste morda želeli prebrati po tem:

🔗 Bo umetna inteligenca nadomestila radiologe
Kaj avtomatizacija danes zmore in česa ne zmore pri medicinskem slikanju.

🔗 Bo umetna inteligenca nadomestila računovodje
Kako umetna inteligenca vpliva na knjigovodstvo, revizije in karierno pot v računovodstvu.

🔗 Bo umetna inteligenca nadomestila investicijske bankirje
Naloge, ki jih lahko umetna inteligenca avtomatizira v bančništvu, in tisto, kar ostane človeško.

🔗 Bo umetna inteligenca nadomestila analitike podatkov: resničen pogovor
Odkrit pogled na analitično delo, orodja in varnost zaposlitve.

Bo umetna inteligenca nadomestila elektroinženirje? Infografika

1) Neposreden odgovor na vprašanje "Ali bo umetna inteligenca nadomestila elektroinženirje?" 😬

Elektroinženirjev ne bomo množično nadomestili. Vendar pa bodo deli delovnih mest že nadomeščeni. Svetovni gospodarski forum OECD

Kar se dogaja, je »zamenjava nalog«, ne »zamenjava kariere«. ILO OECD

Umetna inteligenca drsi v:

  • ponavljajoča se dokumentacija 📄

  • prvi načrti in osnutki ✍️

  • odkrivanje napak v kodi in konfiguracijah 🧩

  • analiza testnih podatkov in odkrivanje anomalij 📈

  • hitri izračuni, preverjanje razuma in iskanje 🔍 OECD McKinsey

In tudi ne drsi noter vljudno. Vdrne kot malček z flomastrom.

Toda polna vloga elektroinženirja vključuje veliko več kot le izdelavo urejene sheme. Vključuje odgovornost, varnost, kompromise, fizične omejitve, skladnost, neobvladljive zahteve in občasne situacije »to bi moralo delovati, vendar ne deluje in nihče ne ve, zakaj« 😵💫 NIST AI RMF BSI EN 60601

Umetna inteligenca pomaga – včasih močno – vendar ne prevzema odgovornosti za posledice. Ljudje jih še vedno prevzemajo. NIST AI RMF Zakon EU o umetni inteligenci (EUR-Lex)

Torej, ali bo umetna inteligenca nadomestila elektroinženirje? Nekateri se bodo počutili nadomeščene, če bodo opravljali le enostavno avtomatiziran del. Večina se ne bo, ker je vloga večja od dela.

2) Kaj naredi dobro različico umetne inteligence za delo v elektrotehniki? ✅🤝

Ni vsa umetna inteligenca koristna. Nekaj ​​je le samozavesten zvok s prijaznim tonom. Simpatično, ampak ne. Profil NIST GenAI

Dobra različica umetne inteligence za elektrotehniko ima običajno:

  • Zavedanje omejitev : Ne prezre nazivne napetosti, toplotnih omejitev, realnosti EMC, lezenja, zračnosti, delovnega cikla, zmanjševanja nazivne moči ... neglamuroznih stvari, ki rešujejo izdelke 🔥 TI BSI IEC 60664-1 IEC EMC MIL-STD-1547B

  • Sledljivo sklepanje : Lahko pojasni, zakaj je izbral pristop, ne le da poda odgovor 🧠 NIST AI RMF

  • Besedišče domene : Uporablja izraze »podatkovni list«, »tolerančni sklad«, »stabilnost zanke«, »fazna meja«, »povratek ozemljitve«, ne da bi potreboval otroški govor 📚

  • Iterativno sodelovanje : Ne sesuje, ko rečeš "to je 4-slojna plošča s preklopnim šumom in poceni konektorjem" 😅

  • Izhod, prijazen za preverjanje : ustvari stvari, ki jih lahko preizkusite, simulirate ali pregledate – ne le vibracije ⚙️ NIST AI RMF

  • Kontrole ponižnosti (ja, res): Označuje negotovost, predlaga preverjanja in se ne pretvarja, da je izmeril valovno obliko 🫠 NIST GenAI profil

Če orodje umetne inteligence ne more delovati pod omejitvami, je kot izvijač iz sira. Tehnično gledano orodje ... ne praktično.

3) Kjer umetna inteligenca že (potiho) nadomešča dele elektrotehnike 🧠⚡

Tukaj umetna inteligenca že jemlje zamudno delo, zlasti v ekipah, ki jo sprejemajo:

Priprava osnutkov in dokumentacija

  • pretvorba zapiskov v dokumentacijo z zahtevami

  • povzemanje oblikovalskih pregledov

  • ustvarjanje testnih postopkov in kontrolnih seznamov

  • pisanje komentarjev vdelane programske opreme in datotek README OECD

To ni glamurozno delo, ampak je veliko ur. Umetna inteligenca požre ure 🍽️

Ogrodje prvega prehoda in vdelane programske opreme

  • predlaganje topoloških možnosti za napajalne stopnje

  • generiranje začetne vgrajene kode (gonilniki, stroji stanj, komunikacijski ogrodji)

  • predlaganje komponentnih "razredov" (ne natančnih delov, ampak kategorij) McKinsey

Tukaj se ljudje prestrašijo, ker je videti kot inženiring. Res je – ampak »prvi prehod« ni zadnji obrok.

Prepoznavanje vzorcev za odpravljanje napak

  • zaznavanje anomalij v dnevnikih

  • prepoznavanje korelacij v testnih podatkih

  • odkrivanje ponavljajočih se znakov napak NIST DARE MERL

To je kot imeti hiperaktivnega pripravnika, ki nikoli ne spi in ne prosi za prigrizke. Nevarno in priročno 😆

4) S čim se umetna inteligenca bori v elektrotehniki (tj. s tistimi lepljivimi stvarmi) 🧷

Umetna inteligenca se najbolj muči tam, kjer realnost grize nazaj. Elektrotehnika je polna realnosti.

Fizičnemu svetu ni mar za samozavest

Umetna inteligenca se lahko sliši prepričana. Fiziki je vseeno. Parazitske motnje v postavitvi, elektromagnetne motnje, vibracije, vlažnost, obraba konektorjev, mejne komponente – to so »presenečeni davki« izdelkov, ki živijo zunaj diapozitivov. IEC EMC FCC 15. del

Kompromisi med ozemljitvijo, EMI in postavitvijo

Elektromagnetnih motenj ne morete v celoti rešiti s predvidevanjem besedila. Rešite jih z:

  • geometrija

  • povratne poti

  • možnosti zaščite in filtriranja

  • merjenje

  • iteracija IEC 61000-4-3 IEC EMC

Umetna inteligenca lahko predlaga popravke, vendar v komornem testu ne zazna napake. Inženirji jo 👃⚡

Pogajanja o zahtevah in prepir deležnikov

Polovica dela je prevajanje:

  • "Naredi ga manjšega"

  • "Naredi ceneje"

  • "Naj bo uspešno prestalo skladnost"

  • "Naj bo odposlano naslednji teden"

V preživetveno zasnovo. Umetna inteligenca ne prevzema odgovornosti za politiko, tveganje ali krivdo. Ljudje pa (jao?) 😅

Odgovornost in varnost

Ko odpove napajanje, se medicinski pripomoček pokvari ali se baterijski sklop spremeni v ogenj – nekdo mora sprejeti utemeljene odločitve. BSI EN 60601 NI ISO 26262

Umetna inteligenca je lahko vpletena, vendar ne more biti odgovorna. To je pomembno. Zelo pomembno. Zakon EU o umetni inteligenci (EUR-Lex) NIST AI RMF

5) Delovna mesta v elektrotehniki, ki so najbolj izpostavljena avtomatizaciji 🎯

Nekatere podvloge se bodo spreminjale hitreje kot druge. Ne zato, ker so "manj pomembne" - samo zato, ker vsebujejo več ponovljivih vzorcev.

Bolj izpostavljeno:

  • rutinsko risanje shem iz znanih predlog

  • osnovni vgrajeni standardni kod (inicializacijska koda, skupni protokoli, logika lepljenja) McKinsey

  • generiranje poročil o preskusu in oblikovanje dokumentacije o skladnosti

  • povzetki raziskav komponent (prosimo, s človeško potrditvijo)

  • preprosta ponovitev postavitve tiskanega vezja (večkratno postavljanje znanih vezij)

Manj izpostavljeni:

  • integriteta napajanja + zasnova z močnim elektromagnetnim odporom IEC EMC

  • varnostno kritični sistemi NI ISO 26262

  • visoko zanesljiva strojna oprema (zahtevna okolja, dolga življenjska doba) MIL-STD-1547B

  • novo arhitekturno delo (nove omejitve, novi načini odpovedi)

  • sistemsko inženirstvo (vloga prevajalca med disciplinami)

Če torej kdo spet vpraša, ali bo umetna inteligenca nadomestila elektroinženirje? Bolj ko je vaše delo »izvajanje vzorcev«, bolj vas lahko umetna inteligenca zasenči. Bolj ko je vaše delo »obvladovanje realnosti«, bolj umetna inteligenca postaja vaš pomočnik.

6) Primerjalna tabela: pogoste možnosti umetne inteligence, ki pomagajo EE 🧰🤖

(To so kategorije, ne čarobne znamke. Prave ekipe pogosto mešajo več kategorij.)

Orodje / Možnost Občinstvo Cena Zakaj deluje (ali približno)
Pomočnik za kodiranje z umetno inteligenco za vgrajeno delo EE-ji, ki zahtevajo veliko vdelane programske opreme Od brezplačnega do naročniškega Hitri standardni modeli + refaktorji, včasih pa samozavestno napačni ... kot glasen kolega iz laboratorija 😬 arXiv McKinsey
Namigi za simulator vezij, izboljšan z umetno inteligenco oblikovalci analognih/napajalnih naprav Naročnina Pomaga pri raziskovanju topologij in odkrivanju "očitnih" napak v konfiguraciji - še vedno potrebuje pravo simulacijo + presojo NIST AI RMF
Zahteve za testiranje generatorja sistemi + validacija Ekipa / Podjetje Hitro spremeni specifikacije v testne primere; prihrani neprivlačne ure, vendar lahko spregleda zapletene robne primere NIST AI RMF
Detektor anomalij logaritma + valovne oblike testni inženirji Naročnina Odličen pri odkrivanju vzorcev v ogromnih naborih podatkov; ne razume "zakaj", razen če ga ne vodite NIST DARE
Pomočnik za namestitev tiskanih vezij s pomočjo umetne inteligence postavitev + strojna oprema Podjetje Pospeši ponavljajoče se postavljanje; usmerjanje + disciplina EMI še vedno zahteva človeka, ki se je že opekel 🔥 Kadenca
Dokumentacija umetne inteligence + povzetek pregledov vsi Prostovoljno Zmanjšuje količino vsebine srečanj; omogoča iskanje po ocenah - včasih pa povzema napačno stvar ... ups NIST GenAI profil

Bodite pozorni na temo: umetna inteligenca pospešuje rezultate , inženirji pa potrjujejo resničnost . To je ples. NIST AI RMF

7) Kako se spreminja vloga elektroinženirja (in zakaj to najprej občutijo mladinci) 👣⚡

Ta del je nekoliko neprijeten, zato bom povedal kar naravnost.

Umetna inteligenca bo spremenila »lestvico vajeništva«. Svetovni gospodarski forum OECD

Tradicionalno so se mlajši inženirji učili na naslednjih načinih:

  • risalne sheme

  • pisanje preprostih gonilnikov

  • dokumentiranje testov

  • odpravljanje očitnih napak

  • iteriranje znanih modelov

Če pa bo velik del tega obravnavala umetna inteligenca ... bi lahko mladinci dobili manj ponovitev. ILO

To ne pomeni, da so mladinci obsojeni na propad. Pomeni, da se pot spreminja. Ekipe bodo morale biti zavestne pri treningu, mladinci pa si bodo morali prizadevati za:

  • praktični laboratorijski čas 🔧

  • merilne spretnosti (oscioskop, VNA, sonde, ozemljitev) 📟

  • instinkti za odpravljanje napak (kaj preveriti najprej, nato, nato)

  • sistemsko razmišljanje (vmesniki, načini odpovedi, omejitve)

Inženir, ki zna dobro meriti, postane bolj dragocen, ne manj. Ker je umetna inteligenca pri meritvah najmanj »resnična«. IEC 61000-4-3 FCC 15. del

Če ste starejši, se vaša naloga premakne v smeri:

  • arhitekturne odločitve

  • kompromisi glede tveganja

  • pregledi in načrti preverjanja

  • medfunkcijska pogajanja

  • mentorstvo - vendar na drugačen način

In ja, morda boste več časa porabili za "režiranje" umetne inteligence, kar se sliši neumno, dokler ne ugotovite, da je režiranje v bistvu inženiring.

8) Praktični priročnik: kako se izogniti zamenjavi (ne da bi postali navijač umetne inteligence) 🛠️

Če želite preprosto strategijo, je tole:

Postanite inženir, ki je lastnik omejitev ✅

Umetna inteligenca je dobra v možnostih. Postanete dragoceni, če posedujete:

  • varnostne rezerve

  • omejitve skladnosti

  • izdelovalnost

  • cilji zanesljivosti

  • toplotne in električne proračune

  • preizkušljivost NIST AI RMF

Postanite odlični v preverjanju 🔍

Prihodnost pripada inženirjem, ki lahko rečejo:

  • "Tukaj je hipoteza."

  • "Tukaj je načrt merjenja."

  • "Tukaj je rezultat."

  • "Tukaj je tisto, kar smo spremenili."

Umetna inteligenca lahko predlaga. Ljudje dokazujejo. NIST AI RMF

Zgradite »obvladovanje vmesnika«

Bodi oseba, ki razume meje:

  • strojne opreme v vdelano programsko opremo

  • analogno-digitalno

  • moč za signal

  • senzor za izračun

  • zahteve izdelka glede na inženirske specifikacije

Napake v vmesniku so vzrok, zaradi katerega urniki umrejo 😵

Naučite se uporabljati umetno inteligenco kot mlajši soigralec

Ne kot šef, ne kot bog. Kot mlajši soigralec, ki je:

Ne oddajate zunanjim izvajalcem razmišljanja. Oddajate jim osnutke in raziskovanje.

9) Pogosti miti o tem, ali bo umetna inteligenca nadomestila elektroinženirje? 🧠💥

Mit: »Umetna inteligenca bo naredila celotno zasnovo«

Resničnost: Morda ustvari objekt v obliki zasnove. Toda prava zasnova vključuje omejitve, teste, realnost postavitve, skladnost in proizvodnjo. To je celoten neurejen sendvič. NIST AI RMF

Mit: »Varna je samo strojna oprema«

Resničnost: vdelana programska oprema se na nekaterih področjih hitreje avtomatizira, ker temelji na besedilu. Strojna oprema ima fizično trenje, vendar se tudi dokumentacija in priprava osnutkov avtomatizirata. OECD

Mit: »Če lahko umetna inteligenca opravi izpite, lahko opravi tudi delo«

Resničnost: Izpiti niso delo. Delo je ukvarjanje z nepopolnimi zahtevami, slabimi konektorji, hrupnimi napajalnimi tirnicami in dobavitelji, ki prisegajo, da je del enak, ko pa ... ni enak 😑

Mit: »Umetna inteligenca vedno prihrani čas«

Resničnost: Umetna inteligenca prihrani čas, ko hitro preverite. Če ne preverite, boste kasneje izgubili čas. Kot bi pometali prah pod preprogo, le da je preproga vaš datum predstavitve. Profil NIST GenAI

10) Zaključne opombe in kratek povzetek 🌩️✨

torej umetna inteligenca nadomestila elektroinženirje? Ne na način, kot se ljudje bojijo. Vloga ne bo izginila. Ponovno se bo uravnovesila . Svetovni gospodarski forum ILO

Umetna inteligenca bo:

  • avtomatizirajte dele osnutka, dokumentacije in ponavljajoče se implementacije

  • pospešite raziskovanje in odpravljanje težav

  • zvišati osnovna pričakovanja glede hitrosti proizvodnje OECD

Elektroinženirji bodo še vedno potrebni za:

Kratek povzetek 😄
Umetna inteligenca nadomešča naloge. Inženirji, ki opravljajo le nadomestljive naloge, se počutijo utesnjene. Inženirji, ki obvladajo omejitve, preverjanje in praktične kompromise, postanejo še bolj dragoceni. Po svoje tolažilno.

In če želite najkrajšo različico:
umetna inteligenca je električno orodje. Še vedno ste vi tisti, ki gradite hišo. Včasih orodje zasveti. 🔧⚡ (Prav, ta metafora je nekoliko majava, ampak razumete.)

Pogosta vprašanja

Bo umetna inteligenca v naslednjih 5–10 letih elektroinženirje nadomestila?

V večini primerov elektroinženirji ne bodo popolnoma zamenjani, vendar bodo številne ponavljajoče se naloge avtomatizirane. Premik je bližje »zamenjavi nalog« kot »zamenjavi kariere«, pri čemer bo umetna inteligenca obravnavala pripravo osnutkov, dokumentacijo in delo v zgodnji fazi. Inženirji, ki ostajajo dragoceni, so tisti, ki so odgovorni za omejitve, preverjanje in praktične kompromise. Odgovornost je še vedno v rokah ljudi, zlasti ko gre za varnost in skladnost s predpisi.

Katere dele elektrotehnike je umetna inteligenca najlažje avtomatizirati?

Umetna inteligenca se ponavadi loti dela, ki je polno besedila, ponavljajočega se ali temelji na vzorcih. To vključuje dokumentacijo, povzemanje pregledov, ustvarjanje kontrolnih seznamov, oblikovanje standardne vdelane programske opreme, hitre izračune in odkrivanje anomalij v testnih dnevnikih. Kot izhodišče lahko predlaga tudi možnosti topologije in kategorije komponent. Težava je v tem, da ti rezultati še vedno potrebujejo človeško preverjanje, da se izognemo napakam »prepričljivo, a napačno«.

Katera področja elektrotehnike bodo najmanj verjetno nadomestila umetna inteligenca?

Delo, ki je tesno povezano s fizičnim svetom in njegovimi posledicami, je težje avtomatizirati. Integriteta napajanja, zasnova z veliko EMC/EMI, varnostno kritični sistemi, visoko zanesljiva strojna oprema in nove arhitekturne odločitve so manj izpostavljene, ker so odvisne od meritev, iteracij in presoje v okviru omejitev. Sistemsko inženirstvo ostaja tudi močno povezano s človekom, ker gre za pogajanja, kompromise glede tveganja in prevajanje dvoumnih zahtev v sprejemljive zasnove.

Kako lahko uporabljam umetno inteligenco v elektrotehniki, ne da bi ji preveč zaupal?

Z umetno inteligenco ravnajte kot s hitrim mlajšim soigralcem: priročno za osnutke in raziskovanje, ne pa kot vir resnice. Pogost pristop je, da jo vprašate po možnostih, načrtih testiranja ali prvi razlagi, nato pa jo potrdite s simulacijo, meritvami in pregledi. Dajte prednost delovnim procesom, kjer so rezultati »primerni za preverjanje«, kar pomeni, da jih lahko hitro preverite. Če ne more pojasniti svojega sklepanja ali ne označi nobene negotovosti, prevzemite dodatno tveganje.

Kaj bi moralo biti sposobno "dobro" orodje umetne inteligence za elektrotehniko?

Koristna umetna inteligenca za delo z električno energijo se dobro obnaša pod omejitvami in ne ignorira neprijetnih realnosti, kot so zmanjšanje nazivne moči, toplotne omejitve, lezenje/razmik, elektromagnetna združljivost in delovni cikel. Zagotavljati mora sledljivo sklepanje, natančno uporabljati besedišče domene in ustvarjati rezultate, ki jih je mogoče preizkusiti ali simulirati. Potrebuje tudi »skrbne kontrole«, ki izpostavijo negotovost in predlagajo preverjanja. Če daje le samozavestne odgovore, je bolj hrup kot orodje.

Bo umetna inteligenca bolj vplivala na mlajše elektroinženirje kot na starejše?

Da, mladinci to pogosto najprej občutijo, ker se tradicionalne naloge začetne ravni prekrivajo s tistim, kar umetna inteligenca dobro avtomatizira: osnutki, preprosti gonilniki, dokumentacija in osnovni popravki napak. Če umetna inteligenca prevzame te ponovitve, morajo biti ekipe bolj premišljene pri usposabljanju. Mladi lahko ostanejo v prednosti s praktičnim laboratorijskim časom, merilnimi veščinami in instinktom za odpravljanje napak. Sposobnost načrtovanja testov in interpretacije resničnih signalov postane diferencialna prednost.

Kako lahko svojo kariero v elektrotehniki pripravim na prihodnost, ko se umetna inteligenca izboljšuje?

Ciljajte postati inženir, ki je odgovoren za omejitve in preverjanje. Osredotočite se na varnostne meje, skladnost, izdelovalnost, cilje zanesljivosti, toplotne in energetske proračune ter preizkušljivost – področja, kjer je praktična odgovornost pomembna. Obvladajte vmesnike na vseh mejah strojne/vdelane programske opreme ter analognih/digitalnih sistemov, kjer so pogoste napake v integraciji. Uporabite umetno inteligenco za pospešitev osnutkov in raziskovanja, vendar naj bo vaša osrednja vrednota »ljudje dokazujejo, umetna inteligenca predlaga«

Ali lahko umetna inteligenca zanesljivo obravnava težave z EMI/EMC in kompromise v postavitvi tiskanih vezij?

Umetna inteligenca lahko predlaga pogoste rešitve, vendar je EMI/EMC znano povezana z geometrijo, povratnimi potmi, zaščito, možnostmi filtriranja in iteracijami, ki jih poganjajo meritve. Parazitske lastnosti postavitve in okoljski dejavniki ne vplivajo na to, kako zanesljivo se model sliši. V praksi morajo inženirji še vedno preverjati v laboratoriju in okoljih za skladnost s predpisi ter iterirati na podlagi rezultatov. Umetna inteligenca lahko pospeši možgansko nevihto, vendar ne more nadomestiti »ogleda valovne oblike« in dokazovanja, da rešitev deluje.

Ali je "opravljeni izpiti z umetno inteligenco" znak, da lahko opravlja resnično delo v elektrotehniki?

Pravzaprav ne, saj izpiti ne zajamejo neurejene realnosti inženirskega dela. Delo vključuje nepopolne zahteve, nepričakovane napake v integraciji, obrabo konektorjev, težave s hrupom, presenečenja dobaviteljev in omejitve skladnosti, ki se pojavijo pozno. Umetna inteligenca lahko ustvari rezultate, ki ustrezajo zasnovi, vendar je najtežji del obvladovanje kompromisov, testiranje in odgovornost, ko se stvari pokvarijo. Pravo inženirstvo ni toliko o popolnih odgovorih in bolj o odločitvah, ki jih je mogoče braniti v negotovosti.

Reference

  1. Organizacija za gospodarsko sodelovanje in razvoj (OECD) - Vpliv generativne umetne inteligence na produktivnost, inovacije in podjetništvo - oecd.org

  2. Organizacija za gospodarsko sodelovanje in razvoj (OECD) - Nastajajoče razlike pri prehodu na umetno inteligenco - oecd.org

  3. Organizacija za gospodarsko sodelovanje in razvoj (OECD) - Kateri delavci bodo najbolj prizadeti zaradi umetne inteligence? - oecd.org

  4. EUR-Lex – Zakon EU o AI – eur-lex.europa.eu

  5. Nacionalni inštitut za standarde in tehnologijo (NIST) - Okvir za upravljanje tveganj umetne inteligence (AI RMF 1.0) - nist.gov

  6. Nacionalni inštitut za standarde in tehnologijo (NIST) - Profil generativne umetne inteligence - nist.gov

  7. Svetovni gospodarski forum - Umetna inteligenca, avtomatizacija in dopolnjevanje: delovna mesta prihodnosti - weforum.org

  8. Mednarodna organizacija dela (ILO) - Generativna umetna inteligenca in delovna mesta: Izpopolnjen globalni indeks poklicne izpostavljenosti - ilo.org

  9. Svetovni gospodarski forum - Poročilo o prihodnosti delovnih mest 2025 - weforum.org

  10. McKinsey & Company - Ekonomski potencial generativne umetne inteligence: Naslednja meja produktivnosti - mckinsey.com

  11. McKinsey & Company - Sprostitev produktivnosti razvijalcev z generativno umetno inteligenco - mckinsey.com

  12. BSI Group - EN 60601 letak - bsigroup.com

  13. Znanje skupine BSI - IEC 60664-1 (Koordinacija izolacije za opremo v nizkonapetostnih napajalnih sistemih) - bsigroup.com

  14. Mednarodna elektrotehnična komisija (IEC) - Osnovne publikacije o elektromagnetni združljivosti - iec.ch

  15. Spletna trgovina IEC - IEC 61000-4-3 - iec.ch

  16. Ameriški elektronski kodeks zveznih predpisov (eCFR) - FCC, 15. del, poddel B - ecfr.gov

  17. Texas Instruments (TI) - SLUP421 - ti.com

  18. Univerza za obrambne nabave (DAU) - MIL-STD-1547B Elektronski deli, materiali in procesi za vesoljska in lansirna vozila (december 1992) - dau.edu

  19. National Instruments (NI) - Standard funkcionalne varnosti ISO 26262 - ni.com

  20. Nacionalni inštitut za standarde in tehnologijo (NIST) - Okvir za anomalije na ravni naprav (DARE) - nist.gov

  21. Raziskovalni laboratoriji Mitsubishi Electric (MERL) - TR2018-097 - merl.com

  22. Cadence - pregled umetne inteligence - cadence.com

  23. arXiv - 2310.02059v2 - arxiv.org

Poiščite najnovejšo umetno inteligenco v uradni trgovini z umetno inteligenco

O nas

Nazaj na blog