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Kelvin Cheema
Kelvin Cheema
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AI学习迁移为私募股权带来新的治理挑战
随着人工智能（AI）模型能够在无需共享数据本身的情况下从公司数据中学习，私募股权公司面临着新的治理挑战。这种“学习迁移”允许一个投资组合公司的见解惠及另一个公司，从而创造了优势，但也带来了治理问题。传统的访问控制不足以应对AI带来的关于模型被允许学习、保留和重用的问题。作者建议将投资组合智能分为四类：公司智能、发起人智能、可重用智能和受限智能，重点在于管理可重用和受限学习之间的界限。
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人工智能重塑入门级技术岗位以培养判断力
随着人工智能越来越多地处理常规任务，科技公司正在重新思考入门级岗位，以确保初级员工仍能培养关键的判断力。专家建议重新设计岗位，使其侧重于诊断、解释和决策制定，而不仅仅是输出生成。这包括让新员工对结果负责，允许他们做出可逆的决策，并让他们对人工智能辅助的工作负责，从而培养未来领导者所需的关键技能。