Sztuczna inteligencja (AI) zmienia społeczeństwo, w tym sam jego charakter bezpieczeństwo narodowe. Mając to na uwadze, Departament Obrony (DoD) uruchomił w 2019 r. Wspólne Centrum Sztucznej Inteligencji (JAIC), poprzednik Głównego Biura Cyfryzacji i Sztucznej Inteligencji (CDAO), w celu opracowywania rozwiązań w zakresie sztucznej inteligencji, które budują konkurencyjną przewagę militarną, warunki dla ludzi skoncentrowane przyjęcie sztucznej inteligencji i elastyczność operacji Departamentu Obrony. Jednak przeszkody w skalowaniu, przyjęciu i wykorzystaniu pełnego potencjału sztucznej inteligencji w Departamencie Obrony są podobne jak te w sektorze prywatnym.
Ostatnia Ankieta IBM odkryli, że do głównych barier uniemożliwiających pomyślne wdrożenie sztucznej inteligencji należą ograniczone umiejętności i wiedza fachowa w zakresie sztucznej inteligencji, złożoność danych i kwestie etyczne. Dalej, zgodnie z Instytut Wartości Biznesowej IBM79% kadry kierowniczej twierdzi, że etyka sztucznej inteligencji jest ważna w ich podejściu do sztucznej inteligencji obejmującym całe przedsiębiorstwo, jednak mniej niż 25% wprowadziło w życie wspólne zasady etyki sztucznej inteligencji. Zdobycie zaufania do wyników modeli sztucznej inteligencji jest wyzwaniem socjotechnicznym wymagającym rozwiązania socjotechnicznego.
Liderzy obronności skupieni na operacjonalizacji odpowiedzialnego zarządzania sztuczną inteligencją muszą najpierw uzgodnić wspólne słownictwo – wspólną kulturę, która wytycza zasady bezpiecznego i odpowiedzialnego korzystania ze sztucznej inteligencji – zanim wdrożą rozwiązania technologiczne i poręcze ograniczające ryzyko. Departament Obrony może położyć solidny fundament, aby to osiągnąć, poprawiając znajomość sztucznej inteligencji i współpracując z zaufanymi organizacjami w celu opracowania zarządzania dostosowanego do jej celów strategicznych i wartości.
Znajomość sztucznej inteligencji jest niezbędna ze względu na bezpieczeństwo
Ważne jest, aby personel wiedział, jak wdrożyć sztuczną inteligencję w celu poprawy wydajności organizacji. Równie ważne jest jednak, aby mieli głęboką wiedzę na temat zagrożeń i ograniczeń związanych ze sztuczną inteligencją oraz tego, jak wdrożyć odpowiednie środki bezpieczeństwa i bariery etyczne. Są to stawki stołowe dla Departamentu Obrony lub dowolnej agencji rządowej.
Dostosowana ścieżka uczenia się w zakresie sztucznej inteligencji może pomóc w zidentyfikowaniu luk i niezbędnych szkoleń, dzięki czemu personel zdobędzie wiedzę potrzebną do wykonywania swoich konkretnych ról. Znajomość sztucznej inteligencji obejmująca całą instytucję jest niezbędna wszystkim pracownikom, aby mogli szybko oceniać, opisywać i reagować na szybko rozprzestrzeniające się, wirusowe i niebezpieczne zagrożenia, takie jak dezinformacja i deepfake.
IBM stosuje w swojej organizacji umiejętność korzystania z sztucznej inteligencji w sposób dostosowany do potrzeb, ponieważ definiowanie podstawowej umiejętności różni się w zależności od stanowiska danej osoby.
Wspieranie celów strategicznych i zgodność z wartościami
Jako lider godnej zaufania sztucznej inteligencji IBM ma doświadczenie w opracowywaniu ram zarządzania, które wyznaczają kierunki odpowiedzialnego korzystania ze sztucznej inteligencji w zgodzie z wartościami organizacji klientów. IBM ma również własne ramy wykorzystania sztucznej inteligencji w samym IBM, informując stanowiska polityczne takich jak wykorzystanie technologii rozpoznawania twarzy.
Narzędzia sztucznej inteligencji są obecnie wykorzystywane w bezpieczeństwie narodowym i pomagają chronić przed naruszenia danych i cyberataki. Ale sztuczna inteligencja wspiera także inne strategiczne cele Departamentu Obrony. To może zwiększyć siłę roboczą, pomagając im zwiększyć skuteczność i pomagając im przekwalifikuj się. Może pomóc w stworzeniu odporności dostarczać łańcuchy wspieranie żołnierzy, marynarzy, lotników i piechoty morskiej w działaniach wojennych, pomocy humanitarnej, utrzymywaniu pokoju i pomocy w przypadku katastrof.
CDAO obejmuje pięć zasad etycznych: odpowiedzialny, sprawiedliwy, identyfikowalny, niezawodny i możliwy do zarządzania odpowiedzialny zestaw narzędzi AI. Zasady te, oparte na istniejących ramach etycznych armii amerykańskiej, są zakorzenione w wartościach armii i pomagają w utrzymaniu jej zaangażowania w odpowiedzialną sztuczną inteligencję.
Należy podjąć wspólne wysiłki, aby urzeczywistnić te zasady poprzez uwzględnienie wymagań funkcjonalnych i niefunkcjonalnych w modelach i systemach zarządzania wokół tych modeli. Poniżej przedstawiamy szerokie rekomendacje dotyczące operacjonalizacji zasad etycznych CDAO.
1. Odpowiedzialny
„Personel Departamentu Obrony będzie zachowywał odpowiedni poziom oceny i staranności, pozostając jednocześnie odpowiedzialnym za rozwój, wdrażanie i wykorzystanie możliwości sztucznej inteligencji”.
Wszyscy zgadzają się, że modele sztucznej inteligencji powinny być opracowywane przez personel, który jest ostrożny i rozważny, ale w jaki sposób organizacje mogą wychowywać ludzi, aby wykonywali tę pracę? Polecamy:
- Promowanie kultury organizacyjnej, która uznaje socjotechniczny charakter wyzwań związanych ze sztuczną inteligencją. Należy to komunikować od samego początku i należy uwzględnić praktyki, zestawy umiejętności i troskę, które należy uwzględnić w modelach i zarządzaniu nimi w celu monitorowania wyników.
- Opisywanie praktyk etycznych w całym cyklu życia sztucznej inteligencji, odpowiadających celom biznesowym (lub misji), przygotowaniu i modelowaniu danych, ocenie i wdrożeniu. The CRISP-DM model jest tutaj przydatny. IBM Skalowana metoda nauki o danych, rozszerzenie CRISP-DM, oferuje zarządzanie w całym cyklu życia modelu AI oparte na wspólnym wkładzie analityków danych, psychologów przemysłowych i organizacyjnych, projektantów, specjalistów ds. komunikacji i innych. Metoda łączy najlepsze praktyki z zakresu analityki danych, zarządzania projektami, ram projektowych i zarządzania sztuczną inteligencją. Zespoły mogą łatwo zobaczyć i zrozumieć wymagania na każdym etapie cyklu życia, w tym dokumentację, z kim muszą rozmawiać lub z kim muszą współpracować, a także kolejne kroki.
- Dostarczanie możliwych do zinterpretowania metadanych modelu AI (np Zestawienia) określenie osób odpowiedzialnych, wzorców wydajności (w porównaniu z ludźmi), zastosowanych danych i metod, zapisów audytu (data i przez kogo) oraz celu i wyników audytu.
Uwaga: te miary odpowiedzialności muszą być możliwe do zinterpretowania przez osoby niebędące ekspertami w dziedzinie sztucznej inteligencji (bez „wyjaśnień matematycznych”).
2. Sprawiedliwe
„Departament podejmie celowe kroki, aby zminimalizować niezamierzone stronniczość w możliwościach sztucznej inteligencji”.
Wszyscy zgadzają się, że korzystanie z modeli AI powinno być sprawiedliwe i niedyskryminujące, ale jak to wygląda w praktyce? Polecamy:
- Ustanowienie Centrum Doskonałości zapewnienie zróżnicowanym, multidyscyplinarnym zespołom społeczności zajmującej się szkoleniami stosowanymi w celu zidentyfikowania potencjalnego odmiennego wpływu.
- Korzystanie z narzędzi audytu w celu odzwierciedlenia stronniczości modeli. Jeśli refleksja jest zgodna z wartościami organizacji, kluczowa jest przejrzystość wybranych danych i metod. Jeśli refleksja nie jest zgodna z wartościami organizacyjnymi, jest to sygnał, że coś musi się zmienić. Odkrywanie i łagodzenie potencjalnych odmiennych skutków spowodowanych uprzedzeniami wymaga znacznie więcej niż tylko zbadanie danych, na których model został przeszkolony. Organizacje muszą także zbadać zaangażowanych ludzi i procesy. Na przykład, czy jasno zakomunikowano właściwe i niewłaściwe zastosowania modelu?
- Mierzenie uczciwości i ustanawianie standardów równości zaskarżalny poprzez zapewnienie wymagań funkcjonalnych i niefunkcjonalnych dla różnych poziomów usług.
- Korzystanie z Myślenie projektowe ramy oceny niezamierzonych skutków modeli sztucznej inteligencji, określania praw użytkowników końcowych i operacjonalizacji zasad. Istotne jest, aby w ćwiczeniach myślenia projektowego brały udział osoby z bardzo zróżnicowanymi doświadczeniami życiowymi —im bardziej różnorodne, tym lepiej.
3. Identyfikowalne
„Zdolności Departamentu w zakresie sztucznej inteligencji zostaną opracowane i wdrożone w taki sposób, aby odpowiedni personel posiadał odpowiednią wiedzę na temat technologii, procesów rozwoju i metod operacyjnych mających zastosowanie do możliwości sztucznej inteligencji, w tym przejrzystych i podlegających audytowi metodologii, źródeł danych oraz procedur projektowych i dokumentacji”.
Zrealizuj identyfikowalność, zapewniając jasne wytyczne całemu personelowi korzystającemu ze sztucznej inteligencji:
- Zawsze wyjaśniaj użytkownikom, kiedy mają kontakt z systemem sztucznej inteligencji.
- Zapewnij uziemienie treści dla modeli AI. Zapewnij ekspertom dziedzinowym możliwość wyboru i utrzymywania zaufanych źródeł danych wykorzystywanych do uczenia modeli. Dane wyjściowe modelu opierają się na danych, na których został przeszkolony.
IBM i jego partnerzy mogą dostarczać rozwiązania AI z kompleksowym, możliwym do kontrolowania uziemieniem treści, niezbędnym do zastosowań o wysokim ryzyku.
- Zdobyć kluczowe metadane aby zapewnić przejrzystość modeli AI i śledzić inwentarz modeli. Upewnij się, że te metadane dają się zinterpretować i że odpowiednie informacje są udostępniane odpowiedniemu personelowi. Interpretacja danych wymaga praktyki i jest wysiłkiem interdyscyplinarnym. W IBM nasz Projekt dla sztucznej inteligencji group ma na celu edukację pracowników w zakresie kluczowej roli danych w sztucznej inteligencji (między innymi) i przekazuje frameworki społeczności open source.
- Spraw, aby ludzie mogli łatwo znaleźć te metadane (ostatecznie u źródła danych wyjściowych).
- Uwzględnij człowieka w pętli, ponieważ sztuczna inteligencja powinna wzmacniać i pomagać ludziom. Dzięki temu ludzie mogą przekazywać informacje zwrotne na temat działania systemów sztucznej inteligencji.
- Twórz procesy i ramy w celu oceny różnych zagrożeń związanych z wpływem i bezpieczeństwem na długo przed wdrożeniem lub zakupem modelu. Wyznacz osoby odpowiedzialne za ograniczenie tego ryzyka.
4. Niezawodny
„Możliwości Departamentu w zakresie sztucznej inteligencji będą miały wyraźne, dobrze zdefiniowane zastosowania, a bezpieczeństwo, ochrona i skuteczność takich możliwości będą podlegać testom i zapewnieniu w ramach tych określonych zastosowań przez cały ich cykl życia”.
Organizacje muszą udokumentować dobrze zdefiniowane przypadki użycia, a następnie sprawdzić zgodność. Operacjonalizacja i skalowanie tego procesu wymaga silnego dostosowania kulturowego, aby praktycy przestrzegali najwyższych standardów nawet bez stałego bezpośredniego nadzoru. Najlepsze praktyki obejmują:
- Tworzenie społeczności, które stale potwierdzają dlaczego uczciwe i wiarygodne wyniki są niezbędne. Wielu praktyków szczerze wierzy, że po prostu mając najlepsze intencje, nie można uzyskać odmiennego wpływu. To jest błędne podejście. Szkolenia stosowane prowadzone przez bardzo zaangażowanych liderów społeczności, którzy sprawiają, że ludzie czują się wysłuchani i włączeni, mają kluczowe znaczenie.
- Budowanie uzasadnień dotyczących testowania niezawodności wokół wytycznych i standardów dotyczących danych wykorzystywanych w szkoleniu modeli. Najlepszym sposobem, aby to urzeczywistnić, jest przedstawienie przykładów tego, co może się wydarzyć, gdy brakuje takiej kontroli.
- Ogranicz dostęp użytkowników do opracowywania modelu, ale zbierz różnorodne perspektywy na początku projektu, aby zapobiec wprowadzaniu uprzedzeń.
- Wykonuj kontrole prywatności i bezpieczeństwa w całym cyklu życia sztucznej inteligencji.
- Uwzględnij pomiary dokładności w regularnie zaplanowanych audytach. Należy jednoznacznie i szczerze powiedzieć, jak wydajność modelu wypada w porównaniu do działania człowieka. Jeśli model nie zapewnia dokładnych wyników, szczegółowo opisz, kto jest za niego odpowiedzialny i jakie środki przysługują użytkownikom. (Wszystko to powinno zostać zawarte w możliwych do interpretacji i możliwych do znalezienia metadanych).
5. Zarządzany
„Departament zaprojektuje i opracuje możliwości sztucznej inteligencji, aby spełniały zamierzone funkcje, mając jednocześnie zdolność wykrywania i unikania niezamierzonych konsekwencji, a także zdolność do wyłączania lub dezaktywowania wdrożonych systemów, które wykazują niezamierzone zachowanie”.
Operacjonalizacja tej zasady wymaga:
- Inwestycja w model AI nie kończy się na wdrożeniu. Przeznacz zasoby, aby mieć pewność, że modele będą nadal działać zgodnie z oczekiwaniami. Oceniaj i ograniczaj ryzyko w całym cyklu życia sztucznej inteligencji, a nie tylko po wdrożeniu.
- Wyznaczenie strony odpowiedzialnej, która posiada finansowany mandat do wykonywania zadań związanych z zarządzaniem. Muszą mieć władzę.
- Inwestuj w komunikację, budowanie społeczności i edukację. Wykorzystaj narzędzia takie jak watsonx.governance do monitorować systemy AI.
- Przechwytuj zasoby modeli AI i zarządzaj nimi, jak opisano powyżej.
- Wdrażaj środki cyberbezpieczeństwa we wszystkich modelach.
IBM przoduje w rozwoju godnej zaufania sztucznej inteligencji
IBM przoduje w rozwijaniu godnych zaufania zasad sztucznej inteligencji i jest czołowym liderem w zarządzaniu systemami AI od ich powstania. Postępujemy zgodnie z długoterminowymi zasadami zaufania i przejrzystości, które jasno pokazują, że rolą sztucznej inteligencji jest wzmacnianie, a nie zastępowanie ludzkiej wiedzy i osądu.
W 2013 roku IBM rozpoczął podróż w kierunku wyjaśnialności i przejrzystości w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym. IBM jest liderem w dziedzinie etyki sztucznej inteligencji, mianując światowego lidera w dziedzinie etyki sztucznej inteligencji w 2015 r. i tworząc radę ds. etyki sztucznej inteligencji w 2018 r. Ci eksperci pracują nad zapewnieniem przestrzegania naszych zasad i zobowiązań w naszych globalnych działaniach biznesowych. W 2020 roku IBM przekazał swoje zestawy narzędzi Odpowiedzialna sztuczna inteligencja fundacji Linux Foundation, aby pomóc w budowaniu przyszłości uczciwej, bezpiecznej i godnej zaufania sztucznej inteligencji.
IBM przewodzi globalnym wysiłkom na rzecz kształtowania przyszłości wskaźników, standardów i najlepszych praktyk odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i jej etycznych zasad:
- Współpracuje z administracją prezydenta Bidena nad opracowaniem rozporządzenia wykonawczego dotyczącego sztucznej inteligencji
- Ujawniono/złożono ponad 70 patentów na odpowiedzialną sztuczną inteligencję
- Dyrektor generalny IBM Arvind Krishna współprzewodniczy komitetowi sterującemu Global AI Action Alliance powołanemu przez Światowe Forum Ekonomiczne (WEF),
- Alliance koncentruje się na przyspieszeniu wdrażania włączającej, przejrzystej i godnej zaufania sztucznej inteligencji na całym świecie
- Współautor dwóch artykułów opublikowanych przez WEF na temat Generative AI na temat uwalniania wartości i opracowywania bezpiecznych systemów i technologii.
- Współprzewodniczący komitetu Trusted AI Linux Foundation AI
- Wkład w ramy zarządzania ryzykiem AI NIST; współpracować z NIST w obszarze wskaźników, standardów i testowania sztucznej inteligencji
Opieka nad odpowiedzialną sztuczną inteligencją to wieloaspektowe wyzwanie, ponieważ wymaga niezawodnego i spójnego odzwierciedlenia wartości ludzkich w naszej technologii. Ale warto podjąć ten wysiłek. Wierzymy, że powyższe wytyczne mogą pomóc Departamentowi Obrony w operacjonalizacji zaufanej sztucznej inteligencji i pomóc jej w wypełnieniu jej misji.
Więcej informacji o tym, jak IBM może pomóc, można znaleźć na stronie Doradztwo w zakresie zarządzania sztuczną inteligencją | IBM-a
Stwórz całościowe podejście do zarządzania sztuczną inteligencją
Więcej zasobów:
Czy ten artykuł był pomocny?
TakNie
Więcej z Sztuczna inteligencja
Biuletyny IBM
Otrzymuj nasze biuletyny i aktualizacje tematów, które dostarczają najnowszych informacji i spostrzeżeń na temat pojawiających się trendów.
Zapisz się teraz Więcej biuletynów
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://www.ibm.com/blog/operationalizing-responsible-ai-principles-for-defense/
- :ma
- :Jest
- :nie
- 00
- 1
- 15%
- 16
- 19
- 2%
- 2013
- 2015
- 2018
- 2019
- 2020
- 2024
- 27
- 30
- 300
- 35%
- 4
- 40
- 400
- 41
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- a
- zdolność
- O nas
- powyżej
- przyspieszenie
- dostęp
- Dostęp
- wykonać
- Stosownie
- odpowiedzialny
- precyzja
- dokładny
- osiągnięty
- w poprzek
- Działania
- adres
- przylegać
- sąsiadujący
- administracja
- Przyjęcie
- Przyjęcie
- postęp
- Korzyść
- Reklama
- Po
- przed
- agencja
- zgodzić się
- Zgadza się
- AI
- Przyjęcie AI
- Dane SI
- Zarządzanie AI
- Modele AI
- Systemy SI
- AID
- Cele
- samoloty
- lotnisko
- wyrównać
- wyrównany
- justowanie
- wyrównanie
- Wyrównuje
- Wszystkie kategorie
- Alians
- pozwala
- wzdłuż
- również
- wśród
- amp
- an
- analityka
- i
- Rocznie
- każdy
- odpowiedni
- stosowany
- dotyczy
- podejście
- właściwy
- SĄ
- POWIERZCHNIA
- na około
- artykuł
- sztuczny
- sztuczna inteligencja
- Sztuczna inteligencja (AI)
- Arvind Kryszna
- AS
- oszacować
- Aktywa
- pomagać
- zapewnienie
- At
- Audyt
- audytu
- kontrole
- zwiększać
- autor
- zautomatyzowane
- samochód
- uniknąć
- z powrotem
- pieczony
- bariery
- na podstawie
- BE
- bo
- być
- zanim
- zachować się
- zachowanie
- za
- jest
- uwierzyć
- poniżej
- Benchmarki
- Korzyści
- BEST
- Najlepsze praktyki
- stronniczość
- Duży
- Big Data
- Blog
- blogi
- Niebieski
- deska
- szeroki
- budować
- burger
- biznes
- modele biznesowe
- wyniki biznesowe
- zajęty
- ale
- przycisk
- by
- CAN
- możliwości
- wózek
- węgiel
- karta
- Kartki okolicznosciowe
- który
- ostrożny
- Etui
- CAT
- Kategoria
- powodowany
- Centrum
- ceo
- wyzwanie
- wyzwania
- zmiana
- charakter
- ZOBACZ
- Wykrywanie urządzeń szpiegujących
- szef
- wybrany
- Chuck
- koła
- CIS
- klasa
- jasny
- wyraźnie
- klient
- Kodowanie
- współpracować
- współpracy
- kolor
- połączenie
- zobowiązanie
- zobowiązania
- komisja
- wspólny
- przekazane
- Komunikacja
- społeczności
- społeczność
- w porównaniu
- konkurencyjny
- kompleksowość
- spełnienie
- wszechstronny
- Obawy
- zgodny
- Warunki
- Konsekwencje
- uważny
- wynagrodzenie
- konsekwentnie
- stały
- stale
- consulting
- konsument
- Pojemnik
- zawartość
- kontynuować
- Odpowiedni
- Koszty:
- mógłby
- Stwórz
- Tworzenie
- tworzenie
- krytyczny
- CSS
- kulturalny
- kultura
- wyleczyć
- kurator
- kuracja
- zwyczaj
- klient
- Zadowolenie klienta
- dostosowane
- Bezpieczeństwo cybernetyczne
- Cykle
- Niebezpieczny
- dane
- data mining
- monetyzacja danych
- Przygotowywanie danych
- nauka danych
- naukowiec danych
- Data
- dedykowany
- głęboko
- deepfakes
- Domyślnie
- Obrona
- zdefiniowane
- definiowanie
- definicje
- dostarczyć
- Kreowanie
- wymagania
- wykazać
- Departament
- Departament Obrony
- W zależności
- rozwijać
- wdrażane
- Wdrożenie
- opisać
- opisane
- opis
- Wnętrze
- Myślenie projektowe
- projektanci
- życzenia
- detal
- wykryć
- Ustalać
- rozwijać
- rozwinięty
- rozwijanie
- oprogramowania
- trudny
- cyfrowy
- kierować
- katastrofa
- Disaster Relief
- odkryj
- odkrywanie
- dezinformacja
- różny
- inny
- różne perspektywy
- do
- dokument
- dokumentacja
- DoD
- robi
- domena
- wygrałem
- przestojów
- napędzany
- każdy
- Zarobek
- z łatwością
- Gospodarczy
- Forum Ekonomiczne
- wartość ekonomiczna
- kształcić
- Edukacja
- Efektywne
- skuteczność
- ruchomości
- efektywność
- wysiłek
- starania
- zaokrętowany
- wschodzących
- pracowników
- upoważniać
- upoważnia
- zakończenia
- zobowiązany
- zaangażowany
- angaże
- inżynier
- Inżynieria
- wzmacniać
- ulepszenia
- zapewnić
- Wchodzę
- Cały
- Równie
- sprawiedliwy
- sprawiedliwość
- niezbędny
- zapewniają
- Eter (ETH)
- etyczny
- etyka
- ewaluację
- Parzyste
- zbadać
- Badanie
- przykład
- przykłady
- wymiana
- wykonawczy
- kierownictwo
- Ćwiczenie
- ćwiczenia
- wystawiony
- Przede wszystkim system został opracowany
- Wyjście
- spodziewany
- drogi
- doświadczenie
- ekspertyza
- eksperci
- Wyjaśnialność
- narażony
- rozbudowa
- Twarzowy
- rozpoznawanie twarzy
- Technologia rozpoznawania twarzy
- fabryka
- nie
- sprawiedliwy
- uczciwość
- fałszywy
- daleko
- Szybki ruch
- Moja lista
- luty
- informacja zwrotna
- czuć
- budżetowy
- i terminów, a
- pięć
- Fix
- koncentruje
- obserwuj
- czcionki
- W razie zamówieenia projektu
- czoło
- Forum
- znaleziono
- Fundacja
- Framework
- Ramy
- wolny zawód
- autostrada
- od
- Spełnić
- pełny
- funkcjonalny
- Funkcje
- Podstawy
- finansowane
- dalej
- przyszłość
- Wzrost
- GAO
- luki
- zbierać
- generatywny
- generatywna sztuczna inteligencja
- generator
- otrzymać
- GitHub
- Dać
- Globalne
- globalny biznes
- Go
- Gole
- zarządzanie
- Rząd
- chwycić
- Krata
- uziemiony
- Zarządzanie
- Rozwój
- poprowadzi
- wytyczne
- Przewodniki
- zdarzyć
- Have
- mający
- głowiasty
- Nagłówek
- wysłuchany
- wysokość
- pomoc
- pomocny
- pomoc
- tutaj
- wysokiej jakości
- wysokie ryzyko
- Najwyższa
- wysoko
- holistyczne
- Strona główna
- W jaki sposób
- How To
- Jednak
- HTML
- HTTPS
- człowiek
- Humanitarny
- Pomoc humanitarna
- Ludzie
- IBM
- ICO
- ICON
- idealnie
- zidentyfikować
- if
- obraz
- Rezultat
- tryb rozkazujący
- wdrożenia
- ważny
- podnieść
- poprawy
- in
- nieodpowiednie
- zawierać
- włączony
- obejmuje
- Włącznie z
- Włącznie
- wzrosła
- wskaźnik
- przemysł
- Informacja
- poinformowany
- nieodłączny
- wkład
- spostrzeżenia
- Instytut
- Inteligencja
- zamierzony
- intencje
- interpretacja
- najnowszych
- wprowadzenie
- inwentarz
- inwestycja
- zaangażowany
- dotyczy
- IT
- JEGO
- samo
- połączenie
- podróż
- jpg
- właśnie
- Trzymać
- Klawisz
- Wiedzieć
- wiedza
- laboratorium
- brak
- Tor
- duży
- firmy
- uruchomiona
- kłaść
- lider
- Przywódcy
- Przywództwo
- Wyprowadzenia
- nauka
- mniej
- poziomy
- Dźwignia
- życie
- wifecycwe
- Ograniczenia
- Ograniczony
- Linia
- linux
- podstawa linuksa
- umiejętność czytania i pisania
- miejscowy
- lokalny
- niski
- maszyna
- uczenie maszynowe
- utrzymać
- robić
- Dokonywanie
- zarządzanie
- i konserwacjami
- Mandat
- sposób
- Producent
- produkcja
- wiele
- rynek
- rynki
- Maksymalna szerokość
- środków
- łączy się
- Metadane
- metoda
- metodologie
- metody
- Metryka
- Wojsko
- miliony
- min
- zminimalizować
- Górnictwo
- minuty
- wprowadzony w błąd
- Misja
- Złagodzić
- łagodzenie
- Aplikacje mobilne
- model
- modelowanie
- modele
- Monetyzacji
- monitor
- jeszcze
- dużo
- multidyscyplinarny
- wieloaspektowy
- wielonarodowy
- musi
- Must-have
- miriada
- narodowy
- bezpieczeństwo narodowe
- Natura
- Nawigacja
- Blisko
- Potrzebować
- potrzebne
- Nowości
- Newsletter
- Następny
- nist
- Nie
- Hałas
- nie-eksperci
- nic
- Zauważyć..
- już dziś
- wychowanie
- of
- poza
- oferta
- Oferty
- Biurowe
- często
- on
- na
- open source
- działać
- operacyjny
- operacje
- optymalizacja
- zoptymalizowane
- or
- zamówienie
- Zlecenia
- organizacja
- organizacyjny
- organizacji
- Inne
- Pozostałe
- ludzkiej,
- wydajność
- Wyjścia
- nad głową
- Przeoczenie
- własny
- strona
- Papiery
- część
- partnerem
- Partnerstwo
- wzmacniacz
- przyjęcie
- Patenty
- ścieżka
- Ludzie
- jest gwarancją najlepszej jakości, które mogą dostarczyć Ci Twoje monitory,
- Personel
- osób
- perspektywy
- PHP
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- Proszę
- Volcano Plenty Vaporizer Storz & Bickel
- wtyczka
- polityka
- position
- posiadać
- możliwie
- Post
- potencjał
- wylana
- power
- praktyka
- praktyki
- poprzednik
- przygotowanie
- teraźniejszość
- prezydent
- zapobieganie
- pierwotny
- zasada
- Zasady
- prywatność
- Prywatność i bezpieczeństwo
- prywatny
- Sektor prywatny
- procedura
- wygląda tak
- procesów
- zamówione
- produkcji
- wydajność
- Produkty
- projekt
- dane projektu
- Zarządzanie projektami
- chronić
- zapewniać
- że
- opublikowany
- cel
- położyć
- szybko
- Osiąga
- Czytający
- potwierdzać
- real
- w czasie rzeczywistym
- dane w czasie rzeczywistym
- Rzeczywistość
- zrealizowanie
- niedawny
- uznanie
- rozpoznaje
- rozpoznawanie
- polecić
- zalecenia
- dokumentacja
- redukcja
- odzwierciedlić
- odzwierciedlenie
- refleksja
- regularnie
- niezawodność
- rzetelny
- ulga
- pozostały
- zdalnie
- oddać
- obsługi produkcji rolnej, która zastąpiła
- wymagania
- Wymaga
- Badania naukowe
- sprężysty
- Zasoby
- Odpowiadać
- odpowiedź
- odpowiedzialność
- odpowiedzialny
- czuły
- restauracja
- dalsze
- Efekt
- dochód
- prawo
- prawa
- Ryzyko
- Zarządzanie ryzykiem
- ryzyko
- blokady dróg
- roboty
- Rola
- role
- królewski
- "bezpiecznym"
- Bezpieczeństwo
- klientów
- powiedzieć
- skalowaniem
- zaplanowane
- nauka
- Naukowiec
- Naukowcy
- Ekran
- skrypty
- badanie
- bezszwowy
- sektor
- bezpieczne
- bezpieczeństwo
- Środki bezpieczeństwa
- widzieć
- seo
- usługa
- Zestawy
- Shape
- shared
- powinien
- Signal
- znaczący
- podobny
- Prosty
- po prostu
- ponieważ
- witryna internetowa
- umiejętność
- umiejętności
- mały
- So
- Społeczeństwo
- rozwiązanie
- Rozwiązania
- coś
- Źródło
- Źródła
- Specjaliści
- specyficzny
- określanie
- Łącza
- kwadraty
- STAGE
- pula
- standardy
- początek
- sterowniczy
- Cel
- Stop
- Strategiczny
- opływowy
- Strumienie
- silny
- silny
- przedmiot
- subskrybuj
- udany
- taki
- wsparcie
- podpory
- pewnie
- otaczający
- SVG
- system
- systemy
- stół
- Tablet
- dostosowane
- Brać
- trwa
- Mówić
- namacalny
- Zespoły
- techniczny
- Technologies
- Technologia
- trzeciorzędowy
- test
- Testowanie
- niż
- dzięki
- że
- Połączenia
- Strefa
- Przyszłość
- staw
- Źródło
- świat
- ich
- Im
- motyw
- następnie
- Tam.
- Te
- one
- Myślący
- to
- tych
- myśl
- myśl przywództwo
- zagrożenia
- Przez
- poprzez
- czas
- Tytuł
- do
- narzędzia
- Top
- aktualny
- Możliwość śledzenia
- identyfikowalny
- śledzić
- ruch drogowy
- Pociąg
- przeszkolony
- Trening
- transformacyjny
- transformatorowy
- Przezroczystość
- przezroczysty
- Trendy
- Zaufaj
- zaufany
- godny zaufania
- stara
- i twitterze
- drugiej
- rodzaj
- Ostatecznie
- zrozumieć
- zrozumienie
- odblokowywanie
- odsłonięcie
- Nowości
- Utrzymuj
- na
- URL
- us
- posługiwać się
- używany
- użyteczny
- Użytkownik
- Użytkownicy
- zastosowania
- za pomocą
- wykorzystany
- wartość
- Wartości
- zmienne
- Pojazdy
- początku.
- Zobacz i wysłuchaj
- wirusowy
- Odwiedzić
- W
- była
- Droga..
- we
- WEF
- DOBRZE
- dobrze zdefiniowane
- Co
- jeśli chodzi o komunikację i motywację
- Podczas
- KIM
- kogo
- szeroko
- będzie
- w
- w ciągu
- bez
- kobieta
- WordPress
- Praca
- pracujący
- działa
- świat
- Światowe Forum Ekonomiczne
- Światowe Forum Ekonomiczne (WEF)
- wartość
- napisany
- Źle
- jeszcze
- ty
- młody
- Twój
- zefirnet