人工知能（AI）, 以前は有望な傾向, 今日は魅力的な現実となった. データによると マッキンゼー, 企業によるAIの導入率は2024年に72％に急増した. さまざまな個人利用ケースに適用される, 組織や政府にさえ, AI, 特に生成AI（GenAI）, 急速に成長し続ける必要がある, 世界経済に数兆ドルを追加する
その利点は議論の余地がない, まだ曖昧な側面がある. 調査の デロイト多くの組織がAIのパイロットプロジェクトの拡大により新たな問題が生じる可能性があると信じていることを発見した, 機密データに関する不明確な規制および外部データの使用に関する疑問（例）, 第三者のライセンス付きデータ. 聴取された企業, 55％はデータに関する問題のために特定のAIの使用例を避けると回答した, 同じ割合でデータのセキュリティ向上に取り組んでいます
デジタルセキュリティは2024年の世界経済フォーラムの重要なテーマでした, 現在の主要なリスクの一つとして浮上している, 偽情報とフェイクニュースの背後, 極端な気象イベントと政治的分極. インタビューを受けたリーダーたちは、新しいツールや技術的能力について言及しました, 人工知能によって提供されるもの, この10年でサイバー犯罪への道を難しくするだろう
予防は依然として治療よりも良い
AIの発展 ??正しく実施されない場合、組織にリスクをもたらす. しかし, よく設計された人工知能は脆弱性を防ぐだけでなく, また、潜在的な攻撃に対抗するための非常に効果的なツールにもなる. そのために, 最初のステップは、AIの導入は段階的に行うべきだということを念頭に置くこと
保護が検出より優先される場合, 予防行動で, 違反ははるかに明確になり、管理しやすくなる. 企業の最優先事項はそのインフラの安全性である. 堅牢なAIプラットフォームと確立されたコンポーネントはイノベーションに貢献します, 効率と, したがって, より安全な環境のために
そのための戦略の一つはオープンソースの採用, 今日の人工知能の主要な推進力の一つ. オープンソースは何十年も革新の原動力となってきました, 世界中の開発者コミュニティの経験とAIアルゴリズムの力を組み合わせる, 安全な革新のための極限の潜在能力を解放する. オープンソースソリューション, オープンハイブリッドクラウドに基づく, 組織に対して、任意のデータ環境でAIアプリケーションやシステムを実行する柔軟性を提供します, パブリッククラウドやプライベートクラウド、エッジであっても, より高い安全性を確保する
より安全, 信頼できるAI
リスクを軽減する際にはさまざまな要因を考慮する必要があります. 透明性と説明責任の観点から, アルゴリズムは理解できるものでなければならない. さらに, AIシステムが偏見を永続させないことを保証することが不可欠. オープンソースソリューションのリーディング企業として, Red Hatでは協力的でオープンな開発モデルを推進しています, コミュニティがアルゴリズムを監査し改善できる場所, リアルタイムでの偏見の制御と軽減を容易にする
さらに, 私たちはAIの利用を民主化することにコミットしています ??オープンソースコードやSmall Language Modelsのようなイニシアチブを通じて, 技術的またはコストの障壁なしにより多くの組織がAIを活用できるようにする. 最近の報告書 ダブリックス75％以上の企業が特定の用途に合わせて小規模でカスタマイズされたオープンソースモデルを選択していることを示した
データサイエンティストに柔軟な構造を提供するオープンAI環境の例, エンジニアと開発者が作成する, より迅速かつ効率的にプロジェクトを導入し統合する. オープンソースによって開発されたプラットフォームには設計にセキュリティが組み込まれています, 組織が厳格なデータ保護基準を持つAIモデルのトレーニングと展開をより容易にする
未来に向けて整列
企業や社会がAIの使用に関して抱くもう一つの懸念 ??大規模なものは持続可能性に関連しています. によるとa ガートナー, AIは電力消費の急激な増加を促進している, コンサルティングによると、2027年までに既存のAIデータセンターの40％が電力供給の制約により運用上制限される見込み
??技術インフラのエネルギー消費を最適化することは、炭素排出量を削減し、気候変動の影響を緩和するために不可欠です, 国連（UN）の2030アジェンダの目標達成に貢献する. ケプラーやクライマティクのようなプロジェクト, 例えば、持続可能なイノベーションに不可欠です
AIとその補完物, GenAIと機械学習の方法, できます — 実際にすでにそれをやっています — 革新的なソリューションを通じて重要なセクターを革新する, 自動化された医療診断や司法制度におけるリスク分析. 量子コンピュータなどの他の技術とともに, モノのインターネット (IoT), エッジコンピューティング, 5Gと6G, この技術はスマートシティの開発の基盤となる, 前例のない革新の発見と歴史の新しい章を書くため. しかし, これらすべての解決策が重要な役割を果たしているにもかかわらず, それらを育てるのは才能であることを常に忘れてはならない, 実装し戦略的に活用する, 特定の問題を解決するため, テクノロジーとビジネスの調整
コラボレーションは, したがって, リスクを軽減し、AIの基盤の上に築かれた持続可能な未来に向かってより安全に進むための基本. オープンソースの原則に基づく協力は透明性を促進する, オープンカルチャーとコミュニティの管理, 倫理的なAI技術の開発を促進することに加えて, 包括的で責任ある短期および長期
