為人工智慧提供動力的程式碼

人工智能（AI），曾经一个充满希望的趋势，如今已成为一个引人入胜的现实。根据数据显示 麥肯錫到 2024 年，企业对人工智能的采用跃升至 72%。人工智能，尤其是生成式人工智能 (GenAI)，应用于不同的个人、组织乃至政府用例中，预计将继续快速增长，为全球经济增加数万亿美元。

尽管其益处毋庸置疑，但仍存在模糊不清的方面。一项研究显示 德勤 调查发现，许多组织认为新问题可能源于人工智能试点项目的扩展、敏感数据法规不明确以及对使用外部数据（例如，获得许可的第三方数据）存疑。在受访公司中，55% 表示由于数据相关问题而避免使用某些人工智能用例，同时有相同比例的公司正在努力提高其数据安全性。

网络安全问题是2024年世界经济论坛的一个重要议题，被强调为当前的主要风险之一，仅次于虚假信息和假新闻、极端气候事件以及政治两极分化。受访的领导人提到，人工智能等新技术工具和能力应会增加本十年网络犯罪的难度。

防患于未然胜于亡羊补牢。

将人工智能 (AI) 引入组织会带来风险，如果实施不当，更是如此。然而，精心设计的人工智能不仅可以预防漏洞，还可以成为打击潜在攻击的高效工具。为此，第一步是牢记人工智能的采用应该分阶段进行。

当保护优先于检测，并采取预防措施时，违规行为将变得更加清晰和易于控制。企业最主要的关注点应该是其基础设施的安全。一个包含既定组件的强大人工智能平台有助于创新、效率，从而创造一个更安全的环境。

这方面的一个策略是采用开源，它现在是人工智能的主要推动力之一。几十年来，开源一直是创新的动力，通过将全球开发者社区的经验与人工智能算法的强大功能相结合，释放了安全创新的巨大潜力。基于开放混合云的开源解决方案，为组织提供了在任何数据环境中运行其人工智能应用程序和系统的灵活性，无论是在公共云、私有云还是边缘，从而确保了更高的安全性。

更胜安全，值得信赖的人工智能

在规避风险时，需要考虑多种因素。从透明度和可解释性的角度来看，算法应该易于理解。此外，确保人工智能系统不会延续偏见至关重要。作为开源解决方案的领导者，Red Hat 提倡协作和开放的开发模式，社区可以在其中审计和改进算法，从而有助于实时控制和缓解偏见。

此外，我们致力于通过开源和小型语言模型等举措，使人工智能的利用民主化，让更多的组织能够利用人工智能，而没有技术或成本障碍。Strategy Analytics 最近的一份报告显示 數據與人工智慧企業Databricks 翻译：研究表明，超过75%的公司正在选择这些较小的、可根据特定用例进行定制的开源模型。

一个例子是开放的AI环境，它们为数据科学家、工程师和开发人员提供了一个灵活的框架，以便他们更快速、高效地创建、部署和集成项目。由开源开发的平台在设计中内置了安全性，使组织更容易在严格的数据保护标准下训练和部署AI模型。

与未来同步

以下是将葡萄牙语文本翻译成中文并保留其原始格式、语气和上下文的结果： 企业和社会对大规模使用人工智能的另一个担忧与可持续性有关。根据 這 加特納，人工智能正在推动电力消耗快速增长，咨询公司预测，到2027年，现有AI数据中心中将有40%因电力供应而受到运营限制。

优化技术基础设施的能源消耗对于减少碳足迹、缓解气候变化影响，以及实现联合国（UN）2030年议程目标至关重要。例如，像Kepler和Climatik这样的项目对于可持续创新不可或缺。

人工智能及其补充，如生成式人工智能（GenAI）和机器学习，能够——而且实际上已经正在这样做——通过创新的解决方案彻底改变核心行业，例如自动化医疗诊断或司法系统中的风险分析。 junto com outras tecnologias como computação quântica，物联网（IoT）、边缘计算、5G 和 6G,这项技术将成为智慧城市发展、前所未有的创新发现以及书写历史新篇章的基础。但是，虽然所有这些解决方案都扮演着至关重要的角色，我们始终应该记住，是那些开发、实施并战略性地使用它们来解决特定问题、从而将技术与业务相结合的人才。

因此，合作对于降低风险、更安全地迈向基于人工智能基础的可持续未来至关重要。基于开源原则的合作可以促进透明度、开放文化和社区控制，并推动短期和长期内道德、包容和负责任的人工智能技术的发展。