AI的代码提供动力

能(AI)曾经是一个充满希望的趋势,如今已成为一个引人入胜的现实 麦肯锡、企业采用AI在2024年跃升至72%,应用于不同的个人用例、组织甚至政府,AI,尤其是生成式AI(GenAI)有望继续快速增长,为全球经济增加数万亿美元。

尽管它的好处无可争议,但仍然存在模糊的方面 德勤 AI试点项目的扩大、敏感数据的不明确规定以及外部数据(例如,许可下的第三方数据)的使用问题,发现许多组织认为可能会出现新的问题,在听取的公司中,55%表示,由于数据相关问题,他们避免了某些AI用例,同样比例的公司正在努力提高其数据的安全性。

2024年版世界经济论坛中,数字不安全是一个相关话题,该论坛强调数字不安全是当今的主要风险之一,其背后是错误信息和假新闻、极端天气事件和政治两极分化。受访领导人提到,新的工具和技术能力,例如人工智能提供的工具和技术能力,应该会阻碍这十年的网络犯罪之路。

预防胜于补救

AI的发展??如果没有正确实施,给组织带来风险,但是,一个设计精良的人工智能不仅可以防止漏洞,而且可以成为对抗可能攻击的高效工具,为此,第一步是牢记AI的采用必须分阶段进行。

当保护优先于检测时,通过预防措施,违规行为变得更加清晰和更容易控制。公司最关心的问题应该是其基础设施的安全。具有既定组件的强大人工智能平台有助于创新、效率,从而有助于更安全的环境。

365bet体育在线这方面的策略之一是采用开源,如今是人工智能的主要驱动力之一,开源几十年来一直是创新的引擎,通过将全球开发者社区的经验与AI算法的力量相结合,释放出极大的安全创新开源解决方案,基于开放混合云,使组织能够灵活地在任何数据环境中运行其AI应用程序和系统,无论是在公共云还是私有云中还是在边缘,确保更大的安全性。

不仅仅是安全、可靠的人工智能

Red Hat在减轻风险时必须考虑几个因素,从透明度和可解释性的角度来说,算法必须是可以理解的,此外,确保AI系统不会使偏见永久化是必不可少的,作为开源解决方案的领先公司,Red Hat推广协作和开放的开发模型,社区可以在其中审核和改进算法,促进实时控制和减轻偏见。

此外,我们致力于通过开源和小语言模型等举措实现人工智能使用的民主化,这使得更多组织能够在没有技术或成本障碍的情况下利用人工智能。 数据砖 示超过75%的公司正在为特定用例选择这些更小的、自定义的开源模型。

一个例子是开放的人工智能环境,它为数据科学家、工程师和开发人员提供了一个灵活的框架,可以更快、更高效地创建、部署和集成项目。开源开发的平台在设计中内置了安全性,使组织更容易训练和部署具有严格数据保护标准的人工智能模型。

与未来保持一致

AI??大规模使用 企业和社会的另一个担忧与可持续性有关,据 a 涓锛涓锛 加特纳AI正在推动电力消耗的快速增长,该咨询公司预测,到2027年,现有AI数据中心的40%将受到电力可用性的运营限制。

??优化技术基础设施的能源消耗对于减少碳足迹和减轻气候变化的影响至关重要,有助于实现联合国(UN)2030年议程的目标。例如开普勒和气候等项目对于可持续创新至关重要。

AI及其附加组件,如GenAI和机器学习,可以通过司法系统中的自动化医疗诊断或风险分析等创新解决方案,彻底改变关键行业,并且已经在这样做,与量子计算、物联网(IoT)、边缘计算、5G和6G等其他技术一起,这项技术将成为智慧城市发展的基础,为发现前所未有的创新,为书写历史的新篇章,但所有这些解决方案在发挥至关重要的作用的同时,我们必须始终记住,是人才在战略上开发、实施和使用它们,解决具体问题,解决业务。

因此,协作对于降低风险和更安全地迈向建立在人工智能基础上的可持续未来至关重要。基于开源原则的协作可促进透明度、开放文化和社区控制,并在短期和长期推动道德、包容和负责任的人工智能技术的发展。