為人工智慧提供動力的程式碼

人工智慧(AI)曾經是一個充滿希望的趨勢,如今已成為一個令人著迷的現實 麥肯錫, 2024年,企業人工智慧採用率躍升至72%。應用於不同的個人用例、組織甚至政府,人工智慧,特別是生成式人工智慧(GenAI)預計將持續快速成長,為全球經濟增加數兆美元。.

儘管其好處是無可爭議的,但仍有一些模糊的面向 德勤 調查發現,許多組織認為,由於人工智慧試點計畫的擴展、敏感資料監管不明確以及外部資料(例如,授權下的第三方資料)的使用問題,可能會出現新的問題。在聽取意見的公司中,55% 表示,由於資料相關問題,他們避免了某些人工智慧用例,並且有同等比例的公司正在努力提高資料的安全性。.

數位不安全是 2024 年世界經濟論壇的一個相關主題,該論壇強調數位不安全是當今錯誤訊息和假新聞、極端天氣事件和政治兩極化背後的主要風險之一。受訪的領導人提到,新工具和技術能力,例如人工智慧提供的工具和技術能力,應該會阻礙這十年網路犯罪的道路。.

預防勝於補救

人工智慧的發展??如果實施不當,會給組織帶來風險。然而,精心設計的人工智慧不僅可以預防漏洞,還可以成為打擊可能攻擊的高效工具。為此,第一步是記住人工智慧的採用必須分階段進行。.

當保護優先於檢測時,透過預防措施,違規行為就會變得更加清晰且更容易控制。公司的主要關注點應該是其基礎設施的安全。具有既定組件的強大人工智慧平台有助於創新、效率,從而創造更安全的環境。.

這方面的策略之一是採用開源,如今開源是人工智慧的主要驅動力之一。幾十年來,開源一直是創新的引擎,透過將世界各地開發者社群的經驗與人工智慧演算法的力量相結合,釋放了安全創新的巨大潛力。基於開放混合雲的開源解決方案使組織能夠靈活地在任何資料環境中運行其人工智慧應用程式和系統,無論是在公有雲還是私有雲還是在邊緣,從而確保更高的安全性。.

不僅僅是安全、可靠的人工智慧

降低風險時必須考慮幾個因素。從透明度和可解釋性的角度來看,演算法必須易於理解。此外,確保人工智慧系統不會延續偏見也至關重要。作為開源解決方案的領先公司,紅帽提倡協作和開放開發模式,社區可以在其中審核和改進演算法,促進控制和緩解即時偏見。.

此外,我們致力於人工智慧的使用民主化?透過開源和小型語言模型等舉措,使更多組織能夠在沒有技術或成本障礙的情況下利用人工智慧。 Databricks 它表明,超過 75% 的公司正在為特定用例選擇這些較小的客製化開源模型。.

一個例子是開放的人工智慧環境,它為資料科學家、工程師和開發人員提供了一個靈活的框架,以便更快、更有效地創建、部署和整合專案。開源開發的平台在設計中內建了安全性,使組織更容易訓練和部署具有嚴格資料保護標準的人工智慧模型。.

與未來保持一致

公司和社會對人工智慧使用的另一個擔憂是?大規模與永續性有關。根據 一個 加特納, 人工智慧正在推動電力消耗的快速成長,該顧問公司預測,到 2027 年,現有人工智慧資料中心的 40% 將受到電力供應的營運限制。.

??優化技術基礎設施的能源消耗對於減少碳足跡和減輕氣候變遷的影響至關重要,有助於實現聯合國 (UN) 2030 年議程的目標。例如,開普勒和氣候等項目對於永續創新至關重要。.

人工智慧及其附加元件(例如 GenAI 和機器學習)可以而且已經在透過自動化醫療診斷或司法系統風險分析等創新解決方案徹底改變關鍵產業。與量子運算、物聯網(IoT)、邊緣運算、5G和6G等其他技術一起,這項技術將成為智慧城市發展、發現前所未有的創新並書寫新篇章的基礎。但是,雖然所有這些解決方案都發揮著至關重要的作用,但我們必須始終記住,是人才策略性地開發、實施和使用它們,以解決具體問題和解決業務。.

因此,協作對於降低風險並更安全地邁向建立在人工智慧基礎上的永續未來至關重要。基於開源原則的合作可促進透明度、開放文化和社區控制,並推動道德、包容和負責任的人工智慧技術在短期和長期的發展。.