《科技雜志》12月20日發表受訪科技公司的主要高管和技術專家對2024年的預測,涉及內容從人工智能的更多進步到網絡安全和量子計算的發展,主要內容如下:
隨著2023年接近尾聲,2024年的商業格局將被顛覆性力量的強大合力重塑。生成式人工智能的創造能力和解決問題的能力將釋放隱藏的效率。可持續性,不再是一個時髦的詞,將演變成一種戰略需要,特別是在建立人工智能模型的時候。曾經是科幻小說的量子計算將開啟曾經不可想象的可能性。
第一:企業將專注于創建護欄,以減輕人工智能風險 聯想首席信息官阿特·胡(Art Hu)表示,部署人工智能的公司將越來越認識到人工智能的風險和潛在性質,越來越多的企業將采取有針對性的行動來減輕這種風險。 “例如,檢索增強生成等新模式可以幫助大型語言模型(LLM)從權威來源生成結果,”他說。“其他技術,如確保訓練數據的質量和保真度,以及讓人類參與訓練(基于人類反饋的強化學習)和對最敏感場景的推理,都是平衡生成式人工智能提供的增強智能的方法。
第二:人工智能的進步將推動更多的能源使用 正如思科公司的坎托尼(Centoni)解釋的那樣,可持續能源在應對氣候變化方面發揮著至關重要的作用。選擇更小的人工智能模型,具有更少的層和特定于用例的過濾器,與通用系統相比,公司將開始降低能耗成本。 “這些專用系統在更小、高度精確的數據集上進行訓練,并高效地完成特定任務。相比之下,深度學習模型使用大量數據。” “快速崛起的能源網絡類別結合了軟件定義的網絡和由直流微電網組成的電力系統的功能,也將有助于提高能源效率。將網絡應用于電力并將其與數據連接,能源網絡提供了現有排放的全面可見性和基準,以及優化電力使用、分配、傳輸和存儲的接入點。能源網絡還將幫助組織更準確地測量能源使用和排放,自動化IT、智能建筑和物聯網傳感器的許多功能,并釋放低效和未使用的能源。憑借嵌入式能源管理功能,該網絡將成為測量、監控和管理能耗的控制平臺。” “我們還將看到穩健的治理政策、流程和工具的增加,包括對人工智能生成的內容進行測試和驗證,在整個系統中嵌入監控。擁有一個明確的人工智能政策,列出確定什么是道德的、負責任的和包容的標準,將指導人工智能的使用。這再加上教育,以便在這一領域工作的團隊可以學習實施指導所必需的技能,這將是我們看到企業執行有形人工智能計劃的基石。”
第三:社會工程攻擊持續上升 根據Crowdstrike的蒂雷迪(Turedi)的說法,基于身份的攻擊將繼續成為2024年威脅行為者的主要武器,原因很簡單,它仍然是一種非常有效的方法。 “正如CrowdStrike最新的威脅追蹤報告所揭示的那樣,80%的入侵都是通過身份泄露發生的。對手也不僅僅依賴被破壞的有效憑證,而是濫用各種形式的身份和授權,包括從地下渠道購買的弱憑證,并且提升了他們的網絡釣魚和社會工程技術。 “社會工程是這里的亮點,因為企業努力教育員工認識到自己被欺騙的常見方式。這使得身份保護成為公司在2024年應該加強的最重要的保護。否則,對手將不斷瞄準這一弱點,他們往往會成功。”
第四:人類的技能對人工智能的吸收至關重要 NTT公司2023年全球CX報告發現,大多數CX互動仍然需要某種形式的人工干預,高管們同意這將仍然是客戶旅程的重要部分。盡管五分之四的組織計劃在未來12個月內將人工智能納入CX交付,NTT有限公司CX服務副總裁薩申·奈杜(Sashen Naidu)解釋說,人的因素將是其成功的核心。 “隨著企業將注意力轉向自動化如何補充和增強人類能力,他們將更加重視解決日益嚴重的技能短缺問題,這將挑戰人工智能的抱負。人工智能和大數據分析的基礎知識將成為各行業大多數工作的基本技能,但新員工不會是唯一的途徑。 “NTT數據公司的研究發現,在過去三年中,商業領袖更有可能看到超過25%的利潤率,因為他們投資于技能再培訓和技能提升計劃。這將持續到2024年,通過更多精心策劃的教學體驗來幫助縮小技能差距,滿足組織的需求。”
第五:量子進步,但不是量子飛躍 根據思科應用執行副總裁兼首席戰略官兼總經理Liz Centoni的說法,2024年我們將看到后量子加密(PQC)的采用——甚至在它標準化之前——作為一種基于軟件的方法,與傳統系統配合使用,以保護數據免受未來的量子攻擊。 “PQC將被瀏覽器、操作系統和庫所采用,創新者將通過將其集成到管理經典加密的SSL/TLS 1.3等協議中進行試驗。PQC也將開始滲透到企業,因為它們的目標是確保后量子世界的數據安全。 “另一個趨勢將是量子網絡日益增長的重要性,在四五年內——也許更久——量子計算機將能夠進行通信和合作,以實現更可擴展的量子解決方案。量子網絡將利用糾纏和疊加等量子現象來傳輸信息。QKD作為PQC的替代或補充,取決于所需的安全性和性能水平,也將利用量子網絡。量子網絡將會看到政府和金融服務的重大新研究和投資,這些研究和投資對數據安全和處理有很高的要求。”
第六:IT支出將比以往更加注重業務成果 面對不斷變化的宏觀經濟和競爭格局,聯想解決方案和服務集團首席運營官兼戰略主管姚琳達(Linda Yao)預測,企業將專注于通過多種方式從IT支出中獲取更多價值。 她表示:“首先,他們將要求在運營中有更大的靈活性,讓投資與回報成比例。他們希望提高現金流的可預測性,無論這意味著使用技術來穩定收入增長或實現支出節約,還是以允許可預測現金流支付的方式實施該技術。 “企業還將關注確保IT部署直接支持或推動業務成果。我們將看到更多的客戶根據他們想要實現的業務成果采用IT,無論是頂線、底線還是達到特定的客戶體驗、可持續性、吞吐量、客戶獲取、指標類型。更多的企業將把他們的技術采用與這些指標聯系起來,而不是在真空中部署和維護技術。 “因此,在傳統基礎設施上的IT支出將轉向在下一代技術上的支出,并在未來5到10年內快速增長,因為客戶會對其IT體系進行端到端的現代化改造或更新。這包括從傳統IT系統遷移到混合云,采用更加虛擬化和互聯的IT環境,并避免使用傳統的軟件許可證來按需提供高度個性化的技術。”
第七:重新關注零信任模型 在當今的混合工作環境中,人們比以往任何時候都更加依賴設備、應用和服務,其中許多設備、應用和服務都托管在云系統中,在物理上不受企業IT的控制。這種新格局需要零信任模式。 Smartsheet安全部門的克里斯·皮克、CISO和SVP預測,在未來一年,我們將看到企業在模型中增加額外的層次。 “例如,一些組織可能會添加基于角色的安全性,允許他們為不同類型的用戶定義角色,并相應地管理他們的訪問權限,”他說。“這將使他們能夠保護敏感信息,同時減少授權個人訪問的障礙。組織也可以添加基于時間的訪問,允許他們根據他們正在進行的項目的長度來管理用戶對信息的訪問。 “此外,生成式人工智能在加強數據安全和增加額外一層保護方面具有巨大的潛力。沒有人能夠手動監控流經其業務的所有數據;智能系統需要承擔這一重任。機器學習可以“理解”什么是正常的,并標記任何不正常的東西。
第八:超大規模將驅動強大的實時生態系統 生成式人工智能經常被批評利用舊數據來推動關鍵任務的結果。然而,SambaNova Systems的首席執行官羅德里戈·梁(Rodrigo Liang)預測,超大規模計算和人工智能模型之間的合作將徹底改變整個數據分析格局,將當前數據與實時微調相匹配,從而大幅提高速度、準確性和價格。 “我們將繼續看到向實時微調的轉變,允許模型適應和理解當前數據,從而推動每個行業人工智能應用的進步,”他說。“先進芯片和超大規模數據能力的結合將創造一個強大的生態系統,支持開發非常大規模的專家模型,以解決比我們今天在營銷、廣告、醫療衛生、氣候、銀行等行業中看到的更復雜的用例。”
第九:IT和安全團隊的融合 隨著2024年新威脅的出現,模糊了IT和安全責任之間的界限,CrowdStrike歐洲首席技術官澤基·圖雷迪(Zeki Turedi)預測,將有機會通過融合企業內部的IT和安全團隊來增強組織的彈性。 “傳統上,這些團隊各自為政,現在發現他們的目標和日常運營越來越緊密地聯系在一起。這種轉變不僅是由技術的快速進步推動的,也是由直接影響IT基礎架構的不斷變化的安全風險形勢推動的。” “這種融合非常及時和必要,因為單一威脅現在同時針對基礎架構和安全,需要統一的響應。通過促進更密切的合作、共享技術和平臺,這些曾經完全不同的團隊可以結合他們的專業知識來加強對復雜網絡威脅的防御。專為IT團隊量身定制的新網絡安全平臺的出現證明了這一趨勢。這些平臺旨在與IT運營無縫集成,提供對安全事件的實時洞察和自動響應,從而縮短響應時間并增強整體安全態勢。”
第十:人工智能占據中心舞臺,從理論走向實踐 戴爾技術公司的全球首席技術官John Roese預計,生成式AI對話將從理論走向實踐,從培訓基礎設施和成本轉向推理和運營成本。 “雖然生成式AI激發了關于它將如何改變商業和世界的令人難以置信的創造性想法,但現實世界中很少有大規模的生成式AI活動。隨著我們進入2024年,我們將看到生成式AI企業項目的第一波達到成熟水平,這將揭示生成式AI在早期階段尚未了解的重要方面,”他說。
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