Inhaltsverzeichnis
1. Generative KI wird einige Zeit brauchen, um ihren Höhepunkt zu erreichen
2. Aber wir werden den ersten groß angelegten KI-Cyberangriff erleben
3. Künstliche Intelligenz wird nicht alles sein
4. Die Menschen sind frustriert über den mangelnden Fortschritt bei der Vielfalt in der Technologie.
5. Die Popularität der nachhaltigen Entwicklung wird zunehmen
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Was sind die Technologie-Hotspots im Jahr 2024?

Jan 24, 2024 pm 07:15 PM
人工智能

Was sind die Technologie-Hotspots im Jahr 2024?

Menschen blicken am Ende eines jeden Jahres immer gerne in die Zukunft, auch wenn nicht alles, was sie tun, richtig ist. Letztes Jahr erlebten wir keine Einführung der generativen KI, obwohl vorhergesagt wurde, dass dies ein großes Jahr für Automatisierung, Robotik und RPA werden würde. Wir können jedoch die Durchbrüche der künstlichen Intelligenz in anderen Bereichen nicht ignorieren, beispielsweise bei der Weiterentwicklung der autonomen Fahrtechnologie und der Entwicklung von Spracherkennungssystemen. In Zukunft können wir davon ausgehen, dass künstliche Intelligenz in allen Lebensbereichen stärker zum Einsatz kommt und mehr Komfort und Innovation in unser Leben bringt.

Wir gehen davon aus, dass die Balance zwischen Digital und Mensch entscheidend sein wird. Das richtige hybride Büromodell wird ein wichtiger Schwerpunkt sein, insbesondere da große Technologieunternehmen ihre Bemühungen verstärken, Talente zurück ins Unternehmen zu holen. Dieser Trend erweist sich im Jahr 2023 als wichtiger Bereich.

Hier sind die fünf wichtigsten Trends, die für 2024 vorhergesagt werden:

1. Generative KI wird einige Zeit brauchen, um ihren Höhepunkt zu erreichen

Es besteht kein Zweifel daran, dass generative KI mit der Weiterentwicklung der Technologie und dem Einsatz in ihren Betrieben modern werden wird Künstliche Intelligenz wird weiterhin ein sehr wichtiger Disruptor sein. Wir glauben jedoch, dass die Menschen nach der anfänglichen Aufregung und dem Hype des Jahres 2023 anfangen werden, tiefergehende Fragen zu stellen: „Was können wir eigentlich tun?“ Das bedeutet nicht, dass GenAI nicht Unglaubliches leisten wird. Es kann jedoch länger dauern, bis die Glühbirnenanwendungen zum Vorschein kommen. Künstliche Intelligenz wird stärker in die alltägliche Technologieinfrastruktur wie Browser, Suchmaschinen und Datenbanken eingebettet und damit weniger sichtbar sein. Umso wichtiger ist es, die Regeln richtig zu machen. Es wird erwartet, dass bald Vorschriften eingeführt werden, wie beispielsweise das EU-Gesetz über künstliche Intelligenz (AI

Act), das entscheidende klare Leitlinien zu Transparenz, Erklärbarkeit, Voreingenommenheit und Desinformationsmaßnahmen bieten wird.

2. Aber wir werden den ersten groß angelegten KI-Cyberangriff erleben

In Bezug auf das Risiko ist generative KI eindeutig in der Lage, Cyberkriminellen dabei zu helfen, anspruchsvolle Angriffe in großem Maßstab zu starten. Wir haben einige unglaubliche Beispiele maßgeschneiderter Phishing-E-Mails gesehen, die scheinbar von künstlicher Intelligenz generiert wurden. Im Laufe der Zeit dürfte die Erfolgsquote von Phishing-Kampagnen exponentiell steigen, von derzeit etwa 0,1 % auf etwa 20 %. Dann gibt es noch die „KI-Vergiftung“ – eine Infektion mit Inhalten, die in den Lernprozess des KI-Algorithmus integriert wurden und ihn dadurch unecht, voreingenommen oder geradezu bösartig machen. Hinzu kommt Malware – und schon bald kann generative KI Schadcode entwickeln, der nahezu unaufhaltbar ist. Malware wird wahrscheinlich ein neues Ausmaß an Macht erreichen, und die Cyber-Industrie wird alle Fähigkeiten und Investitionen benötigen, die sie aufbringen kann, sowie die Hilfe einer „guten“ künstlichen Intelligenz, um sie zu bekämpfen. Wenn wir dies zusammenfassen, ist es nicht schwer, das von der generativen KI ausgehende Risiko zu erkennen, dass es überraschend wäre, bis 2024 irgendwo im öffentlichen Bereich einen großen, disruptiven und prominenten Angriff zu starten.

3. Künstliche Intelligenz wird nicht alles sein

Während künstliche Intelligenz und generative künstliche Intelligenz die dominierenden Themen sein werden, werden sich andere Bereiche weiterentwickeln. Wir können davon ausgehen, dass Quantencomputing zu einem interessanten Bereich wird. Der Digital Leadership Report 2023 ergab, dass jeder zehnte globale Digitalführer bereits aktiv über den Einsatz von Quantentechnologie nachdenkt und Quanten-as-a-Service (QaaS) als Angebot von Unternehmen wie IBM, Amazon und Google zu wachsen beginnt. Wenn die Kosten für den Zugang zu QaaS sinken, könnten immer mehr Unternehmen Quantencomputer einsetzen, um die Berechnungen und Berechnungen zu beschleunigen, die sie zur Lösung kritischer Herausforderungen benötigen. Wenn Regierungen auf der ganzen Welt dem Beispiel Großbritanniens folgen und stark in diesen Bereich investieren, wird sich die Anwendung des Quantencomputings weiter beschleunigen. Eine weitere Nicht-KI-Disziplin, von der wir im Jahr 2024 ein Wachstum erwarten, ist das Plattform-Engineering. Dies ist der vierte der zehn Top-Technologietrends von Gartner für 2024, und wir sind uns alle einig, dass dies ein großer Trend sein wird. Da Plattformingenieure Self-Service-Infrastrukturen, Vorlagen und Frameworks entwickeln, können Entwickler ihre Produktivität steigern und schneller zu Endergebnissen gelangen. In einer Zeit, in der das Wachstum des Technologiebudgets stärker unter Druck steht, können wir mit einem verstärkten Fokus auf Plattform-Engineering als Möglichkeit zur Verbesserung des ROI rechnen.

4. Die Menschen sind frustriert über den mangelnden Fortschritt bei der Vielfalt in der Technologie.

Trotz Bemühungen, die Situation zu ändern, bleibt das Diversitätsniveau in der Technologiebranche enttäuschend niedrig. Nur 14 % der Führungskräfte in der Technologiebranche sind Frauen; insgesamt sind nur etwa ein Viertel der Technologieteams weiblich, wobei ein ähnlicher Anteil einer Minderheit angehört. Wir glauben, dass 2024 das Jahr sein wird, in dem immer mehr Interessenvertreter der Technologiebranche die Geduld mit den Veränderungen der Gletschergeschwindigkeit verlieren und hoffen, die Faktoren, die sie beeinflussen können, kontrollieren zu können. Dies bedeutet, dass innerhalb einzelner Unternehmen und Teams Änderungen vorgenommen werden müssen und dass nicht nur die Einstellungsrichtlinien und -prozesse überprüft werden müssen, sondern auch Fragen wie die Frage, „wer unsere Teams bei der Einstellung vertritt“. Versuchen Sie, verschiedene Leute vorzuschlagen, die mehr Vielfalt repräsentieren, und Sie werden feststellen, dass diese Leute gute Arbeit leisten und eine andere Perspektive in den Vorstand einbringen und vielleicht die Perspektive ändern können. Veränderung geschieht nur durch den Aufbau einer Welle, eines Teams, eines Unternehmens.

5. Die Popularität der nachhaltigen Entwicklung wird zunehmen

Tatsächlich muss die Technologiebranche mehr für die nachhaltige Entwicklung und den Weg zum Netto-Nullpunkt tun. Eines der ernüchterndsten Ergebnisse des Digital Leadership Report ist, dass die Technologiebranche in Bezug auf Netto-Null-Emissionen-Ziele und -Pläne hinter allen Branchen zurückbleibt – 58 % der befragten Technologieunternehmen gaben an, dass sie noch keine Netto-Null-Emissions-Ziele und -Pläne haben . Mit deutlichem Vorsprung vor den nächsten beiden Branchen: Gesundheitswesen (51 %) und geschäftliche/professionelle Dienstleistungen (50 %). Diese Position ist in der Tat unhaltbar. Unternehmen aller Branchen werden einem zunehmenden Druck ausgesetzt sein, mehr über ihre Nachhaltigkeitsziele und -fortschritte zu berichten und offenzulegen. Die Technologiebranche muss dies unterstützen. Große Unternehmen haben bereits ehrgeizige und fortschrittliche Pläne, aber wir brauchen mehr Engagement in der gesamten Branche. Erwarten Sie, dass sich Technologieunternehmen ebenso wie Diversität auf einige sehr einfache Dinge konzentrieren, die sie kontrollieren können, um ihren CO2-Fußabdruck zu verringern. Gibt es beispielsweise Möglichkeiten, den E-Mail-Verkehr zu reduzieren und unnötige Anhänge zu entfernen? Gibt es eine klare Richtlinie, nach der Geräte nach Möglichkeit nachts ausgeschaltet werden können? Werden zur Verwaltung von Reisen Kollaborationstools verwendet? Schauen Sie sich Ihre eigene Wertschöpfungskette an und finden Sie heraus, wo Sie etwas bewirken können. Fragen Sie Cloud- und Rechenzentrumsanbieter nach ihrem Fußabdruck und den von ihnen ergriffenen Maßnahmen. Setzen Sie auf Transparenz und Offenheit. Als Branche ist es an der Zeit, dass die Technologie den Anforderungen gewachsen ist. Bis 2024 wird sich dieses Problem verschärfen.

Für viele Unternehmen ist 2023 ein herausforderndes Jahr. Es gibt Anzeichen dafür, dass sich die Lage im Jahr 2024 leicht verbessern könnte, in der zweiten Jahreshälfte vielleicht sogar deutlich. Was auch immer passiert, Technologie wird für die Betriebsmodelle und Transformationsbestrebungen der meisten Unternehmen weiterhin von entscheidender Bedeutung sein, sodass Technologieunternehmen, die sich wirklich auf die Erfüllung der Kundenbedürfnisse konzentrieren, gut aufgestellt sind, um erfolgreich zu sein.

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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

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