目次
1. 生成人工知能がその高みに到達するには時間がかかります
2. しかし、最初の大規模な AI サイバー攻撃が発生するでしょう。
3. 人工知能がすべてではない
4. 人々はテクノロジーにおける多様性の進歩の欠如に不満を抱いています
5. サステナビリティの人気は高まるでしょう
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2024 年のテクノロジーのホットスポットは何ですか?

Jan 24, 2024 pm 07:15 PM
AI

2024 年のテクノロジーのホットスポットは何ですか?

人々は、たとえすべてが正しく行われなかったとしても、毎年の終わりに常に未来に目を向けることを好みます。昨年は、今年は自動化、ロボット工学、RPA にとって大きな年になるだろうと予測されていたにもかかわらず、生成 AI の登場は見られませんでした。しかし、自動運転技術の進歩や音声認識システムの開発など、他の分野における人工知能の躍進も無視できません。将来的には、人工知能があらゆる分野でより広く使用され、私たちの生活にさらなる利便性と革新をもたらすことが期待できます。

私たちは、デジタルと人間のバランスが鍵になると予測しています。特に大手テクノロジー企業が人材を社内に戻す取り組みを強化する中で、適切なハイブリッド ワーク モデルが重要な焦点となります。この傾向は 2023 年に重要な分野となることが判明しています。

2024 年に予測される 5 つの主要なトレンドは次のとおりです:

1. 生成人工知能がその高みに到達するには時間がかかります

テクノロジーが進化し、組織がそれを業務に導入するにつれて、生成 AI は今後も非常に重要な破壊者であり続けるでしょう。しかし、2023 年の最初の興奮と誇大宣伝の後、人々は「実際に何ができるのか?」ということについて、より突っ込んだ質問をし始めると私たちは信じています。それは、GenAI が驚くべきことをしないという意味ではありません。しかし、その電球アプリケーションが登場するまでにはさらに時間がかかるかもしれない。人工知能は、ブラウザ、検索エンジン、データベースなどの日常的なテクノロジー インフラストラクチャにさらに組み込まれるようになるため、目立たなくなります。このため、ルールを正しく理解することがさらに重要になります。 EU の AI

法などの規制が間もなく制定されることが予想されており、透明性、説明可能性、偏見防止、偽情報対策のガイドラインを明確にすることが極めて重要です。

2. しかし、最初の大規模な AI サイバー攻撃が発生するでしょう。

リスクの観点から見ると、生成型 AI は明らかにサイバー犯罪者を支援する能力を持っています大規模な高度な攻撃の開始。私たちは、人工知能によって生成されたように見える、仕立てられたフィッシングメールの驚くべき例をいくつか見てきました。時間の経過とともに、フィッシング キャンペーンの成功率は、現在の約 0.1% のレベルから約 20% まで指数関数的に増加する可能性があります。さらに、「AI ポイズニング」もあります。これは、AI アルゴリズムの学習プロセスに組み込まれたコンテンツによる感染で、AI アルゴリズムが本物ではない、偏った、または完全に悪意のあるものになります。これにマルウェアを追加すると、やがて生成 AI がほぼ阻止不能な悪意のあるコードを開発する可能性があります。マルウェアは新たなレベルに達する可能性が高く、サイバー業界はこれに対抗するために、集められるすべてのスキルと投資、そして「優れた」人工知能の助けを必要とするでしょう。これをまとめると、2024 年までにパブリック ドメインのどこかで大規模で破壊的かつ顕著な攻撃が開始されたとしても驚くべき、生成 AI によってもたらされるリスクを理解するのは難しくありません。

3. 人工知能がすべてではない

人工知能と生成人工知能が主要なテーマとなる一方で、他の分野も発展し続けるでしょう。量子コンピューティングが注目される分野になることが予想されます。 2023 年のデジタル リーダーシップ レポートによると、世界のデジタル リーダーの 10 人に 1 人がすでに量子テクノロジーの使用を積極的に検討しており、量子サービスとしての量子 (QaaS) が IBM、Amazon、Google などの製品として成長し始めています。 QaaS へのアクセスコストが下がれば、重要な課題を解決するために必要な計算や計算を高速化するために量子コンピューターを使用し始める企業が増える可能性があります。世界中の政府が英国に倣い、この分野に多額の投資を行えば、量子コンピューティングの応用はさらに加速するだろう。一方、2024 年に成長が見込まれるもう 1 つの非 AI 分野は、プラットフォーム エンジニアリングです。これは、Gartner の 2024 年のテクノロジー トレンド トップ 10 の中で 4 位にランクされており、これが大きなトレンドになることには誰もが同意します。プラットフォーム エンジニアがセルフサービスのインフラストラクチャ、テンプレート、フレームワークを開発することで、開発者の生産性が向上し、より早く最終結果を得ることができます。テクノロジー予算の増加がより大きなプレッシャーにさらされている現在、ROI を向上させる方法としてプラットフォーム エンジニアリングへの注目が高まることが予想されます。

4. 人々はテクノロジーにおける多様性の進歩の欠如に不満を抱いています

状況を変えようとする努力にもかかわらず、テクノロジー業界の多様性レベルは依然として残念なほど低いままです。テクノロジー業界のリーダーのうち女性は 14% のみで、全体として、テクノロジー チームの約 4 分の 1 のみが女性であり、同様の割合がマイノリティの背景を持っています。私たちは、2024 年はますます多くのテクノロジー業界の関係者が氷河速度の変化に忍耐力を失い、それに影響を与える可能性のある要因を制御したいと考えている年になると考えています。これは、個々のビジネスやチーム内で変更を加え、採用ポリシーやプロセスだけでなく、「採用においてチームの代表者は誰なのか」などの問題も見直すことを意味します。さまざまな人材を推薦し、より多様性を表現しようとすると、これらの人材が良い仕事をして、取締役会に異なる視点をもたらし、視点を変えることができることがわかるでしょう。変化は、波、チーム、ビジネスを構築することによってのみ起こります。

5. サステナビリティの人気は高まるでしょう

実際、テクノロジー業界はサステナビリティとネットゼロへの道に関してさらに取り組む必要があります。デジタル リーダーシップ レポートで最も厳粛な調査結果の 1 つは、テクノロジー業界がネット ゼロ排出量の目標と計画に関して全産業に後れを取っているということです。テクノロジー企業の回答者の 58% が、ネット ゼロ排出量の目標と計画をまだ策定していないと回答しました。 。次の 2 つの業界であるヘルスケア (51%) とビジネス/専門サービス (50%) を大きく上回っています。この立場は確かに支持できない。あらゆる業界の企業は、持続可能性の目標と進捗状況についてより多くの報告と開示を求めるプレッシャーが増大するでしょう。テクノロジー業界はこれをサポートする必要があります。大企業はすでに野心的で進歩的な計画を立てていますが、業界全体からのさらなる取り組みが必要です。多様性と同様に、ハイテク企業は二酸化炭素排出量を削減するために制御できるいくつかの非常にシンプルな事柄に焦点を当てることが予想されます。たとえば、電子メールのトラフィックを減らし、不要な添付ファイルを削除する方法はありますか? 可能であれば夜間はデバイスの電源をオフにしてもよいという明確なポリシーはありますか? 出張の管理にコラボレーション ツールを使用していますか?自社のバリューチェーンを見て、どこで変化を起こせるかを考えてください。クラウドとデータセンターのプロバイダーに、そのフットプリントと彼らが行っているアクションについて尋ねてください。透明性と開放性を大切にしましょう。業界として、テクノロジーが台頭する時期が来ています。 2024年までにこの問題はさらに厳しい状況に陥るだろう。

多くの企業にとって、2023 年は課題に満ちた年になります。 2024 年には状況がわずかに改善する可能性がある兆候があり、おそらく今年の後半には大幅に改善される可能性があります。何が起ころうとも、ほとんどの組織の運営モデルと変革への願望にとってテクノロジーは引き続き重要であり、顧客のニーズを満たすことに真に焦点を当てているテクノロジー ビジネスは成功する有利な立場にあります。

以上が2024 年のテクノロジーのホットスポットは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

あなたが知らない機械学習の 5 つの流派 あなたが知らない機械学習の 5 つの流派 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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