2024 年のテクノロジー トレンド: クラウドの進化から人工知能の脅威の状況まで
2024 年のテクノロジー トレンド: クラウドの進化から人工知能の脅威の状況まで
私たちは次のような環境に住んでいます。ますます相互接続された世界では、技術革新がテクノロジー産業の発展を促進し続けています。企業は課題に対処するために、トレンドを常に把握し、常に警戒し、トレンドの最前線に立つ必要があります。
柔軟性がクラウドおよび「as-a-service」モデルの鍵となる
近年、クラウド コンピューティングは、IT コストの削減を目指す企業にとって最適なソリューションであると広く認識されており、テクノロジー リーダーが高価な従来のインフラストラクチャから移行できるようになります。ただし、2024 年を見据えると、組織が特定のアプリケーションをパブリック クラウドから移行することで制御を取り戻そうとするため、プライベート インフラストラクチャへの明らかな移行が起こる可能性があります。クラウド コンピューティングは企業にとって重要な役割を果たしますが、クラウド コンピューティングが提供する柔軟性が重要な考慮事項になります。企業は、ワークロードの変化とオンプレミスのデータ保護の確保のニーズを満たすために、より厳密でカスタマイズされた対応を必要としています。したがって、最適な柔軟性とセキュリティを提供するには、企業のデータ ニーズに応じてクラウド コンピューティング ソリューションをカスタマイズする必要があります。
2024 年までに、パブリック クラウドとオンプレミスのバランスがさらに厳しく監視されるようになることが予想されます。ハイパースケール クラウド プロバイダーは常にコスト効率の高い代替手段を提供してきましたが、デジタル ファースト ビジネスではない組織では、クラウド ストレージのコストがすぐに膨らむ可能性があります。その結果、クラウドに移行した顧客は現在、財務、計算、データ主権の観点からより合理的と考えられる代替手段、特にワークロードの制御を取り戻すためのエッジ コンピューティングを検討しています。これらの代替手段をコスト効率の高い方法で迅速に導入するには、データの俊敏性も必要です。今後数年間、組織はクラウドとオンプレミスの長所と短所を比較検討して、ニーズに最適なソリューションを見つけることにさらに重点を置くようになることが予想されます。
「As-a-Service」モデルも、より広範なビジネス戦略を反映した設備投資から運用コストへの移行により、経済の不確実性の中で成長すると予想されており、柔軟性を提供するサービスに焦点を当てていますそしてスケーラビリティ。
セキュリティは人工知能によって引き起こされる課題になる
2024 年においても、サイバーセキュリティの脅威は依然として最も重要な課題となるでしょう。 2023 年には多くの企業が攻撃の被害に遭い、数百万の顧客の個人情報が危険にさらされました。これは、企業とその顧客の両方に影響を与えるサイバー攻撃の持続的かつ進化する性質をはっきりと思い出させます。
2024 年までに、より大規模で深刻な攻撃が発生する可能性が高まり、ほとんどの企業は準備が整わないでしょう。最近のランサムウェア傾向レポートによると、組織の 87% がセキュリティ ロードマップまたは戦略を推進するリスク管理プログラムを導入していますが、それが適切に機能していると感じているのは 35% のみです。自信の欠如にもかかわらず、改善を目指しているのは約 52% だけであり、明確な計画をまったく持っていない残りの 13% は含まれていません。
継続的な誇大宣伝に煽られて、人工知能と機械学習テクノロジーの導入により、セキュリティとデータ プライバシーに対する懸念がさらに高まっています。政策立案者は、AI の責任ある使用を確保するために規制と管理を強化することで対応しています。詐欺における有名人の肖像の不正使用など、ディープフェイクの問題を引き起こす事件は、フィッシング攻撃の有効性を高め、ランサムウェアの侵入経路を増大させるため、AI によって生成されたこれらの作品に関連するリスクを浮き彫りにしています。
倫理的に許容されるものについて企業の意見が分かれているため、今後の道筋は依然として不透明です。たとえば、ハイテク大手のメタ社は、「AIエクスペリエンス」を通じてディープフェイクを利用し、有名人にお金を払って、自分の声や肖像を使ってAIボットを作成してもらっている。スーパーモデルのケンダル
ジェンナーの人工知能の化身であるビリー・ジェンナーの誕生は、倫理的影響と虐待の可能性についての懸念を引き起こした。
サイバー回復力の強化が依然として重要である
進化する脅威に先んじるためには、包括的なアプローチが必要です。企業にとって、従業員は攻撃に対する最も強力な武器であり続けます。安全な環境を維持するために従業員を積極的に関与させることは、ベストプラクティスであるだけでなく、不可欠です。定期的なトレーニングとスキルアップ プログラムにより、従業員は進化する脅威に常に対応できるようになり、フィッシングメールを特定し、疑わしいリンクにフラグを立てて、継続的な教育と意識のサイクルを構築できるようになります。
このアプローチを人工知能で補完することは、サイバー脅威、特にランサムウェアとの戦いにおける強力なツールとなっています。生成 AI は、データ保護市場における現在のアプリケーションに加えて、データ分析やランサムウェア検出にも使用でき、他の方法では気づかれない可能性のある悪意のある活動を示す傾向や活動を検出できます。
ただし、個々の企業の努力に加えて、政府や業界団体も重要な役割を果たします。たとえば、政府もサイバー攻撃によってもたらされる脅威を認識しており、防御の基盤として予防、バックアップ、リカバリを含む包括的なサイバーセキュリティ戦略を採用するよう企業に求めています。
2024: バランスを見つける
2024 年に入ると、テクノロジー分野では微妙な戦略が必要になります。イノベーションには、企業が変化に柔軟に対応することが求められており、クラウドの成長により、カスタマイズされた柔軟性を重視するために公共および民間のインフラストラクチャの再評価が促されています。
しかし、サイバーセキュリティの脅威の影は依然として迫っています。すべての兆候は、より大規模でより洗練された攻撃を示しており、AI の統合と従業員のサイバーセキュリティ教育が不可欠となっています。
この場合、成功はイノベーション、柔軟性、セキュリティのバランスをうまくとれるかどうかにかかっています。企業が 2024 年までの方向性を描くとき、このバランスはテクノロジーの未来の予測不可能な領域を進むための羅針盤として機能します。
以上が2024 年のテクノロジー トレンド: クラウドの進化から人工知能の脅威の状況までの詳細内容です。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。
ホットAIツール
Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ
AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。
Undress AI Tool
脱衣画像を無料で
Clothoff.io
AI衣類リムーバー
AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。
人気の記事
ホットツール
メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター
SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい
ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境
ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール
SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト（SublimeText3）
ホットトピック
Bytedance Cutting が SVIP スーパー メンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元（当サイト注：月額49.9元に相当）、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元（月額41.6元に相当）です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、
Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。
微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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
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。
クラウドコンピューティング大手が法廷闘争を開始：アマゾンが特許侵害でノキアを告訴
Jul 31, 2024 pm 12:47 PM
本サイトの7月31日のニュースによると、テクノロジー大手アマゾンは火曜日、クラウドコンピューティング技術に関連するアマゾンの十数件の特許を侵害しているとして、フィンランドの通信会社ノキアをデラウェア州連邦裁判所に告訴した。 1. Amazon は訴訟の中で、Nokia が自社のクラウド サービス製品を強化するために、クラウド コンピューティング インフラストラクチャ、セキュリティおよびパフォーマンス テクノロジを含む Amazon クラウド コンピューティング サービス (AWS) 関連テクノロジを悪用したと述べました。訴状によると、アマゾンは２００６年にＡＷＳを立ち上げ、その画期的なクラウドコンピューティング技術は２０００年代初頭から開発されていたという。訴状には「アマゾンはクラウドコンピューティングのパイオニアだが、現在ノキアはアマゾンの特許取得済みのクラウドコンピューティング技術革新を許可なく使用している」と書かれている。アマゾン、ブロック差し止めを裁判所に求める
新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
AIなどの市場を開拓するグローバルファウンドリーズがタゴール・テクノロジーの窒化ガリウム技術と関連チームを買収
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム（GaN）技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
