목차
1. 생성형 AI가 최고 수준에 도달하려면 시간이 걸릴 것입니다.
2. 그러나 우리는 최초의 대규모 AI 사이버 공격을 보게 될 것입니다
3. 인공지능이 전부는 아닐 것이다
4. 사람들은 기술의 다양성이 진전되지 않아 좌절감을 느낍니다.
5. 지속 가능한 개발의 인기가 높아질 것입니다
기술 주변기기 일체 포함 2024년 기술 핫스팟은 무엇인가?

2024년 기술 핫스팟은 무엇인가?

Jan 24, 2024 pm 07:15 PM
일체 포함

2024년 기술 핫스팟은 무엇인가?

사람들은 자신이 하는 모든 일이 옳지 않더라도 항상 연말에 미래를 기대하고 싶어합니다. 작년에는 자동화, 로봇 공학, RPA 분야에서 중요한 해가 될 것이라는 예측에도 불구하고 생성 AI가 등장하지 않았습니다. 하지만 자율주행 기술의 발전, 음성인식 시스템의 발전 등 다른 분야에서도 인공지능의 획기적인 발전을 무시할 수는 없습니다. 앞으로는 인공지능이 사회 각계각층에서 더욱 폭넓게 활용되어 우리 삶에 더 많은 편리함과 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.

디지털과 인간의 균형이 핵심이 될 것으로 예상합니다. 특히 대규모 기술 기업이 인재를 기업으로 다시 데려오기 위한 노력을 강화함에 따라 올바른 하이브리드 작업 모델이 중요한 초점이 될 것입니다. 이러한 추세는 2023년에도 중요한 영역으로 입증되고 있습니다.

2024년에 예측되는 상위 5가지 트렌드는 다음과 같습니다.

1. 생성형 AI가 최고 수준에 도달하려면 시간이 걸릴 것입니다.

기술이 발전하고 조직이 이를 운영에 배포함에 따라 생성형 AI가 현대화될 것이라는 점에는 의심의 여지가 없습니다. 인공지능은 계속해서 매우 중요한 파괴자가 될 것입니다. 그러나 우리는 2023년의 초기 흥분과 과대광고 이후 사람들이 "우리가 실제로 무엇을 할 수 있는가?"에 대해 더 많은 탐구적인 질문을 하기 시작할 것이라고 믿습니다. 그렇다고 GenAI가 놀라운 일을 하지 않을 것이라는 의미는 아닙니다. 그러나 전구 응용 프로그램이 등장하는 데 시간이 더 걸릴 수 있습니다. 인공 지능은 브라우저, 검색 엔진, 데이터베이스 등 일상적인 기술 인프라에 더욱 많이 내장되어 눈에 덜 띄게 될 것입니다. 따라서 규칙을 올바르게 적용하는 것이 더욱 중요합니다. 투명성, 설명 가능성, 반편향 및 허위 정보 조치에 대한 명확한 지침을 결정적으로 제공하는 EU의 인공 지능법(AI

법)과 같은 규제가 곧 도입될 것으로 예상됩니다.

2. 그러나 우리는 최초의 대규모 AI 사이버 공격을 보게 될 것입니다

위험 측면에서 생성 AI는 사이버 범죄자가 대규모로 정교한 공격을 시작하도록 돕는 능력을 분명히 가지고 있습니다. 우리는 인공 지능에 의해 생성된 것으로 보이는 맞춤형 피싱 이메일의 몇 가지 놀라운 예를 보았습니다. 시간이 지남에 따라 피싱 캠페인의 성공률은 현재 약 0.1%에서 약 20%로 기하급수적으로 증가할 가능성이 높습니다. 그런 다음 "AI 중독"이 있습니다. 즉, AI 알고리즘의 학습 프로세스에 통합된 콘텐츠로 감염되어 해당 콘텐츠를 허위, 편향 또는 완전히 악의적으로 만드는 것입니다. 여기에 악성 코드를 추가할 수 있으며 머지않아 생성 AI는 거의 막을 수 없는 악성 코드를 개발할 수 있습니다. 맬웨어는 새로운 수준의 힘에 도달할 가능성이 높으며, 사이버 산업은 이를 퇴치하기 위해 "훌륭한" 인공 지능의 도움은 물론 소집할 수 있는 모든 기술과 투자가 필요할 것입니다. 이를 종합해보면, 2024년까지 공공 영역 어딘가에서 거대하고 파괴적이며 눈에 띄는 공격을 시작하는 것이 놀라운 일이라는 생성적 AI로 인한 위험을 이해하는 것은 어렵지 않습니다.

3. 인공지능이 전부는 아닐 것이다

인공지능과 생성 인공지능이 지배적인 주제이기는 하지만, 다른 영역도 계속해서 발전할 것이다. 양자컴퓨팅이 관심분야가 될 것으로 예상할 수 있다. 2023년 디지털 리더십 보고서에 따르면 글로벌 디지털 리더 10명 중 1명은 이미 양자 기술 사용을 적극적으로 고려하고 있으며, 서비스형 양자(QaaS)는 IBM, Amazon, Google 등의 제품 제공으로 성장하기 시작했습니다. QaaS 액세스 비용이 떨어지면 점점 더 많은 기업이 양자 컴퓨터를 사용하여 중요한 문제를 해결하는 데 필요한 계산 및 계산을 가속화할 수 있습니다. 전 세계 정부가 영국의 선례를 따라 이 분야에 막대한 투자를 한다면 양자컴퓨팅의 적용은 더욱 가속화될 것이다. 한편, 2024년에 성장할 것으로 예상되는 또 다른 비AI 분야는 플랫폼 엔지니어링입니다. 이는 Gartner의 2024년 상위 10대 기술 트렌드 중 4위이며, 우리 모두는 이것이 큰 트렌드가 될 것이라는 데 동의합니다. 플랫폼 엔지니어가 셀프 서비스 인프라, 템플릿 및 프레임워크를 개발함으로써 개발자는 생산성을 가속화하고 최종 결과를 더 빠르게 얻을 수 있습니다. 기술 예산 증가에 대한 압박이 커지는 상황에서 ROI를 개선하기 위한 방법으로 플랫폼 엔지니어링에 대한 관심이 높아질 것으로 예상할 수 있습니다.

4. 사람들은 기술의 다양성이 진전되지 않아 좌절감을 느낍니다.

상황을 바꾸려는 노력에도 불구하고 기술 산업의 다양성 수준은 실망스러울 정도로 낮습니다. 전체적으로 기술 산업 리더의 14%만이 여성이고, 기술 팀의 약 4분의 1만이 여성이며, 소수자 배경도 비슷한 비율입니다. 우리는 2024년이 점점 더 많은 기술 산업 이해관계자들이 빙하 속도 변화에 대한 인내심을 잃고 빙하 속도 변화에 영향을 미칠 수 있는 요인을 통제하는 해가 될 것이라고 믿습니다. 이는 채용 정책과 프로세스뿐만 아니라 '채용에서 누가 우리 팀을 대표하는지'와 같은 문제를 검토하여 개별 사업체와 팀 내에서 변화를 가져오는 것을 의미합니다. 다른 사람들을 소개하고 더 많은 다양성을 대표하도록 노력하십시오. 그러면 이 사람들이 일을 잘하고 이사회에 다른 관점을 제시하고 관점을 바꿀 수 있다는 것을 알게 될 것입니다. 변화는 물결, 팀, 비즈니스를 구축함으로써만 발생합니다.

5. 지속 가능한 개발의 인기가 높아질 것입니다

실제로 기술 산업은 지속 가능한 개발과 넷 제로로 가는 길에 대해 더 많은 노력을 기울여야 합니다. 디지털 리더십 보고서에서 가장 경각심을 불러일으키는 결과 중 하나는 기술 산업이 순 제로 배출 목표 및 계획 측면에서 모든 산업보다 뒤처져 있다는 것입니다. 기술 기업 응답자의 58%는 아직 순 제로 배출 목표 및 계획이 마련되어 있지 않다고 말했습니다. . 다음 두 산업인 의료(51%)와 비즈니스/전문 서비스(50%)보다 훨씬 앞서 있습니다. 이 입장은 실제로 옹호될 수 없습니다. 산업 전반에 걸쳐 기업은 지속 가능성 목표와 진행 상황에 대해 더 많은 것을 보고하고 공개해야 한다는 점점 더 큰 압력에 직면하게 될 것입니다. 기술 산업은 이를 지원해야 합니다. 대기업은 이미 야심차고 진보적인 계획을 갖고 있지만 업계 전반에서 더 많은 노력이 필요합니다. 다양성과 마찬가지로 기술 기업도 탄소 배출량을 줄이기 위해 제어할 수 있는 매우 간단한 몇 가지 사항에 집중할 것으로 기대합니다. 예를 들어 이메일 트래픽을 줄이고 불필요한 첨부 파일을 제거할 수 있는 방법이 있습니까? 가능하다면 밤에 장치를 끌 수 있다는 명확한 정책이 있습니까? 자신의 가치 사슬을 살펴보고 어디에서 변화를 가져올 수 있는지 알아보세요. 클라우드 및 데이터 센터 제공업체에 해당 공간과 취하고 있는 조치에 대해 문의하세요. 투명성과 개방성을 수용하세요. 산업으로서 기술이 상황에 맞게 발전해야 할 때가 왔습니다. 2024년에는 이 문제가 더욱 심각한 상황에 놓이게 된다.

많은 기업에게 2023년은 힘든 해입니다. 2024년에는 상황이 약간 개선될 수 있고, 하반기에는 크게 개선될 수 있다는 조짐이 있습니다. 어떤 일이 일어나든 기술은 대부분의 조직의 운영 모델과 혁신에 대한 열망에 여전히 중요한 역할을 할 것이며, 고객 요구 사항을 충족하는 데 진정으로 초점을 맞춘 기술 비즈니스는 성공할 수 있는 좋은 위치에 있게 될 것입니다.

위 내용은 2024년 기술 핫스팟은 무엇인가?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

본 웹사이트의 성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

R.E.P.O. 에너지 결정과 그들이하는 일 (노란색 크리스탈)
1 몇 달 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. 최고의 그래픽 설정
1 몇 달 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Will R.E.P.O. 크로스 플레이가 있습니까?
1 몇 달 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

뜨거운 도구

메모장++7.3.1

메모장++7.3.1

사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기

스튜디오 13.0.1 보내기

강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6

드림위버 CS6

시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전

SublimeText3 Mac 버전

신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Bytedance Cutting, SVIP 슈퍼 멤버십 출시: 연간 연속 구독료 499위안, 다양한 AI 기능 제공 Bytedance Cutting, SVIP 슈퍼 멤버십 출시: 연간 연속 구독료 499위안, 다양한 AI 기능 제공 Jun 28, 2024 am 03:51 AM

이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도

Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미 Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미 Jun 10, 2024 am 11:08 AM

검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다. 미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다. Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문 7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교 당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다. 대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다. Jul 25, 2024 am 06:42 AM

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합 SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합 Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

SK하이닉스가 8월 6일 12단 HBM3E, 321고 NAND 등 AI 관련 신제품을 선보인다. SK하이닉스가 8월 6일 12단 HBM3E, 321고 NAND 등 AI 관련 신제품을 선보인다. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품

See all articles