Rumah Peranti teknologi AI Aliran Teknologi 2024: Daripada Evolusi Awan kepada Lanskap Ancaman Kecerdasan Buatan

Aliran Teknologi 2024: Daripada Evolusi Awan kepada Lanskap Ancaman Kecerdasan Buatan

Feb 04, 2024 pm 02:30 PM
AI pengkomputeran awan trend teknologi Peningkatan kemahiran

Aliran Teknologi 2024: Daripada Evolusi Awan kepada Lanskap Ancaman Kecerdasan BuatanAliran Teknologi 2024: Daripada Evolusi Awan kepada Landskap Ancaman Kepintaran Buatan


Kami hidup dalam dunia yang semakin terhubung, di mana inovasi teknologi terus memacu pembangunan industri teknologi. Perusahaan mesti mengikuti arah aliran, kekal berwaspada dan berada di barisan hadapan dalam arah aliran untuk menghadapi cabaran.


Fleksibiliti menjadi kunci dalam model awan dan "sebagai-perkhidmatan"


Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pengkomputeran awan telah dianggap secara meluas sebagai penyelesaian terbaik untuk perusahaan yang ingin mengurangkan kos IT, membolehkan teknologi pemimpin kepada Infrastruktur warisan yang mahal. Walau bagaimanapun, menantikan tahun 2024, mungkin terdapat peralihan yang jelas ke arah infrastruktur swasta apabila organisasi cuba mendapatkan semula kawalan dengan memindahkan aplikasi tertentu daripada awan awam. Walaupun pengkomputeran awan memainkan peranan penting untuk perniagaan, fleksibiliti yang diberikannya menjadi pertimbangan utama. Perusahaan memerlukan tindak balas yang lebih ketat dan tersuai untuk memenuhi keperluan mengalihkan beban kerja dan memastikan perlindungan data di premis. Oleh itu, penyelesaian pengkomputeran awan perlu disesuaikan mengikut keperluan data perusahaan untuk menyediakan fleksibiliti dan keselamatan yang optimum.


Mengharapkan keseimbangan antara awan awam dan di premis akan mendapat perhatian yang lebih baik menjelang 2024. Walaupun pembekal awan skala besar sentiasa menawarkan alternatif yang menjimatkan kos, kos storan awan boleh ditambah dengan cepat untuk organisasi yang bukan perniagaan digital. Akibatnya, pelanggan yang telah berpindah ke awan kini melihat alternatif yang mungkin lebih masuk akal dari segi kewangan, pengiraan atau kedaulatan data, terutamanya pengkomputeran tepi untuk mendapatkan semula kawalan ke atas beban kerja mereka. Ketangkasan data juga diperlukan untuk menggunakan alternatif ini dengan cepat dengan cara yang kos efektif. Jangkakan dalam beberapa tahun akan datang, organisasi akan lebih menumpukan pada pertimbangan kebaikan dan keburukan awan dan di premis untuk mencari penyelesaian yang paling sesuai dengan keperluan mereka.


Di tengah-tengah ketidaktentuan ekonomi, model sebagai perkhidmatan juga dijangka berkembang, dengan peralihan daripada capex kepada opex mencerminkan strategi perniagaan yang lebih luas tertumpu pada penyampaian fleksibiliti dan skalabiliti Serve.


Keselamatan menjadi cabaran dipacu AI

Pada tahun 2024, ancaman keselamatan siber akan kekal sebagai cabaran paling penting. Banyak perniagaan menjadi mangsa serangan pada 2023, dengan berjuta-juta maklumat peribadi pelanggan terjejas. Ini adalah peringatan yang jelas tentang sifat serangan siber yang berterusan dan berkembang, yang memberi kesan kepada kedua-dua perniagaan dan pelanggan mereka.


Menjelang 2024, kemungkinan serangan yang lebih besar dan lebih teruk akan meningkat, dan kebanyakan perniagaan tidak akan bersedia sepenuhnya. Laporan trend perisian tebusan baru-baru ini mendapati bahawa walaupun 87% organisasi mempunyai program pengurusan risiko yang memacu pelan hala tuju atau strategi keselamatan mereka, hanya 35% merasakan ia berfungsi dengan baik. Walaupun kurang keyakinan, hanya kira-kira 52% sedang mencari untuk menambah baik, yang tidak mengambil kira baki 13% yang tidak mempunyai rancangan yang ditetapkan sama sekali.


Didorong oleh gembar-gembur yang berterusan, penggunaan kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin telah menyemarakkan lagi kebimbangan tentang keselamatan dan privasi data. Pembuat dasar bertindak balas dengan meningkatkan peraturan dan kawalan untuk memastikan penggunaan AI yang bertanggungjawab. Insiden pemalsuan mendalam yang mengganggu, seperti penggunaan tidak dibenarkan persamaan selebriti dalam penipuan, menyerlahkan risiko yang berkaitan dengan ciptaan yang dijana AI ini, kerana ia meningkatkan keberkesanan serangan pancingan data dan dengan itu kemasukan laluan perisian tebusan.


Memandangkan perniagaan kekal berpecah tentang perkara yang boleh diterima secara etika, laluan ke hadapan masih tidak jelas. Meta gergasi teknologi, sebagai contoh, menggunakan deepfakes melalui "Pengalaman AI", membayar selebriti untuk menggunakan suara dan persamaan mereka untuk mencipta bot AI. Kelahiran Billie Jenner, penjelmaan kecerdasan buatan supermodel Kendall

Jenner, telah menimbulkan kebimbangan tentang implikasi etika dan potensi penyalahgunaan.


Membina daya tahan siber kekal penting


Untuk terus mendahului ancaman yang berkembang, pendekatan menyeluruh diperlukan. Bagi perniagaan, pekerja kekal sebagai senjata paling berkuasa menentang serangan. Melibatkan pekerja secara aktif dalam mengekalkan persekitaran yang selamat bukan sahaja amalan terbaik, ia penting. Program latihan dan peningkatan kemahiran yang kerap boleh membantu pekerja sentiasa mengikuti perkembangan ancaman, membolehkan mereka mengenal pasti e-mel pancingan data, membenderakan pautan yang mencurigakan dan mewujudkan kitaran pendidikan dan kesedaran yang berterusan.


Melengkapkan pendekatan ini dengan kecerdasan buatan telah menjadi alat yang berkuasa dalam memerangi ancaman siber, terutamanya perisian tebusan. Sebagai tambahan kepada aplikasi semasanya dalam pasaran perlindungan data, AI generatif juga boleh digunakan dalam analisis data dan pengesanan perisian tebusan, mengambil trend atau aktiviti yang menunjukkan aktiviti berniat jahat yang mungkin tidak disedari.


Walau bagaimanapun, selain usaha perniagaan individu, kerajaan dan kumpulan industri juga memainkan peranan penting. Sebagai contoh, kerajaan juga mengiktiraf ancaman yang ditimbulkan oleh serangan siber dan mendorong perniagaan untuk menggunakan strategi keselamatan siber yang komprehensif yang merangkumi pencegahan, sandaran dan pemulihan sebagai asas pertahanan.


2024: Mencari Keseimbangan


Menjelang tahun 2024, ruang teknologi memerlukan strategi yang bernuansa. Inovasi memerlukan perniagaan untuk bertindak balas secara fleksibel terhadap perubahan, dan pertumbuhan awan mendorong penilaian semula infrastruktur awam dan swasta untuk menekankan fleksibiliti yang disesuaikan.


Walau bagaimanapun, bayangan ancaman keselamatan siber masih kelihatan besar. Semua tanda menunjukkan serangan yang lebih besar dan lebih canggih, menjadikan integrasi AI dan pendidikan keselamatan siber pekerja penting.


Dalam kes ini, kejayaan bergantung pada kemahiran mengimbangi inovasi, fleksibiliti dan keselamatan. Memandangkan syarikat mencatatkan hala tuju mereka sehingga 2024, keseimbangan ini akan berfungsi sebagai kompas yang membimbing mereka melalui rupa bumi masa depan teknologi yang tidak dapat diramalkan.

Atas ialah kandungan terperinci Aliran Teknologi 2024: Daripada Evolusi Awan kepada Lanskap Ancaman Kecerdasan Buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Gergasi pengkomputeran awan melancarkan pertempuran undang-undang: Amazon menyaman Nokia atas pelanggaran paten Gergasi pengkomputeran awan melancarkan pertempuran undang-undang: Amazon menyaman Nokia atas pelanggaran paten Jul 31, 2024 pm 12:47 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 31 Julai, gergasi teknologi Amazon menyaman syarikat telekomunikasi Finland Nokia di mahkamah persekutuan Delaware pada hari Selasa, menuduhnya melanggar lebih daripada sedozen paten Amazon yang berkaitan dengan teknologi pengkomputeran awan. 1. Amazon menyatakan dalam tuntutan mahkamah bahawa Nokia menyalahgunakan teknologi berkaitan Perkhidmatan Pengkomputeran Awan Amazon (AWS), termasuk infrastruktur pengkomputeran awan, keselamatan dan teknologi prestasi, untuk meningkatkan produk perkhidmatan awannya sendiri. Amazon melancarkan AWS pada 2006 dan teknologi pengkomputeran awan terobosannya telah dibangunkan sejak awal 2000-an, kata aduan itu. "Amazon adalah perintis dalam pengkomputeran awan, dan kini Nokia menggunakan inovasi pengkomputeran awan yang dipatenkan Amazon tanpa kebenaran," bunyi aduan itu. Amazon meminta mahkamah untuk injunksi untuk menyekat

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G

See all articles