Подальший розвиток у сфері штучного інтелекту створює як ризики для кібербезпеки, так і можливості для компаній. Генеративний ШІ ставатиме все більш важливим, особливо в бізнес-додатках.
Технології ШІ розвиваються безпрецедентними темпами. Прогрес штучного інтелекту, особливо генеративного ШІ (GenAI), відкриває нові можливості, які суттєво змінять нашу економіку, спосіб роботи та життя. Однак індекс готовності Cisco AI Readiness Index показує, що хоча 95 відсотків німецьких компаній мають або розробляють стратегію штучного інтелекту, лише 7 відсотків найкраще підготовлені до використання штучного інтелекту. Ліз Сентоні, директор зі стратегії та виконавчий віце-президент/генеральний директор із додатків Cisco, називає п’ять технологічних областей, у яких штучний інтелект стане все більш популярним у новому році.
API спрощують використання штучного інтелекту
Компанії відчувають зростаючу потребу швидко та легко використовувати дані, автоматизацію та інновації. Однак, згідно з індексом готовності Cisco AI Readiness Index, лише 17% німецьких компаній віддають пріоритет бюджетам на впровадження ШІ над інвестиціями в інші технології. Одним із рішень стане розширення використання інтерфейсів (API). У наступному році багато інструментів і сервісів ШІ буде інтегровано через цей рівень абстракції. Такі «абстракції API» дозволяють економічно ефективніше інтегрувати штучний інтелект у бізнес-процеси без необхідності розробникам глибоко вникати в технічні деталі реалізації ШІ або розробляти власні великі мовні моделі (LLM). Завдяки доступу до різноманітних функцій ШІ через API можна автоматизувати повторювані завдання та приймати рішення на основі кращих даних.
У 2024 році також будуть створені API, які дають змогу впроваджувати штучний інтелект під потреби клієнтів. Для цього компанії поєднують інтерфейси від різних постачальників і таким чином створюють рішення штучного інтелекту для своїх індивідуальних вимог. Інтеграція також підтримує співпрацю із зовнішніми експертами зі штучного інтелекту, стартапами та дослідницькими установами. Наразі можна побачити перші моделі таких підібраних екосистем штучного інтелекту – моделі, які ми будемо бачити частіше в наступному році.
Кібератаки на основі ШІ вимагають співпраці
У 2024 році компанії, політика, неурядові організації та громадянське суспільство будуть піддаватися дедалі більшому ризику через дезінформацію, створену ШІ. Згідно з індексом готовності до кібербезпеки Cisco 2023, лише 11% німецьких компаній достатньо стійкі, щоб протистояти кібератакам, і лише 29% добре розуміють різноманітні кіберзагрози, які створює штучний інтелект. Тому технологічні компанії та уряди працюватимуть разом у 2024 році, щоб вдосконалити рішення проти загроз, створених за допомогою штучного інтелекту, таких як дипфейки, соціальні боти штучного інтелекту чи клоновані записи голосу, а також запровадити відповідні заходи кібербезпеки. Також збільшаться інвестиції у виявлення ризиків і навчання моделей ШІ з великими наборами даних. Щоб виявити загрози на ранніх стадіях, компанії повинні інвестувати в передові технології безпеки в 2024 році та надати захисту даних вищий пріоритет.
Generative AI прокладає собі шлях у бізнес-світ B2B
Щоб залишатися конкурентоспроможними, компанії повинні впровадити штучний інтелект протягом наступного року. Ось чому в 2024 році основна увага буде зосереджена на природних лінгвістичних інтерфейсах (NLI) для нових продуктів, які підтримуються GenAI. Половина новинок матиме такі інтерфейси стандартно. GenAI також покращить взаємодію B2B, надасть інтерфейси та послуги доступу до даних і використовуватиметься в багатьох бізнес-додатках. Це в першу чергу стосується корпоративних завдань, які аналізують і візуалізують дані, наприклад, під час управління проектами, оцінки якості програмного забезпечення або аналізу полів відповідності, а також завдань HR.
Все ще можна передбачити, що спеціалізовані моделі ШІ стануть більш важливими. Це призведе до переходу до менших LLM з більшою точністю, доречністю, точністю та ефективністю. Наприклад, моделі LLaMA-7B можна використовувати для мовних завдань, таких як написання та завершення коду або класифікація зображень за кілька кадрів («кілька кадрів»). Крім того, мультимодальність, яка поєднує різні типи даних, такі як зображення, текст, голос і числові дані, розширить використання B2B у таких сферах, як бізнес-планування, медицина та фінансові послуги, забезпечуючи постійно кращі результати.
Підвищення енергоефективності при використанні штучного інтелекту є більш важливим, ніж будь-коли
Менші моделі штучного інтелекту, адаптовані до конкретних випадків використання, скоротять витрати на електроенергію при використанні штучного інтелекту порівняно з загальними системами вже у 2024 році. Ці спеціальні системи навчаються на високоточних наборах даних і виконують конкретні завдання набагато ефективніше. Навпаки, моделі глибокого навчання вимагають обробки великих обсягів даних для отримання результатів.
Крім того, швидке зростання застосування енергетичних мереж сприятиме кращій енергоефективності. Це стосується поєднання програмно визначеної мережі з мікромережами постійного струму. Це допоможе компаніям точніше вимірювати споживання енергії та викиди у 2024 році. Багато функцій в ІТ та розумних будівлях можна автоматизувати за допомогою датчиків Інтернету речей і зробити їх ефективнішими завдяки інтегрованим можливостям управління енергією.
Етика та рамки відіграють все більшу роль для штучного інтелекту
Впровадження штучного інтелекту є унікальною технологічною зміною, яка потребує як інноваційної сили, так і довіри. Однак згідно з індексом готовності Cisco AI Readiness Index, 76% усіх компаній у всьому світі не мають комплексних інструкцій, які регулюють використання штучного інтелекту. Враховуючи ризики GenAI, існує широкий консенсус щодо того, що такі вказівки та добровільне саморегулювання індустрії ШІ загалом необхідні.
Необхідно також гарантувати, що споживачі зберігають доступ до своїх даних і контролюють їх – відповідно до поточного регулювання даних ЄС. Самі компанії стикаються з проблемою: зі зростаючою важливістю систем штучного інтелекту загальнодоступних даних скоро стане недостатньо для навчання моделей штучного інтелекту. Очікується, що високоякісні голосові дані будуть вичерпані до 2026 року, тобто незабаром буде необхідний перехід на приватні або синтетичні дані. Однак це несе ризик несанкціонованого доступу та порушення захисту даних. Тому особи, відповідальні за розгортання штучного інтелекту, візьмуть на себе зобов’язання забезпечити більшу прозорість і довіру до розробки, використання та результатів систем штучного інтелекту.
Технологічні компанії, зокрема, повинні будуть підготуватися, щоб продемонструвати новий рівень відкритості в наступному році - наприклад, які процеси управління контролюють внутрішній розвиток, застосування та використання ШІ. Якщо вони не зможуть достовірно продемонструвати надійне використання ШІ, нормативна база також буде вужчою в наступному році.
Про навчання
Індекс готовності Cisco AI Readiness Index базується на подвійному сліпому опитуванні 8.161 керівників компаній приватного сектору та ІТ-керівників у 30 країнах у 2023 році. Його провела незалежна третя сторона, яка опитала учасників із компаній із 500 і більше співробітниками. Індекс оцінює готовність компаній до штучного інтелекту в шести ключових сферах: стратегія, інфраструктура, зберігання даних, управління, спеціальний персонал і корпоративна культура. Для Німеччини було опитано 300 експертів.
Індекс готовності Cisco Cybersecurity Readiness Index 2023 також базується на подвійному сліпому опитуванні 6.700 керівників у 27 країнах, які відповідають за кібербезпеку у своїх компаніях. Дослідження проводили наприкінці 2022 року за допомогою онлайн- та телефонних інтерв’ю. Для Німеччини було опитано 300 експертів.
Більше на Cisco.com
Про Cisco Cisco є провідною світовою технологічною компанією, яка робить Інтернет можливим. Cisco відкриває нові можливості для додатків, безпеки даних, трансформації інфраструктури та розширення можливостей команд для глобального та інклюзивного майбутнього.