未来代理型AI、AI治理平台和虚假信息安全技术加速崛起

摘要:代理型AI(Agentic AI)技术,指的是能够自主执行任务、做出决策并采取行动以实现特定目标的智能系统。这种技术的发展标志着AI从被动响应人类指令向主动完成任务的转变。

代理型AI技术发展

代理型AI技术概述

代理型AI(Agentic AI)技术,指的是能够自主执行任务、做出决策并采取行动以实现特定目标的智能系统。这种技术的发展标志着AI从被动响应人类指令向主动完成任务的转变。

技术发展动因

代理型AI技术的发展受到多种因素的推动,包括但不限于:

技术进步:深度学习、自然语言处理和机器学习等领域的技术进步为代理型AI的发展提供了基础。

算力提升:随着计算能力的提升,尤其是GPU和TPU等专用硬件的发展,代理型AI能够处理更复杂的任务。

数据增长:大数据的积累为训练代理型AI提供了丰富的素材,使其能够更好地学习和适应环境。

应用场景拓展

代理型AI技术的应用场景正在不断拓展,包括但不限于:

自动化客户服务:通过代理型AI,客户服务可以变得更加个性化和高效。

智能交通管理:代理型AI能够实时处理交通数据,优化交通流量。

智能家居控制:代理型AI作为智能家居系统的大脑,能够学习用户习惯并自动调整家居环境。

市场规模预测

根据Gartner的预测,到2028年,至少15%的日常工作决策将由代理型AI自主做出,而2024年这一比例为0%。这一预测显示了代理型AI技术在未来几年内将实现快速增长。

技术挑战与机遇

代理型AI技术的发展同样面临挑战,包括:

伦理和隐私问题:代理型AI的自主性可能会引发伦理和隐私方面的担忧。

技术可靠性:确保代理型AI在各种情况下都能可靠执行任务是技术发展的关键。

人机协作:如何使代理型AI与人类有效协作,提高工作效率同时确保人类对决策过程的控制。

政策与法规影响

随着代理型AI技术的发展,相关的政策和法规也将对其产生影响。例如,欧盟正在制定统一的AI法案,预计将对代理型AI的监管路径产生重要影响。

未来趋势预测

预计在未来几年内,代理型AI技术将朝着更加智能化、自主化的方向发展,其应用将更加广泛,涉及金融、医疗、教育等多个行业。同时,代理型AI的发展也将推动相关技术和产业的创新,如AI芯片、云计算服务等。


AI治理平台在未来几年的快速崛起,主要受到以下几个因素的推动

技术发展与应用需求增长:

随着人工智能技术的快速发展,AI在各行各业的应用越来越广泛,这带来了对AI治理平台的需求增长。AI治理平台能够从法律、伦理道德方面帮助组织管理和监督AI系统,确保AI技术的负责任使用。

全球性和跨行业的影响:

AI治理平台的发展具有全球性和跨行业的影响,能够获得企业CXO和CIO的关注,尤其是CIO的关注。这种平台能够管理AI系统的法律、道德和运营绩效,对于确保AI技术的全球合规性至关重要。

颠覆性影响:

AI治理平台代表了一种颠覆性的技术趋势,它们能够改变现有的治理模式,提供更高效、更透明的AI管理和监管方式。

活跃的实验室研究和研发:

活跃的实验室研究和开发为AI治理平台提供了技术基础和创新动力。这些研究和开发活动为AI治理平台的技术进步和功能完善提供了支持。

风险投资的支持:

活跃的风险投资基金用于推进AI治理平台相关的新技术发展和初创企业的启动,为AI治理平台的发展提供了资金支持。

政策和法规的推动:

各国政府正在出台一系列针对AI的法律法规,这要求企业对AI系统进行压力测试以发现偏见,并采用综合AI治理平台以减少与AI相关的伦理事件。

跨学科合作机制:

推动AI治理、平衡技术进步与社会伦理道德关系的需要,促使建立跨学科合作机制,这有助于AI治理平台的发展和完善。

公众教育与参与:

强化公众教育与参与,提高公众对AI治理的认识和参与度,有助于推动AI治理平台的普及和应用。

Gartner的预测:

根据Gartner的预测,到2028年,采用综合AI治理平台的企业将比没有这类系统的企业减少40%与AI相关的伦理事件,这表明AI治理平台将成为企业的标配。

综上所述,AI治理平台的快速崛起是技术发展、市场需求、政策推动和全球合作等多方面因素共同作用的结果。随着AI技术的不断进步和应用的深入,AI治理平台将成为确保AI技术负责任使用的关键工具。


虚假信息安全技术在未来几年的快速崛起

技术发展与应用需求增长:

随着人工智能(AI)和机器学习工具的广泛可用性和高级状态,它们被用于恶意目的的情况也在增加,这预计将增加针对企业的虚假信息事件数量。Gartner预测,到2028年,将有50%的企业开始采用专为应对虚假信息安全用例而设计的产品、服务或功能,而目前这一比例还不到5%。

信息完整性与真实性评估:

虚假信息安全技术能够系统地辨别信任度,确保信息完整性、评估真实性、防止冒名顶替和追踪有害信息传播。这些技术包括深度伪造检测、防范冒充和品牌保护等,以及验证实时通信的完整性、确保第三方多媒体的真实性、大型语言模型(LLM)驱动的监控系统等。

数字军备竞赛:

虚假信息已经成为一场数字军备竞赛,网络钓鱼、黑客行动主义、虚假新闻和社会工程学都被意图散播恐惧、制造混乱和实施欺诈的对手所利用。这迫使组织必须质疑他们是否知道自己在与谁打交道,并在数字幕后进行的互动中几乎无法验证用户。

全球性威胁与挑战:

虚假信息的传播具有全球性,单靠一个或者少数国家很难解决,需加强国际合作。虚假信息泛滥会给国家安全带来诸多风险,例如虚假信息操纵影响政治安全,影响军事安全,还会被用于塑造和影响人的认知甚至还会威胁社会安全和网络安全。

政策与法规推动:

随着AI技术的快速发展,AI治理的问题愈加突出。Gartner提出的AI治理平台将从法律和伦理层面帮助组织管理和监督AI系统,确保AI生成内容的信任性、透明性以及合规性。这表明,随着AI的广泛运用,对于如何有效管理这些系统的需求将愈加迫切。

跨职能合作:

虚假信息安全需要跨职能的努力,包括技术、人员和流程。有效打击虚假信息需要纳入关键业务职能,例如高管领导、安全、公共关系、营销、财务、人力资源、法律顾问和销售。

综上所述,虚假信息安全技术的快速发展将受到技术进步、应用需求、全球性威胁、政策推动和跨职能合作等多方面因素的共同影响。随着这些领域的不断进步和需求的增长,虚假信息安全技术预计将在未来几年内实现快速崛起。

来源:互盟数据中心

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