人工智能（IA）, 曾经是一个有前景的趋势, 今天成为了一种迷人的现实. 根据数据的 麦肯锡, 企业采用人工智能的比例在2024年跃升至72%. 应用于不同的个人用例, 在组织甚至政府中, 人工智能, 特别是生成式人工智能（GenAI）, 应继续快速增长, 向全球经济注入数万亿美元
虽然它的好处是无可争议的, 仍然存在朦胧的面貌. 一项调查的 德勤发现许多组织相信，由于人工智能试点项目的扩展，可能会出现新的问题, 关于机密数据的不明确规定以及对外部数据使用的疑虑（例如, 第三方许可数据. 被访企业, 55% 表示由于数据相关问题而避免某些人工智能用例, 一个相等的比例正在努力改善其数据的安全性
数字安全是2024年世界经济论坛的重要议题, 突出了当今主要风险之一, 在虚假信息和假新闻背后, 极端气候事件与政治极化. 受访的领导者提到新的工具和技术能力, 如由人工智能提供的, 应在本十年内使网络犯罪的路径变得更加困难
预防始终优于治疗
人工智能的发展 ??如果未正确实施，将给组织带来风险. 然而, 一个设计良好的人工智能不仅可以预防漏洞, 同时也成为一种对抗潜在攻击的高效工具. 为此, 第一步是要牢记采用人工智能应分阶段进行
当保护优先于检测, 采取预防措施, 违规变得更加明显且易于控制. 企业的首要关注点应是其基础设施的安全. 一个具有成熟组件的强大人工智能平台有助于创新, 效率和, 因此, 为了一个更安全的环境
在这方面的一种策略是采用开源, 今天人工智能的主要推动力之一. 开源一直是数十年来创新的动力, 结合全球开发者社区的经验与人工智能算法的力量, 释放极大的潜力以实现安全创新. 开源解决方案, 基于开放混合云, 赋予组织在任何数据环境中运行其人工智能应用和系统的灵活性, 无论是在公共云、私有云还是边缘, 确保更高的安全性
比安全更安全, 一个可靠的人工智能
在减轻风险时应考虑多个因素. 从透明度和可解释性的角度, 算法应易于理解. 此外, 确保人工智能系统不延续偏见是至关重要的. 作为开源解决方案的领导企业, 在红帽我们推广协作和开放的开发模式, 社区可以在哪些方面审计和改进算法, 促进实时偏见的控制和缓解
此外, 我们致力于让人工智能的使用民主化 ??通过开源代码和像小型语言模型这样的倡议, 使更多组织能够利用人工智能而没有技术或成本障碍. 最近的报告 达布拉克斯显示超过75%的公司正在选择这些较小且定制的开源模型以满足特定用例
一个例子是提供灵活结构的开放式人工智能环境，为数据科学家提供支持, 工程师和开发者创建, 更快更高效地实施和整合项目. 由开源开发的平台在设计中具有内置的安全性, 使组织更容易训练和部署具有严格数据保护标准的人工智能模型
与未来保持一致
企业和社会对人工智能使用的另一个担忧 ??大规模与可持续性相关. 根据一个 高德纳公司, 人工智能正在推动电力消费的快速增长, 根据咨询预测，到2027年，现有的40%的人工智能数据中心将在运营上受到能源供应的限制
??优化技术基础设施的能源消耗对于减少碳足迹和缓解气候变化的影响至关重要, 为实现联合国2030年可持续发展议程的目标做出贡献. 像Kepler和Climatik这样的项目, 例如，它们对于可持续创新至关重要
人工智能及其补充技术, 什么是生成式人工智能和机器学习, 可以 — 他们确实已经在做这件事 — 通过创新解决方案革新关键行业, 自动化医疗诊断或司法系统中的风险分析. 与量子计算等其他技术一起, 物联网 (IoT), 边缘计算, 5G 和 6G, 这项技术将成为智能城市发展的基础, 为了发现前所未有的创新并书写历史的新篇章. 但是, 虽然所有这些解决方案都起着关键作用, 我们总是要记住，是人才在培养它们, 他们实施并战略性地使用, 为了解决特定问题, 将技术与业务对齐
合作是, 因此, 基础以减轻风险并更安全地迈向以人工智能基础为基础的可持续未来. 基于开源原则的合作促进透明度, 开放文化与社区控制, 除了推动伦理人工智能技术的发展, 包容且负责任的短期和长期
