پذیرش هوش مصنوعی با سرعت بی سابقه ای در حال تسریع است. با پایان سال جاری ، انتظار می رود تعداد کاربران جهانی هوش مصنوعی 20 ٪ افزایش یابد و به 378 میلیون نفر برسد. تحقیقات انجام شده توسط AltIndexبشر در حالی که این رشد هیجان انگیز است ، همچنین نشانگر تغییر اساسی در نحوه تفکر شرکتها در مورد هوش مصنوعی است ، به ویژه در رابطه با ارزش ترین دارایی آنها: داده ها.
در مراحل اولیه مسابقه AI ، موفقیت اغلب توسط کسانی که پیشرفته ترین یا پیشرفته ترین مدل ها را داشتند ، اندازه گیری می شد. اما امروز ، گفتگو در حال تحول است. با بلوغ شرکت AI ، مشخص می شود که داده ها ، نه مدل ها ، تمایز دهنده واقعی هستند. مدل ها با پیشرفت های منبع باز و مدل های بزرگ زبان از قبل آموزش دیده (LLMS) به طور فزاینده ای در دسترس همه قرار می گیرند. آنچه اکنون سازمان های پیشرو را از هم جدا می کند ، توانایی آنها در ایمن ، کارآمد و با مسئولیت پذیری داده های اختصاصی خود را مهار می کند.
اینجاست که فشار شروع می شود. بنگاهها با حفظ کنترل دقیق بر اطلاعات حساس ، با خواسته های شدید برای نوآوری به سرعت با AI روبرو می شوند. در بخش هایی مانند مراقبت های بهداشتی ، امور مالی و دولت ، جایی که حریم خصوصی داده ها مهم است ، تنش بین چابکی و امنیت از همیشه برجسته تر است.
برای برطرف کردن این شکاف ، یک الگوی جدید در حال ظهور است: AI خصوصی. هوش مصنوعی خصوصی به سازمانها پاسخ استراتژیک به این چالش ارائه می دهد. به جای مجبور کردن داده ها برای انتقال به مدل های هوش مصنوعی ، هوش مصنوعی را به داده ها می آورد. این یک تغییر قدرتمند در تفکر است که باعث می شود بدون در معرض دید یا جابجایی داده های حساس ، بارهای کار هوش مصنوعی را به طور ایمن اجرا کنید. و برای شرکت هایی که به دنبال نوآوری و یکپارچگی هستند ، ممکن است مهمترین گام به جلو باشد.
چالش های داده در اکوسیستم هوش مصنوعی امروز
با وجود وعده هوش مصنوعی ، بسیاری از شرکت ها در تلاشند تا استفاده از آن را به طور معناداری در عملیات خود مقیاس دهند. یکی از دلایل اصلی تکه تکه شدن داده ها است. در یک شرکت معمولی ، داده ها در یک شبکه پیچیده از محیط ها ، مانند ابرهای عمومی ، سیستم های داخلی و دستگاه های لبه به طور فزاینده پخش می شوند. این پراکندگی ، متمرکز کردن و متحد کردن داده ها را به روشی امن و کارآمد بسیار دشوار می کند.
رویکردهای سنتی به هوش مصنوعی اغلب نیاز به جابجایی حجم زیادی از داده ها به سیستم عامل های متمرکز برای آموزش ، استنباط و تجزیه و تحلیل دارد. اما این فرایند چندین موضوع را معرفی می کند:
- تأخیر: حرکت داده تأخیرهایی را ایجاد می کند که بینش در زمان واقعی را دشوار می کند ، اگر غیرممکن باشد.
- خطر انطباق: انتقال داده ها در محیط ها و جغرافیاها می تواند مقررات حریم خصوصی و استانداردهای صنعت را نقض کند.
- از دست دادن داده ها و تکثیر: هر انتقال خطر فساد یا از بین رفتن داده ها را افزایش می دهد و حفظ نسخه های کپی باعث پیچیدگی می شود.
- شکنندگی خط لوله: ادغام داده ها از منابع چندگانه و توزیع شده اغلب منجر به خطوط لوله شکننده می شود که حفظ و مقیاس آن دشوار است.
به عبارت ساده ، استراتژی های داده دیروز دیگر متناسب با جاه طلبی های هوش مصنوعی امروز نیست. شرکت ها به یک رویکرد جدید نیاز دارند که با واقعیت های اکوسیستم داده های مدرن و توزیع شده هماهنگ باشد.
مفهوم جاذبه داده ها، این ایده که داده ها خدمات و برنامه های کاربردی را به سمت آن جذب می کنند ، پیامدهای عمیقی برای معماری هوش مصنوعی دارد. به جای حرکت حجم گسترده ای از داده ها به سیستم عامل های متمرکز AI ، آوردن هوش مصنوعی به داده ها بیشتر می شود.
تمرکز ، هنگامی که استاندارد طلا برای استراتژی داده در نظر گرفته شود ، اکنون اثبات ناکارآمد و محدود کننده است. شرکت ها به راه حل هایی نیاز دارند که واقعیت محیط داده های توزیع شده را در آغوش بگیرند ، و در عین حال که قوام جهانی را حفظ می کنند ، پردازش محلی را امکان پذیر می کنند.
هوش مصنوعی خصوصی کاملاً در این تغییر قرار دارد. این مراحل نوظهور مانند یادگیری فدرال را تکمیل می کند ، جایی که مدل ها در چندین مجموعه داده غیرمتمرکز و هوش لبه آموزش داده می شوند ، جایی که هوش مصنوعی در نقطه تولید داده اجرا می شود. همراه با استراتژی های ابر ترکیبی ، AI خصوصی پایه ای منسجم را برای سیستم های هوش مصنوعی مقیاس پذیر ، ایمن و سازگار ایجاد می کند.
AI خصوصی چیست؟
AI خصوصی یک چارچوب در حال ظهور است که الگوی سنتی هوش مصنوعی را روی سر خود می چرخاند. هوش مصنوعی خصوصی به جای کشیدن داده ها به سیستم های متمرکز AI ، محاسبات (مدل ها ، برنامه ها و عوامل) را می گیرد و آن را مستقیماً به جایی می رساند.
این مدل به شرکتها این امکان را می دهد تا بارهای کار هوش مصنوعی را در محیط های امن و محلی اجرا کنند. این که آیا داده ها در یک ابر خصوصی ، یک مرکز داده منطقه ای یا یک دستگاه لبه قرار دارند ، استنباط و آموزش هوش مصنوعی می تواند در محل اتفاق بیفتد. این میزان قرار گرفتن در معرض را به حداقل می رساند و کنترل را به حداکثر می رساند.
از نظر مهم ، هوش مصنوعی خصوصی یکپارچه در زیرساخت های ابر ، مقدماتی و ترکیبی عمل می کند. این سازمان ها را به یک معماری خاص مجبور نمی کند بلکه در عوض با تقویت امنیت و انعطاف پذیری با محیط های موجود سازگار می شود. با اطمینان از اینکه داده ها هرگز مجبور به ترک محیط اصلی خود نیستند ، AI خصوصی یک مدل “قرار گرفتن در معرض صفر” ایجاد می کند که به ویژه برای صنایع تنظیم شده و بارهای کاری حساس بسیار مهم است.
مزایای هوش مصنوعی خصوصی برای شرکت
ارزش استراتژیک هوش مصنوعی خصوصی فراتر از امنیت است. این طیف گسترده ای از مزایا را باز می کند که به شرکتها کمک می کند تا سریعتر ، ایمن تر و با اطمینان بیشتر مقیاس هوش مصنوعی را مقیاس دهند:
- خطر حرکت داده را از بین می برد: بار کاری AI مستقیماً در محل یا در محیط های امن اجرا می شود ، بنابراین نیازی به کپی یا انتقال اطلاعات حساس نیست ، و سطح حمله را به میزان قابل توجهی کاهش می دهد.
- بینش های زمان واقعی را فعال می کند: هوش مصنوعی خصوصی با حفظ نزدیکی به منابع داده زنده ، استنباط و تصمیم گیری با تأخیر کم امکان پذیر است ، که برای برنامه هایی مانند تشخیص کلاهبرداری ، نگهداری پیش بینی کننده و تجربیات شخصی ضروری است.
- انطباق و حاکمیت را تقویت می کند: هوش مصنوعی خصوصی تضمین می کند که سازمان ها می توانند بدون قربانی کردن عملکرد ، به الزامات نظارتی پایبند باشند. از کنترل ریز دانه بر دسترسی و پردازش داده ها پشتیبانی می کند.
- از مدل های امنیتی صفر پشتیبانی می کند: با کاهش تعداد سیستم ها و نقاط لمسی درگیر در پردازش داده ها ، AI خصوصی معماری های صفر را تقویت می کند که به طور فزاینده ای مورد علاقه تیم های امنیتی قرار می گیرند.
- پذیرش AI را تسریع می کند: کاهش اصطکاک حرکت داده ها و نگرانی های مربوط به انطباق به ابتکارات هوش مصنوعی اجازه می دهد تا سریعتر به جلو حرکت کنند و نوآوری را در مقیاس هدایت کنند.
هوش مصنوعی خصوصی در سناریوهای دنیای واقعی
وعده هوش مصنوعی خصوصی نظری نیست ؛ این در حال حاضر در سراسر صنایع تحقق یافته است:
- بهداشت و درمان: بیمارستان ها و موسسات تحقیقاتی در حال ساخت ابزارهای پشتیبانی تشخیصی و بالینی با قدرت هستند که کاملاً در محیط های محلی فعالیت می کنند. این تضمین می کند که داده های بیمار در حالی که هنوز از تجزیه و تحلیل برش بهره می برند ، خصوصی و سازگار هستند.
- خدمات مالی: بانک ها و بیمه گذاران از هوش مصنوعی برای تشخیص کلاهبرداری و ارزیابی ریسک در زمان واقعی استفاده می کنند – بدون ارسال داده های معامله حساس به سیستم های خارجی. این باعث می شود آنها با مقررات سختگیرانه مالی مطابقت داشته باشند.
- خرده فروشی: خرده فروشان در حال استقرار نمایندگان هوش مصنوعی هستند که توصیه های شخصی بیش از حد را بر اساس ترجیحات مشتری ارائه می دهند ، همه در حالی که اطمینان حاصل می کنند که داده های شخصی به طور ایمن ذخیره می شوند در منطقه یا دستگاه خودرو.
- شرکت های جهانی: شرکت های چند ملیتی بار کار هوش مصنوعی را در مرزها اجرا می کنند و با پردازش داده ها در محل به جای جابجایی آن در سرورهای متمرکز ، با قوانین محلی سازی داده های منطقه ای پیروی می کنند.
نگاه به جلو: چرا AI خصوصی اکنون اهمیت دارد
هوش مصنوعی در حال ورود به دوره جدیدی است ، جایی که عملکرد دیگر تنها اندازه گیری موفقیت نیست. اعتماد ، شفافیت و کنترل در حال تبدیل شدن به الزامات غیر قابل مذاکره برای استقرار هوش مصنوعی هستند. تنظیم کننده ها به طور فزاینده ای در حال بررسی چگونگی و مکان استفاده در سیستم های AI هستند. احساسات عمومی نیز در حال تغییر است. مصرف کنندگان و شهروندان انتظار دارند که سازمانها با مسئولیت پذیری و اخلاقی داده ها را اداره کنند.
برای شرکت ها ، سهام زیاد است. عدم مدرن سازی زیرساخت ها و اتخاذ شیوه های مسئول هوش مصنوعی فقط خطر افتادن در پشت رقبا را ندارد. این می تواند منجر به خسارت شهرت ، مجازات های نظارتی و اعتماد از دست رفته شود.
AI خصوصی یک مسیر ضد آینده را به جلو ارائه می دهد. این توانایی فنی را با مسئولیت اخلاقی هماهنگ می کند. این امر به سازمانها این امکان را می دهد تا ضمن احترام به حاکمیت داده ها و حریم خصوصی ، برنامه های قدرتمند هوش مصنوعی ایجاد کنند. و شاید از همه مهمتر ، این امکان را فراهم می کند که نوآوری در یک چارچوب امن ، سازگار و قابل اعتماد شکوفا شود.
این موج جدید فناوری چیزی بیش از یک راه حل است. این یک تغییر ذهنیت اولویت بندی اعتماد ، صداقت و امنیت در هر مرحله از چرخه زندگی هوش مصنوعی است. برای شرکت هایی که به دنبال رهبری در دنیایی هستند که اطلاعات در همه جا وجود دارد اما اعتماد به نفس همه چیز است ، هوش مصنوعی خصوصی مهم است.
با در آغوش گرفتن این رویکرد در حال حاضر ، سازمان ها می توانند ارزش کامل داده های خود را باز کنند ، نوآوری را تسریع کنند و با اطمینان از پیچیدگی های آینده ای محور استفاده کنند.
