主題一：AI的當務之急和風險

代理型人工智能可以制定計劃并采取行動,，以實現(xiàn)用戶設定的目標。

圖1 注意代理型人工智能的差距

1. 定義

代理式人工智能指的是軟件程序,，其目的是獨立做出決定并采取行動以實現(xiàn)特定目標,。這些程序將各種人工智能技術與記憶,、規(guī)劃、感知環(huán)境,、使用工具和遵循安全準則等功能結合起來,，自行執(zhí)行任務以實現(xiàn)目標。

2. Gartner預測

到2028年,，至少15%的日常工作決策將通過代理式人工智能自主完成,，而2024年這一比例僅為0%。

3.使用案例

（1）通過自然語言使員工能夠開發(fā)和管理更復雜的技術項目,，無論是微型自動化還是大型項目,；

（2）通過使用數(shù)據(jù)分析在每個步驟中做出高度計算的決策，實現(xiàn)客戶體驗自動化,；

（3）通過更快的數(shù)據(jù)分析和智能預測,，改變決策制定并提高組織的態(tài)勢感知能力。

4.商業(yè)利益與挑戰(zhàn)

商業(yè)利益：由代理式人工智能組成的虛擬員工可協(xié)助和增強人類或傳統(tǒng)應用程序的工作,。

挑戰(zhàn)：需要強有力的保護措施,，以確保與提供商和用戶的意圖保持一致。

技術解決方案使組織能夠管理其人工智能系統(tǒng)的法律,、道德和運營績效,。

圖2 人工智能治理平臺要素

1. 定義

人工智能治理平臺有助于管理和控制人工智能系統(tǒng)，確保以負責任和合乎道德的方式使用這些系統(tǒng),。通過這些平臺,，IT領導者可以確保人工智能是可靠、透明,、公平和負責任的,，同時也符合安全和道德標準。這可確保人工智能符合組織的價值觀和更廣泛的社會期望,。

2. Gartner預測

到2028年,，使用人工智能治理平臺的企業(yè)將比競爭對手的客戶信任度高出30%，監(jiān)管合規(guī)性得分高出25%,。

3. 使用案例

（1）評估人工智能系統(tǒng)可能帶來的潛在風險和危害,，如偏見、侵犯隱私和負面社會影響等,；

（2）通過模型管理流程指導人工智能模型,，確保在模型生命周期內遵循所有適當?shù)年P口和控制措施；

（3）跟蹤使用情況,、監(jiān)控人工智能系統(tǒng)性能,、審計決策流程，并確保人工智能系統(tǒng)長期符合治理標準,。

4. 商業(yè)利益與挑戰(zhàn)

商業(yè)利益：創(chuàng)建,、管理和執(zhí)行政策,，確保負責任地使用人工智能，解釋人工智能系統(tǒng)如何工作,，建立生命周期管理模型,，并提供透明度以建立信任和問責制。

挑戰(zhàn)：不同地區(qū)和行業(yè)的人工智能指導方針各不相同,，因此很難建立一致的做法,。

旨在系統(tǒng)辨別值得信任的新興技術類別。

圖3 什么是虛假信息安全,？

1.定義

虛假信息安全的目的是幫助識別哪些內容是可信的,，其目標是創(chuàng)建確保信息準確、驗證真實性,、防止冒名頂替和監(jiān)控有害內容傳播的系統(tǒng),。

2. Gartner預測

到2028年，50%的企業(yè)將采用專門針對虛假信息安全用例的產品,、服務或功能,，而2024年這一比例還不到5%。

3. 使用案例

（1）檢測合成媒體在授權范圍內的使用情況（識別驗證,、實時通信或索賠驗證）；

（2）對通過大眾媒體或社交媒體傳播的言論進行情報監(jiān)控,，例如針對行政領導團隊,、產品、服務或品牌的言論,；

（3）防止假冒與組織有業(yè)務往來的個人,，如員工、承包商,、供應商和客戶,。

4.商業(yè)利益與挑戰(zhàn)

商業(yè)利益：通過加強身份驗證控制，減少欺詐行為,；通過持續(xù)風險評分,、情境感知和持續(xù)自適應信任模型，防止賬戶被接管,；通過識別有害敘述,，保護品牌聲譽。

挑戰(zhàn)：需要持續(xù)更新,、多層次,、自適應學習的團隊方法。

主題二：計算的新領域

可抵御量子計算解密風險的數(shù)據(jù)保護,。

圖4 加密靈活性時間軸

1. 定義

后量子密碼學（PQC）是指為防范量子計算機帶來的潛在威脅而設計的密碼學方法,。

2. Gartner預測

到2029年,，量子計算技術的進步將使大多數(shù)傳統(tǒng)非對稱加密技術無法安全使用。

3. 使用案例

（1）面向未來的系統(tǒng),，確保敏感的財務數(shù)據(jù)即使在量子計算世界中也能保持安全,；

（2）保護寶貴的知識產權免受網(wǎng)絡威脅，包括未來的量子攻擊,，確保競爭對手或黑客無法解密機密信息,；

（3）確保加密信息、合同和操作數(shù)據(jù)不會被量子對手攔截或解密,。

4.商業(yè)利益與挑戰(zhàn)

商業(yè)利益：保護數(shù)據(jù)免受量子計算出現(xiàn)后帶來的安全風險,。

挑戰(zhàn)：PQC算法不能直接替代現(xiàn)有的非對稱算法。當前的應用程序可能存在性能問題,，需要進行測試,，并可能需要重寫。

技術以不顯眼的方式融入環(huán)境,，帶來更自然,、更直觀的體驗。

圖5 環(huán)境隱形智能舉例

1. 定義

環(huán)境隱形智能是指廣泛使用小型,、低成本的標簽和傳感器來跟蹤各種物體和環(huán)境的位置和狀態(tài),，這些信息會被發(fā)送到云端進行分析和記錄。這些技術將內置于日常物品中,，用戶往往不會注意到它們,。

2. Gartner預測

到2028年，環(huán)境隱形智能的早期實例將側重于通過實現(xiàn)低成本的物品跟蹤和感知,、降低成本或提高效率來解決眼前的問題,。

3. 使用案例

（1）在零售環(huán)境中，根據(jù)顧客行為自動調整照明,、音樂和產品推薦,；

（2）監(jiān)控員工如何使用辦公空間并自動調整環(huán)境因素；

（3）在醫(yī)療保健領域,，無需可穿戴設備即可對病人進行持續(xù)監(jiān)控,，從而實現(xiàn)對緊急情況的實時響應。

4.商業(yè)利益與挑戰(zhàn)

商業(yè)利益：可對物品進行低成本,、實時的跟蹤和感知,，提高可見性和效率；具有不可偽造出處的潛力,。

挑戰(zhàn)：提供商必須解決隱私問題,，并就某些類型的數(shù)據(jù)使用征得同意。用戶可以選擇禁用標簽以保護隱私。

通過更高效的架構,、代碼和算法,；為提高效率而優(yōu)化的硬件；以及使用可再生能源運行系統(tǒng),，來提高可持續(xù)性,。

圖6 控制信息技術的可持續(xù)性

1. 定義

節(jié)能計算是指在設計和運行計算機、數(shù)據(jù)中心和其他數(shù)字系統(tǒng)時,，盡量減少能源消耗和碳排放,。

2. Gartner預測

如今，大多數(shù)IT組織的首要考慮因素是碳排放,。

3. 使用案例

（1）通過降低服務器和冷卻系統(tǒng)的能耗來削減數(shù)據(jù)中心成本,；

（2）可持續(xù)產品開發(fā)：利用節(jié)能計算設計能耗更低的產品；

（3）使用智能電源管理系統(tǒng),，降低整個辦公網(wǎng)絡的能耗,。

4.商業(yè)利益與挑戰(zhàn)

商業(yè)利益：應對法律、商業(yè)和社會壓力,，通過減少碳排放提高可持續(xù)性,。

挑戰(zhàn)：需要新的硬件、云服務,、技能,、工具、算法和應用程序,；遷移到新的計算平臺既復雜又昂貴,；隨著綠色能源需求的增加，短期內能源價格可能會上漲,。

結合不同的計算、存儲和網(wǎng)絡機制來解決計算問題,。

圖7 一種簡化的混合計算架構

1. 定義

混合計算結合了各種技術,，如CPU、GPU,、邊緣設備,、ASIC以及神經(jīng)形態(tài)、量子和光子系統(tǒng),，以解決復雜的計算問題,。它創(chuàng)建了一個混合環(huán)境，利用每種技術的優(yōu)勢,。

2.Gartner預測

未來組織將會在本地服務器上運行其核心,、敏感的應用程序，同時利用云計算來執(zhí)行高性能任務，如數(shù)據(jù)分析,、人工智能或備份存儲,。這種混合設置將使企業(yè)能夠高效擴展、優(yōu)化成本并保持靈活性,。

3.使用案例

（1）具有成本效益的可擴展性：出于安全考慮,，在內部保留關鍵工作負載，同時在繁忙季節(jié)利用云處理高峰負載,；

（2）提高數(shù)據(jù)安全性和合規(guī)性：將敏感數(shù)據(jù)存儲在內部,，滿足嚴格的數(shù)據(jù)隱私法規(guī)要求，同時使用云進行敏感度較低的操作或分析,；

（3）加快創(chuàng)新和開發(fā)：利用基于云的開發(fā)工具,，同時為生產維護安全的內部環(huán)境。

4.商業(yè)利益與挑戰(zhàn)

商業(yè)利益：高效,、高速,、變革性的創(chuàng)新環(huán)境；超越當前技術極限的人工智能,；由更高自動化水平驅動的自主業(yè)務,；增強人類能力，實現(xiàn)大規(guī)模實時個性化,。

挑戰(zhàn)：新興,、高度復雜的技術需要專業(yè)技能；自主模塊系統(tǒng)帶來安全風險,；涉及實驗技術和高成本,；需要協(xié)調和整合。

主題三：人機協(xié)同

利用增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實等技術,，以數(shù)字方式增強物理世界,，提供身臨其境的體驗。

圖8 實現(xiàn)空間計算的3個層面

1. 定義

空間計算通過將數(shù)字內容“錨定”在現(xiàn)實世界中,，使用戶能夠以身臨其境,、逼真和直觀的體驗與之互動，從而增強物理世界的功能,。

2. Gartner預測

到2028年,，20%的人每周將有一次沉浸式體驗，而2023年這一比例還不到1%,。

3. 使用案例

（1）在身臨其境的3D環(huán)境中與團隊協(xié)作,，使遠程會議更具互動性和有效性；

（2）為員工培訓創(chuàng)建栩栩如生的模擬場景,，以模擬實踐學習,，降低培訓成本和風險,，同時提高技能掌握和保持率；

（3）通過交互式虛擬助手引導商店購買決策,，改善購物體驗,，提高參與度和銷售額。

4.商業(yè)利益與挑戰(zhàn)

商業(yè)利益：滿足消費者在游戲,、教育和電子商務領域對身臨其境和互動體驗的需求,；滿足醫(yī)療保健、零售和制造業(yè)對先進可視化工具的需求,，以提高決策和效率,。

挑戰(zhàn)：頭戴式顯示器既昂貴又笨重，需要經(jīng)常充電,，會隔離用戶,，并可能增加事故發(fā)生的可能性；用戶界面復雜,；數(shù)據(jù)隱私和安全是主要問題。

能夠執(zhí)行多種任務并根據(jù)需要在不同任務之間無縫切換的機器人,。

圖9 多功能機器人：物理創(chuàng)新的新浪潮

1. 定義

多功能機器人是一種可以根據(jù)人類指令或示例執(zhí)行多種任務的機器，它們的設計和操作方式都很靈活,。

2. Gartner預測

到2030年,，80%的人類將每天與智能機器人打交道，而現(xiàn)在這一比例還不到10%,。

3. 使用案例

（1）在倉庫環(huán)境中，處理分揀,、包裝和運輸貨物等多項任務,；

（2）在醫(yī)療保健領域提供協(xié)助,，執(zhí)行各種任務，如運送醫(yī)療用品,、協(xié)助病人行動，甚至進行空間消毒,；

（3）現(xiàn)場服務，在偏遠或危險的環(huán)境中檢查設備,、進行日常維護和修理故障。

4.商業(yè)利益與挑戰(zhàn)

商業(yè)利益：提高效率；更快的投資回報率,；無需改變架構或安裝基礎設施，這意味著部署速度快,、風險低、可擴展性強,；可替代人類或與人類協(xié)同工作。

挑戰(zhàn)：業(yè)界尚未就價格或最低功能要求達成一致,。

利用讀取和解碼大腦活動的技術提高認知能力。

圖10 腦機接口功能將如何發(fā)展

1. 定義

神經(jīng)增強是指利用讀取和解碼大腦活動并選擇性寫入大腦的技術提高人類認知能力的過程,。

2. Gartner預測

到2030年，60%的IT員工將通過雙向腦機接口（BBMI）等技術得到提升,，并依賴于這些技術。

3. 使用案例

（1）將外科醫(yī)生實習期縮短一整年,；

（2）實時為學生提供個性化教材；

（3）減少工傷事故和工業(yè)災難,；

（4）通過神經(jīng)數(shù)據(jù)識別匹配的同事,，改進招聘和留用工作,。

4. 商業(yè)利益與挑戰(zhàn)

商業(yè)利益：提高人的技能、改善安全狀況,、個性化教育,、延長老年人的工作時間等。

挑戰(zhàn)：最初價格昂貴,，電池有限,，移動性和無線連接選擇有限；具有侵入性和風險性,；BBMI直接與人腦連接,，帶來安全挑戰(zhàn)；存在道德問題（如改變用戶對現(xiàn)實的感知）,。