Prognose der Entwicklung der Datentechnologie im Jahr 2024: Basismodelle und Confidential Computing

Die vielleicht größte Stärke des zeitgenössischen Datenbereichs liegt in der weit verbreiteten Anwendung der zugrunde liegenden Modelle. Diese Modelle spielen eine wichtige Rolle beim Einsatz künstlicher Intelligenz und haben deutliche Auswirkungen auf alles, von externen Kundeninteraktionen bis hin zu internen Mitarbeiterschnittstellen mit Datensystemen.

Somit werden bis 2024 neue Paradigmen für das Speichern und Abrufen von Daten, die Anwendung und Generierung von Werten aus zugrunde liegenden Modellen gefestigt. Gleichzeitig wird die Bedeutung datengesteuerter Prozesse betont, einschließlich Datensicherheit und Datenschutz. Mit der Weiterentwicklung fortschrittlicher maschineller Lernanwendungen wird unser Leben reicher, gleichzeitig sind aber auch Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften erforderlich. Die Entwicklung dieser beiden Aspekte wird sich gegenseitig ergänzen und fördern.

Die Erzeugung natürlicher Sprache durch intelligente Roboter ist erst der Anfang. Um diese Funktionen der künstlichen Intelligenz zu unterstützen und bis 2025 fortzufahren, entsteht nach und nach ein vollständiges Ökosystem.

Multimodales generatives Modell

Das Basismodell ist so gut in der Generierung von Text, dass es für Benutzer sogar leicht ist, seine eigentliche Definition zu ignorieren. Die Fähigkeit, eine unbegrenzte Anzahl von Aufgaben zu bewältigen, ermöglicht es Unternehmen, diese Fähigkeiten in den kommenden Monaten voll auszuschöpfen und so den Return on Investment in generative KI zu steigern.

Die Integrationsmöglichkeiten von GPT-4 sind nicht auf Bilder und Text beschränkt und werden bald auf andere Modi wie Eingaben wie Sprache, Video, Musik und Sensordaten ausgeweitet. Dies wird sich positiv auf verschiedene Bereiche auswirken, darunter Marketing, digitale Assets und Kundenservice. Intelligente Organisationen werden damit beginnen, Anwendungsfälle für multimodale generative KI zu erforschen und zu testen, um unterschiedliche Bedürfnisse besser zu erfüllen.

Sieg für Vektordatenbanken

Es wird erwartet, dass die Standardisierung von Unternehmensbasismodellen für generative KI-Anwendungen, die eine abrufgestützte Generierung und semantische Suche umfassen, den Wert und die Akzeptanz von Vektordatenbanken erheblich steigern wird. Man kann sich diese Ähnlichkeitssuchmaschinen als Abrufsysteme mit künstlicher Intelligenz vorstellen, die in der Lage sind, große Mengen unstrukturierter Daten zu speichern und zu organisieren und mithilfe von Sprachmodellen herauszufinden, wie diese Daten am besten abgefragt werden können.

Vektordatenbanken haben wegen ihrer Fähigkeit, hochdimensionale Daten zu verarbeiten und komplexe Ähnlichkeitssuchen zu ermöglichen, Aufmerksamkeit erregt. Sobald Unternehmen sich mit den potenziellen Kosten befassen, die sich aus der Verwaltung von Vektordatenbankindizes im Speicher ergeben können, werden diese Repositories in vielen Anwendungsfällen eine größere Rolle spielen, beispielsweise in Empfehlungssystemen, Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Finanzprognosen oder anderen KI-gesteuerten Unternehmen .

Generative KI priorisiert Personalisierung

Generative KI-Modelle Der häufige Zugriff auf große Mengen unstrukturierter Daten in RAG-Implementierungen und Vektorähnlichkeitssuchen hat weit verbreitete Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften hervorgerufen. Früher wurden diese Daten als Dark Data bezeichnet.

Ein weiterer wichtiger Trend im Jahr 2024 besteht darin, dass sich Unternehmen auf die Entwicklung generativer KI-Chatbots konzentrieren werden, um domänenspezifische Anforderungen zu erfüllen und gleichzeitig den Datenschutz auf Organisationsebene zu gewährleisten. Um dies zu erreichen, kann die RAG-Technologie Unterstützung leisten, indem sie sicherstellt, dass Chatbots, die auf generativen KI-Modellen basieren, nur Zugriff auf geprüfte Daten haben und Kontrollen für Datenschutz, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Datensicherheit bieten. Auf diese Weise können Unternehmen Chatbots entwickeln und gleichzeitig die Sicherheit und Vertraulichkeit der Benutzerdaten gewährleisten.

Die Verbreitung von Confidential Computing nimmt zu

Je nachdem, wie es implementiert wird, können Confidential Computing-Strukturen erheblich dazu beitragen, den Datenschutz durch Personalisierung generierter KI-Modelle zu verbessern. Bei diesem Rechenmodell werden vertrauliche Daten in sicheren CPU-Enklaven für die Verarbeitung in der Cloud isoliert. Auf diese Daten und ihre Verarbeitungsmethoden kann nur mit einem von Enclave autorisierten Code zugegriffen werden.

Im kommenden Jahr wird die Integration von hardwarebasiertem Confidential Computing voraussichtlich zunehmen, da Cloud-Lösungen es strategisch nutzen, um Anwendungen mit höheren Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen anzuziehen. Und dieser Trend (Confidential Computing) wird besonders in Spezialgebieten wie maschinellem Lernen, Finanzdienstleistungen und Genomik vorherrschen.

Vorausschauend

Die durch das zugrunde liegende Modell hervorgerufenen Veränderungen umfassen die Datenumgebung, in der es einen solchen Einfluss hat, gehen aber letztlich darüber hinaus. Tatsächlich betrifft es den beruflichen und privaten Lebensbereich in großer und kleinerer Weise. Multimodale Einsätze, Vektordatenbanken, Personalisierung und Confidential Computing werden einige der vielen Möglichkeiten sein, wie diese KI-Anwendungen Unternehmen und sogar der Gesellschaft größere Vorteile bringen können.

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