2024 年のデータテクノロジーの発展を予測: 基本モデルと機密コンピューティング

おそらく、現代のデータ分野の最大の強みは、基礎となるモデルの広範な適用にあります。これらのモデルは人工知能の導入において重要な役割を果たし、外部の顧客とのやり取りから内部の従業員とデータ システムのインターフェースに至るまで、あらゆるものに明らかな影響を与えます。

したがって、2024 年までに、データの保存と取得、基礎となるモデルからの値の適用と生成のための新しいパラダイムが確立されるでしょう。同時に、データセキュリティやデータプライバシーなど、データ主導のプロセスの重要性が強調されるでしょう。高度な機械学習の導入が進化し続けるにつれて、私たちの生活はより豊かになると同時に、データ保護と規制遵守も必要になります。これら 2 つの側面の発展は、相互に補完し、促進します。

知能ロボットによる自然言語の生成は始まりにすぎず、これらの人工知能の機能をサポートし、2025年に向けて完全なエコシステムが徐々に形成されつつあります。

マルチモーダル生成モデル

基本モデルはテキストの生成に非常に優れているため、人々がその実際の定義を簡単に無視することさえできます。無制限の数のタスクを処理できるその機能により、組織は今後数か月間これらの機能を最大限に活用できるようになり、生成 AI への投資収益率が向上します。

GPT-4 の統合機能は画像やテキストに限定されず、間もなく音声、ビデオ、音楽、センサー データ入力などの他のモードにも拡張される予定です。これは、マーケティング、デジタル資産、顧客サービスなどのさまざまな分野にプラスの影響を与えるでしょう。賢明な組織は、さまざまなニーズに適切に対応するために、マルチモーダル生成 AI のユースケースの探索と試験運用を開始するでしょう。

ベクトル データベースの勝利

検索強化生成とセマンティック検索を含む生成 AI アプリケーションのエンタープライズ基本モデルの標準化により、ベクトル データベースの価値と採用が大幅に増加すると予想されます。これらの類似性検索エンジンは、大量の非構造化データを保存および整理し、言語モデルを利用してそのデータをクエリする最適な方法を見つけることができる人工知能検索システムと考えることができます。

ベクトル データベースは、高次元データを処理し、複雑な類似性検索を容易にする機能で注目を集めています。組織がベクトル データベース インデックスをメモリ内に維持することで生じる可能性のある潜在的なコストに対処すると、これらのリポジトリは、レコメンダー システム、画像認識、自然言語処理、財務予測、その他の AI 主導型企業などの多くのユースケースでより大きな役割を果たすようになるでしょう。 。

生成 AI はパーソナライゼーションを優先します

生成 AI モデル RAG 実装およびベクトル類似性検索における大量の非構造化データへの頻繁なアクセスにより、データ セキュリティと規制に関する懸念が生じます コンプライアンスは広く懸念されています。以前は、このデータはダークデータと呼ばれていました。

2024 年のもう 1 つの大きなトレンドは、企業が組織レベルでのデータ プライバシー保護を確保しながら、ドメイン固有のニーズを満たす生成 AI チャットボットの開発に注力することです。これを実現するために、RAG テクノロジーは、生成 AI モデルを利用したチャットボットが精査されたデータのみにアクセスできるようにすることでサポートを提供し、データ プライバシー、規制遵守、データ セキュリティの制御を提供します。このようにして、企業はユーザー データの安全性とプライバシーを確​​保しながらチャットボットを開発できます。

Confidential Computing の導入が増加

Confidential Computing 構造は、その実装方法に応じて、生成された AI モデルのパーソナライズを通じてデータ保護の強化に大きく役立ちます。このコンピューティング モデルには、クラウドで処理するために機密データを安全な CPU エンクレーブに分離することが含まれます。これらのデータとその処理方法には、Enclave によって許可されたコードによってのみアクセスできます。

来年は、ハードウェアベースの機密コンピューティングの統合が増加すると予想されます。これは、クラウド ソリューションが機密コンピューティングを戦略的に活用して、プライバシーとセキュリティの要件がより高いアプリケーションを引き付けるためです。そして、この（機密コンピューティング）傾向は、機械学習、金融サービス、ゲノミクスなどの専門分野で特に広まるでしょう。

将来に向けて

基礎となるモデルによってもたらされる変化には、影響を与えるデータ環境も含まれますが、最終的にはそれを超えて広がります。実際、それは大小さまざまな形で、仕事やプライベートの生活の領域に影響を与えます。マルチモーダル展開、ベクトル データベース、パーソナライゼーション、機密コンピューティングなどは、これらの AI アプリケーションが企業や社会に大きな利益をもたらす多くの方法のうちの 1 つです。

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