사람들은 자신이 하는 모든 일이 옳지 않더라도 항상 연말에 미래를 기대하고 싶어합니다. 작년에는 자동화, 로봇 공학, RPA 분야에서 중요한 해가 될 것이라는 예측에도 불구하고 생성 AI가 등장하지 않았습니다. 하지만 자율주행 기술의 발전, 음성인식 시스템의 발전 등 다른 분야에서도 인공지능의 획기적인 발전을 무시할 수는 없습니다. 앞으로는 인공지능이 사회 각계각층에서 더욱 폭넓게 활용되어 우리 삶에 더 많은 편리함과 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.
디지털과 인간의 균형이 핵심이 될 것으로 예상합니다. 특히 대규모 기술 기업이 인재를 기업으로 다시 데려오기 위한 노력을 강화함에 따라 올바른 하이브리드 작업 모델이 중요한 초점이 될 것입니다. 이러한 추세는 2023년에도 중요한 영역으로 입증되고 있습니다.
2024년에 예측되는 상위 5가지 트렌드는 다음과 같습니다.
1. 생성형 AI가 최고 수준에 도달하려면 시간이 걸릴 것입니다.
기술이 발전하고 조직이 이를 운영에 배포함에 따라 생성형 AI가 현대화될 것이라는 점에는 의심의 여지가 없습니다. 인공지능은 계속해서 매우 중요한 파괴자가 될 것입니다. 그러나 우리는 2023년의 초기 흥분과 과대광고 이후 사람들이 "우리가 실제로 무엇을 할 수 있는가?"에 대해 더 많은 탐구적인 질문을 하기 시작할 것이라고 믿습니다. 그렇다고 GenAI가 놀라운 일을 하지 않을 것이라는 의미는 아닙니다. 그러나 전구 응용 프로그램이 등장하는 데 시간이 더 걸릴 수 있습니다. 인공 지능은 브라우저, 검색 엔진, 데이터베이스 등 일상적인 기술 인프라에 더욱 많이 내장되어 눈에 덜 띄게 될 것입니다. 따라서 규칙을 올바르게 적용하는 것이 더욱 중요합니다. 투명성, 설명 가능성, 반편향 및 허위 정보 조치에 대한 명확한 지침을 결정적으로 제공하는 EU의 인공 지능법(AI
법)과 같은 규제가 곧 도입될 것으로 예상됩니다.
2. 그러나 우리는 최초의 대규모 AI 사이버 공격을 보게 될 것입니다
위험 측면에서 생성 AI는 사이버 범죄자가 대규모로 정교한 공격을 시작하도록 돕는 능력을 분명히 가지고 있습니다. 우리는 인공 지능에 의해 생성된 것으로 보이는 맞춤형 피싱 이메일의 몇 가지 놀라운 예를 보았습니다. 시간이 지남에 따라 피싱 캠페인의 성공률은 현재 약 0.1%에서 약 20%로 기하급수적으로 증가할 가능성이 높습니다. 그런 다음 "AI 중독"이 있습니다. 즉, AI 알고리즘의 학습 프로세스에 통합된 콘텐츠로 감염되어 해당 콘텐츠를 허위, 편향 또는 완전히 악의적으로 만드는 것입니다. 여기에 악성 코드를 추가할 수 있으며 머지않아 생성 AI는 거의 막을 수 없는 악성 코드를 개발할 수 있습니다. 맬웨어는 새로운 수준의 힘에 도달할 가능성이 높으며, 사이버 산업은 이를 퇴치하기 위해 "훌륭한" 인공 지능의 도움은 물론 소집할 수 있는 모든 기술과 투자가 필요할 것입니다. 이를 종합해보면, 2024년까지 공공 영역 어딘가에서 거대하고 파괴적이며 눈에 띄는 공격을 시작하는 것이 놀라운 일이라는 생성적 AI로 인한 위험을 이해하는 것은 어렵지 않습니다.
3. 인공지능이 전부는 아닐 것이다
인공지능과 생성 인공지능이 지배적인 주제이기는 하지만, 다른 영역도 계속해서 발전할 것이다. 양자컴퓨팅이 관심분야가 될 것으로 예상할 수 있다. 2023년 디지털 리더십 보고서에 따르면 글로벌 디지털 리더 10명 중 1명은 이미 양자 기술 사용을 적극적으로 고려하고 있으며, 서비스형 양자(QaaS)는 IBM, Amazon, Google 등의 제품 제공으로 성장하기 시작했습니다. QaaS 액세스 비용이 떨어지면 점점 더 많은 기업이 양자 컴퓨터를 사용하여 중요한 문제를 해결하는 데 필요한 계산 및 계산을 가속화할 수 있습니다. 전 세계 정부가 영국의 선례를 따라 이 분야에 막대한 투자를 한다면 양자컴퓨팅의 적용은 더욱 가속화될 것이다. 한편, 2024년에 성장할 것으로 예상되는 또 다른 비AI 분야는 플랫폼 엔지니어링입니다. 이는 Gartner의 2024년 상위 10대 기술 트렌드 중 4위이며, 우리 모두는 이것이 큰 트렌드가 될 것이라는 데 동의합니다. 플랫폼 엔지니어가 셀프 서비스 인프라, 템플릿 및 프레임워크를 개발함으로써 개발자는 생산성을 가속화하고 최종 결과를 더 빠르게 얻을 수 있습니다. 기술 예산 증가에 대한 압박이 커지는 상황에서 ROI를 개선하기 위한 방법으로 플랫폼 엔지니어링에 대한 관심이 높아질 것으로 예상할 수 있습니다.
4. 사람들은 기술의 다양성이 진전되지 않아 좌절감을 느낍니다.
상황을 바꾸려는 노력에도 불구하고 기술 산업의 다양성 수준은 실망스러울 정도로 낮습니다. 전체적으로 기술 산업 리더의 14%만이 여성이고, 기술 팀의 약 4분의 1만이 여성이며, 소수자 배경도 비슷한 비율입니다. 우리는 2024년이 점점 더 많은 기술 산업 이해관계자들이 빙하 속도 변화에 대한 인내심을 잃고 빙하 속도 변화에 영향을 미칠 수 있는 요인을 통제하는 해가 될 것이라고 믿습니다. 이는 채용 정책과 프로세스뿐만 아니라 '채용에서 누가 우리 팀을 대표하는지'와 같은 문제를 검토하여 개별 사업체와 팀 내에서 변화를 가져오는 것을 의미합니다. 다른 사람들을 소개하고 더 많은 다양성을 대표하도록 노력하십시오. 그러면 이 사람들이 일을 잘하고 이사회에 다른 관점을 제시하고 관점을 바꿀 수 있다는 것을 알게 될 것입니다. 변화는 물결, 팀, 비즈니스를 구축함으로써만 발생합니다.
5. 지속 가능한 개발의 인기가 높아질 것입니다
실제로 기술 산업은 지속 가능한 개발과 넷 제로로 가는 길에 대해 더 많은 노력을 기울여야 합니다. 디지털 리더십 보고서에서 가장 경각심을 불러일으키는 결과 중 하나는 기술 산업이 순 제로 배출 목표 및 계획 측면에서 모든 산업보다 뒤처져 있다는 것입니다. 기술 기업 응답자의 58%는 아직 순 제로 배출 목표 및 계획이 마련되어 있지 않다고 말했습니다. . 다음 두 산업인 의료(51%)와 비즈니스/전문 서비스(50%)보다 훨씬 앞서 있습니다. 이 입장은 실제로 옹호될 수 없습니다. 산업 전반에 걸쳐 기업은 지속 가능성 목표와 진행 상황에 대해 더 많은 것을 보고하고 공개해야 한다는 점점 더 큰 압력에 직면하게 될 것입니다. 기술 산업은 이를 지원해야 합니다. 대기업은 이미 야심차고 진보적인 계획을 갖고 있지만 업계 전반에서 더 많은 노력이 필요합니다. 다양성과 마찬가지로 기술 기업도 탄소 배출량을 줄이기 위해 제어할 수 있는 매우 간단한 몇 가지 사항에 집중할 것으로 기대합니다. 예를 들어 이메일 트래픽을 줄이고 불필요한 첨부 파일을 제거할 수 있는 방법이 있습니까? 가능하다면 밤에 장치를 끌 수 있다는 명확한 정책이 있습니까? 자신의 가치 사슬을 살펴보고 어디에서 변화를 가져올 수 있는지 알아보세요. 클라우드 및 데이터 센터 제공업체에 해당 공간과 취하고 있는 조치에 대해 문의하세요. 투명성과 개방성을 수용하세요. 산업으로서 기술이 상황에 맞게 발전해야 할 때가 왔습니다. 2024년에는 이 문제가 더욱 심각한 상황에 놓이게 된다.
많은 기업에게 2023년은 힘든 해입니다. 2024년에는 상황이 약간 개선될 수 있고, 하반기에는 크게 개선될 수 있다는 조짐이 있습니다. 어떤 일이 일어나든 기술은 대부분의 조직의 운영 모델과 혁신에 대한 열망에 여전히 중요한 역할을 할 것이며, 고객 요구 사항을 충족하는 데 진정으로 초점을 맞춘 기술 비즈니스는 성공할 수 있는 좋은 위치에 있게 될 것입니다.
위 내용은 2024년 기술 핫스팟은 무엇인가?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

机器学习是一个不断发展的学科,一直在创造新的想法和技术。本文罗列了2023年机器学习的十大概念和技术。 本文罗列了2023年机器学习的十大概念和技术。2023年机器学习的十大概念和技术是一个教计算机从数据中学习的过程,无需明确的编程。机器学习是一个不断发展的学科,一直在创造新的想法和技术。为了保持领先,数据科学家应该关注其中一些网站,以跟上最新的发展。这将有助于了解机器学习中的技术如何在实践中使用,并为自己的业务或工作领域中的可能应用提供想法。2023年机器学习的十大概念和技术:1. 深度神经网

实现自我完善的过程是“机器学习”。机器学习是人工智能核心,是使计算机具有智能的根本途径;它使计算机能模拟人的学习行为,自动地通过学习来获取知识和技能,不断改善性能,实现自我完善。机器学习主要研究三方面问题:1、学习机理,人类获取知识、技能和抽象概念的天赋能力;2、学习方法,对生物学习机理进行简化的基础上,用计算的方法进行再现;3、学习系统,能够在一定程度上实现机器学习的系统。

本文将详细介绍用来提高机器学习效果的最常见的超参数优化方法。 译者 | 朱先忠审校 | 孙淑娟简介通常,在尝试改进机器学习模型时,人们首先想到的解决方案是添加更多的训练数据。额外的数据通常是有帮助(在某些情况下除外)的,但生成高质量的数据可能非常昂贵。通过使用现有数据获得最佳模型性能,超参数优化可以节省我们的时间和资源。顾名思义,超参数优化是为机器学习模型确定最佳超参数组合以满足优化函数(即,给定研究中的数据集,最大化模型的性能)的过程。换句话说,每个模型都会提供多个有关选项的调整“按钮

截至3月20日的数据显示,自微软2月7日推出其人工智能版本以来,必应搜索引擎的页面访问量增加了15.8%,而Alphabet旗下的谷歌搜索引擎则下降了近1%。 3月23日消息,外媒报道称,分析公司Similarweb的数据显示,在整合了OpenAI的技术后,微软旗下的必应在页面访问量方面实现了更多的增长。截至3月20日的数据显示,自微软2月7日推出其人工智能版本以来,必应搜索引擎的页面访问量增加了15.8%,而Alphabet旗下的谷歌搜索引擎则下降了近1%。这些数据是微软在与谷歌争夺生

荣耀的人工智能助手叫“YOYO”,也即悠悠;YOYO除了能够实现语音操控等基本功能之外,还拥有智慧视觉、智慧识屏、情景智能、智慧搜索等功能,可以在系统设置页面中的智慧助手里进行相关的设置。

阅读论文可以说是我们的日常工作之一,论文的数量太多,我们如何快速阅读归纳呢?自从ChatGPT出现以后,有很多阅读论文的服务可以使用。其实使用ChatGPT API非常简单,我们只用30行python代码就可以在本地搭建一个自己的应用。 阅读论文可以说是我们的日常工作之一,论文的数量太多,我们如何快速阅读归纳呢?自从ChatGPT出现以后,有很多阅读论文的服务可以使用。其实使用ChatGPT API非常简单,我们只用30行python代码就可以在本地搭建一个自己的应用。使用 Python 和 C

人工智能在教育领域的应用主要有个性化学习、虚拟导师、教育机器人和场景式教育。人工智能在教育领域的应用目前还处于早期探索阶段,但是潜力却是巨大的。

人工智能在生活中的应用有:1、虚拟个人助理,使用者可通过声控、文字输入的方式,来完成一些日常生活的小事;2、语音评测,利用云计算技术,将自动口语评测服务放在云端,并开放API接口供客户远程使用;3、无人汽车,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标;4、天气预测,通过手机GPRS系统,定位到用户所处的位置,在利用算法,对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

ZendStudio 13.5.1 맥
강력한 PHP 통합 개발 환경

SublimeText3 Linux 새 버전
SublimeText3 Linux 최신 버전

맨티스BT
Mantis는 제품 결함 추적을 돕기 위해 설계된 배포하기 쉬운 웹 기반 결함 추적 도구입니다. PHP, MySQL 및 웹 서버가 필요합니다. 데모 및 호스팅 서비스를 확인해 보세요.

Atom Editor Mac 버전 다운로드
가장 인기 있는 오픈 소스 편집기

mPDF
mPDF는 UTF-8로 인코딩된 HTML에서 PDF 파일을 생성할 수 있는 PHP 라이브러리입니다. 원저자인 Ian Back은 자신의 웹 사이트에서 "즉시" PDF 파일을 출력하고 다양한 언어를 처리하기 위해 mPDF를 작성했습니다. HTML2FPDF와 같은 원본 스크립트보다 유니코드 글꼴을 사용할 때 속도가 느리고 더 큰 파일을 생성하지만 CSS 스타일 등을 지원하고 많은 개선 사항이 있습니다. RTL(아랍어, 히브리어), CJK(중국어, 일본어, 한국어)를 포함한 거의 모든 언어를 지원합니다. 중첩된 블록 수준 요소(예: P, DIV)를 지원합니다.
