預測2024年資料技術發展：基礎模型與保密計算

當代資料領域的最大力量可能在於基礎模型的廣泛應用。這些模型在人工智慧的部署中扮演著重要角色，對外部客戶互動和內部員工與資料系統的介面等各個方面產生明顯影響。

因此，到2024年，儲存和檢索資料、應用和從基礎模型中產生價值的新範式將得到鞏固。同時，資料驅動流程的重要性也會被強調，包括資料安全和資料隱私。隨著先進的機器學習部署的不斷發展，我們的生活將變得更加豐富多彩，同時也需要保護資料和確保監管合規性。這兩個面向的發展將相輔相成，並相互推動。

智慧機器人生成自然語言只是開端，為了支援這些人工智慧功能並推進至2025年，一個完整的生態系統正在逐漸形成。

多模態生成模型

基礎模型在生成文字方面表現出色，甚至讓人容易忽略其實際定義。它能夠處理無限多個任務，這使得組織可以在接下來的幾個月內充分利用這些功能，從而提高生成式人工智慧投資的回報率。

GPT-4的整合能力不僅限於圖像和文本，很快就會擴展到其他模式，如語音、視訊、音樂和感測器資料等輸入。這將為各個領域帶來正面影響，包括行銷、數位資產和客戶服務等。聰明的組織將開始探索和試行多模式產生人工智慧的用例，以便更好地滿足不同需求。

向量資料庫的勝利

預計，涉及檢索增強生成和語義搜尋的生成型AI應用的企業基礎模型標準化將在很大程度上提高向量資料庫的價值和採用率。這些相似性搜尋引擎可以被視為人工智慧檢索系統，它們能夠儲存和組織大量非結構化數據，並利用語言模型來查詢這些數據的最佳方式。

向量資料庫因其處理高維度資料和促進複雜相似性搜尋方面的能力而受到關注。一旦組織解決了在記憶體中維護向量資料庫索引可能導致的潛在成本問題，這些儲存庫將在許多用例中發揮更大作用，如推薦系統、圖像識別、自然語言處理、財務預測或其他人工智慧驅動的企業。

生成式人工智慧優先考慮個人化

產生人工智慧模型在RAG實現和向量相似性搜尋中，對大量非結構化資料的頻繁存取引起了對資料安全和法規遵從性的廣泛關注。以前這些數據被稱為暗數據。

2024年的另一個主要趨勢是，企業將專注於開發生成式人工智慧聊天機器人，以滿足特定領域的需求，並同時確保組織層面的資料隱私保護。為了實現這一目標，RAG技術可以透過確保由生成式AI模型支援的聊天機器人只能存取經過審查的數據，並提供對資料隱私、法規遵循和資料安全的控制，來提供支援。這樣一來，企業可以在開發聊天機器人的同時保護用戶資料的安全和隱私。

機密運算採用率增加

根據其實作方式，機密運算結構可以大大幫助透過產生AI模型的個人化來加強資料保護。此運算模型涉及將機密資料隔離在安全的CPU飛地中，以便在雲端中處理。這些資料及其處理方法只能由飛地授權的程式碼存取。

未來一年，預計基於硬體的機密運算的整合將會增加，因為雲端解決方案將策略性地利用其來吸引隱私和安全需求更高的應用。而這種(機密運算)趨勢將在機器學習、金融服務和基因組學等專業領域尤為普遍。

展望

基礎模型所帶來的變化包括，但最終超越了其具有如此影響力的資料環境。事實上，其以或大或小的方式影響著職業和私人生活領域。多模式部署、向量資料庫、個人化和機密運算，將是促進這些人工智慧應用為企業甚至社會帶來更大利益的眾多方式中的一部分。

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