人工智能的過去、現在和未來
人工智能改變我們工作方式的潛力是無窮的,但我們距離這一目標還有很長的路要走,需要仔細的規劃和考慮。
人工智能 (AI) 的持續擴張速度是前所未有的,特別是自 2022 年 GenAI 進入市場以來。如今,人工智能的工作速度遠遠快于人類的產出,這也是這項技術對專注于精簡運營、提高生產率和成本效率的領導者如此有吸引力的原因。但對于那些認為人工智能是一種較新的現象的人來說,你錯了,網絡安全已經利用了人工智能幾十年,而且這一趨勢近年來還在加速。人工智能現在出現在大量網絡安全工具中,有助于增強威脅檢測、響應和整體系統安全性,其悠久的歷史可以追溯到 1950 年代。
思考機器的可能性
1956 年,達特茅斯學院數學教授約翰·麥卡錫邀請一小群研究人員參加一個為期一夏的研討會,重點研究“思考機器”的可能性,他們因此被認為是人工智能領域的創始人。隨后,在 60、70 和 80 年代開展了許多研究和項目,但直到 90 年代末,該領域才獲得了更多的研發資金,取得了重大飛躍,使第一輛無人駕駛汽車成為現實。
大約在這個時候,IBM 的計算機系統“深藍”在決賽中僅用 19 步就擊敗了國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫。雖然“深藍”不具備當今生成式人工智能的功能,但它的處理速度卻比人類快得多。
但可以說,當蘋果于 2010 年推出 Siri,亞馬遜于 2014 年推出 Alexa 時,人工智能才更全面地進入了消費者的意識,這些新的虛擬助手具有自然語言處理 (NLP) 功能,可以理解口頭問題并做出回答。Siri 和 Alexa 都基于人工智能、機器學習和 NLP 技術,它們的后端通過云端的頻繁更新不斷改進。當然,2022 年,OpenAI 推出了 ChatGPT,剩下的,正如他們所說,就是歷史了。
現實與預期不符
然而,盡管 GenAI 在 AI 領域備受關注,但該技術尚未為大多數組織帶來預期的商業價值。GenAI 的炒作可能會導致 AI 領導者難以確定強大的用例,這不必要地增加了復雜性并增加了失敗的可能性。
據 Gartner 稱,GenAI 已經度過了其同名炒作周期中的膨脹預期高峰,到 2024 年底,價值將從基于熟悉的 AI 技術的項目中獲得,這些項目無論是獨立的還是與 GenAI 結合的,都有標準化的流程來幫助實施。
AI 重置正在進行中
毫無疑問,技術和安全團隊在 2024 年進行了試驗并吸取了一些寶貴的經驗教訓。企業的各個角落都在進行人工智能試點,而宏觀經濟市場趨勢在全年都使一些長期戰略發生了偏差。展望 2025 年,隨著領導者考慮如何將經驗教訓轉化為利潤,人工智能將進入一個新階段。成功的人會深思熟慮,在短期勝利與長期基礎改進之間取得平衡。
2025 年,一些試驗肯定會繼續,但如上所述,技術和安全領導者將專注于將經驗教訓付諸實踐。然而,經過一段時間的試點和試驗后,展示投資回報的巨大壓力將迫使一些領導者倉促部署并做出可能讓他們付出高昂代價的過早決定。
領導者意識到投資回報所需的時間將比他們預期的要長,因此他們正轉向務實地隨著時間的推移實現投資回報。在 Forrester 的 2024 年第二季度 AI Pulse 調查中,49% 的美國生成 AI 決策者表示,他們的組織預計 AI 投資將在一到三年內實現回報,44% 的人表示將在三到五年內實現回報。對 AI 投資回報的不耐煩可能會促使企業過早縮減投資,這可能會使他們處于長期劣勢。相反,我會鼓勵 AI 領導者制定符合其商業模式和愿望的穩健戰略。
我們在網絡安全自動化方面看到了類似的趨勢,在三到四年的時間里,它沿著 Gartner 炒作周期發展,并落在了可以發現價值的特定用例上,并且對結果的信任度也增加了。
未來人工智能浪潮將有自己的周期
我在上一篇文章中談到了下一波人工智能可能是“SynthAI”。到目前為止,生成式人工智能應用主要關注信息的發散。也就是說,它們根據一組指令創建新內容。在未來的人工智能浪潮中,將有更多的人工智能應用來聚合信息。換句話說,它們將通過合成可用信息向我們展示更少但更相關的內容。SynthAI 將提高決策的質量和速度,即使不能真正做出決策。這里最明顯的應用是總結人類無法直接消化的大量信息。未來 SynthAI 的真正價值將在于幫助人類更快地做出更好的決策。
SynthAI 最能發揮作用的用例是:數據量巨大,以至于人類無法手動篩選所有信息。以及信噪比很高,以至于主題或見解不明顯且不一致。
最終,人工智能改變我們工作方式的潛力是無窮無盡的,但我們距離這一目標還有一段距離,經過幾年的試驗,我們需要仔細規劃和考慮。我堅信,B2B 應用中 GenAI 需要發展到不僅僅是創造更多內容,而是能夠讓我們更好、更快地完成工作的 SynthAI。但我建議謹慎使用人工智能,或者為人工智能設置護欄,并明確關注如何在 2025 年及以后獲得多年的投資回報。