Bekymringar om datasikkerheit fører til auka fokus på private AI-løysingar
Den vidstrakte omfamninga av generative kunstig intelligens (AI)-plattformar i ulike sektorar har vorte følgd av aukande sikkerheitsutfordringar. Som ei respons snur smarte forretningsleiarar seg i aukande grad mot private AI-system. Desse systema handterer ikkje berre store mengder data med betra personvernbeskyttelse, men tilbyr også eit tilpassingsnivå som gir ein betydeleg fordel framfor konkurrentar.
Profilerte saker utløyser interne evalueringar og policyendringar
Til dømes skjedde det ein merkbar endring i midten av 2023 då eit ledande teknologiselskap, som Samsung, innskrenka bruken av webbaserte generative AI-verktøy blant tilsette – eit trekk som seinare vart kopiert av selskap som Apple. Ein intern undersøking hos Samsung avdekte at fleirtalet av dei tilsette meinte at kunstig intelligens-verktøy kunne potensielt true selskapets datasikkerheit. Desse funna hadde ein betydeleg innverknad på selskapet si avgjerd om å innføre restriksjonar for å verne sensitiv informasjon og hindre eventuelle personvernbrotsverk.
Oppturen til private AI-system
Denne auka vaktsemda pressar både offentlege og private organisasjonar over heile verda til å vurdere adopsjonen av private AI-system basert på språkmodellar (LM). Integrert i sitt eige IT-infrastruktur, gjev desse systema betre kontroll og vern av sensitiv informasjon. Organisasjonar utforskar alternativ som å installere private AI i datasentra sine eller velje driftsløysingar som opprettheld kontroll over servermaskinvare og fysisk sikkerheit.
Offentlege AI-sårbarheiter og private AI-operasjonar
Å bruke tredjeparts-APIar for generative AI-verktøy presenterer risikoar for datasikkerheit. Informasjon går uunngåeleg ut av dei trygge omgjevnadane til ein privat nettverksinfrastruktur, noko som aukar faren for datainnbrot og brot mot databeskyttelseslover. I motsetnad til dette opererer ein privat AI, som huser proprietære arkitekturar, heilt innanfor ein organisasjon si IT-økosystem, lokaliserer datahandtering og sikrar at informasjonen aldri forlet det trygge nettverket.
Personifisering, skalerbarheit og homomorf kryptering i private AI-system
Grundlaget for ein privat AI sitt tekniske fundament er oftast ein desentralisert arkitektur der språkmodellen vert trent på organisasjonen sin eiga data. Denne tilpassinga betrar relevansen og nøyaktigheita i AI-en sin respons samtidig som den gjev moglegheit for avanserte sikkerheitsmekanismar som ende-til-ende kryptering av data og multifaktor autentisering. Den modulære arkitekturen til private AI system gjer òg at det er enkelt å skalere og integrere med andre teknologiar, noko som betrar dataanalysen og skaper høyytande skreddarsydde løysingar.
Ved å bruke homomorf kryptering kan private AI-er utføre operasjonar på krypterte data, oppretthalde personvern og sikkerheit samtidig som dei nyttar data til berekningar. Denne skjære krypteringsmetoden sikrar at dataintegriteten blir oppretthalde sjølv under komplekse prosesser i systemet.
Fordelar med private AI-system
– Forbetra datasikkerheit: Ved å halde data innanfor selskapet sin infrastruktur reduserer private AI-system risikoen for eksterne innbrot og urettmessig tilgang.
– Tilpassing: Dei kan bli fininnstilte til spesifikke forretningsbehov, noko som aukar relevansen og kvaliteten til AI sin interaksjon og respons.
– Overenstemming: Selskap kan sikre at systema deira følgjer regionale lover om databeskyttelse som GDPR, noko som reduserer risikoen for juridiske problemar.
– Driveleg konkurransefordel: Ved å nytte proprietære data og modellar kan bedrifter utvikle unike AI-applikasjonar som skil dei ut frå konkurrentane.
– Skalerbarheit: Private AI-ar kan vekse med verksemda, sidan oppskalering involverer berre endringar innanfor den eigde infrastrukturen.
Ulemper med private AI-system
– Større kostnader: Innleiande investering i infrastruktur og løpande drift kan vera betydeleg høgare enn ved bruk av offentlege AI-plattformar.
– Ressursintensitet: Krever intern ekspertise og ressursar for utvikling, opplæring og støtte av AI-modellar.
– Begrensa datasett: AI-en kan berre ha tilgang til selskapet sine data, noko som begrensar mangfaldet av data han kan lære frå, noko som kan påverka ytelsen hans på meir generelle oppgåver.
– Kompleksitet: Implementering av eit privat AI-system kan vera ein kompleks prosess, som krev detaljert planlegging og teknisk kunnskap.
Viktige utfordringar og kontroversar
Ei av dei sentrale utfordringane er å finne balansen mellom behovet for databeskyttelse og dei potensielle fordelane med større, meir varierte datasett som blir nytta av offentlege AI-ar. Det er òg ein debatt om effektiviteten til homomorf kryptering sidan det kan innføra forseinkingar og berekningsmessig kompleksitet. I tillegg er det viktig å sjå til at dei private AI-systema ikkje er forutinntatte og kan utføra oppgåver med ei viss generell gjennomføringsevne.
Mest relevante spørsmål
Q: Korleis kan bedrifter sikre at dei private AI-systema deira held seg oppdaterte og konkurransedyktige med raskt skiftande offentlege AI-plattformar?
A: Bedrifter må investere i kontinuerleg forsking og utvikling, slik at dei har kapasitet til å tilpasse og forbetre systema sine.
Q: Kva omsyn må eit selskap ta når dei går over til eit privat AI-system?
A: Selskap må vurdere kostnadane, den interne ekspertisen som trengs, lover om databeskyttelse og den potensielle påverknaden på strategiane for digital transformasjon.
Relaterte lenker
For ytterlegare lesing om kunstig intelligens og datasikkerheit er nokre relevante hovuddomenelenkar:
Informasjonen som er gitt ovanfor, kastar lys over den aukande trenden mot private AI-system i lys av bekymringar om datasikkerheit og tilpassing og gir innsikt i nokre av fordelane, ulempene, utfordringane og relevant spørsmål knytte til dette skiftet.
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl