Oracle在引入Oracle Database 23ai时取得了突破性进展，为人工智能技术与数据库管理的整合树立了新的标准。最近的一项声明强调了超过300项创新功能，旨在提升数据处理中的人工智能功能，加快应用程序开发，并为关键工作负载提供强大支持。
强调AI在这一最新发展中的关键作用，Oracle执行副总裁Juan Loaiza在Oracle Database 23ai预计将在全球企业中产生变革性影响方面发表了评论。其中的一项旗舰创新是Oracle AI Vector Search，为用户提供了在各种非结构化数据形式上执行概念搜索的能力，超越了传统的关键字或基于值的搜索限制。
对非结构化和企业私有数据搜索功能的这种融合确保了不再需要复制和移动数据，简化了Oracle生态系统内的流程。Oracle Database 23ai的创新之处在于通过将AI算法直接带到数据所在位置的方法，从而实现数据库内的实时AI。这种现场AI执行提高了应用程序性能，同时也加强了安全性。
Oracle Database 23ai通过多个基于云的服务广泛可用，包括Oracle Cloud基础设施、Oracle Exadata数据库服务和其他各种平台。除了AI Vector Search，Oracle Database 23ai还包括许多其他功能，比如专为管理更大数据量和用户群的AI Vector Search而设计的Oracle Exadata System Software 24ai，以及OCI GoldenGate 23ai，确保向量的实时复制。
在持续发展云基础设施的过程中，Oracle旨在与亚马逊和谷歌等技术巨头更加激烈地竞争。今年早些时候，Oracle在其Fusion Cloud Applications Suite中集成了生成式AI功能，并通过Oracle金融服务推出了一项基于AI驱动的云服务，以帮助银行打击反洗钱活动。
Oracle Database 23ai的优势：
1. AI集成：通过直接在数据库内嵌入AI，Oracle Database 23ai实现了更高效的数据处理和洞察，从而带来更明智的决策。
2. 实时AI：现场AI执行允许获得即时结果，消除了与将数据传输至外部AI处理相关的延迟。
3. 安全增强：将数据保持在数据库中进行AI处理，最小化了在传输过程中的风险，提供了更好的数据安全性。
4. AI Vector Search：该功能促进了超越关键字匹配的高级搜索技术，提升了搜索结果的相关性和质量。
5. 可伸缩性：Oracle的AI数据库旨在随着组织需求扩展，处理大量数据和增加数量的用户。
6. 基于云的服务：Oracle Database 23ai在多个平台上的可用性为云计算环境提供了更大的灵活性和可访问性。
Oracle Database 23ai的劣势：
1. 复杂性：新功能可能增加数据库管理的复杂性，需要IT专业人员进行专门知识和培训。
2. 成本：高级功能通常伴随着更高的成本，可能使OracleDatabase 23ai比标准数据库更昂贵。
3. 迁移挑战：现有的Oracle用户在转换到更新架构时可能会面临问题，在采纳过程中影响业务连续性。
4. 市场竞争：Oracle面临来自其他主要云服务提供商的激烈竞争，后者可能在其AI产品中提供不同的优势。
主要挑战和争议：
1. 数据隐私：通过整合AI，可能会引发有关数据隐私的担忧，特别是在处理数据库中的敏感或私人信息时。
2. AI偏见： AI算法中潜在的偏见是一个关键问题，如果AI没有经过正确训练或监控，可能导致不可靠的结果。
3. 兼容性： 确保新的AI功能与各种平台和服务兼容可能对Oracle构成挑战，影响用户满意度和采用率。
重要问题：
1. 在将AI直接整合到数据库中时，Oracle将如何确保数据的安全性？
2. Oracle将采取什么措施来解决AI驱动的数据库功能中存在的潜在偏见？
3. Oracle Database 23ai计划如何应对IT人员所需的增加复杂性和培训要求？
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