AIの成長痛:コンテキストの課題、セキュリティの懸念、リソース需要の出現
人工知能は、企業が既存のシステムへの技術統合、自律型システムの保護、AIインフラストラクチャのエネルギー需要への対応に苦慮するにつれて、成長痛に直面しています。VentureBeatによると、生成AIと自律型AIに対する当初の熱意は、より現実的なものに変わり、CIOや技術リーダーは、パイロットプログラムが約束された結果をもたらさない理由を疑問視しています。
主な課題の1つは、AIシステム内のコンテキストの欠如です。VentureBeatによると、AIが苦戦するのは、知能が不足しているからではなく、コンテキストが不足しているからです。これは多くの場合、ばらばらのポイントソリューション、脆弱なAPI、および遅延の多い統合の「フランケンシュタイン」スタックが原因で、コンテキストが異種技術の迷路に閉じ込められています。
セキュリティもまた、大きな懸念事項です。MIT Technology Reviewは、自律型システムの堅牢なガバナンスの必要性を報告し、それらを強力な半自律型ユーザーとして扱い、ID、ツール、データ、および出力と相互作用する境界でルールを適用することを提唱しています。これは、最初のAIが画策したスパイ活動の後に起こり、プロンプトレベルの制御の失敗を浮き彫りにしています。MIT Technology Reviewは、企業が境界で自律型システムを管理するために実装する8段階の計画を提案しています。
AIのエネルギー需要もまた、新たな課題を生み出しています。MIT Technology Reviewは、AIが大規模なデータセンターへの前例のない投資と、その膨大な計算能力をサポートできるエネルギー供給を推進していると指摘しました。次世代の原子力発電所は、これらの施設の潜在的な電力源として検討されており、従来の原子力発電に代わる、より安価で安全な代替手段を提供する可能性があります。
さらに、MIT Technology Reviewによると、金属集約型のデータセンター、電気自動車、および再生可能エネルギープロジェクトの成長により、ニッケル、銅、および希土類元素などの金属の需要が急速に増加しています。これは、鉱山会社がすでに最良の資源を開発してしまったため、これらの金属の生産がより困難で高価になっている時期に起こっています。これに対応して、企業は、低品質の鉱石から金属を抽出するために微生物を使用するなど、革新的なソリューションを模索しています。たとえば、ミシガン州のアッパー半島では、イーグル鉱山の所有者が、新興企業Allonniaによって開発された新しいプロセスをテストしています。このプロセスでは、発酵由来のブロスを使用して、濃縮された鉱石から不純物を捕捉および除去します。Allonniaの最高技術責任者であるKent Sorenson氏は、このアプローチは、鉱石の品質が低下しているサイトで企業が操業を継続するのに役立つ可能性があると述べています。
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