Растущие проблемы ИИ: возникают контекстуальные трудности, вопросы безопасности и потребность в ресурсах
Искусственный интеллект сталкивается с растущими проблемами, поскольку компании пытаются интегрировать эту технологию в существующие системы, обеспечивать безопасность агентных систем и удовлетворять энергетические потребности инфраструктуры ИИ. Первоначальный энтузиазм по поводу генеративного и агентного ИИ сменился более прагматичной реальностью: по данным VentureBeat, директора по информационным технологиям и технические руководители задаются вопросом, почему пилотные программы не приносят обещанных результатов.
Одной из ключевых проблем является отсутствие контекста в системах ИИ. По данным VentureBeat, ИИ испытывает трудности не из-за недостатка интеллекта, а из-за отсутствия контекста. Это часто связано с "Франкенштейн-стеком" из несвязанных точечных решений, хрупких API и интеграций с высокой задержкой, которые удерживают контекст в лабиринте разрозненных технологий.
Безопасность – еще одна серьезная проблема. MIT Technology Review сообщила о необходимости надежного управления агентными системами, рассматривая их как мощных, полуавтономных пользователей и обеспечивая соблюдение правил на границах, где они взаимодействуют с идентификацией, инструментами, данными и результатами. Это происходит после первой шпионской кампании, организованной ИИ, что подчеркивает неэффективность контроля на уровне подсказок. MIT Technology Review предлагает компаниям план из восьми шагов для внедрения управления агентными системами на границе.
Энергетические потребности ИИ также создают новые проблемы. MIT Technology Review отметила, что ИИ стимулирует беспрецедентные инвестиции в огромные центры обработки данных и энергоснабжение, способное поддерживать его огромный вычислительный аппетит. Атомные электростанции следующего поколения рассматриваются как потенциальный источник электроэнергии для этих объектов, предлагая потенциально более дешевую и безопасную альтернативу традиционной ядерной энергетике.
Кроме того, рост металлоемких центров обработки данных, электромобилей и проектов в области возобновляемой энергетики быстро увеличивает спрос на такие металлы, как никель, медь и редкоземельные элементы, сообщает MIT Technology Review. Это происходит в то время, когда добыча этих металлов становится все более трудной и дорогой, поскольку горнодобывающие компании уже использовали лучшие ресурсы. В ответ компании изучают инновационные решения, такие как использование микробов для извлечения металла из руды более низкого качества. Например, в Верхнем полуострове штата Мичиган владелец рудника Eagle тестирует новый процесс, разработанный стартапом Allonnia, который использует бульон, полученный путем ферментации, для захвата и удаления примесей из концентрированной руды, сообщает MIT Technology Review. Кент Соренсон, технический директор Allonnia, заявил, что этот подход может помочь компаниям продолжать эксплуатировать участки с ухудшающимся качеством руды.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment