大家好我是阿伟

进入“暴力计算”的时代，大模型和生成式人工智能的出现给企业带来了巨大的挑战。除了对碳排放的影响外，这些技术还会对企业的IT运维提出更高的要求。研究机构Gartner预测，到2025年，75%的组织将面临持续的电力短缺。而在2024年十大战略技术趋势中，人工智能成为了一个共同的主题。这些技术趋势不仅仅是单一技术的变革，更是整个架构上的变化。接下来，我们将对其中的十大趋势进行解读。首先是全民化的生成式人工智能。通过生成式人工智能应用，企业用户可以访问并利用大量的内部和外部信息源，这将极大地推动企业知识和技能的全民化。根据Gartner的预测，到2026年超过80%的企业将使用生成式人工智能的API或模型，或在生产环境中部署支持生成式人工智能的应用。这意味着生成式人工智能平台的入门门槛将大大降低，几乎所有人都可以拥有“生成、创造、编写数字内容”的能力。

低门槛的同时也意味着成本的降低，这将为更多的企业带来机会。其次是机器客户。随着人工智能的发展，机器客户将成为未来的一个重要趋势。机器客户不仅仅是指以人工智能为核心的自动化客户服务，更是指机器自身拥有独立的客户身份和需求。机器客户将能够自主进行决策和交流，为企业提供更高效、更个性化的服务。这将极大地提升企业的客户满意度和竞争力。第三个趋势是增强型互联员工队伍。随着人工智能技术的发展，越来越多的企业将借助机器学习和自然语言处理等技术来增强员工的能力和效率。通过将人工智能技术与员工的工作流程和沟通方式相结合，企业可以实现更高效的协作和更快速的决策。这将使企业能够更好地适应快速变化的市场环境，并提升员工的工作体验和满意度。接下来是智能应用。随着人工智能技术的不断进步，智能应用将成为企业求助的重要手段。

智能应用不仅可以通过自动化和智能化的方式提高工作效率，还可以通过分析和预测帮助企业做出更明智的决策。这将为企业带来更高的竞争优势，并为企业的发展提供更多的机遇。行业云平台是第五个重要趋势。随着云计算的普及和发展，行业云平台将成为各个行业的重要基础设施。行业云平台不仅可以提供基础的计算和存储能力，还可以根据不同行业的需求提供特定的解决方案和服务。这将为企业提供更高效、更安全和更可靠的云计算环境，帮助企业更好地应对数字化转型的挑战。平台工程是另一个重要的趋势。随着人工智能和大数据等技术的广泛应用，企业需要建立稳定、灵活和可扩展的平台来支持这些技术的运行和发展。平台工程可以帮助企业构建和管理这些平台，提供强大的计算和存储能力，同时还可以保证数据的安全和隐私。这将为企业提供更好的技术基础，帮助企业实现数字化转型的目标。接下来是持续威胁暴露管理。

随着数字化时代的到来，企业面临的威胁也越来越多样化和复杂化。持续威胁暴露管理可以帮助企业及时发现和应对潜在的安全威胁，保护企业的信息资产和业务运行的安全。这将为企业提供更高的安全保障，提升企业的竞争力和可持续发展能力。可持续技术是另一个重要的趋势。随着全球环境问题的日益严重，企业对可持续发展的需求也越来越迫切。可持续技术可以帮助企业减少能源消耗、降低碳排放，同时还可以提供更高效和环保的解决方案。这将为企业带来更多的商机和竞争优势。人工智能信任、风险和安全管理是第九个重要趋势。随着人工智能技术的广泛应用，企业面临的安全和风险问题也越来越严峻。人工智能信任、风险和安全管理可以帮助企业建立和维护对人工智能系统的信任，同时还可以及时识别和应对可能的风险和安全漏洞。这将为企业提供更高的安全保障，确保企业的信息资产和业务运行的安全。最后一个趋势是人工智能增强开发。

人工智能增强开发可以帮助企业更好地利用人工智能技术来提升产品和服务的质量和效率。通过将人工智能技术与开发工具和方法相结合，企业可以更快速地开发出具有人工智能能力的产品和服务。这将为企业提供更多的创新机遇，并帮助企业在竞争激烈的市场中取得更大的成功。总结起来，未来的技术发展将围绕着人工智能展开。生成式人工智能、机器客户、增强型互联员工队伍、智能应用、行业云平台、平台工程、持续威胁暴露管理、可持续技术、人工智能信任、风险和安全管理以及人工智能增强开发，这些趋势将对企业的发展产生重要的影响。企业需要及时了解这些趋势，并积极采取措施来适应和应对这些变化。只有不断创新和进步，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。在面对这些趋势的时候，我们应该如何应对“云”和“开源”技术的发展，为生成式人工智能的应用提供了更好的条件和前景。

例如，二手车零售商CarMax利用微软Azure OpenAI的服务，通过汇总客户评论，将汽车的品牌、型号、年份等信息以及关键评论要点整合成简短的描述，来辅助其生产力的提升和新产品的研发。然而，这种获取知识和技能的方式也面临着治理和风险管理的问题，需要采取有效的措施来进行管理。在生成式人工智能爆火的今天，人工智能已经成为了工作中不可或缺的一部分。然而，如果缺乏对人工智能模型有效的治理，就存在人工智能技术“失控”的风险。对于企业来说，人工智能在整个生命周期中可能都会存在一些安全风险，如训练数据投毒、提示词攻击等，从各个方面来讲，人工智能有很多风险敞口。为了解决这些问题，Gartner提出了一套“AI Trism（AI Trust，Risk，Security Management）”框架，旨在确保人工智能技术的可信、安全和可控。AI Trism框架包括信任、风险和安全三个方面。

其中，信任是指对人工智能算法的合理性和公正性的信任，风险则涉及到了人工智能模型的各种潜在风险，例如对隐私的侵犯、数据安全等问题。安全则是指对人工智能模型的保护和运行的安全性。AI Trism框架的目标是保障人工智能技术的可信性、安全性和可控性，为企业提供强有力的支持和保障。实施AI Trism框架需要一个逐步发展的计划，包括确定人工智能的目标和应用场景、建立风险管理体系、确保数据和模型的质量、监控和诊断人工智能的运行与输出等。企业需要充分意识到人工智能的潜在风险和挑战，采取有效的措施来管理和避免风险，同时也需要加强对人工智能的监管和治理，建立起可持续发展的人工智能生态系统。在未来，随着生成式人工智能技术的不断发展，人工智能的应用将更加广泛和深入，同时也需要更高水平的AI治理。

企业应该积极响应AI Trism框架提出的治理和风险管理措施，不断完善人工智能的应用和管理，以保障人工智能技术的安全、可控和可持续发展。同时，我们也需要思考一个问题，即在人工智能技术的应用过程中，如何平衡发展和控制风险，实现人工智能与社会的和谐发展。人工智能模型治理：公平性、可解释性和数据保护的挑战人工智能（AI）技术的快速发展给社会带来了诸多机遇和挑战。然而，随着AI的广泛应用，人们也开始关注与之相关的治理问题。特别是在人工智能模型的开发和应用过程中，公平性、可解释性、透明度和数据保护等问题变得尤为重要。为了解决这些问题，一些关键的概念和工具被提出和应用。本文将重点介绍其中的两个重要概念：人工智能模型治理和持续威胁暴露面管理。人工智能模型治理是一个涵盖多个方面的综合性概念，旨在确保人工智能模型的开发和应用符合公平性、可解释性和数据保护的要求。

根据Gartner的研究，人工智能模型治理可以划分为六个模块：模型运维（ModelOps）、主动数据保护、AI特定安全、模型监控以及第三方模型和应用输入与输出风险控制工具。这些模块涵盖了模型的整个生命周期，从数据收集和处理到模型的训练和部署，以及模型的监控和调整。通过对这些模块的综合应用，可以提高人工智能模型的公平性、可解释性和数据保护水平。其中，模型运维是人工智能模型治理的关键环节之一。在模型运维中，需要确保模型的性能和稳定性。这包括对模型进行定期的维护和更新，以应对数据漂移和模型漂移等问题。此外，主动数据保护是保证模型数据的隐私和安全的重要手段。通过采取数据加密、访问控制和数据泄露监测等措施，可以有效保护模型数据的安全性和隐私性。在人工智能模型治理中，可解释性也是一个关键问题。由于深度学习等技术的复杂性，许多人工智能模型的决策过程往往难以解释。

这给模型的应用带来了一定的风险，尤其是在需要解释模型决策的场景，例如医疗诊断和法律判决等。因此，提高模型的可解释性是一个重要的研究方向。通过采用可解释的机器学习方法和模型解释技术，可以使人工智能模型的决策过程更加透明和可信。数据保护是人工智能模型治理中的另一个重要问题。在人工智能模型的开发和应用过程中，涉及大量的数据收集和处理。这些数据可能包含个人敏感信息，如个人身份信息、健康记录和金融数据等。因此，保护数据的隐私和安全是至关重要的。在人工智能模型治理中，需要采取措施来确保数据的安全传输、储存和处理。例如，采用加密技术和访问控制机制来保护数据的机密性和完整性。除了人工智能模型治理，持续威胁暴露面管理（CTEM）也是一个重要的概念。CTEM是由Gartner提出的一种安全态势修复和改进的框架，与传统的安全技术有所不同。它将注意力从单纯修复技术漏洞转移到业务层面的风险暴露面。

CTEM包括五个关键模块：范围界定、发现、优先级排序、验证和动员。这些模块共同构成了一个持续的威胁暴露面管理过程，旨在及时发现和应对安全风险。持续威胁暴露面管理的核心思想是将安全风险管理从传统的漏洞修复转变为整个风险暴露面的管理。传统的漏洞修复主要关注技术层面的安全漏洞，而CTEM将注意力扩展到了更广泛的风险范围，包括传统设备、应用程序和社交媒体账户等。此外，CTEM还强调了风险优先级的排序和验证的重要性。通过对风险进行综合评估和验证，可以更有效地确定风险的重要性和紧急程度，并采取相应的措施进行修复和改进。然而，需要注意的是，威胁暴露面管理并不意味着完全消除风险。在现实情况下，完全消除风险是不可能的。因此，一个更现实的做法是接受与风险共存，并采取措施提高业务的韧性。这包括建立紧急响应机制、备份和恢复系统、培训员工等。通过提高业务的韧性，可以更好地应对安全风险，并减轻其对业务的影响。

除了人工智能模型治理和持续威胁暴露面管理，可持续技术也是一个重要的话题。随着人工智能、加密货币、物联网和云计算等技术的广泛应用，人们对相关能源消耗和环境影响的关注也越来越大。因此，提高使用这些技术时的效率、循环性和可持续性变得尤为重要。可持续技术是一个数字解决方案框架，旨在实现能够支持长期生态平衡和人权的环境、社会和治理成果。在可持续技术中，需要采取措施来降低能源消耗、减少碳排放和促进循环经济。例如，可以采用能源高效的硬件设备和数据中心，优化数据处理和存储的方法，推动能源的可再生和清洁利用等。此外，还需要关注技术的社会和治理影响。例如，加密货币的广泛应用可能会引发能源浪费和环境破坏，因此需要采取措施来监管和引导其发展。综上所述，人工智能模型治理、持续威胁暴露面管理和可持续技术是当前人工智能领域的重要议题。人工智能的快速发展带来了许多机遇，但也带来了一系列的挑战。

通过加强人工智能模型的治理，重视持续威胁暴露面管理和推动可持续技术可持续IT技术是未来的发展方向Gartner预测，到2025年，75%的组织都将面临持续的电力短缺，这将加速推动可持续IT技术的发展。随着全球数字化程度的不断提高，IT产业的耗电量占全球年电力生产量的比重也将越来越高。因此，数据中心的电力紧缺将成为一个迫在眉睫的风险。这种情况已经在新加坡、爱尔兰、荷兰等国家出现，未来可能蔓延到其他地方。在这样的背景下，可持续IT技术的发展势在必行。"人工智能大年"引发的挑战今年被誉为"人工智能大年"，大模型和生成式人工智能的出现使我们进入了一个"暴力计算"的时代。然而，从购买显卡、制造芯片到训练大模型，这些技术不仅会带来更多的碳排放，还对企业的IT运维提出了挑战。如何在高碳排放的同时保证IT系统的正常运行，成为了一个亟待解决的问题。

传统开发与平台工程的区别传统的软件开发往往是基于项目的，开发人员根据业务部门的需求进行定制化开发。然而，这种方式存在着资源浪费的问题。比如一个企业开发了多个应用，其中许多功能是类似的，这就导致了重复开发的浪费。而平台工程则提供了一种新的开发模式。它通过一系列工具和流程为企业的软件开发团队提供一个自助开发门户，即内部开发平台。这个平台涵盖了应用程序整个生命周期中的所有操作，由专门的平台工程团队进行创建和维护。这种自助餐厅式的开发模式可以在短时间内满足需求，提升开发效率，同时避免资源的重复浪费。平台工程的关键词：可组装、可复用、可配置平台工程的核心是可组装、可复用和可配置。它类似于自助餐厅，顾客可以根据自己的需求选择合适的菜品，即所谓的"自助式服务"。这种模式可以快速满足用户需求，提高开发效率，同时最大程度地避免资源的重复浪费。

在这个模式下，平台工程师则扮演着厨师的角色，负责维护整个开发平台的运行。可持续IT技术与CIO的薪酬挂钩根据Gartner的预测，到2027年，25%的CIO的个人薪酬将与他们对可持续技术的影响挂钩。可持续IT技术的发展已经成为组织中不可忽视的重要因素。CIO作为信息技术决策者，需要重视可持续技术的应用和推广，并通过其影响力推动组织朝着可持续发展的方向发展。这也意味着，可持续IT技术对于CIO个人薪酬的影响不容忽视。结语可持续IT技术的发展是不可避免的趋势，并且已经成为组织中的重要议题。面对电力紧缺的风险和碳排放的挑战，可持续IT技术提供了一种解决方案。平台工程作为一种新的开发模式，具有可组装、可复用和可配置的特点，能够提高开发效率，避免资源浪费。同时，CIO作为信息技术决策者，也需要重视可持续技术的应用，并将其纳入组织发展的战略考量中。

只有通过全球范围内的合作和努力，才能实现可持续IT技术的全面发展，为未来的数字化社会提供可持续的支撑。你认为可持续IT技术对于组织的发展和CIO的个人薪酬有何影响？如何促进可持续IT技术的应用和推广？欢迎留下你的评论和观点。AI增强开发和行业云平台是当前软件开发领域的两大热点趋势。AI增强开发利用人工智能技术协助软件工程师进行应用设计、编码和测试，其中包括AI代码生成和AI增强测试等技术。行业云平台通过将底层云服务整合成全套产品，推动与行业相关的业务成果。这两个趋势都在改变传统软件开发的思维和模式，对于提高开发效率和推动业务发展具有重要意义。在AI增强开发方面，AI代码生成是一项有着广泛应用前景的技术。它可以帮助软件工程师快速生成样板代码和重构代码，提高开发效率。同时，对于那些需要学习旧框架或编程语言的开发者来说，AI代码生成也能提供便利和支持。

另外，AI增强测试也是一个受关注的领域。随着AI技术的发展，越来越多的测试任务将由AI来完成，包括编写测试代码、生成测试数据以及生成单元测试中的测试桩。这将极大地提高测试的效率和质量，减少人工测试的工作量。从设计到代码的过程在某种意义上代表了人工智能参与整个开发全生命周期的可能性，虽然目前还没有完全实现，但它给我们展示了未来的发展方向。与此同时，行业云平台也成为了企业关注的焦点。传统的云服务主要关注于技术和基础设施的改进，而行业云平台则更加注重在云投资中产生可量化的商业价值。它通过将底层的IaaS、PaaS和SaaS服务整合成全套产品，为企业提供与行业相关的业务功能。行业云平台具有可组装和模块化的特点，它将一些通用的业务能力模块化，然后让它们在公有云上进行重新组装，从而满足不同行业的特定需求。

根据Gartner的预测，到2027年，超过70%的企业将使用行业云平台来加速其业务计划，而2023年的比例还不到15%。行业云平台的普及将带来更高效的业务流程和更灵活的业务创新。综上所述，AI增强开发和行业云平台是当前软件开发领域的两大热点趋势。AI增强开发利用人工智能技术提高开发效率和测试质量，为开发者提供更多便利和支持。行业云平台则通过整合云服务，为企业提供与行业相关的业务功能，推动业务发展和创新。这两个趋势都将对软件开发产生深远的影响，值得开发者和企业关注和应用。那么，你对于AI增强开发和行业云平台有什么看法？在你的行业或领域中，是否有可能应用这些技术和平台？欢迎留下你的评论和想法。超过20个行业中有超过270个“行业云平台”，这是Gartner的数据显示。其中，在智能应用领域，人工智能的应用将成为未来3年对各行业影响最大的技术之一。

这些智能应用具备自主做出适当响应的习得性适应能力，通过机器学习、语义引擎和连接数据等基于人工智能的服务，提升工作效率和自动化程度。对企业来说，人才短缺是最大的风险之一，吸引和留住人才成为首要任务，而人工智能的发展被认为能够应对这一挑战。智能应用的目标是实现像人类一样思考、判断和适应环境的能力。这种智能应用具备自适应的学习能力，通过机器学习、语义引擎、连接数据等技术实现。例如，苹果手机和手表的优化充电功能，通过学习用户的充电习惯并找到规律，使得充电时间更加智能化，延长了设备的寿命。同样，辅助驾驶和自动驾驶技术，以及一些机器人公司如特斯拉的AI机器人，也属于智能应用的范畴。一个有趣的例子是“AI读心术”。在2023年5月，美国得克萨斯州奥斯汀分校的研究团队发表了一篇关于基于AI预训练大模型的大脑活动解码器的文章。

这一解码器可以将大脑活动转化为连续的文本流，通过非侵入式的方法学会“读心术”。虽然目前的识别率还不算特别高，但这一技术的发展仍然具有很大的潜力。智能应用的出现对各行业都有着深远的影响。在医疗领域，智能应用可以帮助医生进行疾病诊断和治疗决策，提高医疗质量和效率。在制造业中，智能应用可以优化生产流程和资源调配，提升生产效率和产品质量。在金融领域，智能应用可以提供智能投资建议和风险管理解决方案，增加投资收益和降低风险。然而，智能应用的发展也面临着一些挑战和风险。首先，随着智能应用的普及，对数据隐私和安全的担忧也越来越大。如何保护个人和企业的隐私，防止数据被滥用和泄露，是一个亟待解决的问题。其次，智能应用的开发和运营需要大量的技术人才和专业知识，人才短缺是一个制约因素。此外，智能应用的算法和模型的可解释性也是一个挑战，用户往往难以理解智能应用是如何做出决策和判断的。

为了推动智能应用的发展，政府、企业和学术界都应该加强合作，共同解决技术、人才和隐私安全等方面的问题。政府应该出台相关政策和法规，保护个人和企业的数据隐私，推动技术的创新和应用。企业需要加大对人工智能技术的投入和人才培养，建立健全的数据管理和安全机制。学术界应该开展更多的研究，提出可解释性的算法和模型，促进人工智能的可持续发展。智能应用是未来的趋势，对各行业都将产生深远的影响。只有通过加强合作和创新，解决技术、人才和隐私安全等问题，才能实现智能应用的可持续发展，为人们带来更多的便利和福利。你认为智能应用对于未来的发展有怎样的影响？在智能应用的发展过程中，你又有什么看法和建议？提高员工价值的数字化员工体验随着人工智能的发展，增强型互联员工队伍（ACWF）成为一种优化员工价值的战略。ACWF利用智能应用和分析，为员工提供日常环境和指导，助力员工队伍的体验、福祉和技能发展。

其中的关键在于提供数字化的员工体验。通过从员工的终端应用中提取数据，人工智能应用可以实时分析员工的工作状态和压力，甚至发现企业需要改善的流程和员工的离职倾向。当然，在实施过程中安全和隐私问题必须得到重视，但ACWF的一个重要之处在于，人工智能可以用其方式对员工进行关怀，增强人类的关怀并在数据方面提供支持。“机器客户”的发展阶段“机器客户”是一个正在发展的概念，分为三个阶段。第一阶段是人类主导，机器根据规则购买特定的商品。第二阶段是人类和机器共同主导，优化购买选择，并由机器执行购买操作。第三阶段是机器推测人类的需求，根据规则、场景和偏好进行自主化购买。第一个阶段已经实现，第二个阶段也在逐步实现中，而第三个阶段虽然尚未完全实现，但已经有了一些有趣的案例。

例如，OpenAI的一位创始人在TED演讲中分享了一个实验，他使用聊天机器人ChatGPT和图像生成工具Dall·E帮助他准备晚餐菜单，并用Dall·E将菜单转化为图片的请柬，最后使用ChatGPT创建一个购物清单。人工智能对人类生活的影响ACWF和机器客户的出现都体现了人工智能对人类生活的影响。对于企业而言，ACWF可以提高员工的工作效率和福利，进而提升企业的生产力和创新力。通过数字化员工体验，企业可以更好地了解员工的工作状态和需求，为其提供更有针对性的支持和培训，从而提高员工的工作满意度和积极性。对于消费者而言，机器客户可以更好地满足其需求，并在一定程度上减轻购物负担。机器客户可以通过分析消费者的购买记录和偏好，为其推荐更合适的产品，提供个性化的购物体验。然而，在使用人工智能时，必须充分考虑数据安全和隐私问题。

企业和个人需要确保合法、透明地收集和使用数据，保护员工和消费者的隐私权。同时，监管机构和政府也需要加强对人工智能领域的监管，建立相关法律法规，以确保人工智能的合理和负责任的应用。人工智能的未来影响与意义随着人工智能的不断发展，它将继续渗透到各个领域，对我们的生活和工作产生深远影响。在未来，人工智能有望进一步提升员工的工作效率和福利。通过智能应用和分析，企业可以更好地理解员工的需求和潜力，为其提供更有针对性的培训和发展机会，从而提高员工的技能水平和职业发展。同时，机器客户的发展也将为消费者提供更个性化、便捷的购物体验。然而，我们在使用人工智能的过程中也需要保持警惕，避免不必要的风险和损失。人工智能虽然具有巨大的潜力，但也存在一些风险和挑战。例如，数据安全和隐私问题仍然是一个重要的考量因素。此外，人工智能的应用也可能导致一些就业岗位的变革和消失。

因此，我们需要在使用人工智能的同时，积极应对这些风险和挑战，制定相应的政策和措施，确保人工智能的可持续发展和社会效益。 总结 增强型互联员工队伍和机器客户的出现体现了人工智能对人类生活的影响。ACWF通过提供数字化员工体验，提高员工的工作效率和福利；而机器客户则通过优化购买选择，满足消费者的需求。然而，在使用人工智能时，我们必须充分考虑数据安全和隐私问题。未来，人工智能将继续渗透到各个领域，对我们的生活和工作产生深远影响。我们需要更好地理解和使用人工智能，从中获取更多的利益。同时，我们也应该保持警惕，积极应对人工智能带来的风险和挑战。 你认为人工智能在未来还会带来哪些影响？它对我们的生活和工作有哪些意义？欢迎留下你的评论和想法。

阿伟5年想法写完了