核心观点与关键数据
- 模拟未来趋势：研报探讨了“模拟未来”的主题，强调在快速变化和不确定性中，利用新兴技术如AI进行预测和风险管理的重要性。曼哈顿计划中的蒙特卡洛方法为现代组织提供了利用概率方法进行模拟的范例。
- 指数AI：AI投资持续增长，预计2025年将进入变革阶段。生成式AI成为AI投资的主要驱动力，87%的AI投资者计划投资生成式AI。高成熟度IT企业比普通IT企业更积极投资AI，并更乐观地看待AI带来的价值增长。
- 专家模型：组织通过利用专注于特定行业的供应商模型、与同行合作训练模型或在内部预训练和微调现有模型来构建专家模型，以提高AI输出的质量和相关性。
- AI主权：IT领导者担心AI对业务模式的颠覆，认为AI带来的威胁仅次于人才短缺。组织在利用AI的同时，也寻求保持对数据的控制，包括数据机密性、性能和成本效益。
- 预量子基础：量子计算的发展带来了安全风险，预计量子计算机将能够破解当前流行的加密方法。NIST已发布首批后量子密码学标准，组织需评估量子计算带来的安全风险，并制定迁移计划。
- 量子优势：量子计算在解决复杂问题方面具有潜力，如材料科学、物流优化、药物发现和财务建模。组织可以通过云计算访问量子计算，并利用政府资金和早期技术获取优势。
- 数字人类：生成式AI技术的发展使得数字人类和深度假象技术日益逼真，对网络安全和社会信任构成威胁。组织需采取措施应对深度假象，如员工培训、验证和身份认证过程，以及利用区块链技术确保内容真实性。
- 深度防御：组织需构建多层次防御体系应对AI驱动的威胁，包括员工培训、检测工具、水印技术以及与供应商和行业团体合作。
研究结论
- 组织需积极应对新兴技术带来的机遇和挑战，将AI整合到业务流程中，并构建可信赖的环境以保持知识主权。
- 量子计算的发展将对网络安全构成重大威胁，组织需提前准备，迁移到抗量子密码学。
- 数字人类和深度假象技术的普及将对社会信任构成挑战，组织需采取措施确保信息真实性。
- IT领导者需从记录保存的角色转变为预测未来的角色，并积极应对AI带来的风险和机遇。
