過去的2023年，見證了技術的快速發展，這些技術極大地改變了全球政府、公共部門、企業，甚至公眾的生活。趨勢表明，大型語言模型、元宇宙和生成人工智能中綠色數據中心的采用激增，這成為了人們談論的話題，并且似乎仍然是人們關注的焦點。現在，更大的問題是，哪些技術可能會在2024年重塑企業?

生成式人工智能的演變

“生成式人工智能”在科技和非科技論壇上越來越受歡迎，在去年成為了一個共同的術語。技術專家將其稱為從工業5.0到工業6.0的“轉折點”。這項技術通過創造類似人類的內容和真實的數據，徹底改變了工作。它比分析型AI先行一步，展示了解釋數據的能力，同樣的藝術風格，寫作風格，甚至通過解釋互聯網上可用的數據來產生獨特的內容。然而，人工智能生成內容的真實性和獨特性仍然存在疑問。

到2024年，該技術有望在解釋數據和獲取業務特定見解以產生真實輸出方面成熟起來。此外，解釋模型的成熟可能會找到一個智能平衡，使機器學習能力更加智能，人工智能分析更簡單，為有效決策提供更好的數據洞察力。

未來，開發者可能會在AI模型中添加情感智能。這不僅可以改善用戶體驗，尤其是在客戶服務領域，還可以使機器獲得逼真的人類洞察力，其中包括與特定數據集相關的情感方面。

元宇宙創造體驗

我們生活在一個好的產品或服務的定義不再僅僅局限于質量和數量的時代。用戶體驗已成為使任何產品或服務成為客戶“偏好”不可或缺的參數。而且，技術讓我們能夠做到這一點。讓客戶在舒適的家中通過數字化身進入完全數字化的領域，打造更高水平的體驗，這就是元宇宙。

2023年，各企業開始將大型語言模型(LLM)引入其人工智能聊天機器人，以增強體驗并接觸基層人員。然而，到2024年及以后，我們可能會看到LLM在虛擬宇宙中的整合，以創造逼真的數字體驗。該技術與重新定義跨行業的用戶體驗相關。距離我們計劃使用VR耳機去虛擬宇宙度假的日子已經不遠了。此外，教育機構帶學生進行數字化實地考察、人們虛擬參加會議、現實生活中的游戲體驗、銀行的數字化訪問、辦公室的虛擬工作面試、虛擬世界中的會議、產品測試、配制藥物和進行臨床等應用測試，等等。使用虛擬宇宙這樣的技術，未來似乎會出現難以想象的場景。

零信任模型和社會工程的興起

新興技術的復興及其快速采用也引發了網絡威脅格局的演變。威脅行為者正在利用人工智能開發復雜的攻擊，這對當今時代的企業和政府構成了重大挑戰。這使得政府和企業必須為未來做好準備。因此，“零信任”模式近年來受到關注。各行業的IT領導者一直在大力倡導零信任模型，并開發全面的網絡安全框架，通過主動識別漏洞和填補漏洞來保護所有端點。

預計2024年，企業將增加投資以增強安全性。報告顯示，網絡安全投資預計將從去年的11%上升到2024年的14%。此外，報告還強調，盡管越來越多的企業正在投資網絡安全解決方案來應對新一代網絡威脅，但降低IT基礎設施的復雜性以更好地保護它也很重要。

其中一個復雜的網絡威脅就是社會工程。這些攻擊旨在操縱人們共享關鍵信息或下載包含惡意鏈接的軟件/文件。社會工程最近已經成為一個主要問題，因為這些攻擊不是針對您的系統或軟件，而是針對用戶的心理。它利用人為錯誤等漏洞，利用用戶的情感方面來操縱分享關鍵信息、交易金錢或讓系統被黑客入侵。

在未來的時間里，保證人工智能能力和機器智能來跟蹤此類攻擊，并使人類用戶保持謹慎并避免落入此類陷阱將會很有趣。

量子計算：從理論到實際方法

十多年來，量子一直是科技對話的一部分，也是論壇上數學和理論演講的一部分。然而，在最近的過去，我們已經看到了技術的落地。它可以在制藥、醫療保健、聚合物、金融科技、銀行等行業的轉型中發揮關鍵作用。

嚴格的量子計算具有巨大的潛力，但它也帶來了安全和道德挑戰，因為它威脅到現有的加密標準。

就像人腦一樣，深度學習系統確實可以識別數據點并做出決策，但它們究竟如何學習、發展并采取相應的行動仍然未知。這被稱為“黑匣子問題”。

量子計算可能可以解決“黑匣子問題”。它將提供人工智能算法急需的透明度并提高其可追溯性。這將進一步增強基于人工智能的決策，同時糾正錯誤，并為我們提供一個窺視孔，讓我們實際觀察和理解深度學習系統是如何做出決策的。

總結

2024年，各行業將見證突破性創新，尤其是考慮到生成式人工智能(GenerativeAI)的興起。此外，人工智能的成熟進一步影響了元宇宙、自動化、機器學習、機器人流程等其他技術的發展。此外，縱觀量子計算的發展，對人工智能實際功能的理解，可能會為深入探索機器智能開辟一片機遇之海和一個新領域。隨著威脅形勢不斷擴大，幾乎每天都會出現新的網絡攻擊，組織不斷投資創新和發展安全解決方案。