Gartner公布2025年十大技术趋势:代理AI、机器人和虚假信息安全

IT研究公司Gartner预测了2025年的十大技术趋势,其中包括代理AI技术的兴起、对虚假信息网络安全解决方案的需求、以及可以遵循人类指令的多功能机器人。 Gartner最大胆的一些预测包括,到2028年至少有15%的日常工作决策将通过代理AI自主做出,而今年这一比例是0%。 AI代理的兴起,将需要AI治理方面的完善和需要新技术以打击虚假信息。

Gartner公布2025年十大技术趋势:代理AI、机器人和虚假信息安全

IT研究公司Gartner预测了2025年的十大技术趋势,其中包括代理AI技术的兴起、对虚假信息网络安全解决方案的需求、以及可以遵循人类指令的多功能机器人。

Gartner最大胆的一些预测包括,到2028年至少有15%的日常工作决策将通过代理AI自主做出,而今年这一比例是0%。

AI代理的兴起,将需要AI治理方面的完善和需要新技术以打击虚假信息。

Gartner副总裁、分析师Jasleen Kaur Sindhu表示:“当您使用银行的移动应用或者网站时,AI通常被用于欺诈检测、贷款审批和个性化财务建议等功能。AI治理平台可以帮助银行确保这些系统公平地、合乎道德地做出决策,保护数据并遵守法规。”

到2028年,50%的企业将采用专门针对虚假信息安全用例的产品、服务或功能,而2024年这一比例还不到5%。

此外Gartner预测,在未来四年内,使用AI治理平台的企业将比竞争对手获得高30%的客户信任评级和高25%的监管合规分数。

Gartner新发布的2025年顶级战略技术趋势报告中,其他主要趋势还包括空间计算和量子计算,以及多功能机器人的兴起。

到2030年,80%的人类将每天与智能机器人互动,而目前这一比例还不到10%。Gartner杰出副总裁、分析师Bill
Ray表示:“与人类合作的机器人必须能够在为人类设计的环境中工作,而并不一定需要人类的形态:最成功的多功能机器人不会复制人类的形态——它们会对其进行改进。”

下面就让我们来看一看Gartner 2025年十大战略技术趋势以及每个类别的热门用例。

1、代理AI

代理AI是一个旨在独立做出决策并采取行动实现特定目标的软件。代理AI之所以流行,是因为它能够自主采取行动,帮助CIO实现他们对生成式AI的愿景,从而提高生产力。

代理AI将各种AI技术与记忆、规划、感知环境、使用工具和遵循安全准则等功能相结合,以自行执行任务以达到目标。

Gartner高级总监分析师Tom Coshow在报告中表示:“长期以来,组织一直希望促进高绩效的团队、改善跨职能协作、协调解决团队网络中的问题。代理AI有潜力成为一个非常称职的队友,通过为人类队友提供关于那些通常看不到的衍生事件的洞察。”

用例:

通过使用数据分析在每一步做出高度计算的决策,实现客户体验自动化。

通过自然语言使员工能够开发和管理更复杂的技术项目。

2、AI治理平台

AI治理平台通过确保以负责任的、合乎道德的方式使用AI系统,从而帮助管理和控制AI系统。随着这种平台在更多领域得到使用,尤其是在监管严格的行业,AI治理将成为一大趋势。

这些平台使IT领导者能够确保AI是可靠的、透明的、公平的和负责任的,同时还符合安全和道德标准。

Gartner表示,到2028年使用AI治理平台的企业将比竞争对手获得高30%的客户信任评级和高25%的监管合规分数。

Gartner副总裁、分析师Jasleen Kaur Sindhu表示“当您使用银行的移动应用或网站时,AI通常会支持欺诈检测、贷款审批和个性化财务建议等功能。AI治理平台可以帮助银行确保这些系统公平且合乎道德地做出决策,保护数据并遵守法规。”

用例:

评估AI系统可以能带来的潜在风险和危害,包括偏见、侵犯隐私和对社会的负面影响。

通过模型治理流程指导AI模型,确保在模型生命周期内遵循所有适当的门槛和控制。

3、虚假信息安全

虚假信息网络安全被定义为旨在帮助识别可信任内容的安全解决方案,目标是创建系统以确保信息准确、验证真实性、防止冒充和监控有害内容传播。

Gartner高级主管分析师Dan
Ayoub表示:“假设一名员工收到一封看似来自公司CEO的电子邮件,要求提供敏感信息或授权进行金融交易,虚假信息安全工具会分析电子邮件的内容、元数据和来源,以检测是否有冒充或欺诈的迹象,并在必要时自动隔离电子邮件、提醒员工并通知IT安全部门。”

Gartner表示,到2028年50%的企业将采用专门针对虚假信息安全用例的产品、服务或功能,而2024年这一比例还不到5%。

用例:

对通过大众媒体或社交媒体传播的内容进行情报监控,例如针对高管领导团队、产品、服务或品牌的内容。

防止冒充与组织有业务往来的个人,包括员工、承包商、供应商和客户。

4、后量子密码学

后量子密码学(PQC)是指旨在抵御量子计算机带来的潜在威胁的加密方法。

Gartner副总裁、分析师Mark Horvath表示:“当员工发送包含了财务数据、客户信息或知识产权的敏感电子邮件时,PQC算法可用于加密这些通信。即使攻击者现在拦截了数据,他们也无法在未来解密,即使量子计算机变得足够强大,可以打破当前的加密标准。”

Gartner表示,量子计算将很快成为现实,预计会让传统加密方法过时,对数据安全构成重大风险。

Gardner表示,犯罪分子已经预见到了这种转变,采取了“先收集,后解密”等策略,他们窃取加密数据,期望最终能够使用量子技术进行解密。

用例:

保护宝贵的知识产权免受网络威胁(包括未来的量子攻击),确保竞争对手或黑客无法解密机密信息。

确保加密消息、合同和运营数据不会被量子驱动的对手拦截或解密。

5、环境隐形智能

环境隐形智能是指广泛地使用小型低成本标签和传感器来跟踪各种物体和环境的位置和状态。

这些信息被发送到云端进行分析和记录,这些技术将被内置到日常物品中,通常用户不会注意到它们。

环境隐形智能之所以流行,是因为它提供了对组织和供应链有价值的实时可见性,随着时间的推移,这些可见性可能会扩展到更广泛的生态系统。

Gartner杰出副总裁、分析师Nick Jones表示:“在制造业中,组件和机械可以与管理系统进行通信,提供有关维护需求、库存水平或使用模式的更新,这种可见性有助于优化供应链,防止设备停机并自动重新订购。”

用例:

在零售环境中,根据客户行为自动调整照明、音乐和产品推荐。

在医疗行业,无需可穿戴设备即可持续监测患者,从而实现对紧急情况的实时响应。

6、节能计算

节能计算是指以最大限度减少能源消耗和碳足迹的方式设计和运行计算机、数据中心和其他数字系统。

Gartner表示,可持续性现在是董事会关注的重点。

“想象一下,一座智能的办公楼,节能计算融入到了日常运营的各个方面。物联网传感器会跟踪占用情况,根据实际需求实时调整照明、暖通空调和设备使用情况,从而大幅节省成本并减少碳足迹,”Jones说道。

虽然传统的处理改进已经达到极限,但GPU、神经形态计算和量子计算等新计算技术有望在未来五到十年内实现大幅度的节能收益。

用例:

通过降低服务器和冷却系统的功耗来降低数据中心成本。

使用智能电源管理系统来降低整个办公网络的功耗。

7、混合计算

混合计算结合了各种技术(例如CPU、GPU、边缘设备、量子和光子系统)来解决复杂的计算问题,创建了一个可以利用每种技术优势的混合环境。

“想象一下:一个组织可能在本地服务器上运行核心的敏感应用(出于安全和控制考虑),同时利用云执行高性能任务,如数据分析、AI或者备份存储。这种混合的方式让企业能够高效扩展、优化成本并保持灵活性,”Gartner副总裁、分析师Soyeb Barot说道。

混合计算使企业能够利用生物计算、神经形态和量子系统等新技术来产生颠覆性影响,其中生成式AI是一个关键的例子,可以解决复杂问题需要大规模的高级计算、网络和存储。

用例:

经济高效的可扩展性:出于安全原因将关键工作负载保留在内部,同时使用云来应对繁忙季节的峰值负载。

增强数据安全性和合规性:将敏感数据存储在本地,满足严格的数据隐私法规,同时使用云进行不太敏感的操作或分析。

加速创新和发展:利用基于云的开发工具,同时维护安全的本地生产环境。

8、空间计算

空间计算通过将数字内容锚定在现实世界中来增强物理世界,使用户能够以身临其境、逼真和直观的体验与之互动。

由于增强现实(AR)和AI技术的进步,空间计算正在成为一种趋势,可在游戏、医疗和电子商务领域实现沉浸式的数字环境。随着Nvidia和高通等大企业建立了生态系统,预计市场规模将从2023年的1100亿美元增长到2033年的17000亿美元。

Gartner副总裁、分析师Marty Resnick表示:“使用空间计算,企业就可以利用数字孪生技术创建物理资产的实时3D数字副本,这是一种沉浸式的方式来监控和优化性能、预测维护需求和测试场景,而不会中断日常运营。”

到2028年,20%的人将每周获得一次沉浸式的体验,体验持续锚定的地理定位内容,而2023年这一比例还不到1%。

用例:

为员工培训创建逼真的模拟,以模拟动手学习,降低培训成本和风险,同时提高技能获取和保留率。

使用交互式虚拟助手引导商店并做出购买决策,以改善购物体验,提高参与度和销售额。

9、多功能机器人

多功能机器人是一种可以按照人类指令或示例执行多项任务的机器。

由于劳动力成本上升以及仓储和制造等行业对提高投资回报率的需求,多功能机器人正在成为一种趋势。

到2030年,80%的人类每天都会和智能机器人进行互动,而目前这一比例还不到10%。

Gartner杰出副总裁、分析师Bill Ray表示:“与人类合作的机器人必须能够在为人类设计的环境中工作,它并不一定需要人类的形态:最成功的多功能机器人不会复制人类的形态——它们会对其进行改进。”

用例:

在现场服务中,检查设备、执行日常维护和在偏远或危险环境中修复故障。

在医疗领域提供协助,执行各种任务,包括运送医疗用品、协助患者移动甚至消毒空间。

10、神经增强

神经增强是使用读取和解码大脑活动并可选择写入大脑的技术来提高人类认知能力的过程。由于它有可能实现大脑透明,从而彻底改变医疗,因此这种趋势正在兴起。

到2030年,60%的IT工作者将通过双向脑机接口(雇主提供和自费方式)等技术获得增强并依赖于这些技术,2024年这一技术趋势不断崛起。

Gartner高级总监、分析师Sylvain
Fabre表示:“想象一下,通过脑机接口在两分钟内完成一次工作面试,神经增强使组织能够了解一个人的感受。它还可以向大脑输入一些信息,以刺激员工更加放松或更加专注,从而提高工作效率。能力会不断发展,但现有的解决方案可以让您今天就占据优势。”

用例:

实时地为学生提供个性化的教育材料。

将实习外科医生的住院医师实习期缩短整整一年。

通过神经数据发现可以与之和谐相处的同事,改善招聘和保留。

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