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透過AI致勝的三大秘訣

從查看社群平台上的動態消息,到開啟行動裝置上的APP,這些動作的背後或多或少都有著人工智慧(AI)技術的支援。就如同其他許多技術一樣,AI正逐漸地融入我們的日常生活及工作中。 它正在改變我們的世界,且具有無窮的潛力。 許多產業已爭相導入AI並從中獲益,如降低成本、增加效率或提高利潤。而這已成為全新的淘金浪潮。但是AI的技術本身極其複雜,且尚處於快速發展中的階段。因此,對於正踏上AI旅程的企業組織來說,必須格外留意其中的陷阱。 在進行《資料脈動》研究時,我們匯集了來自產業領袖和專家對於如何成功導入AI的專業見解。以下是我們整理出的三大秘訣:   若要成功處理前所未有的海量資料 企業組織必須貫徹「以資料為優先」的策略 AI導入的成功與否取決於企業能從資料中獲取多少價值;而事實上,不僅僅是AI,資料本身也是成敗的關鍵。因此,企業組織必須採取「以資料為優先」的作法;換句話說,整個企業組織從基礎架構到人才取得,所有的相關策略都須一步一步地支援資料價值鏈。 建立一個穩健的資料基礎架構至關重要,其不僅能夠處理不斷增加的資料量,還能避免資料受到未經授權的存取。透過AI獲取建設性見解所需的資料量同時也意味著更大的安全風險。例如,我們可能會更加倚賴外部雲端服務來建構AI模型,而在上傳和下載資料的過程中就很可能讓我們面臨新的風險。新型態的「中間人攻擊」就是其中一例,攻擊者會秘密地攔截和竄改資料。   盡一切努力尋求適當人才 並同時培養內部人才 尋覓優秀的人才來導入全新的技術,一直以來都是一項重大的挑戰。在十年前,找尋分析方面的人才就已經是很不容易的。而現在,AI的潛力更是不容小覷,因此企業組織更應當盡其所能尋求適合的人才來負責AI的運作。 首先,我們必須了解AI人才應當具備怎樣的技能。近來,AI已成為一個流行用語,可想而知的是許多相關的應用也將蜂擁而至。但在這之中又有多少是能夠實際藉由AI的採用來協助您的企業組織推展業務的呢?有鑑於AI的導入伴隨大量的測試工作,且AI專家必須將演算法實際應用在系統上,並對參數進行不斷調整,以確保程式概念獲得最終應用,因此您應該留意精通數學、統計學或程式編寫的潛在人才。 然而,企業組織必須了解到這類人才在市場上是非常搶手的,必須好好思考該如何吸引這些人才。企業可以試著將其塑造為樂於採納AI技術的環境,透過舉辦AI資料科學聚會或「黑客松」提出有趣的問題與挑戰,讓人才了解公司的願景及可能的工作內容。另一種方式則是展現一流的運算架構,因為頂尖的AI人才勢必會想加入擁有先進技術的企業組織。 儘管企業對頂尖人才的探尋永不停歇,但同時也別忘了提升公司內部現有人才的技能是同等重要的。投資既有員工和初階人才可以為您的企業組織注入活力,引入新的視野和創新手法來解決AI的問題與挑戰。透過培養其具備AI的必要技能,並提出獎勵措施,鼓勵他們一同推進其企業組織在AI的發展。老鳥和新手的組合將能確保企業組織為全新且日益複雜的AI挑戰做好準備。   以公司的利潤成長來評估AI的導入是否成功 各個企業組織的AI策略會隨著各自的企業文化、技術成熟度和業務屬性而有所不同,而各組織在AI創新的速度也反應出導入AI並沒有一體適用的方法。也就是說,若要開始使用AI,您就必須先在獲利能力、收入增長或增加儲蓄方面取得成功。AI的導入是一項艱鉅的任務,而董事會將會需要看到實際的經濟效益。 企業組織可以從找出其商業上所面臨的最大挑戰和以數學方法來解決這些挑戰開始著手,找尋能在最短時間內產生最大影響的地方開始進行。而這些挑戰可能包括發掘各大資料集合之間的差異好讓公司能因應不斷變化的環境、改善客戶服務、提高整體的客戶滿意度或營運效率。 最後,您還必須從長計議。隨著企業越來越依賴AI,資料量也將迅速增加,並超出企業現有系統能夠處理的範圍。因此,企業組織必須要具備強大的基礎架構以滿足其在未來幾年內的AI需求。

請教專家── IT基礎架構篇

  希捷科技的研究報告《資料脈動:釋放人工智慧的潛能》中指出了企業組織在採用人工智慧(AI)的過程中可能面臨到的種種挑戰,例如:缺乏明確的策略、缺少足夠的基礎架構或預算,甚至是缺乏適當的人才。若是想要在AI應用這趟旅程中極大化其所能發揮的潛力,企業組織勢必得克服這些挑戰。 其中最重要的是,要先確保企業組織在採用AI的旅程中擁有穩固的基礎架構。 畢竟資料是AI應用的關鍵要素,AI應用的日漸普及將使資料量遽增。事實上,調查中幾乎所有的受訪者都表示,需要投資更多的IT基礎架構以面對持續增加的資料流。 為了幫助企業組織了解並解決這一方面的AI問題,以下是專家們在線上為您提供的一些建議及實用的提示:   對於採用AI的企業組織來說,他們在資料儲存的基礎架構上所面臨的最大挑戰是什麼?企業組織可以做些什麼來解決這些問題呢? 希捷科技 鄭萬成 根據我們的研究報告顯示,受訪者們認為他們在落實AI的最大挑戰包括:缺乏明確的策略與方向、不夠完善的IT基礎架構、預算、領導團隊決心以及人才。 此外,調查也顯示就資料儲存而言,幾乎所有的受訪者(95%)都強調,AI應用日漸普及後,更需要強大完整的資料儲存解決方案。 然而,超過20%的受訪者表示,其內部無力處理AI應用所增加的資料流,且15%的受訪者認為其針對資料儲存的投資仍不足以因應目前及未來的AI應用。 我觀察到許多客戶都表達了類似的觀點,他們都強調IT基礎架構將是一項關鍵挑戰。為了普及AI的應用,他們希望能在資料儲存方面或甚至軟體應用、硬體運算及網路設備等各方面,改善他們的基礎架構──而這正是他們找上我們的原因。   從基礎架構的角度來看,我們需要做出哪些改善,以確保AI能有效落實,並在未來具備擴展和發展的能力呢? 希捷科技 鄭萬成 資料量呈指數增長的這個現象不斷地在AI採用的相關話題中被提及。根據由希捷贊助的IDC《Data Age 2025》研究報告,全球資料領域到了2025年將成長至163ZB。 預測分析、機器學習和AI技術的快速擴展和採用將會持續增加全球的資料量;同一份報告還預測,我們用於AI的資料將增長100倍,並達到1.4 ZB!對於現有的IT基礎架構來說,這些必須管理、處理和儲存的資料量是非常龐大的。 企業組織若希望能夠有效地利用豐富的資料來導入AI,那麼就必須解決其基礎架構上的三大關鍵問題。 首先,企業組織需要一致的資料管理策略,以確保資料有效地儲存和組織化,並同時保持其完整性和安全性。 其次,他們需要一個強大的資料儲存架構,以確保充足的容量、性能、可靠性及可擴展性。 第三,隨著資料安全的風險及相關成本持續上升,他們需要強大的資料安全策略。 更進一步,我們將持續看到各個產業及各項應用的資料分析在頻率、彈性和即時性方面有所改進,從而促使企業組織採取各種策略性決策以及行動。 許多資料分析過程將會在邊緣(Edge)發生,而AI、機器學習以及對即時回應日益迫切的需求,也將促使邊緣運算的快速擴展。 總體而言,為了做好迎接AI發展的萬全準備,企業組織必須讓目前的IT基礎架構更加靈活、彈性,且能有效地容納大量不同種類的資料、管理資料的生命週期,並將上述的流程多數自動化。 Viscovery創意引晴 周俊男 當企業組織要導入AI時,需考量其IT基礎架構所能提供的運算能力、儲存容量以及網路頻寬。 在計算能力方面,具備提供AI計算能力的GPU資源,屬於成本較高的投資,需要做更有效率的運用及資源分享;在儲存設備的規劃上,需考量資料量的大幅增加及大幅度資料搬移的情形;如果建置雲架構的AI,則需評估網路的頻寬及傳輸介面的規格,是否能滿足大量資料快速存取的需求。   AI不僅適用於大型企業。對於想要導入AI的中小企業,您有何建議呢? [...]

請教專家──資料安全篇

  希捷科技的研究報告《資料脈動:釋放人工智慧的潛能》中指出了企業組織在採用人工智慧(AI)的過程中可能面臨到的種種挑戰,例如缺乏明確的策略、缺少足夠的基礎架構或預算,甚至是缺乏適當的人才。若是想要在AI應用這趟旅程中極大化其所能發揮的潛力,企業組織勢必得克服這些挑戰。 資料安全就是其中一項關鍵的要素。該調查顯示,94%的企業組織認為資料安全對AI應用至關重要。然而,令人擔憂的是,超過10%的受訪者並未定期更新與檢視資料安全策略。 資料衍然成為新型態的貨幣,但如果沒有相應的安全措施,資料外洩等事件可能使公司破產,或甚至使人們的性命遭受威脅。 為了幫助企業組織了解並解決這一方面的AI問題,以下是專家們在線上為您提供的一些建議及實用的提示:   我的企業組織若是採用AI,需要在哪些方面作出改變以確保資料的安全性? 希捷科技 鄭萬成 資料的使用越來越常依據其關鍵程度來進行分析,例如:資料無法取用時可能產生哪些嚴重的後果。一般認為,醫療手術的資料比電視節目等串流媒體資料還更加重要。 根據由希捷贊助的IDC《Data Age 2025》研究報告,到了2025年,全球資料領域中約有近九成的資料需要受到一定程度的安全防護,但將只有不到一半的資料會真的受到保護;而將近20%的資料將對我們的日常生活佔有關鍵地位,其中近10%將會是超關鍵。 這表示隨著我們的生活變得更加依賴資料,這些攸關生命的關鍵資料若遭受安全威脅,極有可能產生嚴重的後果,從而使公司破產,或使人們的性命遭受威脅。 從關鍵資料的重要性可以看出,確保資料安全是整個企業組織的責任,而不僅僅是IT和安全專業人員所需擔憂的。 儘管企業看似同意資料安全的重要性,但在實踐上仍然存在差距。我們的研究報告《資料脈動:釋放人工智慧的潛能》顯示,超過10%的企業組織並未定期更新與檢視資料安全策略。 在AI的時代,資料就是力量。很顯然地,隨著AI技術導入的不斷增加,企業組織必須更加關注資料安全,以確保資訊和資料的傳遞順暢且安全無虞。穩固的資料基礎架構將為AI的導入提供強大的基礎,不僅可以處理呈指數增長的資料量,還可以確保資料免遭未經授權的存取。   Infinite Analytics公司 Akash Bhatia 有鑑於資料是AI的重要基礎,尤其是對海量的資料而言,資料安全變得至關重要。因此,您需要從保護資料來源開始做起。 如果存在多個資料來源,每個來源都將面臨與安全性相關的獨特挑戰。例如:如果其中一些資料來自端點銷售系統(POS),您如何確保POS系統沒有病毒或特洛伊木馬?或者,如果資料來自社群媒體,又該如何確保各項資料的安全規則有確實地被遵守,以防止類似「劍橋分析個資洩漏」事件的發生?這個例子也許過於極端,但事實上,資料外洩可能為任何企業組織帶來衝擊。 因此,最重要的是要確保企業組織無論是在使用雲端系統或內部部署的基礎架構下,皆採用「資料優先」策略,確保其安全性為重。而現今所有的企業組織都必須盡速做到這一點。   APD(隸屬於GrowthOps公司)Andrew Burgess 假設企業組織有意增加其對外部雲端服務的依賴來處理其建構AI模型所需要的資料量和處理資源的規模,那麼就應該先了解該服務供應商在靜態資料儲存的安全性以及資料傳輸能力。 隨著越來越多的服務供應商證明他們是「安全」且合乎當地法規(例如達到資安監控中心的等級),達到合規性和最佳作業流程的責任機會落在企業組織以及能進入這些環境的專業人員。 駭客在知道相關事件和動作完全是仰賴AI模型資料輸出而得出的決策後,可能以隱蔽的方式修改資料並展開一波全新的攔截式攻擊。 試想AI模型可用來預測需求,且系統可按比例自動調整以滿足相關的需求預測。例如:發電機能夠對來自模型的供應端或需求端訊號做出反應,並在當地觸發動作,進而影響整個網路。 如果您可以利用「假的」輸出來模擬AI模型的結果,那麼機器也可以受到操縱,並自動做出決策,進而帶來災難性的後果,好比說錯誤地回應它所讀到的電流波動。它所導致的事件也許不那麼嚴重,但仍然會發出令人困惑的信號並減弱眾人對該機構的信任。 後者的例子發生在夏威夷,由於對自動化系統的監督不利,或是因為眾人不太了解相關流程,而導致全州的導彈警報被誤觸,當時還曾引起一陣恐慌。   [...]

뉴스 하이라이트

  국내기업 "AI 필수지만, 인프라 투자와 인력 확보에 어려움 겪어 양사록 서울경제 2 May 2018   아태지역 기업 89%, 향후 12개월 내 AI 도입 계획 있어 박채균 아이티비즈 2 May 2018   씨게이트 "아태지역 기업 [...]