F5 研究： 尽管在数据管理和安全问题上存在差距，企业仍在大力推进人工智能部署

西雅图 - F5（NASDAQ： FFIV）今天发布了一份新报告，以独特的视角剖析了企业人工智能应用的现状。 F5 的《2024 年人工智能应用战略状况报告》显示，虽然 75% 的企业正在实施人工智能，但 72% 的企业表示存在严重的数据质量问题，并且无法扩展数据实践。 数据以及公司为获取、存储和保护数据而建立的系统，对于成功采用和优化人工智能至关重要。

"人工智能是一股颠覆性的力量，使企业能够创造创新和无与伦比的数字体验。 F5 公司执行副总裁兼首席技术官 Kunal Anand 说："然而，实施人工智能的实际操作非常复杂，如果没有正确、安全的方法，就会大大增加企业的风险态势。 "我们的报告强调了一个令人担忧的趋势：许多企业急于利用人工智能，却忽视了坚实基础的必要性。 这种疏忽不仅会降低人工智能解决方案的有效性，还会使其面临多种安全威胁。

在企业构建新的堆栈以支持日益广泛的人工智能驱动的数字服务时，该研究强调了企业在基础设施、数据、模型、应用服务和应用层所面临的挑战，这些挑战必须加以克服，才能实现广泛的可扩展应用。

生成式人工智能的前景与现实

各组织对生成式人工智能的业务影响前景充满热情。 受访者将其评为 2024 年最令人兴奋的技术趋势。 然而，只有 24% 的企业表示已大规模实施了生成式人工智能。

虽然生成式人工智能的使用呈上升趋势，但最常见的使用案例往往不具备战略功能。 受访者表示，他们已经部署的最常见用例包括 copilots 和其他员工生产力工具（40% 的受访者正在使用），以及聊天机器人等客户服务工具（36%）。 不过，工作流程自动化工具（36%）被评为最优先的人工智能用例。

在基础设施和数据层中扩展人工智能的障碍

企业领导者在研究大规模部署基于人工智能的应用所面临的挑战时，提到了在基础设施层遇到的三个主要问题：

• 62% 的人认为计算成本是扩展人工智能的主要问题
• 57% 的人认为模型的安全性是首要问题。 为解决这一问题，企业领导者预计，随着部署规模的扩大，未来几年在安全方面的支出将增加 44% 。
• 半数以上（55%）的受访者认为该模式所有方面的性能都令人担忧

在数据层，数据成熟度是影响人工智能广泛应用的一个更直接、也可能更大的挑战：

• 72%的受访者认为数据质量和无法扩展数据实践是扩展人工智能的最大障碍
• 53% 的人认为缺乏人工智能和数据技能是主要障碍
• 尽管 53% 的企业表示已制定了明确的数据战略，但超过 77% 的受访企业表示缺乏数据的单一真实来源

网络安全仍是重点关注和考虑的问题

根据这项研究，网络安全是那些负责提供人工智能服务的人所关心的主要问题。 人工智能驱动的攻击、数据隐私、数据泄露和责任增加等因素是人工智能安全的首要关注点。

当被问及计划如何抵御这些威胁以确保人工智能实施的安全时（或已经在这样做了），受访者主要关注应用程序服务，如 API 安全、监控以及 DDoS 和僵尸保护：

• 42%的公司表示正在使用或计划使用 API 安全解决方案，以保护数据在人工智能训练模型中的安全
• 41% 的人使用或计划使用监控工具来了解人工智能应用程序的使用情况
• 39% 的人工智能模型使用或计划使用 DDoS 保护
• 38% 的人工智能模型正在使用或计划使用僵尸保护功能

新的《F5 2024 年人工智能应用战略报告》可在此下载。 报告合著者、F5 杰出工程师 Lori MacVittie 也在这篇博客中提供了更多观点。 F5 的《2024 年应用战略状况报告》全文揭示了人工智能、API 安全、多云网络等方面的其他趋势，也可通过 f5.com 获取。