Intel'in yazılım güvenliği mimarı Pablo de Pardo, tehditleri geleneksel yöntemlere göre daha derinlemesine ve hızlı bir şekilde tanımlamak için donanım kullanarak algılama ve yanıt yeteneklerinin doğrudan kullanıcının cihazında çalıştırılmasına olanak tanıdığından siber güvenlik açısından da bir etkiye sahip olduğunu söylüyor.
Uzman, bu tür teknolojinin aynı zamanda üretken yapay zeka araçlarıyla değiştirilmiş olsa bile kötü amaçlı yazılımları tespit etme yeteneğine sahip olduğunu, çünkü kendi yerel yapay zekasının, tehditlerin pratik olarak gerçek zamanlı olarak tespit edilmesine olanak tanıyan CPU telemetrisine odaklandığını ekliyor.
Microsoft veya Intel gibi şirketler zaten bu modeli yapay zekayı cihazın kendisine entegre eden çözümlerle destekliyor. Buna paralel olarak Lenovo ve HP, dil modellerini yerel olarak çalıştıracak şekilde tasarlanmış bilgisayarlar geliştiriyor.
Hibrit yapay zekadan yararlanmak için hangi cihazlara ihtiyaç var?
Hibrit yapay zekanın ilerlemesi donanımda değişiklik yapılmasını gerektiriyor. Bilgisayarlar, NPU'lar olarak bilinen özel yapay zeka birimlerine sahip işlemcilere ihtiyaç duyar. Intel, AMD ve Qualcomm gibi üreticiler, daha düşük enerji tüketimi karşılığında bu yetenekleri yeni çiplerine entegre ediyor.
Bellek de önemli bir rol oynar. Bu anlamda cihazların bu tür modelleri verimli bir şekilde çalıştırabilmesi için en az 16 GB RAM içermesi gerekiyor. Daha gelişmiş bilgisayarlarda, karmaşık iş yüklerini desteklemek için kapasite 32 GB'ı aşar.
Ayrıca hızlı depolama çok önemlidir. Daha çok SSD'ler olarak bilinen katı hal bellek sürücüleri, modellere ve verilere gecikmesiz erişime izin vererek günlük görevlerde kullanıcı deneyimini geliştirir.
Deloitte'un verilerine göre üretkenlik üzerindeki etkisi önemli olabilir; bu tür yapay zeka araçları, idari görevlere harcanan zamanı %30'a kadar azaltabilir, bu da stratejik faaliyetler için yer açar ve hatta gizlilik açısından da genişler; çünkü şirketler cihazdaki bilgileri işleyerek sızıntı riskini azaltır ve daha sıkı düzenlemelere uyar.
Ancak danışmanlık firması, modelin önemli zorlukları da beraberinde getirdiğini söylüyor. Bunlardan ilki, donanım maliyetidir; çünkü yerel yapay zeka yeteneklerine sahip bilgisayarlar, gelişmiş çiplerin ve daha büyük belleğin entegrasyonu nedeniyle daha pahalıdır.
Ayrıca, TrendForce'un %30 olacağını tahmin ettiği DRAM fiyatlarındaki artış, cihazların nihai maliyetini doğrudan etkileyerek cihazları %15'e kadar daha pahalı hale getireceğinden ve bu da kitlesel benimsenmelerini sınırlayacağından bellek krizinin bağlamı bu senaryoyu daha da ağırlaştırıyor.
Diğer bir risk ise teknolojik parçalanmadır, çünkü tüm cihazlar yapay zeka modellerini yürütmek için aynı kapasiteye sahip değildir, bu da kullanıcılar arasında eşitsiz deneyimler yaratır ve buna modellerin güncellenmesi zorluğu da eklenir, çünkü iyileştirmelerin merkezi olarak uygulandığı buluttan farklı olarak yerel ortamda her cihazın ayrı ayrı güncellenmesi gerekir.
Bir yanıt yazın