NSA slaat alarm over risico’s van AI voor cybersecurity
De snelle toepassing van tools voor kunstmatige intelligentie maakt ze mogelijk tot “zeer waardevolle” doelwitten voor kwaadwillende cyberactoren.
De snelle toepassing van tools voor kunstmatige intelligentie maakt ze mogelijk tot “zeer waardevolle” doelwitten voor kwaadwillende cyberactoren.
Onze hersenen houden graag vast aan onze bestaande ideeën en overtuigingen. Dit fenomeen heet confirmation bias. Internet algoritmes versterken dit.
Belgische AI-experts zijn het erover eens: hoewel AI een impact zal hebben op de manier waarop we werken, is de technologie geen bedreiging voor de werkgelegenheid.
Deep learning, een subset van machine learning, traint computers om menselijke taken uit te voeren zoals spraakherkenning en beeldidentificatie, en verbetert classificatie en detectie met gegevens.
Moderne AI waarneemt de omgeving, onderneemt acties om doelen te bereiken, en leert door gegevens te interpreteren en te analyseren.
Dit jaar zal generatieve AI ons verbazen met nieuwe praktische toepassingen. Daarbij wachten ons de nodige obstakels, waarbij we ervoor moeten waken dat we grip houden op de ontwikkelingen.
Om met AI aan de gang te gaan, is in ieder geval een aantal zaken cruciaal: processen, data, systemen, mensen en het uiteindelijke doel.
Tot nu toe hebben we voornamelijk het meest populaire model gebruikt: ChatGPT. De nadelen van dit model hebben de afgelopen maanden echter geleid tot de snelle ontwikkeling van opensource-alternatieven.
Ruim een jaar na de introductie van ChatGPT is kunstmatige intelligentie (AI) de meest impactvolle technologietrend. Deze staat inmiddels op de bestuursagenda van bijna elk bedrijf.
AI gaat ons veel leveren, maar het zal niet veel meer leveren dan we al weten. Het zal alleen sneller zijn en het zal waarschijnlijk geavanceerder worden.