De opkomst van generatieve AI in cyberbeveiliging
Generatieve AI transformeert in hoog tempo verschillende sectoren. Op het gebied van cyberbeveiliging springt het eruit als een nieuwe grens voor het opsporen van bedreigingen. IBM’s nieuwe AI-tool voor cyberbeveiliging is een goed voorbeeld van deze trend. De tool is ontwikkeld om beheerde bedreigingsdetectie- en responsservices te verbeteren en heeft als doel de identificatie van kritieke beveiligingsbedreigingen te versnellen en te verbeteren.
Ga voor meer informatie naar AI Business.
IBM’s assistent voor cyberbeveiliging
De IBM Consulting Cybersecurity Assistant voert autonoom taken uit zoals het samenvatten van tickets en het uitvoeren van queries. Deze tool maakt gebruik van IBM’s watsonx data en AI platform en biedt real-time inzichten in een conversationele stijl. Bovendien kan hij een tijdlijn van aanvalssequenties maken, zodat analisten kritieke bedreigingen beter kunnen begrijpen. Dit verkort de tijd die nodig is om waarschuwingen te onderzoeken aanzienlijk, wat beveiligingsteams meer mogelijkheden biedt.
Generatieve AI vereist nieuwe computationele benaderingen
De toename in generatieve AI-toepassingen brengt echter uitdagingen met zich mee. ChatGPT en Stable Diffusion vereisen immense rekenkracht. In tegenstelling tot traditionele tools verbruiken ze veel energie. Volgens AI Business zijn er voor duurzame vooruitgang op het gebied van AI alternatieve rekenoplossingen nodig. Zo bieden decentrale netwerken en optische neurale netwerken veelbelovende mogelijkheden.
Voordelen van alternatieve computeroplossingen
Bovendien kan decentrale edge computing gebruik maken van GPU’s in thuiscomputers, waardoor knelpunten in de verwerking worden verminderd. Optische neurale netwerken gebruiken licht in plaats van elektriciteit, waardoor de afhankelijkheid van steenkool wordt geminimaliseerd. Daarom verlagen deze oplossingen niet alleen de CO2-voetafdruk van generatieve AI, maar versterken ze ook de industrie door af te stappen van gecentraliseerde datacenters.
Een collectieve verantwoordelijkheid voor duurzame AI
Concluderend kunnen we stellen dat ontwikkelaars opnieuw moeten nadenken over energiebronnen als ze generatieve AI duurzaam willen schalen. Door decentrale benaderingen te omarmen en innovatieve technologieën te onderzoeken kan de impact op het milieu worden beperkt. Uiteindelijk zal het heroverwegen van de energie-infrastructuur generatieve AI in staat stellen levens te verbeteren en tegelijkertijd de planeet te beschermen.
