F5报告指出数据治理和安全问题存在差距　企业仍在扩大部署AI

F5发布的「2024年人工智能应用策略报告」显示， 有75%的企业正在运用人工智能，但72%的企业指出，他们仍存在严重的数据品质问题以及无法扩展运用实际的数据。数据以及企业为了撷取、储存和保护数据建置的系统，对于实施和优化AI将面临挑战。
 
F5执行副总裁兼首席技术长Kunal Anand指出，人工智能是一股颠覆性力量，使公司能够开拓创新和无与伦比的数码体验。然而，实施人工智能的实际操作非常复杂，如果没有适当且安全的方法，它可能会加速提高企业的风险。 F5 AI应用策略报告中发现令人担忧的趋势：许多企业急于利用人工智能，却忽略了坚实基础的必要性。这种疏忽不仅降低人工智能解决方案的有效性，还使它们面临多种安全威胁。
 
随着企业建立新的技术堆叠来支持不断扩大的人工智能数码服务，在研究中也发现企业在基础设施、数据、模型、应用服务和应用层方面面临的挑战，我们必须克服以下几个重要挑战，才能实现广泛可扩展的应用。

各企业对生成式人工智能的商业影响前景充满热情。受访者认为是2024年最令人兴奋的技术趋势。然而只有24%的企业表示他们已经大规模地实施生成式AI。

尽管生成式人工智能的运用正在增加，但最常见的应用往往无发发挥战略功能。受访者表示他们已经部署的最常见用例包括协作工具和其他员工生产力工具（40%的受访者使用），以及客户服务工具如聊天机器人等（36%）。然而，工作流程自动化工具（36%）被评比为最优先的AI用例。 

当企业决策者研究大规模部署人工智能应用的挑战时，他们列举基础设施层面遇的三个主要问题：62%的受访者认为运算成本是扩展AI的一个主要问题、57%的受访者将模型安全性视为首要关注点。为了解决这个问题，企业决策者将在未来几年扩大部署时，在安全方面将增加44%的支出，超过一半的受访者将模型各方面的效能将是面临的问题。

在数据层，数据成熟度是更紧迫且更大的挑战，影响AI的广泛实施：72%的受访者指出，数据品质和无法扩展并实践数据，是扩展AI的最大障碍、53%的人认为缺乏AI和数据技能是主要障碍、尽管53%的企业表示他们已制定明确的数据策略，但超过 77% 的受访企业表示他们缺乏单一数据的真实来源。

根据研究，网络安全是负责提供AI服务的人最关心的问题。如AI驱动的攻击、数据隐私、数据外泄和增加的责任归属等因素，都是对AI安全的主要担忧。

当被问及他们计划如何防御这些威胁以确保AI安全的实施（或已经执行）时，受访者将重点主要关注在 API安全、监控以及DDoS和机器人防护等应用服务：42%受访者表示，他们正在使用或计划使用API安全解决方案，来保护数据在AI训练模型中的传输安全、41%使用或计划使用监控工具来了解AI应用程序的使用现况、39%使用或计划使用DDoS来保护AI模型、38%使用或计划使用机器人防护来守卫AI模型。