【人工智能】2025 年值得关注的五大 AI 趋势

从 AIAgent到自我修复系统，2025 年将成为大规模人工智能创新的游乐场

人工智能仍然是技术领域的头号话题，尤其是在董事会和风险投资圈。到 2024 年第三季度，安永报告称，人工智能公司占所有风险投资的 37%。但这不仅仅是钱的问题——根据 The Access Group 的数据，在员工方面， 93% 的人认为人工智能对他们的工作产生了积极影响，甚至有助于减少工作场所的焦虑。

在整个科技行业，人工智能正在成为数据管理和安全等棘手问题背后的引擎，领导者对这项技术非常感兴趣，以实现他们的组织目标。但随着人工智能格局的成熟，

CreateFuture 首席技术官 Jeff Watkins 警告称，人工智能市场的估值过高不会永远持续下去。当泡沫破裂时，许多“投机者”将退出，留下的只有那些愿意专注于成本效益并勒紧裤腰带的人。与此同时，一些首席信息官仍在兴奋地等待“IT 领域的福特时刻”，届时自动化和生产力将真正腾飞。

2025 年或许才是我们开始找到答案的一年。不过现在，我们先来简要介绍一下未来 12 个月可能掀起波澜的 IT 领域 AI 趋势。

1. IT 采用小型语言模型 (SLM)

凯捷英国公司首席技术与创新官 Steven Webb 预测，我们即将看到从 GPT 等大型语言模型向更小、更灵活的模型——小型语言模型 (SLM)的转变。这些 SLM 运行成本更低，需要的计算能力、水和能源更少，并且可以定制以理解行业特定的术语、痛点和技术语言。SLM 正在迅速获得关注，24% 的组织已经在使用它们，而 54% 的组织计划在未来几年内加入它们。

今年，SLM 领域已经出现了一些有趣的发展。Nvidia 推出了 NIM，这是其自己的 SLM 版本，便于企业部署。与此同时，IBM 推出了 Granite 3.0 SLM，由于使用了有限的 30-40 亿个参数，它在游戏设计、药物研发或代码生成等任务上的表现实际上可能优于Llama等LLM。这比 LLM 使用的数百亿甚至数千亿要少得多。Salesforce Research 也准备推出可以离线运行的 SLM，它以用户设备上存储的数据为基础，提供更具定制化、更具成本效益的体验。

随着数据安全、隐私和主权方面的压力不断增加，应对这些挑战的关键在于改进我们跟踪数据沿袭的方式，并限制对必要内容的访问。目前，这是 LLM 的局限性，但 SLM 有望很快填补这一空白。

2. 影子人工智能将继续发展，但人工智能也将加强阻止威胁

影子人工智能（通常称为“自带人工智能”）是指员工在未经 IT 或安全部门批准的情况下在工作场所使用未经批准的人工智能工具。Salesforce报告称，超过一半的生成人工智能用户依赖未经批准的工具，全球 70% 的员工没有接受过如何安全或合乎道德地使用这些工具的培训。不出所料，这种趋势并没有放缓。

Darktrace 战略网络 AI 副总裁 Nicole Carignan 表示：“影子 AI 的崛起将为安全团队创造新的攻击媒介，以打击和检测这些攻击。”她预计，2025 年将迎来 AI 和生成式 AI 工具的爆炸式增长，遍及企业甚至员工的个人设备。然而，她最担心的是，随着欧盟 AI 法案等法规开始生效，企业可能遭遇的财务、声誉和技术后果。

Shadow AI 是 Spotify 决定禁止员工使用 GPT 并删除“数万”首 Boomy 创作的曲目的核心。据《金融时报》报道，此举旨在在可疑的流媒体模式被标记后保护艺术家的版税。同样，三星在员工错误地将敏感代码上传到ChatGPT并冒着内部攻击的风险后禁止了 GPT 。

Nicole 认为，解决这些问题需要两件事：持续实时的人工智能资产发现和更好的管理级培训。这些解决方案将如何塑造 2025 年，谁也说不准。Jeff 补充说，人工智能不仅仅是问题的一部分，它还将成为解决方案的一部分。他指出，保护性人工智能已经在使用中，但如果在 2025 年与 AI Agent 相结合，将实现巨大的飞跃。

Protective AI 通过分析数据、网络流量和用户行为模式来实时检测网络钓鱼、恶意软件、勒索软件和数据泄露等威胁。一旦发现威胁，Protective AI 可以立即采取行动 - 阻止恶意 IP、关闭受感染的帐户或隔离受感染的系统。如果有必要，它还可以通知安全团队进行手动干预。

3. Agentic AI 将成为 AI 3.0 的开端

Boomi 欧洲、中东和非洲地区首席技术官 Ann Maya 对 Agentic AI 的未来充满信心，她有数据支持她的乐观态度。“想想一份普通的费用报告，”她分享道。“AI 财务 Agent 可以处理一切事情——从错误检查和政策合规性到标记异常和管理审批。这一切都可以在无需人工干预的情况下实现，通过与销售系统、ERP 平台、人力资源软件以及数据中的实体匹配等更深层次的功能绑定的 API 无缝连接各部门。”

AI Agent 旨在自行规划和决策，即使在处理实时信息时也是如此。与遵循“固定”路径的传统人工智能系统（如 LLM）不同，AI Agent 可以根据训练和环境动态调整其行为。正如 Ann 所解释的那样，通过适当的保护措施（如合规性检查和故障保护），这些 Agent 可以为企业引入更加分散的人工智能模型。对于CIO来说，这意味着通过更智能、以环境为导向的决策，可以提高运营效率，并对数据质量、安全性和及时性进行前所未有的控制。

然而，Agentic AI 的成功之路不会一帆风顺。“关键在于企业要为他们的 AI Agent 设定可衡量的目标，例如降低成本或提高效率，并将这些目标与更广泛的优先事项保持一致，”Ann 告诉ITPro。“这才是关键。”

4. 人工智能将使传统基础设施实现现代化

更新遗留技术通常意味着一次性进行大规模改造，这需要承担高昂的成本和风险，因此对于许多公司来说，这可能是一个难以接受的事实。但有一个更明智的方法——公司将越来越多地使用人工智能进行更易于管理、更具成本效益和低风险的渐进式升级。

Creatio 全球战略副总裁 Burley Kawasaki 在谈到人工智能在 IT 领域的作用时表示：“人工智能不再是‘是否’的问题，而是‘何时’的问题。”他指出，全球企业正在优先考虑遗留系统的现代化，预计到2026 年，这方面的支出将达到 3.4 万亿美元。

Burley 表示，企业将在明年开始使用人工智能和无代码平台的组合来更新其旧堆栈。无代码工具可以慢慢构建新功能并将其与旧系统集成，并在工作流程转移到无代码环境时保持稳定。同时，人工智能增加了智能（如预测分析和决策能力），使流程更快、更智能。

5.多模式系统将成为新的“ChatGPT”

多模态 AI模型的数量正在增加。Claude 现在可以解释 PDF 和文档中的图像，ChatGPT 现在能够分析图像提示，甚至是嵌入在文件中的图像提示。这些发展表明了一件事：多模态系统正在崛起，到 2025 年，它们将无处不在。

多模态 AI 将不同类型的数据（文本、图像、音频、视频等）整合在一起，从而更深入地理解信息。想象一下，技术人员上传错误屏幕的照片，AI 模型就能提供基于文本的故障排除指南来解决问题。

Nasuni 的数据智能和 AI 首席信息官 Jim Liddle 认为，多模态 AI 将成为企业数据管理的主导趋势。它能够解释和可视化不同类型的数据，而无需反复人工输入，这将有助于降低成本、将分散的数据源统一为单一策略，并通过确保一切都符合法规来加强治理。

虽然很难确切地说这些解决方案在 2025 年会如何发挥作用，但杰夫认为这是一个由两个部分组成的故事：挑战很多，但进步也很大。“预计会有一些惊喜，”他笑着补充道，“但如果我能预测到所有惊喜，我现在可能就在我的超级游艇上航行了。”

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