什么是私有AI？隐私优先创新的下一步

今天的商业领袖正在寻求企业级解决方案人工智能（AI）解决方案这将提高运营效率，降低成本，改善战略决策，并支持客户参与。

Gartner估计到2026年，超过80%的企业将通过应用程序编程接口（API）或部署应用程序使用生成式人工智能——这相较于2023年的不足5%是一个显著的增长。然而，在当今数据隐私问题日益严重的背景下，企业需要AI解决方案来保护客户和公司的数据及资产安全。

私人AI提供了这一解决方案。这里介绍了什么是私人AI，为什么它对关注数据隐私的组织有益，以及IT领导者如何最大化其私人AI的应用。

什么是私有AI？

当今流行的生成式人工智能模型，如ChatGPT和Copilot，可以帮助企业完成许多任务，例如数据分析、客户互动、驱动输出匹配应用程序等。

然而，这些AI模型缺乏透明度，无法让用户了解他们的数据流向以及如何被使用，这引发了隐私方面的担忧。热衷于使用生成式AI模型的商业领袖可能没有意识到，私人敏感信息可能会被分享给第三方或用于AI训练。

但是企业领导现在可以选择使用私有AI架构，该架构将查询和请求限制在公司的内部数据库、SharePoint、API或其他私人资源上。这种做法通常结合了检索增强生成（RAG）技术，以安全地与大型公共模型进行交互，并提供特定于组织的、知情的响应。

使用私有AI，组织可以在确保输入数据安全的同时利用人工智能和大型语言模型（LLM）的好处。

私人AI vs 公共AI

我们已经达到了一个转折点，即人工智能足够先进，可以广泛采用，而且它的民主化程度正在不断提高。转型商业但是我们必须不仅仅关注人工智能模型能做什么，还要关注它是如何训练的，它的数据来自哪里，以及这些数据存储在哪里。

今天的公共生成式AI模型是基于公开的数据集进行训练的——例如，GPT-3就是基于45太字节的数据进行训练的。CommonCrawl数据集他们继续使用用户提交到模型的新数据进行训练。

这给希望推进人工智能计划但又担心保护其知识产权和客户数据的公司带来了挑战。输入到公共AI模型中的信息随后会被存储在第三方数据库中，并提供给第三方供应商使用。企业领导者认为最大的风险在于采用生成式AI的不准确性（56%）但紧随其后的是网络安全风险（53%），知识产权侵权风险（46%）和个人或个体隐私风险（39%）。

理解数据安全价值的组织正在寻找确保数据安全的解决方案。隐私、控制和效率其中一个就是私有AI模型。

基于检索的增强生成（RAG）如何促进私有AI

采用私有AI并不意味着组织必须从零开始构建自己的内部ChatGPT和基础LLM来保护数据隐私。RAG设计的目的是在使用AI的同时保持安全性、合规性、隐私性和数据主权。

代替查询公共数据集，AI模型首先查询公司的内部数据库、文档库和其他系统信息——就像查询公司内网一样。一旦AI检索到这些结果，它就会将这些结果附加到查询中，并将其发送给公共模型。通过RAG（检索增强生成），组织可以保护其数据并防止数据被以公开方式使用，同时还能从复杂的公共LLM（大语言模型）获得强大的响应。

组织可以通过将其自身的组织数据附加到公共AI模型上并对该模型进行微调，使其适应公司的特定数据，来进一步推进这一点。当然，这比RAG（检索增强生成）更昂贵和复杂，但它可能是未来企业会采取的一个选项。

为什么当今企业应该采用私有AI

私有AI可以为正在调查新的企业AI解决方案的IT领导者提供若干好处，包括：

• 数据隐私：私人AI的最大优势是数据隐私，它为那些优先考虑保护敏感信息的组织提供了一种利用人工智能力量的方法。
• 控制：私人AI提供了对企业数据使用方式、访问方式以及谁可以访问的更多控制。组织不必将内部数据发送到可能存在泄露风险的公共模型中，而是可以选择保留数据。对其数据的控制权有必要的地方加上防护措施。
• 速度与便捷：通过使用私有AI，组织可以轻松地通过自然语言界面查询内部后端系统——数据库、客户关系管理（CRM）和企业资源规划（ERP），并通过自动化流程快速高效地从数据中获得见解和答案。
• 合规性：通过控制数据的位置和使用方式，组织可以确保遵守隐私法律和法规，如《健康保险流通与责任法案》(HIPAA)、《加州消费者隐私法》(CCPA) 和《通用数据保护条例》(GDPR)。
• 客户信任：考虑到85%的消费者在购买前想要了解一家公司的数据隐私政策并且46%会考虑如果公司不清楚如何使用客户数据，组织可以通过私有AI增加数据隐私来增强客户的信任。
• 竞争优势：随着组织构建其人工智能能力，通过促进创新和建立客户信任可以获得竞争优势。创建基于内部数据训练的特定领域的大型语言模型可以作为“知识中心”，进一步增强这一优势。

企业如何启动和扩展私有人工智能

创建一个能够让私人人工智能基础设施蓬勃发展的最佳环境需要一些准备和意识，包括以下初步步骤：

从数据质量开始：IT领导者可以首先确保企业的数据质量，因为AI需要高质量的数据才能高效运行。数据应该干净、一致地组织，并且尽可能新鲜和接近实时。这可能意味着需要实施新的数据治理和卫生实践。

2. 创建正确的环境：在为其技术基础设施做好人工智能采用的准备时，59 percent业务领导人中有不少人表示他们仅做了中等程度的准备、稍微做了些准备或根本没有做准备。想想看AI像云一样，这需要增加计算、网络和存储基础设施。人工智能对功率密度的要求可能比传统数据中心高出十倍以上。

看向高性能计算(HPC)运行AI应用的基础设施，特别是能够支持高效私有AI基础设施所需电力、安全、冷却和合规要求的高密度共置解决方案。

为了减轻数据引力的问题，采取分布式的方法在边缘处理数据。利用全球私有AI交换网络。数据织构以包容的方式接纳连接性和数据传输到更广泛的AI基础设施、数据集、服务和网络的选项。

当IT领导者考虑私有AI的需求时，他们也应该询问自己的传统IT基础设施是否能够支持它，如何将其集成到现有系统中，以及是否需要投资于新的平台或基础设施以支持不断发展的私人人工智能雄心。

3. 组建团队并与专家合作：IT和工程团队将收集并准备数据以提供私有人工智能服务。随着人工智能模型的演变，IT领导也可能需要AI或软件工程师，无论是构建自然语言接口、简单的网络应用程序还是机器人。

由于数据隐私和访问管理的原因，IT安全团队应该参与规划。IT领导者还应利用正确的合作伙伴生态系统，在他们发展AI战略并向外部寻求与了解AI所需独特基础设施的专家合作时。

为企业AI的未来做准备

IT领导层正在寻找安全使用私人数据与生成式AI的方法，无论是用于文本生成、客户服务还是分析和决策。

随着现成产品或SaaS产品的AI解决方案变得越来越普及，对于那些优先考虑数据隐私并希望保护其资产、知识产权和客户安全的组织而言，私有AI将成为未来的发展方向。

我们正亲眼见证企业人工智能的发展演变。

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