2025年，人工智能（AI）驱动的人形机器人、生成技术和自动化将重塑商业、医疗保健和网络安全，同时引入新的伦理挑战。
过去一年中，人工智能推动了各个行业的边界，各行业竞相整合其功能以提高生产力和自动化复杂任务。2024年，AI的发展速度超过了以往任何高科技创新，为未来更大的颠覆奠定了基础。然而，随着这一快速进步也带来了风险：如果没有人类监督，AI的失误可能与其突破一样重大。
生成式和代理AI已经增强了用户在各种媒体上获取复杂内容的能力，而AI驱动的医疗工具正在重塑诊断——在某些任务上超越了人类医生。这些发展预示着医疗保健交付方式的重大转变，AI将在商业和工业运营中扮演更重要的角色。
技术投资人Anders Indset指出，AI将催生人形代理。他告诉TechNewsWorld：“今年以大型语言模型（LLMs）的兴奋开始，但将以自主人形机器人的重大进展结束。”2024年，机器人开发迅速发展，曾经看似遥不可及的创新现在逐渐实现。Indset观察到，完全自主的人形机器人——以前仅限于工业环境——即将问世。
2025年的到来带来了对AI在机器人领域的广泛应用、增强人机互动以及机器人即服务（RaaS）模式兴起的期待。这将使先进的机器人解决方案更容易被更多行业采用，Indset解释说，这标志着机器人行业的转型期。“人形代理将重塑我们与技术的互动方式，并扩展AI在不同领域的应用可能性，”他预测道。
AI在网络安全和生物安全中的扩展作用
NCC集团全球数字取证和响应主管Alejandro Rivas-Vasquez警告说，AI将在网络战中发挥越来越关键的作用。AI和机器学习（ML）将使网络战更加致命，由于高度互联，冲突区外也会出现附带损害。他指出，网络安全防御已经超越了保护数字系统的范畴，通过可植入技术直接保护人们的安全。神经接口、生物增强、认证芯片和先进医疗植入物将彻底改变人类与技术的互动方式。
NCC集团管理顾问Bobbie Walker表示，这些创新也将带来重大风险。“黑客可以利用神经接口控制行动或操纵感知，导致认知操控和个人自主权的侵犯。通过植入物连续监控健康和行为数据引发了重大的隐私问题，存在被恶意行为者滥用或政府侵入式监控的风险，”Walker告诉TechNewsWorld。
为了缓解这些风险，需要制定新的框架，将技术、医疗保健和隐私法规结合起来。Walker提醒说，“数字生物伦理”和ISO标准的生物网络安全将有助于定义将技术融入人体的安全实践，同时解决伦理困境。“新兴的网络生物安全领域将促使我们重新思考网络安全的界限，确保融入体内的技术既安全又合乎伦理，保护使用它的人们，”她补充道。
早期对脑机接口（BCIs）的研究表明，对抗性输入可以欺骗这些设备，突显了滥用的可能性。随着植入物的进化，国家支持的网络战和隐私泄露的风险也在增加，强调了实施强有力的安保措施和伦理考虑的必要性。
AI驱动的数据备份引发安全担忧
N2WS首席解决方案架构师Sebastian Straub表示，AI的进步使组织在自然灾害、停电和网络攻击后恢复运营的能力更强。AI自动化将通过解决人为不足来提高运营效率。
AI驱动的备份自动化将减少对人工干预的需求至几乎为零，他解释道。AI将学习数据使用、合规要求和组织需求的复杂模式。此外，AI将成为主动的数据管理专家，自主决定何时进行备份，包括遵守GDPR、HIPAA或PCI DSS等合规标准。
但Straub警告说，随着AI主导灾难恢复过程的巨大变革，学习过程中会出现错误。2025年，我们将看到AI并不是万能的。依赖机器自动化灾难恢复将导致错误。
“企业将不得不通过惨痛的教训认识到，人类需要参与DR决策过程，”Straub告诉TechNewsWorld。
AI对创造力和教育的影响
对于许多AI用户来说，帮助改善沟通技巧的工具已经在稳定使用中。ChatGPT和其他AI写作工具将强调人类写作的价值，而不是作为个人语言任务的替代品。
学生和沟通者将从要求AI写作工具代劳转变为从头到尾拥有内容创作过程。他们将利用技术编辑、增强或扩展原创思维，Turnitin副总裁Eric Wang建议道。展望未来，Wang告诉TechNewsWorld，写作将被视为一项关键技能，不仅在写作相关领域，而且在学习、工作和生活环境中也是如此。这种变化将表现为技术赋能领域的角色和公司的人性化。
他认为生成式AI的角色将发生变化，早期阶段帮助组织和扩展想法，后期阶段则优化和完善写作。对于教育工作者而言，AI可以早期识别知识差距，并提供透明度以促进学生参与。
隐藏的AI模型风险
软件开发安全平台Kusari的CTO兼联合创始人Michael Lieberman担心，AI将变得更加普遍且难以检测。他的担忧集中在免费托管在平台上的模型。
“我们已经看到一些平台上的模型被发现是恶意软件。我预计此类攻击会增加，尽管它们可能会更加隐蔽。这些恶意模型可能包含隐藏的后门或被故意训练成在特定情况下有害的行为，”Lieberman告诉TechNewsWorld。
他看到越来越多的数据中毒攻击旨在操纵大型语言模型（LLMs），并警告大多数组织不训练自己的模型。“相反，他们依赖预训练模型，这些模型通常是免费提供的。缺乏关于这些模型来源的透明度使得恶意行为者容易引入有害模型，”他继续说道，并引用了Hugging Face恶意软件事件作为例子。
未来的数据中毒努力可能针对像OpenAI、Meta和Google这样的主要参与者，其庞大的数据集使得此类攻击更难被发现。
“在2025年，攻击者可能会超过防御者。攻击者有财务动机，而防御者往往难以获得足够的预算，因为安全通常不被视为收入驱动因素。可能需要一次重大的AI供应链漏洞事件——类似于SolarWinds Sunburst事件——才能促使行业认真对待这一威胁，”Turnitin的Wang总结道。
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