保存所有内容以免遗漏信息：无限存储的利与弊

Matthew Finio：在我们讨论无限存储是“惊喜”还是“意外”之前，能否先解释下我们如何进入这一阶段？

Miha Kralj：好的。我们对存储的定义随着时间的推移而不断演变。过去，存储采用逐层分级的形式。每一层都有不同的用途、不同的成本和不同的考虑因素。我们曾拥有紧邻 CPU 且易于访问的超高速存储，但由于成本高昂，其容量非常有限。其次是固态硬盘提供的近端存储。更远处则是传统的低速机械硬盘，依此类推，直至速度极低的归档存储。

后来，我们逐渐普及了更加现代化且易于使用的方法。例如，CD 和 DVD。十年前，我们是否还在用这些银色光盘乐此不疲地刻录所有数据？现在，这些数据早已不复存在。它们都是不可读格式，因此一旦发生“数字腐烂”现象就会消失。

如今，通过适当的存储，尤其是基于云的存储，我们就能假设存储是无限的，它不仅价格非常便宜，还能让我们永久访问数据。现在，人们很少考虑价格高低和速度快慢。存储就像一个服务端点，您可以将数据放入其中并持久保存，对吗？它永远都不会消失。

我们从技术稀缺的时代（必须计算代码或数据所需的存储容量）步入了技术富足的时代，因此不必再犹豫需要存储或删除哪些内容。没有人再“节衣缩食”了。

MF：所以，有无限量的廉价、耐用的存储。这样很好，对吧？

MK：这项技术有利有弊。接下来，我将重点谈谈它的优势。既然您拥有了无限存储，就无需再删除任何内容。我说的不仅仅是官方记录，比如 50 年前的契约或保险单。我的意思是，与客户的每一次交互都会永久存储和记录。

无限存储空间的假象创造了一种截然不同的数据处理方法，因为现在数据突然变得非常耐用。你能用那些数据做什么？现在，借助生成式 AI，你可以从整个企业中挖掘出任何东西。

如今，金融、医疗、教育等所有行业都在使用性能高于传统工具百倍乃至千倍的工具，这真是棒极了。

例如，过去，欺诈检测流程往往缓慢而费力。它仅用于大额金融交易等领域。现在，我们拥有足够的算力与存储空间，可对加油站的每笔刷卡交易，乃至口香糖等小额消费进行全方位保真欺诈检测。

突然间，每个行业都不再考虑这一流程的成本有多高、速度有多慢。他们没有问：“我是否应该对此采取更严厉的措施？我是否应该进行全面的保真过滤、控制和治理？”如今，我们已能在任何场景实现全功能覆盖。

MF：您说这项技术有利有弊。那么，它的弊端是什么呢？

MK：举个例子，弊端之一在于：当企业数据被全部索引后，若未能识别内容并进行输出过滤，大量本应保密的数据就会突然暴露。

现在，您可以充分利用生成式 AI 技术。想象一下：企业部署了一个基于所有数据训练的 AI，其中部分数据甚至连人类员工都不知道。突然之间，您就能利用企业内部的搜索引擎和生成式 AI 索引器访问某些被遗忘的薪酬电子表格。人们可能会看到自己同事的收入，或者突然能访问敏感的人力资源文件等数据。

但另一个更重要的缺点是网络安全。数据的脆弱性。因为确实，我们现在拥有非常非常复杂的防御工具，但我们也面临着超级复杂的攻击。网络攻击、网络安全、防御、威慑等方面的情况与 5 年或 10 年前大不相同。大多数人甚至没有意识到，对计算机的攻击有多么凶猛和快速。

一个很好的例子是，如果你采用传统的老式操作系统，比如 Windows 7，并进行原始的互联网连接。你可以数着秒等待这台暴露在互联网线路上的开放式计算机被检测到、被黑客入侵、变成僵尸主机并被纳入分布式拒绝服务机器。无论你身在何处，所有这一切都将在几分钟内完成。

当 5 至 10 年前仍适用的传统安全规则和角色被完全重写和重塑时，我们应如何保护自己？外界的网络战十分残酷，企业难以依靠自身的防御体系保障安全。

MF：有解决方案吗？组织应该如何处理数据？

MK：也许不算是解决方案，只是一项建议。保护私有数据中心或私有云比信任公共云供应商的网络安全防御要困难得多。如果想要安全，最好在公有云中运行，因为他们拥有大型云供应商，而不是你可以购买、构建然后在自己的环境中保护的云。公有云现在是默认选择，主要是因为网络安全因素，但还有其他一些原因。它更具成本效益。它允许你构建峰值需求极高的系统。它为你提供了所有的弹性。它使合并或收购另一家公司变得异常简单。不过，网络安全仍然是首要原因。在云中受到保护比在本地受到保护好得多。

MF：企业应该注意。在我们结束之前，无限存储空间还有其他我们没有提及的优点吗？

MK：当然。好吧，也许这不是对每个人来说都是优点，但对某些人来说确实是的。

新业务系统的设计以及商业竞争，所有这些事物如今日趋公开化。现代系统的功能如此强大，以至于企业倍感迷茫，不知应如何充分开展创新，如何发掘这类现代系统（AI 系统、生成式 AI 系统、AI 智能体）的全部可能性。

这需要一些时间。那么，各行业中谁最先找到答案呢？与竞争对手相比，他们将获得最大份额的不公平优势。