邊緣人工智能的風險邊緣的人工智能可以徹底改變業(yè)務，我們需要什么來防止意外后果？
隨著對更快的結果和實時洞察的需求日益增長，企業(yè)正在轉向邊緣人工智能。邊緣人工智能是一種利用從網絡邊緣的傳感器和設備收集的數據，以接近實時的方式提供可操作見解的人工智能。雖然這項技術提供了很多好處，但其使用也有風險。在邊緣地帶，人工智能有許多潛在的用例。一些可能的應用包括:
自動駕駛汽車:邊緣人工智能實時處理傳感器收集的數據，以決定何時以及如何剎車或加速。智能工廠:邊緣人工智能實時監(jiān)控工業(yè)機械，檢測異?；蚬收?。攝像頭還能檢測生產線上的缺陷。醫(yī)療保健:可穿戴設備可以檢測心臟不正常情況或監(jiān)測術后患者。零售:追蹤顧客移動和行為的傳感器。視頻分析:人工智能實時分析視頻片段，識別潛在的安全威脅。面部識別:邊緣人工智能可以通過面部特征來識別個人。語音識別:邊緣人工智能現(xiàn)在被用于實時識別和轉錄口語。傳感器數據處理:邊緣人工智能可以處理傳感器收集的數據，以決定何時以及如何剎車或加速。邊緣人工智能風險
?丟失/丟棄的數據邊緣人工智能風險包括數據在處理后可能丟失或丟棄。邊緣人工智能的優(yōu)點之一是，系統(tǒng)在處理后可以刪除數據，從而節(jié)省資金。人工智能判斷這些數據不再有用，并將其刪除。這種設置的問題是，數據不一定是無用的。例如，一輛自動駕駛汽車可能會在偏遠農村的一條空曠道路上行駛。人工智能可能會認為收集到的大部分信息是無用的，并將其丟棄。然而，來自偏遠地區(qū)空曠道路的數據可能會有所幫助，這取決于需求。此外，收集到的數據可能包含一些有用的信息，如果這些信息能夠送到云數據中心進行存儲和進一步分析的話。例如，其可能揭示動物遷徙的模式或環(huán)境的變化，否則這些變化將無法被發(fā)現(xiàn)。
?社會不平等加劇人工智能的另一個邊緣風險是，其可能加劇社會不平等。這是因為邊緣人工智能需要數據才能運行。問題是，并不是每個人都可以訪問相同的數據。例如，如果想使用邊緣人工智能進行面部識別，則需要一個人臉照片數據庫。如果這些數據的唯一來源來自社交媒體，那么唯一能被準確識別的人就是那些活躍在社交媒體上的人。這就形成了一個雙層系統(tǒng)，在這個系統(tǒng)中，邊緣人工智能可以準確地識別一些人，而其他人則不能。此外，只有某些群體可以訪問帶有傳感器或處理器的設備，這些設備可以收集和傳輸數據，供邊緣人工智能算法處理。這可能導致社會不平等加劇:那些買不起設備或生活在沒有本地網絡的農村地區(qū)的人將被排除在邊緣人工智能革命之外。這可能導致一個惡性循環(huán)，因為邊緣網絡的建設并不簡單，且成本也很高。這意味著數字鴻溝可能會擴大，弱勢社區(qū)、地區(qū)和國家在利用邊緣人工智能優(yōu)勢方面的能力可能會進一步落后。
?數據質量差如果傳感器數據質量很差，那么邊緣人工智能算法生成的結果也可能質量很差。這可能會導致誤報或漏報，從而造成災難性后果。例如，如果使用邊緣人工智能識別潛在威脅的安全攝像頭產生誤報，這可能導致無辜的人被拘留或訊問。另一方面，如果由于傳感器維護不佳而導致數據質量差，這可能會導致錯失機會。例如，自動駕駛汽車配備了邊緣人工智能，用于處理傳感器數據，以決定何時以及如何剎車或加速。低質量的數據可能會導致汽車做出糟糕的決定，從而導致事故。
?效率低在典型的邊緣計算設置中，邊緣設備的功能不如其所連接的數據中心服務器強大。這種有限的計算能力可能會導致邊緣人工智能算法效率較低，因為其必須在內存和處理能力更小的設備上運行。
?安全漏洞邊緣人工智能應用受到各種安全威脅，如數據隱私泄露、對抗性攻擊和機密性攻擊。邊緣人工智能最重要的風險之一是數據隱私泄露。邊緣云存儲和處理大量數據，包括敏感的個人數據，這使得其成為攻擊者的誘人目標。邊緣人工智能的另一個固有風險是對抗性攻擊。在這種攻擊中，攻擊者破壞人工智能系統(tǒng)的輸入，導致系統(tǒng)做出錯誤的決策或產生錯誤的結果。這可能會產生嚴重的后果，比如導致自動駕駛汽車相撞。最后，邊緣人工智能系統(tǒng)也容易受到機密性或推理攻擊。在這種攻擊中，攻擊者試圖揭示算法的細節(jié)并對其進行逆向工程。一旦正確推斷出訓練數據或算法，攻擊者就可以預測未來的輸入。邊緣人工智能系統(tǒng)還容易受到各種其他風險的影響，如病毒、惡意軟件、內部威脅和拒絕服務攻擊。
平衡風險和回報邊緣人工智能既有好處也有風險。但，可以通過仔細的規(guī)劃和實施來降低這些風險。在決定是否在業(yè)務中使用邊緣人工智能時，我們必須權衡潛在的好處和威脅，以確定什么適合自己的特定需求和目標。
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