邊緣的人工智能可以徹底改變業務，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控工業機械，檢測異常或故障。攝像頭還能檢測生產線上的缺陷。
• 醫療保健: 可穿戴設備可以檢測心臟不正常情況或監測術后患者。
• 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。邊緣人工智能的優點之一是，系統在處理后可以刪除數據，從而節省資金。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境的變化，否則這些變化將無法被發現。

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，在這個系統中，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，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、地區和國家在利用邊緣人工智能優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的輸入，導致系統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，可以通過仔細的規劃和實施來降低這些風險。在決定是否在業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。