边缘人工智能可以彻底改变业务，我们需要什么来防止意外后果？随着对更快的结果和实时洞察力的需求不断增长，企业正在转向边缘人工智能。EdgeAI是一种AI，它利用从网络边缘的传感器和设备收集的数据，近乎实时地提供可操作的见解。虽然这项技术有很多好处，但它的使用也有风险。在边缘，人工智能有许多潜在的用例。一些可能的应用包括：自动驾驶汽车：边缘人工智能处理传感器实时收集的数据，以决定何时以及如何刹车或加速。智能工厂：边缘人工智能实时监控工业机械，检测异常或故障。摄像头还可以检测生产线上的缺陷。医疗保健：可穿戴设备可以检测心脏异常或在手术后监测患者。零售：跟踪客户移动和行为的传感器。视频分析：人工智能实时分析视频片段以识别潜在的安全威胁。面部识别：EdgeAI可以通过面部特征识别个人。语音识别：边缘人工智能现在被用于实时识别和转录口语。传感器数据处理：边缘人工智能可以处理传感器收集的数据，以决定何时以及如何制动或加速。边缘人工智能风险丢失/丢弃数据边缘人工智能风险包括处理后可能丢失或丢弃的数据。人工智能在边缘的优势之一是系统可以在处理后删除数据，从而节省资金。人工智能判断数据不再有用，将其删除。此设置的问题在于数据不一定是无用的。例如，自动驾驶汽车可能会在偏远村庄的空旷道路上行驶。人工智能可能认为大部分收集到的信息无用并丢弃它。但是，根据需要，来自偏远地区开放道路的数据可能会有所帮助。此外，如果可以将收集到的数据发送到云数据中心进行存储和进一步分析，则可能包含一些有用的信息。例如，它可能会揭示动物迁徙的模式或环境的变化，否则这些变化是无法被发现的。人工智能的另一个边际风险是它可能会加剧社会不平等。这是因为边缘AI需要数据才能发挥作用。问题是，并不是每个人都可以访问相同的数据。例如，如果要使用边缘AI进行面部识别，则需要一个面部照片数据库。如果此数据的唯一来源来自社交媒体，那么唯一可以准确识别的人就是活跃在社交媒体上的人。这创建了一个两层系统，其中边缘AI可以准确识别某些人，但不能准确识别其他人。此外，只有某些群体可以访问带有传感器或处理器的设备，这些传感器或处理器可以收集和传输数据以供边缘AI算法处理。这可能会导致社会不平等加剧：那些买不起设备或生活在没有本地网络的农村地区的人将被排除在人工智能革命的边缘之外。这可能会导致恶性循环，因为边缘网络的构建并不简单且成本高昂。这意味着数字鸿沟可能会扩大，而弱势社区、地区和国家在利用边缘人工智能的能力方面可能会进一步落后。数据质量差如果传感器数据质量差，那么边缘人工智能算法生成的结果也可能质量差。这可能会导致误报或漏报，带来灾难性的后果。例如，如果使用边缘AI识别潜在威胁的安全摄像头产生误报，这可能会导致无辜者被拘留或讯问。另一方面，如果由于传感器维护不当导致数据质量差，则可能会错失良机。例如，自动驾驶汽车配备了边缘人工智能，可以处理传感器数据来决定何时以及如何刹车或加速。低质量的数据会导致汽车做出错误的决定，从而导致事故。效率低下在典型的边缘计算设置中，边缘设备不如它们所连接的数据中心服务器强大。这种有限的计算能力会导致边缘AI算法效率较低，因为它们必须在内存和处理能力较低的设备上运行。安全漏洞EdgeAI应用程序容易受到各种安全威胁，例如数据隐私泄露、对抗性攻击和机密性攻击。边缘人工智能最重要的风险之一是数据隐私泄露。边缘云存储和处理大量数据，包括敏感的个人数据，使它们成为攻击者的诱人目标。边缘人工智能的另一个固有风险是对抗性攻击。在这种类型的攻击中，攻击者破坏了AI系统的输入，导致系统做出错误的决定或产生错误的结果。这可能会产生严重后果，例如导致自动驾驶汽车发生碰撞。最后，边缘人工智能系统也容易受到机密性或推理攻击。在这种攻击中，攻击者试图揭示算法的细节并对其进行逆向工程。一旦正确推断出训练数据或算法，攻击者就可以预测未来的输入。边缘人工智能系统还容易受到各种其他风险的影响，例如病毒、恶意软件、内部威胁和拒绝服务攻击。平衡风险和回报EdgeAI既有好处也有风险。但是，可以通过仔细规划和实施来减轻这些风险。在决定是否在我们的业务中使用边缘人工智能时，我们必须权衡潜在的好处和威胁，以确定什么适合我们的特定需求和目标。
