Risiken von Edge-KI

KI am Edge kann das Geschäft revolutionieren. Was brauchen wir, um unbeabsichtigte Folgen zu verhindern?

Angesichts der wachsenden Nachfrage nach schnelleren Ergebnissen und Erkenntnissen in Echtzeit wenden sich Unternehmen der KI am Edge zu. Edge AI ist eine Art künstlicher Intelligenz, die von Sensoren und Geräten am Rand des Netzwerks gesammelte Daten nutzt, um praktisch in Echtzeit umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Obwohl diese Technologie viele Vorteile bietet, birgt ihr Einsatz auch Risiken.

Am Rande gibt es viele potenzielle Anwendungsfälle für KI. Einige mögliche Anwendungen sind:

• Selbstfahrende Autos: Edge AI verarbeitet von Sensoren gesammelte Daten in Echtzeit, um zu entscheiden, wann und wie gebremst oder beschleunigt wird.
• Intelligente Fabrik: Künstliche Intelligenz von Edge überwacht Industriemaschinen in Echtzeit und erkennt Auffälligkeiten oder Ausfälle. Die Kameras können auch Fehler in der Produktionslinie erkennen.
• Gesundheitswesen: Tragbare Geräte können Herzanomalien erkennen oder postoperative Patienten überwachen.
• Einzelhandel: Sensoren, die die Bewegungen und das Verhalten der Kunden verfolgen.
• Videoanalyse: Künstliche Intelligenz analysiert Videoclips in Echtzeit, um potenzielle Sicherheitsbedrohungen zu erkennen.
• Gesichtserkennung: Edge AI kann Personen anhand von Gesichtsmerkmalen identifizieren.
• Spracherkennung: Edge AI wird jetzt verwendet, um gesprochene Sprache in Echtzeit zu erkennen und zu transkribieren.
• Sensordatenverarbeitung: Edge AI kann von Sensoren gesammelte Daten verarbeiten, um zu entscheiden, wann und wie gebremst oder beschleunigt werden soll.

Edge-KI-Risiken

Verlorene/verworfene Daten

Edge-KI-Risiken umfassen Daten, die nach der Verarbeitung verloren gehen oder verworfen werden können. Einer der Vorteile von Edge AI besteht darin, dass das System Daten nach der Verarbeitung löschen kann und so Geld spart. Die KI stellt fest, dass die Daten nicht mehr nützlich sind und löscht sie.

Das Problem bei diesem Setup besteht darin, dass die Daten nicht unbedingt nutzlos sind. Beispielsweise könnte ein selbstfahrendes Auto auf einer leeren Straße in einer abgelegenen ländlichen Gegend fahren. Möglicherweise hält die KI viele der gesammelten Informationen für nutzlos und verwirft sie.

Daten von leeren Straßen in abgelegenen Gebieten können jedoch je nach Bedarf hilfreich sein. Darüber hinaus können die gesammelten Daten einige nützliche Informationen enthalten, wenn sie zur Speicherung und weiteren Analyse an ein Cloud-Rechenzentrum gesendet werden können. Es könnte beispielsweise Muster der Tierwanderung oder Veränderungen in der Umwelt aufdecken, die andernfalls unentdeckt bleiben würden.

Erhöhte soziale Ungleichheit

Ein weiteres marginales Risiko künstlicher Intelligenz besteht darin, dass sie die soziale Ungleichheit verschärfen kann. Dies liegt daran, dass Edge-KI Daten benötigt, um zu funktionieren. Das Problem ist, dass nicht jeder Zugriff auf die gleichen Daten hat.

Wenn Sie beispielsweise Edge-Künstliche Intelligenz zur Gesichtserkennung nutzen möchten, benötigen Sie eine Datenbank mit Gesichtsfotos. Wenn die einzige Quelle dieser Daten aus sozialen Medien stammt, können nur diejenigen Personen genau identifiziert werden, die in sozialen Medien aktiv sind. Dadurch entsteht ein zweistufiges System, in dem Edge-KI einige Personen genau identifizieren kann, andere jedoch nicht.

Darüber hinaus haben nur bestimmte Gruppen Zugriff auf Geräte mit Sensoren oder Prozessoren, die Daten zur Verarbeitung durch Edge-KI-Algorithmen sammeln und übertragen können. Dies könnte zu größerer sozialer Ungleichheit führen: Wer sich keine Geräte leisten kann oder in ländlichen Gebieten ohne lokale Netzwerke lebt, wird von der Randrevolution der KI ausgeschlossen. Dies kann zu einem Teufelskreis führen, da der Aufbau von Edge-Netzwerken nicht einfach und die Kosten hoch sind. Dies bedeutet, dass die digitale Kluft wahrscheinlich größer wird und benachteiligte Gemeinschaften, Regionen und Länder möglicherweise noch weiter in ihrer Fähigkeit zurückfallen, die Vorteile der Edge-KI zu nutzen.

Schlechte Datenqualität

Wenn die Sensordaten von schlechter Qualität sind, sind wahrscheinlich auch die vom Edge-AI-Algorithmus generierten Ergebnisse von schlechter Qualität. Dies kann zu falsch-positiven oder falsch-negativen Ergebnissen mit katastrophalen Folgen führen. Wenn beispielsweise eine Überwachungskamera mithilfe von Edge-KI potenzielle Bedrohungen erkennt und Fehlalarme auslöst, kann dies dazu führen, dass unschuldige Personen festgenommen oder verhört werden.

Wenn andererseits die Datenqualität aufgrund schlechter Sensorwartung schlecht ist, kann dies dazu führen, dass Chancen verpasst werden. Selbstfahrende Autos sind beispielsweise mit modernster künstlicher Intelligenz ausgestattet, die Sensordaten verarbeitet, um zu entscheiden, wann und wie gebremst oder beschleunigt werden soll. Daten von geringer Qualität können dazu führen, dass das Auto schlechte Entscheidungen trifft und Unfälle verursachen.

Ineffizienz

In einem typischen Edge-Computing-Setup sind Edge-Geräte nicht so leistungsstark wie die Rechenzentrumsserver, mit denen sie verbunden sind. Diese begrenzte Rechenleistung kann dazu führen, dass Edge-KI-Algorithmen weniger effizient sind, da sie auf Geräten mit weniger Speicher und Rechenleistung ausgeführt werden müssen.

Sicherheitslücken

Edge-KI-Anwendungen sind verschiedenen Sicherheitsbedrohungen ausgesetzt, wie etwa Datenschutzlecks, gegnerischen Angriffen und Vertraulichkeitsangriffen.

Eines der größten Risiken der künstlichen Edge-Intelligenz ist der Verlust des Datenschutzes. Edge Clouds speichern und verarbeiten große Datenmengen, darunter auch sensible personenbezogene Daten, was sie zu einem attraktiven Ziel für Angreifer macht.

Ein weiteres inhärentes Risiko von Edge-KI sind gegnerische Angriffe. Bei diesem Angriff verfälscht der Angreifer die Eingaben in das KI-System, was dazu führt, dass das System falsche Entscheidungen trifft oder falsche Ergebnisse liefert. Dies könnte schwerwiegende Folgen haben, etwa zum Absturz selbstfahrender Autos.

Schließlich sind Edge-KI-Systeme auch anfällig für Vertraulichkeits- oder Inferenzangriffe. Bei diesem Angriff versucht der Angreifer, die Details des Algorithmus preiszugeben und ihn zurückzuentwickeln. Sobald die Trainingsdaten oder der Algorithmus korrekt abgeleitet wurden, kann der Angreifer zukünftige Eingaben vorhersagen. Edge-KI-Systeme sind außerdem anfällig für eine Vielzahl anderer Risiken, wie etwa Viren, Malware, Insider-Bedrohungen und Denial-of-Service-Angriffe.

Risiken und Chancen abwägen

Edge Künstliche Intelligenz hat sowohl Vorteile als auch Risiken. Diese Risiken können jedoch durch sorgfältige Planung und Umsetzung reduziert werden. Bei der Entscheidung, ob Sie Edge-KI in Ihrem Unternehmen einsetzen möchten, müssen wir die potenziellen Vorteile und Risiken abwägen, um herauszufinden, was Ihren spezifischen Anforderungen und Zielen entspricht.

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