エッジAIのリスク

エッジの AI はビジネスに革命を起こす可能性がありますが、予期せぬ結果を防ぐには何が必要ですか?

より迅速な結果とリアルタイムの洞察に対する需要が高まるにつれ、企業はエッジAIへの転換。エッジ AI は、ネットワークのエッジにあるセンサーやデバイスから収集されたデータを活用して、実用的な洞察をほぼリアルタイムで提供する人工知能の一種です。このテクノロジーには多くの利点がありますが、その使用にはリスクも伴います。

エッジでは、人工知能には多くの潜在的なユースケースがあります。考えられるアプリケーションとしては、次のようなものがあります。

• 自動運転車: エッジ AI は、センサーによって収集されたデータをリアルタイムで処理し、いつ、どのようにブレーキや加速を行うかを決定します。
• スマートファクトリー: エッジ人工知能は産業機械をリアルタイムで監視し、異常や故障を検出します。カメラは生産ラインの欠陥も検出できます。
• ヘルスケア: ウェアラブル デバイスは、心臓の異常を検出したり、術後の患者を監視したりできます。
• 小売: 顧客の動きや行動を追跡するセンサー。
• ビデオ分析: 人工知能がビデオ クリップをリアルタイムで分析し、潜在的なセキュリティ脅威を特定します。
• 顔認識: エッジ AI は、顔の特徴を通じて個人を識別できます。
• 音声認識: エッジ AI を使用して、話し言葉をリアルタイムで認識し、書き写すようになりました。
• センサー データ処理: エッジ AI は、センサーによって収集されたデータを処理して、いつ、どのようにブレーキや加速を行うかを決定します。

エッジ AI のリスク

データの紛失/破棄

エッジ AI のリスクには、処理後にデータが消失または破棄される可能性が含まれます。エッジ AI の利点の 1 つは、システムが処理後にデータを削除できるため、コストが節約できることです。人工知能はデータがもう役に立たないと判断し、削除します。

この設定の問題は、データが必ずしも役に立たないということです。たとえば、自動運転車が人里離れた田舎の空いている道路を走行しているとします。 AIは収集した情報の多くを無駄と判断し、破棄する可能性があります。

ただし、需要に応じて、遠隔地の空いている道路からのデータが役に立つ可能性があります。さらに、収集されたデータをクラウド データ センターに送信して保存し、さらに分析できる場合は、有用な情報が含まれる可能性があります。たとえば、他の方法では検出されないであろう動物の移動や環境の変化のパターンが明らかになる可能性があります。

社会的不平等の拡大

人工知能のもう 1 つの限界リスクは、社会的不平等を悪化させる可能性があることです。エッジAIが機能するにはデータが必要だからだ。問題は、誰もが同じデータにアクセスできるわけではないということです。

たとえば、顔認識にエッジ人工知能を使用したい場合は、顔写真のデータベースが必要です。このデータの唯一のソースがソーシャル メディアからのものである場合、正確に特定できるのはソーシャル メディアで活動している人だけになります。これにより、エッジ AI が一部のユーザーを正確に識別できるが、他のユーザーは識別できない 2 層システムが作成されます。

さらに、エッジ AI アルゴリズムによる処理のためにデータを収集および送信できるセンサーまたはプロセッサを備えたデバイスにアクセスできるのは、特定のグループだけです。これは社会的不平等の拡大につながる可能性があります。デバイスを買う余裕がない人や、ローカル ネットワークのない地方に住んでいる人は、周辺 AI 革命から排除されることになります。エッジネットワークの構築は単純ではなく、コストも高いため、悪循環に陥る可能性があります。これは、デジタル格差が拡大する可能性が高く、恵まれないコミュニティ、地域、国がエッジ AI のメリットを活用する能力においてさらに後れを取る可能性があることを意味します。

低いデータ品質

センサー データの品質が低い場合、エッジ AI アルゴリズムによって生成される結果も品質が低い可能性があります。これにより、偽陽性または偽陰性が発生し、壊滅的な結果を招く可能性があります。たとえば、エッジ AI を使用して潜在的な脅威を特定するセキュリティ カメラが誤警報を生成した場合、無実の人々が拘束されたり尋問されたりする可能性があります。

一方、センサーのメンテナンスが不十分でデータの品質が低い場合は、機会の損失につながる可能性があります。たとえば、自動運転車には、センサーデータを処理してブレーキや加速をするタイミングと方法を決定するエッジ人工知能が搭載されています。データの品質が低いと、車が誤った判断を下して事故につながる可能性があります。

非効率

典型的なエッジ コンピューティング設定では、エッジ デバイスは接続先のデータセンター サーバーほど強力ではありません。この限られたコンピューティング能力により、エッジ AI アルゴリズムはメモリと処理能力の低いデバイスで実行する必要があるため、効率が低下する可能性があります。

セキュリティの脆弱性

エッジ人工知能アプリケーションは、データ プライバシーの漏洩、敵対的攻撃、機密性攻撃など、さまざまなセキュリティの脅威にさらされます。

エッジ人工知能の最も重要なリスクの 1 つは、データ プライバシーの漏洩です。エッジ クラウドは、機密の個人データを含む大量のデータを保存および処理するため、攻撃者にとって魅力的な標的となっています。

エッジ AI に固有のもう 1 つのリスクは、敵対的攻撃です。この攻撃では、攻撃者が AI システムへの入力を破壊し、システムが誤った決定を下したり、誤った結果を生成したりするようにします。これは、自動運転車の衝突など、重大な結果をもたらす可能性があります。

最後に、エッジ AI システムは機密性や推論攻撃に対して脆弱でもあります。この攻撃では、攻撃者はアルゴリズムの詳細を明らかにし、リバース エンジニアリングを試みます。トレーニング データまたはアルゴリズムが正しく推論されると、攻撃者は将来の入力を予測できるようになります。エッジ AI システムは、ウイルス、マルウェア、内部脅威、サービス拒否攻撃など、他のさまざまなリスクに対しても脆弱です。

リスクとメリットのバランスをとる

エッジ AI にはメリットとリスクの両方があります。ただし、これらのリスクは、慎重な計画と実装によって軽減できます。ビジネスでエッジ AI を使用するかどうかを決定するときは、潜在的なメリットと脅威を比較検討し、何がお客様の特定のニーズと目標に適しているかを判断する必要があります。

以上がエッジAIのリスクの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。