邊緣人工智慧的風險

邊緣的人工智慧可以徹底改變業務，我們需要什麼來防止意外後果?

隨著對更快的結果和即時洞察的需求日益增長，企業正在轉向邊緣人工智慧。邊緣人工智慧是一種利用從網路邊緣的感測器和設備收集的數據，以接近即時的方式提供可操作見解的人工智慧。雖然這項技術提供了許多好處，但其使用也有風險。

在邊緣地帶，人工智慧有許多潛在的用例。一些可能的應用包括：

• 自動駕駛汽車: 邊緣人工智慧即時處理感測器收集的數據，以決定何時以及如何煞車或加速。
• 智慧工廠: 邊緣人工智慧即時監控工業機械，偵測異常或故障。攝影機還能偵測生產線上的缺陷。
• 醫療保健: 穿戴式裝置可以偵測心臟不正常或監測術後患者。
• 零售: 追蹤顧客移動和行為的感應器。
• 影片分析: 人工智慧即時分析影片片段，識別潛在的安全威脅。
• 臉部辨識: 邊緣人工智慧可以透過臉部特徵來辨識個人。
• 語音辨識: 邊緣人工智慧現在被用於即時辨識和轉錄口語。
• 感測器數據處理: 邊緣人工智慧可以處理感測器收集的數據，以決定何時以及如何煞車或加速。

邊緣人工智慧風險

遺失/丟棄的資料

邊緣人工智慧風險包括處理後資料可能遺失或丟棄。邊緣人工智慧的優點之一是，系統在處理後可以刪除數據，從而節省金錢。人工智慧判斷這些數據不再有用，並將其刪除。

這種設定的問題是，資料不一定是無用的。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。人工智慧可能會認為收集到的大部分資訊是無用的，並將其丟棄。

然而，來自偏遠地區空曠道路的數據可能會有所幫助，這取決於需求。此外，收集到的資料可能包含一些有用的信息，如果這些資訊能夠送到雲端資料中心進行儲存和進一步分析的話。例如，其可能揭示動物遷移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

人工智慧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慧需要資料才能運作。問題是，並不是每個人都可以存取相同的資料。

例如，如果想使用邊緣人工智慧進行臉部識別，則需要一個人臉照片資料庫。如果這些數據的唯一來源來自社群媒體，那麼唯一能被準確識別的人就是那些活躍在社群媒體上的人。這就形成了一個雙層系統，在這個系統中，邊緣人工智慧可以準確地識別一些人，而其他人則不能。

此外，只有某些群體可以存取具有感測器或處理器的設備，這些設備可以收集和傳輸數據，供邊緣人工智慧演算法處理。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路的農村地區的人將被排除在邊緣人工智慧革命之外。這可能導致一個惡性循環，因為邊緣網路的建造並不簡單，而且成本也很高。這意味著數位落差可能會擴大，弱勢社群、地區和國家在利用邊緣人工智慧優勢方面的能力可能會進一步落後。

資料品質差

如果感測器資料品質很差，那麼邊緣人工智慧演算法產生的結果也可能品質很差。這可能會導致誤報或漏報，從而造成災難性後果。例如，如果使用邊緣人工智慧識別潛在威脅的安全攝影機產生誤報，這可能導致無辜的人被拘留或訊問。

另一方面，如果由於感測器維護不佳而導致資料品質差，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慧，用於處理感測器數據，以決定何時以及如何煞車或加速。低品質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

在典型的邊緣運算設定中，邊緣設備的功能不如其所連接的資料中心伺服器強大。這種有限的運算能力可能會導致邊緣人工智慧演算法效率較低，因為必須在記憶體和處理能力較小的設備上運行。

安全漏洞

邊緣人工智慧應用受到各種安全威脅，如資料隱私外洩、對抗性攻擊和機密性攻擊。

邊緣人工智慧最重要的風險之一是資料隱私外洩。邊緣雲端儲存和處理大量數據，包括敏感的個人數據，這使得其成為攻擊者的誘人目標。

邊緣人工智慧的另一個固有風險是對抗性攻擊。在這種攻擊中，攻擊者破壞人工智慧系統的輸入，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後果，例如導致自動駕駛汽車相撞。

最後，邊緣人工智慧系統也容易受到機密性或推理攻擊。在這種攻擊中，攻擊者試圖揭示演算法的細節並對其進行逆向工程。一旦正確推斷出訓練資料或演算法，攻擊者就可以預測未來的輸入。邊緣人工智慧系統也容易受到各種其他風險的影響，如病毒、惡意軟體、內部威脅和拒絕服務攻擊。

平衡風險與報酬

邊緣人工智慧既有好處也有風險。但，可以透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慧時，我們必須權衡潛在的好處和威脅，以確定什麼適合自己的特定需求和目標。

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