엣지 AI는 비즈니스에 혁신을 가져올 수 있습니다. 의도하지 않은 결과를 방지하려면 무엇이 필요합니까?
더 빠른 결과와 실시간 통찰력에 대한 수요가 증가함에 따라 기업은 엣지 AI로 전환하고 있습니다. Edge AI는 네트워크 엣지에 있는 센서와 장치에서 수집된 데이터를 활용하여 거의 실시간으로 실행 가능한 통찰력을 제공하는 일종의 인공 지능입니다. 이 기술은 많은 이점을 제공하지만 사용에는 위험도 따릅니다.
엣지에는 AI의 잠재적인 사용 사례가 많이 있습니다. 가능한 응용 분야는 다음과 같습니다.
Edge AI 위험에는 처리 후 손실되거나 폐기될 수 있는 데이터가 포함됩니다. 엣지 AI의 장점 중 하나는 시스템이 처리 후 데이터를 삭제할 수 있어 비용이 절약된다는 점이다. AI는 해당 데이터가 더 이상 유용하지 않다고 판단해 삭제한다.
이 설정의 문제점은 데이터가 반드시 쓸모없는 것은 아니라는 것입니다. 예를 들어 자율주행차가 외딴 시골 지역의 텅 빈 도로를 주행할 수도 있습니다. AI는 수집된 정보의 대부분을 쓸모없다고 판단해 폐기할 수도 있다.
그러나 수요에 따라 외딴 지역의 빈 도로에서 얻은 데이터가 도움이 될 수 있습니다. 또한, 수집된 데이터는 저장 및 추가 분석을 위해 클라우드 데이터 센터로 전송될 수 있는 경우 몇 가지 유용한 정보를 포함할 수 있습니다. 예를 들어, 그렇지 않으면 감지되지 않을 동물 이동이나 환경 변화의 패턴을 밝힐 수 있습니다.
인공지능의 또 다른 한계 위험은 사회적 불평등을 악화시킬 수 있다는 점입니다. 엣지 AI가 작동하려면 데이터가 필요하기 때문이다. 문제는 모든 사람이 동일한 데이터에 액세스할 수 없다는 것입니다.
예를 들어 얼굴 인식에 엣지 인공지능을 사용하려면 얼굴 사진 데이터베이스가 필요합니다. 이 데이터의 유일한 출처가 소셜 미디어에서 나온다면 정확하게 식별할 수 있는 유일한 사람은 소셜 미디어에서 활동하는 사람들입니다. 이는 엣지 AI가 일부 사람은 정확하게 식별하지만 다른 사람은 식별하지 못하는 2계층 시스템을 만듭니다.
또한 특정 그룹만이 엣지 AI 알고리즘으로 처리하기 위해 데이터를 수집하고 전송할 수 있는 센서나 프로세서가 있는 장치에 액세스할 수 있습니다. 이는 사회적 불평등의 증가로 이어질 수 있습니다. 기기를 구입할 수 없거나 로컬 네트워크가 없는 농촌 지역에 사는 사람들은 주변 AI 혁명에서 제외될 것입니다. 이는 엣지 네트워크 구축이 간단하지 않고 비용도 높기 때문에 악순환으로 이어질 수 있다. 이는 디지털 격차가 확대될 가능성이 높으며, 취약한 커뮤니티, 지역 및 국가가 엣지 AI의 이점을 활용하는 능력에서 더욱 뒤처질 수 있음을 의미합니다.
센서 데이터의 품질이 좋지 않으면 엣지 AI 알고리즘이 생성하는 결과도 품질이 좋지 않을 가능성이 높습니다. 이는 위양성 또는 위음성으로 이어질 수 있으며, 이는 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어 잠재적 위협을 식별하기 위해 엣지 AI를 사용하는 보안 카메라가 허위 경보를 생성하면 무고한 사람들이 구금되거나 심문될 수 있습니다.
반면, 센서 유지 관리가 제대로 이루어지지 않아 데이터 품질이 좋지 않으면 기회를 놓칠 수 있습니다. 예를 들어, 자율주행차에는 센서 데이터를 처리하여 브레이크를 밟거나 가속할 시기와 방법을 결정하는 엣지 인공지능이 탑재되어 있습니다. 품질이 낮은 데이터로 인해 자동차가 잘못된 결정을 내려 사고로 이어질 수 있습니다.
일반적인 엣지 컴퓨팅 설정에서 엣지 장치는 연결된 데이터 센터 서버만큼 강력하지 않습니다. 이러한 제한된 컴퓨팅 성능으로 인해 엣지 AI 알고리즘은 메모리와 처리 능력이 더 적은 장치에서 실행되어야 하기 때문에 효율성이 떨어질 수 있습니다.
Edge AI 애플리케이션은 데이터 개인정보 유출, 적대적 공격, 기밀성 공격 등 다양한 보안 위협에 노출되어 있습니다.
엣지 인공지능의 가장 중요한 위험 중 하나는 데이터 프라이버시 유출입니다. 엣지 클라우드는 민감한 개인 데이터를 포함해 대량의 데이터를 저장하고 처리하므로 공격자에게 매력적인 표적이 됩니다.
엣지 AI의 또 다른 고유한 위험은 적대적 공격입니다. 이 공격에서는 공격자가 AI 시스템에 대한 입력을 손상시켜 시스템이 잘못된 결정을 내리거나 잘못된 결과를 생성하게 만듭니다. 이는 자율주행차의 충돌을 일으키는 등 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
마지막으로 엣지 AI 시스템은 기밀성 공격이나 추론 공격에도 취약합니다. 이 공격에서 공격자는 알고리즘의 세부 사항을 공개하고 이를 리버스 엔지니어링하려고 시도합니다. 훈련 데이터나 알고리즘이 올바르게 추론되면 공격자는 향후 입력을 예측할 수 있습니다. Edge AI 시스템은 바이러스, 맬웨어, 내부자 위협, 서비스 거부 공격 등 다양한 기타 위험에도 취약합니다.
Edge AI에는 이점과 위험이 모두 있습니다. 그러나 신중한 계획과 구현을 통해 이러한 위험을 줄일 수 있습니다. 비즈니스에 엣지 AI를 사용할지 여부를 결정할 때 잠재적인 이점과 위협을 비교하여 특정 요구 사항과 목표에 적합한 것이 무엇인지 결정해야 합니다.
위 내용은 엣지 AI의 위험의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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