Với nhu cầu ngày càng tăng về khả năng thu thập thông tin trong thời gian thực cũng như đánh giá kết quả nhanh hơn, các doanh nghiệp hiện đang tìm kiếm những giải pháp mới với tiềm năng lớn hơn từ công nghệ AI biên hay Edge AI. Có thể bạn cũng đã biết, Edge AI là một loại ứng dụng AI sử dụng dữ liệu được thu thập từ các cảm biến và thiết bị biên để cung cấp thông tin chi tiết trong thời gian thực. Mặc dù Edge AI mang lại nhiều lợi ích nhưng cũng có những rủi ro liên quan đến việc sử dụng nó.

Các trường hợp sử dụng của Edge AI

Có nhiều trường hợp sử dụng tiềm năng cho công nghệ Edge AI, có thể kể đến như:

1. Xe tự hành: Hệ thống AI ở biên có thể xử lý dữ liệu do các cảm biến thu thập trong thời gian thực để quyết định thời điểm và cách thức sử dụng phanh hoặc tăng tốc.

2. Nhà máy thông minh: Hệ thống Edge AI giúp giám sát máy móc công nghiệp trong thời gian thực để phát hiện sự bất thường hoặc lỗi. Các camera cũng có thể phát hiện lỗi trên dây chuyền sản xuất.

3. Chăm sóc sức khỏe: Các thiết bị đeo được có thể phát hiện các bất thường về tim hoặc theo dõi bệnh nhân sau phẫu thuật.

4. Bán lẻ: Các cảm biến theo dõi chuyển động và hành vi của khách hàng để thực hiện đánh giá và phân tích.

5. Phân tích video: Công nghệ AI phân tích giúp cảnh quay video trong thời gian thực để xác định các mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn.

6. Nhận dạng khuôn mặt: Edge AI có thể được sử dụng để xác định các cá nhân bằng các đặc điểm trên khuôn mặt của họ.

7. Nhận dạng giọng nói: Edge Ai hiện được sử dụng để nhận dạng và phiên âm lời nói trong thời gian thực.

8. Xử lý dữ liệu cảm biến: Edge AI có thể xử lý dữ liệu do cảm biến thu thập để hỗ trợ đưa ra các quyết định kịp thời, trong thời gian thực.

Những rủi ro của Edge AI

Dữ liệu bị mất hoặc bị loại bỏ

Một trong những rủi ro của Edge AI bao gồm dữ liệu có thể bị mất hoặc bị loại bỏ sau khi xử lý. Một trong những ưu điểm của Edge AI là các hệ thống có thể xóa dữ liệu sau khi xử lý, giúp tiết kiệm không gian lưu trữ. Công nghệ AI sẽ xác định rằng dữ liệu không còn hữu ích và xóa nó.

Vấn đề với thiết lập này là dữ liệu có thể không hoàn toàn là vô dụng. Ví dụ, một chiếc xe tự lái có thể chạy dọc theo một con đường vắng ở vùng nông thôn hẻo lánh. AI có thể coi hầu hết thông tin thu thập được là vô ích và loại bỏ nó.

Tuy nhiên, dữ liệu từ một con đường vắng ở khu vực xa trung tâm có thể hữu ích tùy thuộc vào đối tượng cần sử dụng dữ liệu đó. Ngoài ra, dữ liệu được thu thập có thể chứa thông tin có thể hữu ích nếu được chuyển đến trung tâm dữ liệu đám mây để lưu trữ và phân tích thêm. Ví dụ, nó có thể tiết lộ các mô hình di cư của động vật hoặc những thay đổi trong môi trường mà nếu không thì sẽ không bị phát hiện.

Gia tăng bất bình đẳng xã hội

Một rủi ro khác của công nghệ Edge AI là nó có thể làm trầm trọng thêm sự bất bình đẳng xã hội. Điều này là do công nghệ AI tại biên yêu cầu dữ liệu để hoạt động. Vấn đề là không phải ai cũng có quyền truy cập vào cùng một dữ liệu.

Ví dụ: nếu bạn muốn sử dụng một giải pháp Edge AI để nhận dạng khuôn mặt, bạn cần có cơ sở dữ liệu gồm ảnh chụp khuôn mặt. Nếu nguồn duy nhất của dữ liệu này là từ mạng xã hội, thì những người duy nhất sẽ được công nhận chính xác là những người đang hoạt động trên mạng xã hội. Điều này tạo ra một hệ thống hai tầng, trong đó AI biên nhận dạng chính xác một số người trong khi những người khác thì không.

Ngoài ra, chỉ một số nhóm nhất định mới có quyền truy cập vào các thiết bị có cảm biến hoặc bộ xử lý có thể thu thập và truyền dữ liệu để xử lý bằng thuật toán AI biên. Điều này có thể dẫn đến tình trạng bất bình đẳng xã hội gia tăng: Những người không đủ tiền mua thiết bị hoặc sống ở vùng nông thôn nơi không có mạng cục bộ sẽ bị loại khỏi cuộc cách mạng của Edge AI. Có thể dẫn đến một vòng luẩn quẩn, vì hệ thống mạng biên không đơn giản để xây dựng và có thể tốn kém, có nghĩa là khoảng cách kỹ thuật số có thể tăng lên và các cộng đồng, khu vực và quốc gia gặp khó khăn có thể tụt hậu xa hơn về khả năng tận dụng lợi ích của trí tuệ nhân tạo tại biên.

Dữ liệu có chất lượng thấp

Nếu dữ liệu cảm biến có chất lượng kém, thì kết quả do thuật toán AI biên tạo ra cũng có thể có chất lượng kém. Điều này có thể dẫn đến kết quả dương tính hoặc âm tính giả, có thể gây ra hậu quả tai hại. Ví dụ: nếu camera an ninh sử dụng AI biên để xác định các mối đe dọa tiềm ẩn tạo ra kết quả dương tính giả, điều này có thể dẫn đến việc những người vô tội bị giam giữ hoặc thẩm vấn.

Mặt khác, nếu dữ liệu có chất lượng kém do cảm biến không được bảo trì tốt, điều này có thể dẫn đến bỏ lỡ các cơ hội. Ví dụ: nếu một phương tiện tự hành được trang bị AI biên được sử dụng để xử lý dữ liệu cảm biến nhằm đưa ra quyết định về thời điểm và cách thức phanh hoặc tăng tốc, thì dữ liệu kém chất lượng có thể khiến phương tiện đưa ra quyết định sai lầm và có thể dẫn đến tai nạn.

Độ chính xác kém do khả năng tính toán hạn chế

Trong các thiết lập điện toán biên điển hình, các thiết bị biên không mạnh bằng máy chủ trung tâm dữ liệu mà chúng được kết nối. Sức mạnh tính toán hạn chế này có thể dẫn đến các thuật toán Edge AI kém hiệu quả hơn vì chúng phải chạy trên các thiết bị nhỏ hơn với ít bộ nhớ và sức mạnh xử lý thấp hơn.

Các lỗ hổng về bảo mật

Các ứng dụng Edge AI phải chịu nhiều mối đe dọa bảo mật khác nhau, chẳng hạn như tiết lộ quyền riêng tư dữ liệu, bị tấn công về bảo mật.

Một trong những rủi ro đáng kể nhất của AI tại biên là tiết lộ quyền riêng tư của dữ liệu. Các đám mây biên lưu trữ và xử lý một lượng lớn dữ liệu, bao gồm cả dữ liệu cá nhân nhạy cảm, khiến chúng trở thành mục tiêu hấp dẫn cho những kẻ tấn công.

Một rủi ro khác vốn có trong AI biên là các cuộc tấn công đối nghịch. Trong cuộc tấn công này, kẻ tấn công làm gián đoạn đầu vào của hệ thống AI để khiến hệ thống đưa ra quyết định sai hoặc tạo ra kết quả sai. Điều này có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng, chẳng hạn như khiến xe tự lái gặp sự cố.

Cuối cùng, các hệ thống AI tại biên cũng dễ bị tấn công về bảo mật hoặc suy luận. Trong cuộc tấn công này, kẻ tấn công cố gắng khám phá các chi tiết của thuật toán và thiết kế ngược nó. Sau khi đưa ra suy luận chính xác về dữ liệu huấn luyện hoặc thuật toán, kẻ tấn công có thể đưa ra dự đoán về các đầu vào trong tương lai. Các hệ thống Edge AI cũng dễ bị tổn thương trước nhiều rủi ro khác, chẳng hạn như vi-rút và phần mềm độc hại, các mối đe dọa nội bộ và các cuộc tấn công từ chối dịch vụ (DDOS).

Cân bằng giữa rủi ro và lợi ích mà nó đem lại

Cũng như nhiều công nghệ khác, Edge AI đi kèm với cả lợi ích và rủi ro; tuy nhiên, bạn có thể giảm thiểu những rủi ro này thông qua việc lập kế hoạch, triển khai, và vận hành một cách cẩn thận. Khi quyết định có sử dụng công nghệ AI biên trong doanh nghiệp của mình hay không, bạn phải cân nhắc lợi ích tiềm năng so với các mối đe dọa để xác định điều gì phù hợp với nhu cầu và mục tiêu cụ thể của doanh nghiệp.

==========

ADTECH – Cung cấp thiết bị-giải pháp công nghệ dành cho doanh nghiệp

VP HN: Số 6 Kim Đồng, Phường Giáp Bát, Quận Hoàng Mai, TP. Hà Nội

CN HCM: Toà nhà Sabay Buiding 99 Cộng Hoà, Phường 4, Tân Bình, TP. HCM

Hotline: 0969133273

Website: aiotvn.com

Fanpage: https://www.facebook.com/aiotvn.vietnam