負(fù)責(zé)任的賦能技術(shù)實(shí)現(xiàn)邊緣AI全面適用
2025-07-24
作者:恩智浦半導(dǎo)體AI產(chǎn)品市場經(jīng)理Davis Sawyer
來源:恩智浦半導(dǎo)體
當(dāng)部分人仍在探索AI的應(yīng)用方式時(shí),恩智浦已著眼未來,提出關(guān)鍵問題:如何確保AI以安全、可靠且負(fù)責(zé)任的方式運(yùn)行?通過與技術(shù)、政府及商界精英的合作,使其真正落地,正是負(fù)責(zé)任AI(Responsible AI)成為焦點(diǎn)的關(guān)鍵。
想象一下,您正在駕車前往與朋友的聚會,滿懷期待享受一頓美味的晚餐。您已經(jīng)有一段時(shí)間沒見過他們了,因此希望展現(xiàn)最佳狀態(tài)。然而,在行駛過程中,警報(bào)聲不斷響起,讓你困惑不已。此時(shí),您收到來自車輛駕駛員監(jiān)測系統(tǒng)(DMS)的提醒,提示你雖然駕駛表現(xiàn)良好,但未能保持足夠的注意力。
您可能未曾意識到,這一情況的發(fā)生源于人工智能(AI)模型所采用的訓(xùn)練數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)為車輛的計(jì)算機(jī)視覺提供支持。然而,由于某些因素,AI模型誤解了實(shí)時(shí)輸入。這背后的原因在于,訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏差導(dǎo)致女性司機(jī)更常被歸類為“因個(gè)人儀容而分心”,這是訓(xùn)練過程中對人群特征的細(xì)微錯(cuò)誤呈現(xiàn)所導(dǎo)致的結(jié)果。
駕駛員監(jiān)測系統(tǒng)正在重塑我們的出行方式,但要在系統(tǒng)中集成AI技術(shù),我們必須在模型開發(fā)過程中充分考慮數(shù)據(jù)偏差,以確保系統(tǒng)的公正性和可靠性
深入了解邊緣AI開發(fā)所面臨的挑戰(zhàn)及其監(jiān)管環(huán)境。閱讀恩智浦《負(fù)責(zé)任的邊緣AI賦能技術(shù)》白皮書。
負(fù)責(zé)任邊緣AI開發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)
這不僅僅是借助AI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測所面臨的風(fēng)險(xiǎn),更涉及AI/ML系統(tǒng)的公平性與穩(wěn)健性問題,以及它們對現(xiàn)代生活的深遠(yuǎn)影響。例如,訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見可能導(dǎo)致個(gè)人在申請金融服務(wù)時(shí)被錯(cuò)誤拒絕。同樣,在缺乏適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)評估和防范措施的情況下,邊緣AI也可能引發(fā)歧視性決策。智能邊緣在連接物理世界與數(shù)字世界方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。物理AI作為生成式AI與機(jī)器人技術(shù)交匯的核心概念,必須依靠邊緣設(shè)備實(shí)現(xiàn),而不僅僅依賴云計(jì)算。因此,邊緣AI的錯(cuò)位風(fēng)險(xiǎn)需要額外審查,以避免潛在的安全隱患和歧視問題。
全球正處于AI融入日常生活的關(guān)鍵階段。2025年1月,波士頓咨詢公司調(diào)查顯示,75%的高管將AI列為2025年的3大戰(zhàn)略重點(diǎn)。然而,盡管AI的影響力持續(xù)上升,但僅有不到三分之一的企業(yè)幫助其不到25%的員工提升了AI技能,這凸顯了對相關(guān)教育和意識培養(yǎng)的迫切需求。
隨著邊緣AI技術(shù)的不斷發(fā)展,工廠正變得愈發(fā)智能化與自主化
負(fù)責(zé)任的邊緣AI
當(dāng)眾多企業(yè)仍在探索AI的應(yīng)用方式時(shí),恩智浦已著眼未來,提出關(guān)鍵問題:如何確保AI以安全、可靠且負(fù)責(zé)任的方式運(yùn)行?通過與技術(shù)、政府及商界精英的合作,使其真正落地,正是負(fù)責(zé)任AI(Responsible AI)成為焦點(diǎn)的關(guān)鍵。
負(fù)責(zé)任的AI既不是獨(dú)立的技術(shù),也不僅僅是政策與最佳實(shí)踐的集合。它深度融入技術(shù)和非技術(shù)領(lǐng)域,涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、生成式AI與語言模型、時(shí)間序列數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別,以及所有類型的智能軟件、傳感器和硬件。AI帶來的風(fēng)險(xiǎn)影響著企業(yè)與個(gè)人——負(fù)責(zé)任AI必須確保雙方的平等代表性。
邊緣AI正深刻改變我們的生活方式,使家庭在日?;顒訄鼍爸凶兊酶又悄芑?/p>
因此,負(fù)責(zé)任的AI在實(shí)踐中需要協(xié)同一致且全面的努力。恩智浦從邊緣AI賦能的角度深入研究這一課題。作為智能邊緣領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè),我們撰寫了《負(fù)責(zé)任的邊緣AI賦能技術(shù)》白皮書。
該白皮書旨在幫助理解和解讀歐盟《AI法案》等最新立法,深入探討邊緣AI的風(fēng)險(xiǎn)及其應(yīng)對措施,同時(shí)強(qiáng)調(diào)SoC供應(yīng)商的角色和責(zé)任。此外,文中概述了恩智浦如何通過軟件與工具推動負(fù)責(zé)任AI的發(fā)展。以DMS示例為例,恩智浦正在開發(fā)Explainable AI(XAI)軟件,該軟件作為eIQ?工具包的一部分,可在模型訓(xùn)練后、部署前檢測偏差,從而幫助防止歧視、確保系統(tǒng)穩(wěn)健性,并使開發(fā)人員能夠及早識別風(fēng)險(xiǎn)并理解其成因。
邊緣AI以多種方式惠及人類,包括提升自動化與生產(chǎn)效率、增強(qiáng)安全性、推動更可持續(xù)的交通,以及優(yōu)化計(jì)算資源利用率。負(fù)責(zé)任的賦能技術(shù)在最大化邊緣AI價(jià)值的同時(shí),還盡可能降低潛在風(fēng)險(xiǎn)。
恩智浦《負(fù)責(zé)任的邊緣AI賦能技術(shù)》白皮書由Davis Sawyer、Wil Michiels、Jolijn Martens和Wouter van der Loop共同撰寫。
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