AI正在积极影响安全和保障的4种方式

时间:2019-03-18 11:37:26 阅读:10次

  在过去几年中,监控已成为一个流行语,特别是在侵犯隐私方面。虽然我们所有人都有这些担忧是正常的,但监视本身并不坏。重要的是它的使用方式。如果它用于安全和保护,那么它可以是积极的。但是,如果它被用来鼓励歧视和侵犯隐私,那么它可能是有害的。 AI同样适用。永远记住的一件事是技术只是一种工具。它本身并不是邪恶的。由于人工智能只是一种新的技术形式,它也只是一种工具,而不是天生的邪恶。

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  人工智能可以非常快速地以极快的速度影响世界。这是让它如此可怕的一件事。虽然还有其他关于人工智能的问题,但在好莱坞的支持下,人工智能只会像我们人类所做的一样。

  下面,AI有四种方式可以增强安全性,帮助人类让世界变得更美好。

  

1。用于防止身份盗用

  由于身份盗窃的增加,“公平信用报告法”经过修订,形成了“2003年公平准确的信用交易法”。该法案要求金融机构制定和实施计划防止,识别和减轻身份盗窃预防。身份盗窃仍在增加,2017年,超过1600万人的受害者人数创下破纪录。

  由于我们与这些机构的大部分互动现在都在线,因此他们很难确定我们是谁。犯罪分子越来越复杂,甚至可以获得基于知识的身份验证的答案。也就是说,人工智能允许这些金融机构反过来变得更加复杂。由于许多基于知识的身份验证问题的静态性质(例如“你的配偶的名字是什么?”),犯罪分子通常可以使用互联网猜测甚至找到问题的答案(例如使用您的社交媒体帖子)。尽管如此,当他们停下来决定答案时,它常常会让他们停下来。使用人工智能,代理机构可能很快就能够识别出那些犹豫不决的时刻,并将其用作身份窃贼。

  

  

  意大利的研究人员发现,对于某些意想不到的问题(在这种情况下,一个人的星座),盗贼通常手边没有这些信息,导致不确定性。凭借这些知识,研究人员能够从研究参与者那里收集鼠标移动数据,并训练机器学习算法来分析运动。 95%的时间,算法正确识别了骗子。研究人员指出,这些问题仍然需要“精心设计”。这就是说,研究表明,即使有人能够正确猜测,人工智能也可以提供额外的保护。

  

2。用于人群分析

  虽然人群常常看起来杂乱无章,但可以从他们身上学到很多东西。人群分析领域围绕研究人群的自然运动,利用该数据识别当前和潜在的路线并预测未来的人群密度和流量。通过计算机视觉,可以分析视频片段以更有效地测量这些内容。

  

   Evitech是一家专注于安全解决方案的法国公司,提供基于AI的解决方案Lynx,可以实时分析视频片段。凭借他们的技术,许多人群分析技术已经自动化,包括人群中的人数。如果某个区域(如公共交通枢纽)处于能力状态,则可能允许快速行动。它还可以用于检测人员何时摔倒,在人群中静止不动,或者人群流量和速度是否突然变化。 Lynx已经被一些私营和公共部门公司使用,如交通中心,博物馆和购物中心。

  

3。用于增强安全人员

  许多组织已经在使用相机。例如,零售商利用摄像头防止损失,许多建筑物业主将安全摄像头放在入口外,以确保居民的安全。大多数人依靠人工来监控这些摄像机,并且已经证明AI可以帮助这些安保人员比单独使用闭路电视摄像机更有效地完成工作。根据连线:

   虽然安保人员可能会错过一个偷偷进入光线不足的设施的人,但是支持智能视频分析的相机可以在屏幕上捕捉闪光并将其识别为潜在的威胁。

  通过计算机视觉,可以实时分析视频,检测在发生危害之前发生的异常活动或潜在危险。这种分析技术可以教授AI什么是正常的,因此它可以识别何时发生异常(如进入受限区域的未知人员)并在发生大规模伤害之前快速提醒安全团队。

  

4。用于提高药物安全性

  当新药品获得许可并向公众传播时,药物安全团队必须快速确定药物是否对患者造成任何不良影响。

  为监测这一点,这些团队目前依赖临床试验和科学文献。然而,如今,他们还需要其他反馈渠道来跟踪他们是否要全面了解药物的表现,例如社交媒体。虽然一些公司被迫将处理这些数据的任务外包,但许多公司现在转向人工智能以获得更具成本效益的解决方案。

  通过机器学习,药物安全团队现在可以快速梳理这些大型数据集,减少这会给人类工作者带来的负担以及花在任务上的时间。一项研究发现,62%的药物安全专家计划实施或已经实施人工智能,用于死记硬币的任务,如质量保证更快的报告和后续处理。这允许他们的团队将他们的专业知识集中在更具挑战性的职责上,例如确定药物与不良事件之间潜在的因果关系。

  

  公众对我们的隐私权的担忧是可以理解的,绝不应该打折扣。除此之外,许多次安全监控正在被用来创造一个更安全的世界。在Clarifai,我们的目标是通过不断改进人工智能来加速人类的进步。随着它的进步,这些领域也将被使用,确保我们的安全并帮助我们更好地保护我们免受风险和伤害。

  

  

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