비즈니스에서 AI의 위협과 기회(1부) | AI 비즈니스 #2

게시 됨: 2022-07-13

인공 지능이 곧 우리의 생각을 읽을 수 있을까요? AI의 존재와 기능이 인간의 요구를 최대한 충족시키는 데 도움이 될까요? 아니면 점점 더 우리가 통제할 수 없게 되어 AI가 우리가 내리는 선택을 독립적으로 통제하려고 할 것입니까? 우리가 방금 던진 질문은 공상 과학 에세이의 서론처럼 들립니다. 그러나 오늘날 가장 진보된 AI 기술의 개발자와 초기 사용자가 직면한 매우 현실적인 의심과 문제입니다.

비즈니스에서 AI의 위협과 기회 – 목차:

비즈니스에서 AI의 위협과 기회
인공 지능에 대한 사이버 보안 및 사이버 위협
AI로 더 안전하게
안전 문제
정보 및 AI에 대한 액세스
접근성 확대
신뢰성 문제
요약

비즈니스에서 AI의 희망과 위협

인공 지능을 비즈니스에 적용하면 큰 희망이 생깁니다. 여기에는 새로운 시장과 제품, 혁신적인 서비스 및 고객과의 접촉 방식이 포함됩니다. 그러나 그것은 또한 회사와 계약자 의 민감한 데이터의 보안 뿐만 아니라 전체 사업 지점의 추가 존재에 대한 두려움을 불러일으키기도 합니다.

오늘 기사에서는 비즈니스에서 AI의 위협과 기회를 살펴보겠습니다. 우리는 다음 영역에서 AI의 장단점에 중점을 둘 것입니다.

보안
정보에 대한 액세스

다음 텍스트에서는 비용, 현재 및 미래 직업과 관련된 비즈니스 운영에서 AI의 위협과 기회를 다룰 것입니다.

인공 지능에 대한 사이버 보안 및 사이버 위협

디지털 세계의 보안 영역은 인공 지능과 관련하여 가장 민감한 주제 중 하나입니다 . 우리는 점점 더 중요해지는 문제를 분석하고 생성하고 결정하는 일을 맡깁니다. 따라서 우리는 사업 개발의 기회뿐만 아니라 AI 적용과 관련된 위험도 인식해야 합니다.

AI로 더 안전하게

AI의 사용 덕분에 온라인 뱅킹 보안에서 널리 사용되는 고급 사용자 인식 기술을 기반으로 향상된 보안에 도달할 수 있습니다. 필수 구성 요소는 시스템입니다.

NLP 또는 자연어 처리의 일부인 음성 인식
이미지 인식 (컴퓨터 비전), 특히 얼굴 식별

콘서트 또는 주요 스포츠 이벤트와 같은 이벤트 모니터링을 분석하여 보안 문제를 개선하기 위해 인공 지능을 사용하는 핵심 부문. 따라서 AI는 대규모 행사 보호에 관련된 회사의 운영을 크게 촉진할 수 있습니다. 제시한 문서나 티켓과 제시하는 사람의 얼굴을 비교하여 보안검색 시간을 단축 할 뿐만 아니라 인공 지능을 사용하면 잠재적으로 위협이 될 수 있는 개인과 보안 규칙에 위배되는 행동을 하는 개인의 존재를 감지하고 찾아낼 수 있습니다 .

AI 기반 보안 개발과 관련된 또 다른 주요 기회 는 스마트 자산 또는 스마트 홈의 모니터링입니다. AI의 도움이 없다면 이들은 시스템에 침입하여 방해받지 않고 집에 들어갈 수 있는 해커의 공격에 취약할 것입니다. AI를 사용하면 컴퓨터에서 실행되는 바이러스 백신 소프트웨어보다 훨씬 정교한 방법으로 AI를 비활성화할 수 있는 작업을 감지하여 실시간 모니터링이 가능합니다.

기술적으로 훨씬 더 발전하고 매우 빠르게 성장하는 산업은 무인 매장을 가능하게 하는 인공 지능입니다. 일반적으로 로그인한 사용자의 모바일 애플리케이션 작동과 고급 모니터링을 결합합니다. 이러한 솔루션 덕분에 매장을 방문하는 고객을 인지하고 눈에 띄지 않게 구매한 상품을 스캔하고 서비스 요금을 징수할 수 있습니다. 무인 호텔과 같은 다른 분야에서도 인기가 있습니다.

안전 문제

그러나 이러한 종류의 AI 솔루션에는 기업이 고려해야 하는 특정 위험과 위협이 포함됩니다. 가장 심각한 문제는 서비스 제공자가 수집한 세부 식별 데이터의 누출 또는 도난입니다.

새로운 AI 법률 및 규정의 부재와 관련된 위험도 있습니다. 정부 당국 의 통제되지 않은 감시를 위해 사용자 데이터를 저장하는 회사에서 사용자 데이터를 오용 하여 예측할 수 없는 결과를 초래할 수 있습니다.

게다가, 신경 기술에서 AI의 안전성과 관련된 또 다른 심오한 우려가 있습니다. 즉, 뇌파를 읽어 직접적인 뇌-기계 통신을 가능하게 하는 인터페이스 구축 의 잠재적 위협입니다.

정보 및 AI에 대한 액세스

인간의 뇌를 인공 지능에 연결하는 것에 대한 주요 우려를 불러일으키는 것은 정보에 대한 접근과 정보 처리 속도에 대한 가장 큰 희망을 불러일으키기도 합니다. 뇌파를 읽을 수 있는 솔루션은 이미 인공 음성 합성 또는 드론 제어를 허용합니다. 따라서 생각이 있는 기계 또는 의료 도구의 작동을 특징으로 하는 인터페이스는 이미 가까이에 있습니다.

접근성 확대

취급 용이성은 모든 사람이 정보와 교육에 원활하게 액세스할 수 있도록 하는 엄청난 편의성입니다. 일반 사용자가 가장 쉽게 접근할 수 있는 인터페이스 중 하나는 자연스럽게 질문하고 유사하게 답변을 받는 음성 검색입니다. 그것은 우리가 찾고 있는 제품이나 서비스를 찾기 위해 전문 용어나 고급 검색 엔진을 알 필요가 없도록 합니다.

AI 지원 정보 액세스의 다음 이정표는 이미지 검색입니다. 이 작업이 얼마나 복잡한지 깨닫는 사람은 거의 없습니다. 그러나 그 사용은 비즈니스에 실질적인 이점을 의미합니다. 특히 위치의 역할을 크게 감소시키기 때문입니다. 이미지 검색을 통해 특정 언어로 제공되는 상품 설명을 중개하지 않고 사진을 이용하여 유사 상품을 검색할 수 있습니다.

신뢰성 문제

불행히도 AI 지원 정보 액세스 분야와 관련된 불가피한 위험도 있습니다. 인공 지능이 우리의 질문에 정확하게 답하려면 신뢰할 수 있는 출처에서 정보를 가져와야 합니다. 여기서 AI 학습 기술의 문제가 발생합니다.

세 가지 영역으로 나눌 수 있습니다.

인공 지능을 가르치는 데이터를 수집하고 ,
데이터 선택, 즉 정보의 진실성을 확인하고 예를 들어 가짜 뉴스를 거부하는 문제,
데이터 적용, 즉 AI가 사용할 수 있는 데이터 세트에서 AI가 도출한 결론.

신뢰성 문제는 간단한 예를 들어 설명할 수 있습니다. AI가 고양이가 모두 검은색인 잘못 선택된 일련의 사진에서 고양이가 어떻게 생겼는지 학습했다고 상상해 보세요. 이로써 모든 고양이는 검은색이라는 결론이 나왔다.

우리의 문제를 비즈니스 영역으로 변환 하면 투자 결정을 내리는 데 사용되는 AI가 일치하지 않는 재무 데이터 집합에서 배울 수 있습니다. 예를 들어, 회사 A의 주식 가치가 항상 상승하는 경우. 그래서 AI는 가치가 지속적으로 증가하는 주식으로 정의하므로 그러한 투자에는 위험이 없습니다.

요약

Threats and opportunities of AI in business

비즈니스에서 AI의 기회는 주로 다음과 같습니다.

디지털 보안
대규모 행사 시 위험상황 예방은 물론 무인매장 운영까지 가능한 첨단 모니터링
정보에 대한 빠른 액세스
직관적인 음성 및 이미지 검색

대조적으로 위에서 논의한 주요 위험은 다음을 고려합니다.

민감한 고객 및 비즈니스 데이터의 도난 및 오용
뇌-기계 인터페이스 사용의 잠재적 위험
AI가 제공하는 답변의 신뢰성 문제

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저자: 로버트 휘트니
IT 부서를 지도하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 다른 사람들에게 효과적으로 협력하는 방법을 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.
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