在當今數據驅動的世界中，人工智能（AI）、機器學習（ML）和數字孿生技術正在深刻改變行業、流程和企業運營環境。每天產生的超過3.28億TB數據已成為新“石油”——為下一代數字系統提供所需的能源。

然而，這些技術的有效性和可靠性很大程度上取決于數據的質量和可信度。建立可信數據不僅是先決條件，更是成功的AI、ML和數字孿生模型的基石。數據爆炸式增長為開發人員帶來了各類安全挑戰。隨著越來越多的數據在設備、傳感器和系統之間流轉，發生泄露和攻擊的可能性也越來越大。此外，隨著海量數據推動人工智能、機器學習和數字孿生的發展，“技術奇點”事件的風險也在增加，即機器智能變得優于人類，從而導致不可預見的結果。

這些影響引發了對數據的更多擔憂，特別是如何以可信任和負責任的方式提取和優化數據。由于數據經濟只會繼續增長，關鍵問題在于：我們今天如何“信任”數據？

定義可信數據及AI、ML和數字孿生模型方面的挑戰

可信數據是利益相關者可以放心地用于制定決策、開發模型和推動創新的數據。雖然“信任”是一個人類術語，但當涉及到數據時，“信任”的概念通常是指數據溯源。數據溯源即記錄在案的線索，清楚地顯示了數據的來源和歷史，包括數據來源、創建方式以及數據隨的修改情況。它是確保數據質量和完整性的關鍵因素。建立數據溯源可實現從數據源頭到當前使用狀態的不間斷信任鏈。

如今，大多數AI、ML和數字孿生模型都缺乏有效的數據溯源。事實上，數據溯源的要求、執行機制非常少見，也沒有廣泛認可的標準可以遵循。這使得當今的主要AI系統容易受到數據中毒、惡意訓練和數據漂移的影響。數據中毒和惡意訓練是指故意和惡意操縱訓練數據，以有害的方式損害AI和ML模型的性能或完整性。通過將虛假數據注入算法或數據集，攻擊者可以影響偏向、制造漏洞以、破壞模式或預測的準確性。

此外，未建立數據溯源時，可能會導致數據漂移。當用于訓練AI和ML模型的數據屬性隨時間變化時（無論是由于底層數據分布、環境變化還是用戶行為導致），都會發生這種情況，從而導致模型性能下降。

在AI、ML和數字孿生模型中開發數據溯源的解決方案

隨著AI和ML模型以及數字孿生越來越普及，必須更加關注數據溯源和建立信任。為此，需要關注以下三個關鍵領域：

1. 制定指南和標準，

2. 實現不可更改數據選項，以及

3. 建立合規和執行機制。

指南和標準

行業和政府標準機構必須開始創建和實施數據溯源指南，至少要求對模型的數據溯源進行一定程度的披露。以層級披露系統為例。在此系統中，級別0表示沒有數據溯源，級別1表示披露了數據溯源，級別2表示有著完整的數據溯源，在整個數據生命周期有不間斷的信任鏈。AI/ML模型和數字孿生將報告每個級別的合規百分比。

不可更改數據選項

不可更改數據選項是指記錄后無法更改或刪除的數據。區塊鏈技術由于其去中心化特性和分布式系統，為實現不可更改的數據提供了一種解決方案。在區塊鏈網絡中，每筆交易或數據都以加密方式鏈接到前一筆交易或數據，一旦交易被添加到區塊鏈中，幾乎不可能修改或刪除。這確保了數據的完整性和可信度，并建立數據溯源。

合規和執行機制

還需要建立合規和執行機制，建立數據溯源并提供信任。通過強大的合規措施，組織可以降低數據濫用的相關風險，并確保數據管理流程的透明度和問責制的實施。將獨立的第三方驗證納入合規性框架可進一步增強數據溯源的可靠性。通過對標準和法規的遵守情況進行公正的評估，有助于降低利益沖突的可能性并確保了完整性。

此外，隨著合規標準的發展，標準也應該不斷調整。這保證了AI/ML模型和數字孿生正技術采用最新的實踐和安全協議，能夠適應威脅并保持信任。

利用FPGA進行可信數據處理

在可信數據方面，現場可編程門陣列（FPGA）的作用怎么強調都不為過。特別是在建立數據溯源方面，FPGA具有獨特的優勢，可以為安全的數據處理提供幾個關鍵優勢。

安全增強功能：最重要的是FPGA提供內置的安全功能（例如加密和身份驗證機制），有助于在處理過程中保護數據。通過將FPGA集成到數據處理基礎設施中，組織可以增強數據安全性，降低網絡威脅和數據泄露的風險。

性能優化：通過將數據處理任務分擔到FPGA上，組織可以增強AI、ML和數字孿生模型的性能。在優化的工作流程和高吞吐量加持下，組織可以處理大量數據，并促進跨不同溯源數據的高效管理和分析。

實時處理：FPGA的實時處理功能使組織能夠以最小的延遲分析和響應數據流。這對于數據溯源非常重要，因為它可以確保更及時地記錄數據活動和轉換，并且數據溯源記錄可以反映最新信息。

定制和靈活性：由于其高度可定制的特性，FPGA可以進行編程或重新編程以執行特定任務。這種靈活性可以優化數據處理流水線，從而捕獲和管理數據溯源信息。它還能幫助組織根據其特定環境和要求調整溯源機制，從而提高溯源記錄的準確性、完整性和相關性。

利用可信數據增強AI、ML和數字孿生

隨著更多創新和技術變革的到來，數據將繼續成為我們數字驅動世界的關鍵組成部分。因此，優先建立數據溯源對于增強AI/ML和數字孿生模型的信任度和可靠性至關重要。通過實施準則和標準、不可更改的數據選項和合規機制，開發人員可以增強對這些技術完整性和可靠性的信心，并確保與安全性相關的結果更加可靠。

通過將FPGA集成到數據處理流水線中，組織可以將性能、靈活性和安全性提升到新的水平，為構建可信可靠的AI解決方案奠定基礎。了解更多有關FPGA及其在AI/ML和數字孿生模型數據溯源中的作用，請聯系萊迪思團隊。