人工智慧在數位驗證中的雙重性：平衡創新與安全

作者：Mikkel Nielsen，CPO驗證我

人工智慧在線上驗證過程中發揮著越來越重要的作用，但它正處於一個令人著迷的十字路口。一方面，人工智慧充當強大的推動者，促進無縫驗證、保護使用者並確保遵守法規。然而，另一方面，人工智慧也是新興威脅的中心，這些威脅破壞了人們對其所幫助保護的系統的信任。這種悖論是驚人的，隨著深度偽造和合成身份的興起對全球平台的安全提出挑戰，我們越來越難以相信我們在網路上看到、聽到甚至驗證的內容。隨著各行業努力應對這些複雜性，關鍵問題變成：如何利用人工智慧來確保數位驗證流程的安全，同時降低其帶來的風險？

人工智慧在驗證方面的變革力量

人工智慧透過自動化流程、即時檢測詐欺和改善用戶體驗，從根本上重塑了身份驗證。活體檢測和多模式生物辨識等技術可確保驗證其身分的人是真實且存在的，而不是欺騙或合成版本。然而，相同的技術可以被操縱。挑戰不僅在於採用人工智慧，還在於確保其發展速度快於其應對的威脅。

在維持使用者體驗的同時降低風險

為了平衡安全性和可用性，許多行業正在轉向基於風險的身份驗證，其中人工智慧系統透過評估用戶行為、設備數據和位置等因素來動態評估風險。對於大多數用戶來說，這會帶來無縫體驗，因此當出現可疑情況時，系統可以升級驗證步驟，而不會影響大多數用戶。然而，對於深度偽造威脅，人工智慧驅動的反欺騙技術是關鍵。這些系統可以檢測到表明深度偽造的細微不一致，例如不自然的運動或燈光不規則。此外，活體偵測可確保與系統互動的人是活人，而不是預先記錄或合成的實體。

行為生物辨識技術的重要性日益提高

行為生物辨識技術透過分析獨特的使用者模式（例如打字速度、滑鼠移動或某人如何握持設備）來提供額外的安全層。這些模式非常難以複製或欺騙，使其成為欺詐檢測的強大工具。

行為生物辨識技術的優點在於它們在背景運行，持續監控不一致情況，而不會中斷使用者的體驗。因此，如果不良行為者使用被盜的憑證或生物辨識技術，他們的行為檔案可能與合法使用者的行為檔案不匹配，因此需要採取進一步的驗證步驟。同樣，對使用者數位足蹟的分析，如行為年齡保證技術（例如電子郵件地址年齡估計）中所見，是行為資料的一個不斷發展的方面，可以在不引入摩擦的情況下增強安全性。當行為生物辨識和數位足跡分析結合時，可以顯著加強人工智慧驅動的驗證流程。

確保遵守隱私法規

為了確保人工智慧驅動的驗證中的隱私法規得到遵守，許多行業正在採用聯邦學習和零知識證明（一種允許一方證明他們知道某些資訊而不洩露資訊本身的方法），以維護隱私，同時仍然充分利用人工智慧的力量。聯合學習允許人工智慧模型透過從分散的數據中學習來改進，而不需要敏感資訊離開用戶的設備。同樣，零知識證明允許在不暴露任何底層資料的情況下進行驗證，使其成為當今監管環境中隱私保護驗證的重要工具。

解決人工智慧驗證系統中的偏見和公平問題

隨著人工智慧驅動的解決方案成為驗證流程的核心，它們面臨潛在偏差的挑戰，即不同人口群體之間意外的準確性差異。這種擔憂在年齡保證方面尤其重要，即使很小的偏差也可能導致特定使用者群體的不公平存取限製或不準確的結果。

建立公平且準確的人工智慧模型從數據多樣性開始。利用廣泛的年齡、背景和行為模式的年齡估計模型在使用者人口統計中更加可靠和一致。這種包容性的方法確保沒有任何一個群體受到不成比例的影響，從而使年齡驗證結果既準確又公平。透過將多樣性嵌入到模型的基礎中，人工智慧驅動的驗證系統可以減輕對特定人群的影響比其他人群更大的偏見結果的風險。

人工智慧驗證的未來

展望未來，各產業需要優先考慮透明度，確保人工智慧系統公平、公正並尊重用戶隱私。隨著人工智慧越來越融入驗證，保持信任將變得至關重要——不僅透過技術進步，而且透過如何使用和保護資料的清晰溝通。隨著人工智慧在驗證領域的不斷發展，業界應該會看到更動態的驗證系統，其中安全等級會根據交易或互動的上下文進行調整。在高風險情況下，額外的人工審核可以作為第二道防線，提供細緻的手動評估來補充人工智慧的能力。

這種方法使公司能夠為大多數用戶維持無摩擦的體驗，同時在風險需要時加強審查。這種混合系統不僅有助於減少潛在的監督，而且還可以透過確保敏感決策涉及人類判斷和先進人工智慧來建立用戶信任。

處於人工智慧驗證前沿的公司必須與監管機構密切合作，以平衡創新與責任。人工智慧在創建無縫且安全的驗證體驗方面發揮關鍵作用，但它也存在風險，因為不良行為者可以利用相同的技術。我們面臨的挑戰是領先這些新興威脅，同時確保解決方案保持用戶友好、可靠且符合行業法規。