米克爾·尼爾森（Mikkel Nielsen），CPO驗證我
人工智能在在線驗證過程中起著越來越重要的作用，但它處於令人著迷的十字路口。一方面，AI充當強大的推動力，促進無縫驗證，保護用戶並確保遵守法規。但是，另一方面，AI也處於新興威脅的中心，破壞了對其有助於確保的系統的信任。悖論令人震驚，隨著深擊和綜合身份的興起挑戰了全球平台的安全性，信任我們所看到的，聽到甚至在線驗證的東西變得更加困難。隨著行業應對這些複雜性，關鍵問題變成：如何利用AI來確保數字驗證過程，同時減輕其引入的風險？
AI在驗證中的變革力
AI從根本上可以通過自動化流程，實時檢測欺詐並改善用戶體驗來重塑身份驗證。諸如LIVISE檢測和多模式生物識別技術之類的技術可確保驗證其身份的人是真實的和現在的，而不是欺騙或合成版本。但是，可以操縱相同的技術。面臨的挑戰不僅在於採用AI，還在於確保其發展速度比試圖應對的威脅更快。
在維持用戶體驗的同時減輕風險
為了平衡安全性和可用性，許多行業正在朝著基於風險的身份驗證邁進，在該驗證中，AI系統通過評估用戶行為，設備數據和位置等因素來動態評估風險。對於大多數用戶而言，這會導致無縫的體驗，因此當某些東西看起來可疑時，系統可以升級驗證步驟而不會影響大多數用戶。但是，對於Deepfake威脅，AI驅動的抗散熱技術是關鍵。這些系統可以檢測出較小的矛盾，以表明深層捕獲，例如不自然的運動或照明不規則。此外，Livices檢測確保與系統互動的人是活人，而不是預錄或合成實體。
行為生物識別技術的重要性不斷上升
行為生物識別技術通過分析唯一的用戶模式（例如鍵入速度，鼠標移動或某人固定設備）來提供額外的安全層。這些模式很難復製或欺騙，使其成為欺詐檢測的強大工具。
行為生物識別技術的優勢在於它們在後台運行，不斷監視不一致的情況，而不會破壞用戶的體驗。因此，如果不良演員使用被盜的憑據或生物識別技術，則其行為概況可能與合法用戶的行為概況不符，從而促使進一步的驗證步驟。同樣，對用戶數字足蹟的分析，如行為年齡保證技術（例如電子郵件地址年齡估算）所示，是行為數據的不斷發展的方面，它在不引入摩擦的情況下增強了安全性。合併後，行為生物識別技術和數字足跡分析可以顯著增強AI驅動的驗證過程。
確保遵守隱私法規
為了確保在AI驅動的驗證中遵守隱私法規，許多行業正在採用聯合學習和零知識證明（這種方法，該方法允許一方證明他們知道某些信息而不揭示信息本身，以維護隱私，同時仍然利用AI的全部力量。聯合學習允許AI模型通過從分散數據中學習來改進，而無需敏感信息留下用戶的設備。同樣，零知識的證明可以進行驗證，而無需暴露任何基本數據，這使其成為當今監管景觀中隱私驗證的重要工具。
解決AI驅動驗證系統中的偏見和公平性
隨著AI驅動的解決方案成為驗證過程的核心，他們面臨著潛在偏見的挑戰，即不同人口組的準確性差異。這種擔憂在年齡保證中尤其重要，即使很小的偏見也可能導致不公平的訪問限製或對特定用戶組的不准確結果。
構建公平準確的AI模型始於數據多樣性。借助廣泛的年齡，背景和行為模式的年齡估計模型在用戶人口統計學中更可靠和一致。這種包容性方法可確保沒有任何一組受到不成比例的影響，從而使年齡驗證既準確又公平。通過將多樣性嵌入模型的基礎中，AI驅動的驗證系統可以減輕比其他人對特定人群更大的偏見結果的風險。
AI驗證的未來
展望未來，行業將需要優先考慮透明度，確保AI系統公平，公正並尊重用戶隱私。隨著人工智能越來越嵌入驗證，保持信任至關重要，而不是通過技術進步，而是通過清楚地溝通有關如何使用和保護數據的。隨著AI在驗證中的持續發展，行業應該期望看到更動態的驗證系統 - 根據交易或互動的上下文，安全級別適應了。在高風險的情況下，額外的人類節制可以作為第二道防線，從而提供了一個細微的手動評估，可以補充AI的能力。
這種方法使公司可以在風險保證時對大多數用戶保持無摩擦體驗，同時對其進行審查。這樣的混合系統不僅有助於減輕潛在的監督，而且還通過確保敏感決策涉及人類判斷與高級AI一起建立用戶信任。
在AI驅動驗證的最前沿的公司必須與監管機構緊密合作，以平衡創新與責任。 AI在創造無縫且安全的驗證體驗方面起著關鍵作用，但由於不良演員可以利用相同的技術，但它也有風險。面臨的挑戰是要保持這些新興威脅的領先地位，同時確保解決方案保持用戶友好，可靠且符合行業法規。
關於作者
Mikkel Nielsen是首席產品官驗證我。
