網絡安全是我們經常提到的危險之一，它伴隨著越來越多的聯網設備出現在我們的家里、辦公室里，以及任何地方，用來告訴我們天氣、訂購咖啡膠囊或開門。

想想現在帶有Wi-Fi的數字門鎖吧。一旦連接，當發現漏洞時，需要使用定期更新來保護這些設備。

然而，像許多消費電子產品一樣，新設備在新型號問世后的短短幾年后最終會被送到報廢箱。

但是，舊設備(如連接的數字鎖)仍然可以連接，并且很容易在制造商轉移后繼續遭受網絡威脅。

這種被遺忘的互聯網所帶來的風險是有據可查的，很明顯，網絡安全是企業和消費者在以前所未有的速度購買和連接新的智能設備時必須意識到的。

另一個危險是這些小玩意將繼續收集的數據，這些數據最終將為未來的人工智能(AI)系統提供信息，以改善我們的生活。

換言之，舊數據不斷流入一個新的人工智能分析工具，這個工具不夠聰明，不知道過時的資源正在使它產生糟糕或不準確的分析。

例如，想象一下，一個有故障或不準確的溫度傳感器不斷地向智能家居或樓宇控制系統報告錯誤的溫度，然后智能家居或樓宇控制系統不必要地打開空調。高電費是一個顯而易見的問題。另一個是不必要的環境影響。

在更復雜的連接系統中，比如說，在智能建筑中，影響可能更大。例如，電梯維護系統依靠電梯系統中的傳感器提醒操作員何時主動維修電梯。

如果這些傳感器已經過時，或者更糟的是，隨著電梯的升級，這些年來被遺忘了呢?他們是否一直在報告那些沒有反映真實情況的舊數據?電梯可能會出故障。更糟糕的是，乘客的安全可能是個問題。

當然，您應該始終“清理”數據，以確保輸入正確的數字。例如，您應該協調沖突的記錄，但隨著更多數據從連接的設備流入，這項任務變得越來越復雜。

不斷增長的物聯網設備越來越難以追蹤，就像企業一直在努力監控所有正在運轉的云資源一樣。

未來的人工智能是否能夠丟棄過時的、可能影響最終分析的信息?它能學會如何辨別這種情況嗎?

在1979年的《星際迷航》電影中，一個很久以前被送入太空的太空探測器，在它的旅行中記錄并學到了很多東西，以至于它變成了一個有知覺的生物。它回到人類的創造者那里去尋找意義。

當然，這是科幻小說，但機器是如何利用越來越多地收集、生成、分析、存儲和共享的數據的問題，這一問題應該更頻繁地被問到。

如今，在許多機器學習算法中，創造它們的人類已經無法理解它們是如何得出某種結論的。人們被告知只要相信結果是可靠的。

如果是這樣，那么分析所依據的數據也必須是可靠的。如今，這已經是一個困難的挑戰，因為我們只需將信息過載轉移到機器上處理。

未來的完美風暴是什么?想想來自被遺忘的設備的舊的、不準確的數據正被新的人工智能用作情報和決策的關鍵原始資源。

還有什么比數據被盜更糟糕的呢?這些數據被用來得出錯誤的結論，尤其是在未來，這些決策越來越不是由人類做出的。