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计算中流动性不断增长的领域扩展了其边界，包括液体人工智能（AI）等进步。液体AI使用同构物联网（IoT）体系结构利用液体软件来增强边缘的计算。这项创新揭示了巨大的机会，但也引入了重要的挑战，尤其是围绕隐私和信任。我们探讨了可能阻碍这种技术融合到实现值得信赖的AI的脆弱性。通过对文献进行深入研究，这项研究突出了对这些不断发展的生态系统的数据完整性和利益相关者信任的威胁。四个主要挑战：数据收集，数据存储和访问，数据利用和共享，以及在隐私权中确定并检查了调查和分析，以及在信任下的两种算法，决策以及物联网的决策和安全性。其他问题进一步分类，以强调它们对值得信赖的AI发展的影响。该研究承认该领域的早期状态。因此，这项研究通过有限的可用文献导航，启动了一个开创性的论述，强调为发展安全且值得信赖的液体AI环境奠定基础。
案例液体AI
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