检测不同人数时的准确率
另一方面，无人机的应用也存在着一定的使用条件限制问题。在真正应用场景中，无人机无法直接靠近斗殴人群，只能实行高空检测，而这一定程度上降低了能见度和检测准确度。
AI检测暴力，依然存在着众多问题
AI检测在人工智能领域早已经不是新鲜事。不论是此前的Dextro公司利用机器学习来解读视频的声音和图象信息，还是谷歌解决鸡尾酒会问题，并成功推出新一代Google Assistance，AI检测一直是各领域应用的重要方式。
在云端执行推理有潜在的安全和隐私风险，因为要将人们的视频传输到第三方计算系统中。当AI渗入日常生活的监测过程之中，智能相对论分析师柯鸣认为，其依然就几个问题“有待解决”。
1.泛滥的用户信息泄露
2017年，是数据泄露极为猖獗的一年。根据金雅拓（Gemalto）近期发布的一份报告“2017 Poor International Security Practices Take a Toll”显示，2017年仅上半年被盗的数据，就已超过2016年全年被盗数据的总量。
2017年1月到6月，平均每天有1050万条记录被盗。尽管很多数据泄露来自于外部黑客攻击所致，但所造成的记录被盗或遗失，仅占13%；相比之下，内部恶意泄露、员工疏忽无意泄露等造成的却占19亿被盗数据中的86%。
早在此前的Cambridge Analytica丑闻造成了8700万人的信息泄露，并且对2016年唐纳德特朗普参与美国总统竞选的结果造成了影响。Facebook数据泄露事件再次向人们展现了信息泄露的危害，“被行为”或是“诱导行为”成为许多数据公司利用用户信息进行的不良操作。
可想而知，如果当AI监测暴力系统被恶意使用，其带来的风险更是相当严重。诸如此类的面部识别技术，如亚马逊的Rekognition服务，已经被美国警方采用。这些系统经常受到高误报率的困扰，或者根本就不准确，所以像这样的技术要和无人机结合还需要一段时间。
2.“大数据杀熟”
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