人工智能的早期定义是一种“思维机器”，它可以像人类一样做出决定，而且对一些人来说，它引发了一种恐惧，即这些思维机器实际上可以取代制造业世界中的人类。然而，正如伯纳德·马尔在《福布斯》上发表的一篇文章所指出的那样，如今对人工智能的看法更多地是倾向于将其作为“提供更好服务或创造更好产品的指南，而不是试图实现人类思维的完美复制品”的机器。他补充说，“对大多数人来说，实现人工智能不再是首要目标，而是利用其独特的能力来提升我们的世界。”
当应用于工业物联网（IIoT）系统时，人工智能已经被证明能够促进商业和技术进步，例如降低成本和获得更高的效率。人工智能还被用于设计物理结构、电子元件，以及对复杂系统进行质量保证测试。
当然，随着人工智能等颠覆性技术的发展，对包括IIoT系统在内的此类技术的用户来说，将面临一系列全新的挑战和风险。工业互联网联盟（IIC）在其《创新期刊》（JOI）上提出了一些人工智能与工业物联网结合可能面临的风险。
JOI文章的核心是信任的概念——信任是基于可以理解的证据的系统正确运行。IoT可信度在IIC词汇表中定义为“系统在环境干扰、人为错误、系统故障和攻击面前的安全性、安全性、隐私性、可靠性和恢复能力等特性符合预期的可信度”。
如果人工智能系统让人们很难或不可能理解一个决策是如何做出的，那么人们对这个系统的信任就会降低。人工智能对IIoT系统的可信度可能带来一系列风险和挑战。
使用人工智能有可能通过试图攻击系统本身来探测系统的漏洞。人工智能系统与一款电子游戏相连，随后学会了如何以最优方式赢得游戏。这是个人工智能应用的好方面，但是想象一下，如果这个系统不是一个无害的电子游戏，而是一个空中交通管制系统、城市交通灯系统或核电站。不受控制的人工智能的可怕影响是显而易见的。
虽然某些技术可能会暴露出物联网系统中恶意操作的漏洞，但人工智能也可用于增强系统的可信度。JOI文章特别指出了IIoT中的AI出现的两个类别：
使用人工智能来提高过程和任务的效率、可靠性和有效性，这些过程和任务可以完全自动化，风险很小。这些过程和任务通常是一般的、可重复的、静态的、很少变化的，或者是非常特定和/或局限于系统中特定组件的任务。
人工智能带来的科技进步是显而易见的，但是我们有必要保持清醒的认识，当风险水平足够高时，人类必须保持最终决策能力，为人工智能可信度加上最后一道保护。
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