丑话说在前:2018我们可能要忍受的人工智能阴暗面

我们在一片对18岁照片的花样赞美中,迎来了又一个新年。

按说新年应该是开心的时候,但是刚刚跨年结束,抬头一看居然要上班了…不由得悲从心来…所以今天我们打算说点不那么开心的事。

最近几天,各种对2018年的科技预测层出不穷,其中对AI的畅想占了大头,内容差不多是一片喜庆祥和。

但事有两来,当我们开始从AI中收获价值的时候,技术升级后带来的潜在风险也在升温。这就像汽车当然好过牛车,但汽车也会带来各种各样的交通事故。我们当然不能因此禁止汽车上路,但是也不能对交通问题视而不见。

今天我们来预测几个,很可能在2018年进入我们眼帘的“人工智能负能量”。

毕竟做好准备,是解决问题的前提条件。

一、人工智能伦理问题开始出现个案

2017年1月,在加利福尼亚州阿西洛马举行的Beneficial Al会议上,近千名人工智能相关领域的专家,联合签署了著名的《阿西洛马人工智能23条原则》。

随后,各种关于人工智能伦理道德的讨论、会议,以及相关协会和科技组织开始出现在公众视野里。

《23条原则》的主要内容,就是呼吁人工智能不能损害人类的利益和安全,同时人工智能必须可以被人类控制,同时人类要尽量尊重人工智能和机器人的安全。

听起来颇有点科幻的味道,但是在各行各业开始部署AI,尤其开始利用AI进行自动化决策的时候,人工智能的伦理与道德问题或许真的会浮出水面。

比如说,自动驾驶车辆在马上要发生事故时,是优先保护路人还是乘客?假如AI诊断系统,给出的建议是安乐死,那么它算是杀人吗?为了避免更大损失,AI系统是否能打破规则,自行其是?

这其中最著名的,大概就是去年谷歌批评上海交大某团队进行的“看脸定罪犯”研究。引发了媒体对于AI价值观的大量讨论。

在各个产业场景开始使用AI技术时,随之而来的边界问题、责权问题、道德选择问题这些在实验室中不会出现的矛盾将很可能被引发。

人类还从未真正讨论过这些。假如2018年人工智能的落地化足够快,伦理问题的苗头或许会临近。

二、难以根治的的算法歧视

记得2016年,微软推出过聊天机器人Tay,却因为用户教给它大量种族歧视和脏话,一天内就被暂时下线。这引出了一个极具争议的话题:机器学习会吸收人类的知识和信息来塑造自己,那么假如它吸收的信息含有大量“不那么纯良”的东西呢?

2017年,算法歧视问题非但没有被解决,各种各样新的问题还应运而生。比如谷歌大脑会给女性图片打上很多关于家庭、弱势的标签,显然有悖于女权主义精神;而把黑人识别为大猩猩,则点燃了AI种族歧视的话题关注度。

所谓的算法歧视,对于普通消费者来说,最有可能在内容推荐和电商推荐两个地方感觉到。比如说消费者刚看过宽大的衣服,电商就推荐减肥药,很可能让消费者联想到算法在歧视自己胖;再比如打开今日头条这类软件的时候,大家可能都出现过这种情况:偶尔点了一个推荐来的猎奇或者伪色情内容,然后再一刷新。好嘛,蜂拥而至的类似内容啊,你本来想看的兴趣内容和专业内容瞬时间化为乌有。甚至你怎么点我不关心不喜欢,平台还是给你推荐。这就是因为算法的归类方式给你贴上了标签。这种歧视感也蛮严重的,好像背后有个人奸笑着对你说:“承认吧,你就是这么低俗…”

这类问题的根源,是机器学习技术进行个性推荐,今天还必须建立在两个逻辑的基础上:以过去算将来,以群体算个体。算法会吸收以前有过的经验来给你特定的某些东西,但很有可能歧视信息就包含在机器吸收的经验里。

在个性推荐系统越来越多场景应用可能的今天,我们恐怕短期内还难以根治算法的歧视。

三、私人数据与机器

学习的矛盾日益凸显

人工智能和个人隐私,似乎从来都是一对天敌。

因为人工智能技术假如想要提供个性化、完全符合个人习惯的服务,那么就必然要学习和理解用户本身。而这其中,就涉及对用户私人数据的学习。

但出于隐私的考虑,以及对网络安全的不信任,大部分用户显然是不希望透露自己数据给机器的。

从而“鸡生蛋蛋生鸡”的矛盾就产生了。

近两年,用AI来读取用户个人数据这件事一直处在被压抑和不能提的状态。更早一点的时候,苹果和谷歌等大公司都推出过让AI读懂用户的产品,但很快就被舆论抨击给关停了。即使这样,谷歌去年推出的家用AI相机还是饱受诟病。

在2017年后半段,我们看到了AI芯片拉开了风云际会的争夺序幕。但是搭载AI芯片的硬件一定要有的放矢,有任务可以完成。于是让硬件读懂用户、让系统根据用户数据提供千人千面的服务,势必会重新回到公共视野里。

其实从大趋势上看,把个人数据交给机器似乎是人类不可避免的归宿。无论是医疗健康、金融服务还是社会安全,机器肯定都比人类更靠谱。只是这其中经历的不适感和安全风险是巨大的。

在2018年,无论是手机、音箱、穿戴设备、VR,在启用了机器学习能力后,似乎都要重新沾惹隐私数据这条红线。

究竟怎么处理这个矛盾,也是挺让人头疼的。

四、真假越来越难分

就目前来看,希望AI能像人一样对话和理解,显然还是为时过早的一件事。但是让AI来造假,似乎已经问题不大了。

此前我们讨论过视频和直播换脸的可能,其实从整个技术进度来看,基于GAN的仿真和替换技术正在整体成熟。无论是模拟替换音频还是视频文件,AI都已经能够得心应手的处理。

但这肯定不会是什么好事。在著名的Face2Face软件推出的时候,国外网友就惊呼,假如跟我视频聊天的人被替换了怎么办?

而在开发框架和数据资源越来越丰富、算法越来越强劲的今天,大概我们可以很肯定的说:2018年用AI来伪造视频音频将更加天衣无缝。

这是AI对未来技术的探索,却很可能引发社交媒体和网络传播的动荡:当我们看到的视频都可以完全造假的时候,这个世界还有什么可以相信呢?

假作真时真亦假,只能期望反AI造假的AI系统也尽快出现吧。

五、黑客攻击有更多花样

2017年年末,谷歌TensorFlow被惊人的爆出框架漏洞,虽然是被白帽子找到,没有造成危险,但这还是点醒了我们一点:AI并不安全。

至此,我们已经见识过了各种黑客攻击和AI技术结合的可能性:用AI来伪造文件信息实施攻击和诈骗;利用AI技术来提升黑客攻击效率;以AI系统为目标的攻击。随着AI和物联网体系的结合,未来物联网攻击中很可能也会加入AI的身影。

AI技术的成熟,让网络黑客们找到了更多的目标、更多的工具以及更多的技巧。虽然AI同样给我们提供了各种保护互联网安全的方式。但无论如何,AI带给了黑客更多可能性是毫无疑问的。

2017年的网络安全世界并不平稳,各种各样的病毒和黑客肆虐不绝于耳。进入2018,我们很可能会在这个战场看到更激烈的搏杀。

结束语

就像任何一种技术革新一样,AI也同样在带来价值的同时创造了危险。而且凭借着识别和学习能力的特征,AI带来的负面影响说不定会比过往更大。

但是无论如何,技术就是这么一步步推进的。更好的风景总是伴随着更难走的路途。认识风险,并探索解决方案,或许才是人类与AI相处时更舒服的方式。

本文来自企鹅号 - 融中对媒体

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