2018年是黑客还是机器人（人工智能和黑客）
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机器人黑客首次公开挑战人类，黑客的新时代要来了么
不能说是黑客，应该说是智能！可以到黑客武林网站上找下这方面的资料，这是迟早的事情哦！
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。
人工智能在2018年的八大趋势是怎样？
人工智能在2018年的八大趋势
创造仿人类的人工智能热度将会消减
随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展，这种行业转移将变得更加普遍。人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能，它能做出反应，做出决策，并以人类的方式与人互动。
更加关注消费者级别的人工智能应用
人工智能行业将努力与那些购买并订阅其人工智能产品和服务的人建立信任，这意味着它们会主动在工作场所提供软件更新和潜在风险方面的沟通，包含个人语音助理、聊天机器人以及运行在人工智能上的平台，并以一种普通人能够理解的简单方式进行。
人工智能领域的监管格局将继续向前发展
随着英国、美国、欧盟以及其他国家或地区的政府试图了解人工智能技术的核心价值、风险和实际未来，业内人士将开始阐明他们如何自我监管AI技术的企业应用。这种自我监管将扩展到人工智能之外，以解决企业和公众对数据隐私和保护的担忧。问责将仍是一个核心问题，而企业如何利用数据（尤其是消费者信息）来构建人工智能应用的压力将在2018年增加。
人工智能的发展将惠及更广泛的人群
就在几年前，人们还需要获得数据科学和工程方面的高级学位来从事人工智能技术、研究算法，以及开发软件的工作。如今，开发者工具、培训项目和可获得的职业机会让非技术人员走进人工智能这个领域。像LinkedIn这样的公司已经建立了基础设施来培训人工智能研发工程师。2018年，我们将看到这些工具、资源和教育机会向其他员工扩展。
人们将学会成为人工智能的合作者
每一份关于人工智能和工作的新报告都会引起公众的强烈反应，这些报告也会强调深入了解人工智能进步如何真正影响工作、人才和工作场所的必要性。虽然有些职位将会被人工智能技术所取代，但许多职位将会以一种优化公司利益的方式与人工智能技术融合并发展起来。
网络安全将利用人工智能来应对复杂的威胁
虽然好莱坞认为机器人可以占领世界的想法会打击与黑客技术相关的潜在威胁，但工程师们将专注于用人工智能来解决非物理、数据和算法层面的问题。目前，黑客入侵技术的能力超过了网络安全行业保护脆弱技术的能力。
为了迎头赶上，谷歌、Facebook和亚马逊等科技行业领袖将寻找更多机会与麻省理工学院、纽约大学的学术研究人员、小型创业公司以及其他领先机构合作，打造由人工智能技术驱动的安全体系。这些合作关系将有助于建立能够跨网络和平台部署的人工智能安全系统，以监控、发现和防止黑客入侵。
人工智能行业将解决更复杂的问题
人工智能包含一个复杂而重要的技术网络，目前，许多人工智能企业和消费者应用都旨在解决小而有针对性的问题。一个聪明的助手可能会引导你正确地归档费用，一个搜索算法可能会指导你成为安大略最好的管道工，一个语音助手可能会发现一个你根本不知道存在的音乐世界。
与此同时，如今的人工智能技术需要解决商业和日常生活中更为复杂的问题，从管理整个劳动力到应对气候变化。在接下来的一年里，我看到各行各业的公司开始在外部部署这些人工智能解决方案，以解决更大、更复杂、更公开的问题。
新的一年，新的人工智能机会
最终，我相信在未来一年里人工智能行业将在发现技术的细微差别和复杂方面取得重大进展。人工智能应用将继续成倍增长，并实现多样化。提高其知名度和公众意识的责任将完全落在人工智能行业，人工智能行业与私人、公共和学术部门之间，将会建立更强大的研发合作。
人工智能在2018年的八大趋势是怎样的？
八大趋势：创造仿人类的人工智能热度将会消减，更加关注消费者级别的人工智能应用，人工智能领域的监管格局将继续向前发展， 人工智能的发展将惠及更广泛的人群，人们将学会成为人工智能的合作者，网络安全将利用人工智能来应对复杂的威胁，人工智能行业将解决更复杂的问题，新的一年，新的人工智能机会。
随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展，这种行业转移将变得更加普遍。人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能，它能做出反应，做出决策，并以人类的方式与人互动。对我来说，这是人工智能将在2018年经历的最有希望的转变之一，因为创造看起来像人类的人工智能使我们忽略了创造像人类一样行动的人工智能，这是真正的进步。
人工智能行业将努力与那些购买并订阅其人工智能产品和服务的人建立信任，这意味着它们会主动在工作场所提供软件更新和潜在风险方面的沟通，包含个人语音助理、聊天机器人以及运行在人工智能上的平台，并以一种普通人能够理解的简单方式进行。设计人工智能的最终目标是让大众消费者更适应人工智能，这将有助于解决广泛的伦理和技术问题，并促进人工智能的普及。
随着英国、美国、欧盟以及其他国家或地区的政府试图了解人工智能技术的核心价值、风险和实际未来，业内人士将开始阐明他们如何自我监管AI技术的企业应用。这种自我监管将扩展到人工智能之外，以解决企业和公众对数据隐私和保护的担忧。问责将仍是一个核心问题，而企业如何利用数据（尤其是消费者信息）来构建人工智能应用的压力将在2018年增加。
就在几年前，人们还需要获得数据科学和工程方面的高级学位来从事人工智能技术、研究算法，以及开发软件的工作。如今，开发者工具、培训项目和可获得的职业机会让非技术人员走进人工智能这个领域。像LinkedIn这样的公司已经建立了基础设施来培训人工智能研发工程师。2018年，我们将看到这些工具、资源和教育机会向其他员工扩展。技术专家和创意专业人士将联合起来推进人工智能在现实世界中的应用。我们将开始看到没有深厚技术背景的人工作在金融、科技、交通、医疗和其他重要行业的一线，一同构建人工智能的未来。
每一份关于人工智能和工作的新报告都会引起公众的强烈反应，这些报告也会强调深入了解人工智能进步如何真正影响工作、人才和工作场所的必要性。虽然有些职位将会被人工智能技术所取代，但许多职位将会以一种优化公司利益的方式与人工智能技术融合并发展起来。在接下来的一年里，企业将会开发再培训项目，让非技术员工了解如何与人工智能合作，以追求更好的客户服务、提高生产力和提高任务精确度。
虽然好莱坞认为机器人可以占领世界的想法会打击与黑客技术相关的潜在威胁，但工程师们将专注于用人工智能来解决非物理、数据和算法层面的问题。目前，黑客入侵技术的能力超过了网络安全行业保护脆弱技术的能力。为了迎头赶上，谷歌、Facebook和亚马逊等科技行业领袖将寻找更多机会与麻省理工学院、纽约大学的学术研究人员、小型创业公司以及其他领先机构合作，打造由人工智能技术驱动的安全体系。这些合作关系将有助于建立能够跨网络和平台部署的人工智能安全系统，以监控、发现和防止黑客入侵。
人工智能包含一个复杂而重要的技术网络，目前，许多人工智能企业和消费者应用都旨在解决小而有针对性的问题。一个聪明的助手可能会引导你正确地归档费用，一个搜索算法可能会指导你成为安大略最好的管道工，一个语音助手可能会发现一个你根本不知道存在的音乐世界。与此同时，如今的人工智能技术需要解决商业和日常生活中更为复杂的问题，从管理整个劳动力到应对气候变化。在接下来的一年里，我看到各行各业的公司开始在外部部署这些人工智能解决方案，以解决更大、更复杂、更公开的问题。
人工智能应用将继续成倍增长，并实现多样化。提高其知名度和公众意识的责任将完全落在人工智能行业，人工智能行业与私人、公共和学术部门之间，将会建立更强大的研发合作。
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