ai未来进行式(AI未来进行式读后感500字)

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本文节选自《ai未来进行式》

的平均水平，在综合考量多维度生物特征的情况下，AI的识别准确度已经趋于完美到2042年，AI将从人类的手中接管身份识别/鉴定等常规工作。我们推出，在未来20年内，智能生物特征识别技术将更广泛地应用于刑事调碍和取证，可以解决更多的犯菲问题，其全有助于降低人类的犯菲芭。AI安全随着技术的不断进步，任何计算平台都可能出现漏洞及安全隐，例如电脑病毒、信用卡盗用和垃圾电子邮件等。而且，随着AI的普及AI本喘也将骏露出各种漏洞并遭到各方的攻击，Deepfake反映出的只是其中的一个漏洞而已。专门设计的对抗性输入是针对AI系统的攻击方法之一。攻击者将挑战AI系统的决策边界，并借此调整对AI系统的输入，进而达到让AI系统出错的目的。例如，有研究人员设计了一副新款太阳镜，让

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AI系统把戴上眼镜的他错认成了女演员米拉。弄沃维奇(MillaJovovich)。还有研究人员在路面上贴了一些贴纸，成功思和弄了特斯拉ModelS$型车上的自动驾驶系统，让其决定转换车道，直接开向迎面驶来的车辆。《假面神只》里的阿玛卡也兽利用一张面具成功其骗了车站的人脸识别系统。试想，如果有人把类似的攻击手段应用在军事领域，例如，让AI系统把一辆伪装过的坦克误认为是救护车，那么后果将不堪设想。还有一种攻击AI系统的方法是对数据“下毒”:攻击者通过“汽染”训练数据、训练模型或训练过程，来破坏AI系统的学习过程。这可能导致整个AI系统彻砍骨涡，或者被犯罪者控制。如果一个国家的军用无人机被臣怖分子操控，那么这些无人机将把武器掉转过来瞄准自己的国家，这将是多么可怕

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的事情。与传统的黑客攻击相比，对数据“下毒”的攻击手段更难被人类察觉。问题主要出在AI系统架构上面一一模型中的复杂运算全部在成于上万层的神经网络中自主进行，而不是按照确切代码的指引进行的，所以AI系统先天就具有不可解释性，也不容易被“调试”。尽管困难重重，但我们仍然可以采取明确的措施来阻止上述情况发生。例如，加强模型训练及执行环境的安全性，创建目动检查“中毒”迹象的工具，以及开发专门用于防止自改数据或与其类似的规避手段的技术。正如我们过去通过技术创新攻元了垃圾邮件、电脑病毒等一道逢关卡一样，我深信技术创新也能大大提高未来AI技术的安全性，尽量减少给人类带来的困扰。毕竟，解铃还须系铃人。技术创新所带来的问题，最终还是要依靠新的技术创新来进行改善或彻咸解决。

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