人工智能高歌猛進(jìn)背后暗藏多重安全風(fēng)險(xiǎn)？

　　試想一下，有人將一張“貼紙”貼在面部，就可以使人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)誤認(rèn)為是你，從而輕而易舉打開大門；同樣是這張“貼紙”，把它貼在眼鏡上，就可以1秒解鎖你的手機(jī)人臉識(shí)別，探取隱私如入無人之境。這并非科幻大片的想象，而是首屆人工智能安全大賽頒獎(jiǎng)典禮現(xiàn)場(chǎng)展示的真實(shí)攻防場(chǎng)景。

　　前不久，由國(guó)家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、清華大學(xué)人工智能研究院和北京瑞萊智慧科技有限公司等單位聯(lián)合主辦的首屆人工智能安全大賽落幕。大賽期間，有關(guān)人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)引發(fā)討論。與會(huì)專家表示，人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)已非未來挑戰(zhàn)，而是眼前威脅，要重視人工智能安全體系建設(shè)，加快促進(jìn)人工智能安全領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)研究與攻防實(shí)踐。

　　人工智能和其他通用技術(shù)一樣，在高歌猛進(jìn)的同時(shí)，也帶來了一定的風(fēng)險(xiǎn)和隱患。曾獲“吳文俊人工智能優(yōu)秀青年獎(jiǎng)”的瑞萊智慧首席執(zhí)行官田天認(rèn)為，人工智能技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的范圍，正隨著應(yīng)用場(chǎng)景的日趨廣泛而逐步擴(kuò)大，風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性也隨著其應(yīng)用頻次的增長(zhǎng)而持續(xù)提高。在他看來，人工智能當(dāng)前的安全風(fēng)險(xiǎn)主要可以從“人”與“系統(tǒng)”這兩個(gè)視角來剖析。

　　從人的視角來評(píng)估人工智能的安全問題，首當(dāng)其沖就是技術(shù)的兩面性問題，存在人工智能濫用的問題。具體到人工智能的應(yīng)用中來看，最為典型的代表就是深度偽造技術(shù)，它的負(fù)向應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)加劇且已產(chǎn)生實(shí)質(zhì)危害。

　　此次大賽的人臉識(shí)別破解演示，所揭示的正是系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)，它來自深度學(xué)習(xí)算法本身的脆弱性。以深度學(xué)習(xí)算法為核心的第二代人工智能是個(gè)“黑盒子”，具有不可解釋性，意味著系統(tǒng)存在結(jié)構(gòu)性的漏洞，可能受到不可預(yù)知的風(fēng)險(xiǎn)，典型的就比如現(xiàn)場(chǎng)演示的“神奇貼紙”，其實(shí)就是“對(duì)抗樣本攻擊”，通過在輸入數(shù)據(jù)中添加擾動(dòng)，使得系統(tǒng)作出錯(cuò)誤判斷。

　　這一漏洞在自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)同樣存在。正常情況下，在識(shí)別到路障、指示牌、行人等目標(biāo)后，自動(dòng)駕駛車輛就會(huì)立即停車，但在目標(biāo)物體上添加干擾圖案后，車輛的感知系統(tǒng)可能會(huì)出錯(cuò)，徑直撞上去。

　　大賽期間，《人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施安全發(fā)展白皮書》發(fā)布。其中提到，人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施不同于傳統(tǒng)的算力基礎(chǔ)設(shè)施，既是“基礎(chǔ)設(shè)施”又是“人工智能算力”也是“公共設(shè)施”，具有基建屬性、技術(shù)屬性、公共屬性三重屬性。相應(yīng)地，推動(dòng)人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施安全發(fā)展應(yīng)從強(qiáng)化自身安全、保障運(yùn)行安全、助力安全合規(guī)三個(gè)方面發(fā)力。

　　統(tǒng)籌發(fā)展和安全，似乎是每項(xiàng)新技術(shù)發(fā)展過程中面臨的必然問題，如何實(shí)現(xiàn)高水平發(fā)展和高水平安全的良性互動(dòng)，也是當(dāng)前人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展最為重要的命題之一，現(xiàn)場(chǎng)多位專家就此話題展開討論。

　　“人工智能對(duì)抗攻防包括對(duì)抗樣本、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后門、模型隱私問題等多方面技術(shù)。模型有錯(cuò)誤，就需要進(jìn)行及時(shí)的修復(fù)?！敝袊?guó)科學(xué)院信息安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任陳愷提出“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手術(shù)刀”的方法，通過定位引發(fā)錯(cuò)誤的神經(jīng)元，進(jìn)行精準(zhǔn)“微創(chuàng)”修復(fù)。

　　陳愷表示，不同于傳統(tǒng)的模型修復(fù)工作需要重新訓(xùn)練模型，或者依賴于較大量的數(shù)據(jù)樣本，這種方式類似于“微創(chuàng)手術(shù)”，只需極少量數(shù)據(jù)樣本，能夠大幅提升模型修復(fù)效果。

　　開放環(huán)境下的人工智能系統(tǒng)面臨諸多安全挑戰(zhàn)，如何解決通用人工智能算法全周期的安全保障問題成為重中之重。

　　北京航空航天大學(xué)軟件開發(fā)環(huán)境國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任劉祥龍表示，從技術(shù)上來看應(yīng)形成從安全性測(cè)試到安全性分析與安全性加固的完整技術(shù)手段，最終形成標(biāo)準(zhǔn)化的測(cè)試流程。

　　他同時(shí)指出，未來的人工智能安全應(yīng)該圍繞從數(shù)據(jù)、算法到系統(tǒng)各個(gè)層次上的全面評(píng)測(cè)，同時(shí)配合一套從硬件到軟件的安全可信計(jì)算環(huán)境。

　　工商銀行金融研究院安全攻防實(shí)驗(yàn)室主管專家蘇建明表示，人工智能安全治理需要廣泛協(xié)作和開放創(chuàng)新，需加強(qiáng)政府、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、企業(yè)等產(chǎn)業(yè)各參與方的互動(dòng)合作，建立積極的生態(tài)規(guī)則。政策層面加快人工智能的立法進(jìn)程，加強(qiáng)對(duì)人工智能服務(wù)水平、技術(shù)支撐能力等專項(xiàng)監(jiān)督考核力度。學(xué)術(shù)層面，加大對(duì)人工智能安全研究的激勵(lì)投入，通過產(chǎn)學(xué)研合作模式加快科研成果的轉(zhuǎn)化與落地。企業(yè)層面，逐步推動(dòng)人工智能技術(shù)由場(chǎng)景拓展向安全可信發(fā)展轉(zhuǎn)變，通過參與標(biāo)準(zhǔn)制定，推出產(chǎn)品服務(wù)，持續(xù)探索人工智能安全實(shí)踐及解決方案。

　　事實(shí)上，構(gòu)建人工智能的安全生態(tài)，一方面需要技術(shù)的持續(xù)演進(jìn)，一方面也需要專項(xiàng)技術(shù)人才的建設(shè)與培養(yǎng)。田天表示，由于人工智能安全研究目前仍屬于新興領(lǐng)域，專項(xiàng)人才較少，缺乏系統(tǒng)性的研究隊(duì)伍，此次大賽通過實(shí)戰(zhàn)演練的方式，驗(yàn)證和提升選手實(shí)戰(zhàn)能力，為培育一批高水平、高層次的人工智能安全新型人才團(tuán)隊(duì)提供了“快速通道”。

　　專家們認(rèn)為，從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，人工智能的安全問題，還需從算法模型的原理上突破，唯有持續(xù)加強(qiáng)基礎(chǔ)研究，才能破解核心科學(xué)問題，同時(shí)他們強(qiáng)調(diào)，人工智能的未來發(fā)展需確保對(duì)整個(gè)社會(huì)、國(guó)家發(fā)展的有效性和正向促進(jìn)性，需要政產(chǎn)學(xué)研用多方協(xié)同共進(jìn)。(記者 邱晨輝)

　　轉(zhuǎn)自：中國(guó)青年報(bào)

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