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AI是好是坏，取决于谁用

　　 事物都是两面性的，安全技术亦是如此。因此，AI是好是坏取决于谁用。我们在利用AI技术提高运算以及预判能力的同时，攻击者也可以利用AI的学习能力“升级”自己。在AI技术安全性这个问题上，GeekPwn黑客大赛创办人王琦认为：AI时代，技术安全不光是人与人的对抗，还有人与机器、机器与机器、机器与人的对抗，其攻防难度比过去提高了3倍。

　　 另一方面，AI强大的算力也提升了攻击者破解现有技术的便利性。面对机器的安全威胁，安全人员面对的挑战只会更大。甚至说，在一定程度上，AI的广泛应用给目前用户常规的信息安全带来了更大的威胁。

　　 众所周知，AI需要进行训练，反馈是其中非常重要的一环，鉴于攻击者较防守者更容易获得反馈，因此在短期内，AI可能对于攻击者的效果更明显，更令人担忧的是，你不知道AI会做何选择，又是否正确。

　　 对此，谷歌早在2016年就曾针对AI潜在风险，发表过题为《人工智能安全性方面的具体问题》的技术论文，论文中列出了广泛运用人工智能技术所面临的五大问题，包括：如何避免负面影响；如何避免对奖励条件的错误解读；如何有效确保人工智能系统能够对不宜频繁评估的事物做出适当的反应；如何确保人工智能系统不会做出极具负面影响的探索性举动；如何确保人工智能系统能够识别并良好应对与其培训环境极为不同的环境。

　　因此，短期来看，在AI技术真正成熟和全面普及之前，用户所要面对的安全威胁依然不容小觑。此外，我们看到谷歌的“不作恶”，已成为整个科技行业的技术原则之一。正如前面所说，AI的好坏取决于使用者，技术本身并无好坏，但它们最终起到的作用，则要取决于我们如何应用。

　　 当然，在巨大的利益面前，这种“技术中立”的理想想法最终难以脱离现实情况。利用技术作恶，在今天已不是什么新鲜事，AI自然也不例外。身处AI时代，最重要的仍是人而非科技，如何去培养人才去合理的解决网络安全问题？

　　 如今，传统的信息安全、数据安全、代码安全，已升级为金融安全、财产安全、社会安全，甚至人身安全。我们所面临的是一个更复杂、多维度、多层次的生态系统级别的攻防安全的挑战。

　　 我们希望看到，是“AI+生物识别”这种新应用能够得到发展，新应用需要时间去提升和完善。尤其是随着近些年，在国家政策大力引导下，人工智能理论研究在不断深入，行业应用也在不断突破。例如基于深度学习的人脸识别技术，在常规误识率要求下，能将原拒识率再降低40%到60%，大幅提升了人脸识别的准确率。未来，人工智能技术将对传统行业的商业模式，产业链和价值链进行全面颠覆，而影响到社会、生活、文化等方方面面。