如何與人工智慧和睦相處？它已經掌控了你的一切

提到人工智慧你能想到什麼？傳統觀念里我們一般首先會想到工業機器人或特定行業的作業機器，如果你這樣想，那你就會感覺人工智慧的安全問題還離我們很遠，討論這個有什麼必要呢？

但如果我告訴你戰勝李世石的AlphaGo就是人工智慧，微軟Cortana、蘋果Siri、亞馬遜Alexa，以及其他語音助手應用也屬於人工智慧時，你還會覺得關注人工智慧的安全是沒有必要的嗎？

谷歌公司展示過一段人工智慧概念視頻讓人印象深刻。視頻中家庭保姆機器人通過安裝在各個角落裡的對話裝置，與人暢快溝通，並可以接受語言指令，從事控制電視、電腦，安排出行，告知天氣等一系列複雜工作。

事實上，隨著技術的逐漸完善，人工智慧技術已越來越多地進入到工業、生活等諸多領域。除了工廠，保安、管家、餐飲服務，乃至於大人、小孩的看護服務，也都逐漸開始採用機器人。如果在現實生活中有個人如果要走進我們的生活，我們首先會判定這個人是否安全，同理當人工智慧如此了解你時，你會對此無動於衷嗎？你願意讓最終由以盈利為目的的公司控制的人工智慧如此接近你嗎？

人工智慧安全與網路安全有何不同？

隨著大數據的應用，人工智慧逐漸走入千家萬戶並顯示出巨大的市場空間，隨之而來的安全漏洞問題同樣不容忽視，有些甚至已經顯現。

傳統網路漏洞帶來的損失一般是信息泄露、銀行卡盜刷等欺詐、盜竊行為，這些損失往往可以衡量、相對能承受，但現在針對人工智慧的網路攻擊帶來的損失將迅速傳導給消費者，甚至會威脅到生命

因此，如何完善現有技術手段加強監管，並利用大數據等創新方式予以制衡，成為需要思考解決的問題。

很明顯，很多大企業已經意識到了這個問題，首席安全官 （CSO）就是一個為此而專門誕生的職位，我們先來看一組數據，根據Robert Half的研究，2016年CSO薪酬增長了7.0%，比其他IT高管要高得多，其他IT高管們的薪酬增長率分別是：首席信息官（CIO）4.9%；首席技術官（CTO）5.2%；IT副總裁5.1%；技術主管5.1%；IT經理4.9%。

市場研究機構MarketsandMarkets的數據顯示，隨著機器學習和自然語言處理技術在媒體、廣告、零售、金融和保健領域的廣泛應用，人工智慧市場規模將從2014年的4.2億美元增長至2020年的50.5億美元。而研究機構Gartner稱，預計2018年，全世界將有60億台設備用上人工智慧技術，這些設備包括互聯網家電、汽車和可穿戴設備等物聯網產品。

面對即將到來的人工智慧時代，傳統方法是無法有效對其進行防禦的，以特斯拉汽車為例，特斯拉要實現它的智能化功能，依靠的是遍布車身的上百個感測器將源源不斷的數據發送給它的自動駕駛系統，但今年關於特斯拉系統被黑的新聞頻頻發生，比如利用數據欺詐等手段遠程控制汽車，讓汽車偏航，甚至逼停汽車造成事故。

再比如當工廠、保安、家政、餐飲服務乃至老人和小孩的看護等都大量使用機器人時，其控制系統一旦被網路攻擊，工廠的廢品率會大幅升高，小孩、老人的安全會受到威脅。

小編通過梳理從2015年發生以來的網路攻擊事件，發現與人工智慧相關的事件佔比達到60%。包括在2015年12月份，烏克蘭的電廠遭到黑客攻擊，導致烏克蘭西部數百個家庭停電，這是全球首例因為網路攻擊導致電廠停電的事故；2016年3月與敘利亞有關聯的激進黑客組織對一家自來水廠發起網路攻擊後，致使進入自來水中的化學物質含量改變，阻礙了凈水過程。

2016年1月，加拿大安全情報局披露了一組數據：加拿大電廠輸電網、航空軟體等一系列政府基礎設施遭受了25次來自國外黑客的攻擊，這些攻擊都會導致供水、能源、電力乃至學校和醫院發生更大的安全事故。

需要警惕的是，針對人工智慧的網路攻擊有時甚至會威脅到生命。美國政府2015年就曾對醫療設備可能遭受的黑客攻擊做出警告，醫療器械被黑客入侵，患者可能因為設備的原因受到傷害甚至死亡，醫療設備可能會被遠程修改，以輸出致死劑量的藥物。

「AI民主化」

人工智慧已經成為每個人、每個組織日常生活中必不可少的組成部分。這樣做的好處很多，包括讓個人和企業效率更高，生產力獲得提升。可是，為了提高生產力，我們需要與　人工智慧分享我們生活中最隱秘的細節。

那麼，我們已經準備好這樣做了嗎？即使我們意識到這是我們正在做的事情？

為此微軟首席執行官薩蒂亞?納德拉（Satya Nadella）對未來人工智慧的設想就很值得我們思考，即現在可能是時候了解如何與人工智慧和睦相處了，因為它可能了解你的一切，這個設想被形象的稱為「AI民主化」。

由於人工智慧關健技術是深度學習，而深度學習又是依靠雲計算和大數據的，簡單來說三者的關係就是這樣：雲計算為深度學習提供了平台，大數據為深度學習提供了礦石，深度學習因此才得以在雲平台、在大數據中淘出黃金。

就拿網路安全來說吧，我們如果懂得如何與人工智慧相處，那麼它可以幫助我們解決不少棘手的安全問題，而不用像現在這樣整天由於擔心黑客攻擊擔心受怕，在現在的互聯網時代，不管是系統或是軟體都可能存在一定的BUG，而如何找出這些BUG是既費時又費錢，為此微軟上線了一個基於雲端的BUG發現項目Project Springfield，這個項目可以幫助剷除包括Windows、Office和其他產品的潛在安全漏洞。

事實上，Project Springfield已經持續開發15年時間，只不過現在將其移到雲端了。公司表示在Windows 7研發過程中該項目使用「Whitebox Fuzzing」技術發現了三分之一「價值上百萬美元」的安全BUG。

這證明具備了雲平台的Project Springfield已經具備了一定的保護網路安全的智能了。

底線：安全是前提和保障

安全是發展的前提，發展是安全的保障，那麼怎麼保證人工智慧的安全呢？既然人工智慧依靠的是大數據和雲平台，那就從保護大數據和雲平台兩個辦法入手。

移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、各種各樣的智能硬體以及遍布地球各個角落的各式各樣的感測器，它們都是大數據的來源和載體，不斷地產生數據、分析數據、利用數據。要解決它們的安全問題，也必須要用大數據的方法。

另外就是網路基礎設施是各類關鍵信息基礎設施中的基礎，是網路安全的重中之重，要加強網路基礎設施的安全防護，各個企業要建立健全網路數據安全管理制度，並不斷加大安全投入、加強安全技術手段提升網路安全的防禦能力。

這些說起來容易，但具體如何實施就要看首席安全官是如何發揮了。