2021年4月15日，美国哈佛大学肯尼迪学院贝尔弗科学与国际事务中心发布《即将到来的人工智能黑客》报告。报告指出，人工智能在一定程度上会对社会产生负面影响，主要体现在两个方面：一是人工智能系统会被用来干扰人类认知；二是人工智能系统将成为黑客，在社会、经济和政治系统中寻找漏洞，然后以前所未有的速度、规模和范围来利用这些漏洞。报告主要观点摘编如下。
一、人工智能可能成为黑客，干扰人类认知，影响社会、经济和政治系统发展
计算机无处不在，影响着人类生活的方方面面，使得黑客攻击可以出现在任何地方。经济、社会和政治系统的发展都依赖于人类做出正确决策，人工智能系统可能通过多种不同方式入侵人类大脑，使人类认知受到干扰。例如通过在社交媒体发布虚假信息干扰公众注意力，破坏公众对现实的认知；通过夸大恐怖主义的威胁力度，来攻击人们的风险评估认知系统等。不同政治、经济和社会系统易受人工智能黑客攻击的程度不同。基于多种规则的复杂系统和受社会规范约束的系统更易受到攻击，前者是因为更容易产生意料之外的后果，后者是因为系统的可解释性导致其存在更多漏洞。
二、人工智能黑客攻击主要包括蓄意和无意两种情况
一是人工智能可能被人类蓄意用于入侵某个系统。例如操作员可能会向人工智能系统提供世界税法或世界金融法规，让其寻找一系列有利可图的黑客攻击方式。
二是人工智能可能会自主地、无意地入侵某个系统。这两种情况都很危险，但后者更加危险，因为人类可能永远不知道系统被入侵。
三、人工智能黑客攻击具有速度快、规模大、危险性强的特点
人工智能的出现，从速度、规模和危险性三个方面，对入侵经济、社会和政治系统的黑客攻击产生影响。人工智能系统不会像人一样受到伦理道德的约束，会以人类无法预料的方式入侵系统。首先，人工智能系统使得黑客攻击以惊人的速度进行，这是一种本质的变化，过去一个需要几个月或几年的入侵过程，可能只需几天、几小时甚至几秒钟；其次，人工智能系统一旦发现可利用的漏洞，将以人类无法预测的规模进行黑客攻击；最后，人工智能系统不断扩大的覆盖范围，使得黑客攻击更具危险性。
四、随着人工智能系统复杂性的增加，其可解释性将越来越差
现代人工智能系统本质上是一个黑盒，数据从一端进去，处理结果从另一端出来。与人类解决问题的方式不同，人工智能系统会比人类考虑更多可行的解决方案。人工智能系统的决策可能会超出人类的理解范围，而强制进行解释可能会带来更多的限制，从而影响人工智能系统做出的决策。2017年，美国国防高级研究计划局启动“可解释的人工智能”研究计划，寻求系统能力和可解释性之间的平衡。在不久的将来，随着人工智能系统复杂性的增加，其可解释性也将越来越差。
五、加强防御人工智能黑客攻击的措施建议
当人工智能系统能够发现软件漏洞，并利用这些漏洞在全球范围内对计算机网络进行大规模黑客攻击时，人类将处于前所未有的危险当中。为此，报告提出了两条防御措施：一是要建立快速有效应对黑客攻击的弹性管理架构，例如修订国家法律法规和社会规章制度；二是要加强人类与人工智能系统间的交互理解，充分了解人工智能系统扮演人类角色时可能出现的风险。
来源 | 综合网站
图片 | 互联网
作者 | 王鑫运
编辑 | 唐睿
注：原文来源网络，文中观点不代表本公众号立场，相关建议仅供参考。
声明：本文来自国防科技要闻，版权归作者所有。文章内容仅代表作者独立观点，不代表安全内参立场，转载目的在于传递更多信息。如有侵权，请联系 anquanneican@163.com。
