第二代人工智能遭遇“天花板”？专家：唯有安全可信，才能穿越技术周期

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“以数据驱动的深度学习，其技术潜力已接近‘天花板’ 。 ”9月1日，在2022世界人工智能大会-可信AI论坛，瑞莱智慧RealAI合伙人、高级副总裁朱萌发表了演讲。
第二代人工智能是以数据驱动的深度学习，在本世纪第二个十年高歌猛进。但学界普遍认为，从应用的角度来看，深度学习的本质是利用没有加工处理过的数据，以概率学习的“黑箱”处理方法寻找规律。这一方法本质上不可解释，非常脆弱，带来了新的风险和问题。
朱萌以瑞莱智慧团队所做的研究成果举例：在自动驾驶场景中，通过修改锥桶的形状，就能让汽车感知模块失效，径直撞上去；通过在T恤上打印含特殊的花纹，就能让检测系统捕捉不到穿这件衣服的人，实现“隐身”；制作带有特制花纹的眼镜，可刷开数十部商用手机的人脸解锁等。
为此，清华大学人工智能研究院名誉院长、瑞莱智慧首席科学家张钹院士提出要发展“第三代人工智能” ，在实现高水平安全的前提下，为人工智能高水平发展提供动力和支撑。
安全可信，已成为人工智能稳健发展的主要抓手，也将逐步成为行业规范化、技术商业化的关键助推器。
“人工智能当前的安全风险主要可以从‘系统’与‘人’两个视角来剖析。 ”朱萌认为，系统层面来看，以深度学习算法为核心的人工智能系统十分脆弱，其结构性漏洞致使“对抗样本攻击”不可避免，而其数据依赖性则使其存在“数据投毒”漏洞，出现“后门攻击” 。从“人”的层面来评估AI的可信问题，主要风险来自人的滥用、恶意应用，最为典型的就是深度合成技术。它大幅降低了信息生成合成的难度，但其负向应用已产生实质危害，甚至存在“武器化”风险。
针对上述风险，瑞莱智慧于今年6月成立了人工智能治理研究院，探寻从伦理法规到技术落地的人工智能治理实践之路。
【第二代人工智能遭遇“天花板”？专家：唯有安全可信，才能穿越技术周期】据介绍，瑞莱智慧搭建了系列安全可控新一代人工智能基础设施，在数据可用、算法可靠、应用可控等方向上均有世界领先技术和独创功能，目前已在政务、金融、工业互联网等高价值场景中发挥了作用。