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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
来源:互联网   发布日期:2022-09-02 08:18:34   浏览:7604次  

导读: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,...

“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。

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。

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