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助力網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全,人工智能走上舞臺

2018-08-22 15:12 科技日報

導(dǎo)讀:每天通過互聯(lián)網(wǎng)上傳的視頻、圖片、文字?jǐn)?shù)據(jù),用“海量”形容毫不為過——超過15億條,而且還在呈數(shù)量級增長。

  每天通過互聯(lián)網(wǎng)上傳的視頻、圖片、文字?jǐn)?shù)據(jù),用“海量”形容毫不為過——超過15億條,而且還在呈數(shù)量級增長。

  將其中涉及恐怖、暴力、色情等違法違規(guī)內(nèi)容過濾出來,使其不污染、威脅網(wǎng)絡(luò)空間,以前靠的是人工審核,現(xiàn)在人工智能(AI)開始走上舞臺。

  21日,由中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會和阿里巴巴等共同舉辦的“2018網(wǎng)絡(luò)安全生態(tài)峰會”在北京開幕。AI在助力網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全上扮演的重要角色成為此次峰會的熱點(diǎn)議題之一。

  AI是必然選擇

  可以說,面對海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),用人工智能進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的治理,是一個不得不做出的選擇。

  “相比AI技術(shù),現(xiàn)有的人工審核方式無論是成本還是效率都處于顯著劣勢?!敝袊ヂ?lián)網(wǎng)協(xié)會在此次峰會上發(fā)布的《AI技術(shù)賦能網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全保障研究報告》(以下簡稱《報告》)稱。

  根據(jù)《報告》,人工智能已經(jīng)在網(wǎng)絡(luò)文本內(nèi)容檢測、文本分類技術(shù)、視頻和圖片內(nèi)容識別、語音內(nèi)容檢測等方面發(fā)揮重要作用。

  例如,阿里巴巴開發(fā)的云盾內(nèi)容安全系統(tǒng)可以基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供文字、圖片、視頻等多媒體的內(nèi)容風(fēng)險智能識別服務(wù),有效減少涉及恐怖、暴力、色情等違法違規(guī)信息。

  國家互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急中心高級工程師徐杰介紹,傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全治理方法涉及人工建模和提取特征,也就是描述某個事物,并構(gòu)成特征向量。越是復(fù)雜的事物,特征向量的復(fù)雜程度就越呈指數(shù)增長。

  “AI技術(shù),特別是近期比較火的深度學(xué)習(xí)技術(shù),為我們處理這些問題提供了新的可能?!毙旖苷f,因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)不再需要人工去描述事物的特征,而是直接把相關(guān)事物的圖片或視頻交給機(jī)器去學(xué)習(xí),由機(jī)器自己建立模型。

  阿里巴巴集團(tuán)資深算法專家薛暉認(rèn)為,除了以上優(yōu)勢,AI技術(shù)也增加了網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容治理的可靠性。因?yàn)椋斯徍说慕?jīng)驗(yàn)因人而異,而且這種經(jīng)驗(yàn)較難傳承,但是AI技術(shù)無論是模型還是數(shù)據(jù)都更容易被繼承。

  還需要更加靠譜

  盡管AI在保障網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全方面已顯出種種優(yōu)勢,但作為一種新興的科技手段,難免還有諸多不足。

  “AI本身還有一些問題,比如說AI很大程度上基于模型和算法,而模型和算法本身具有脆弱性?!币苿影踩?lián)盟秘書長楊正軍說,如果其模型和算法遭受攻擊,就會失效。另外,AI是基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,假如數(shù)據(jù)遭到污染,或被攻擊者獲取,后果也不堪設(shè)想。

  來自科大訊飛的技術(shù)專家李劍鋒則認(rèn)為,AI在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容治理方面存在的最大挑戰(zhàn),是現(xiàn)在AI的能力還有待提升。

  李劍鋒舉例說,有用戶發(fā)微博表達(dá)心情,內(nèi)容是“黑夜總會過去,白天總會到來”。這句話反復(fù)發(fā)不出來,該用戶百思不得其解。后來有朋友提醒他,是因?yàn)槠渲谐霈F(xiàn)了“夜總會”。

  “現(xiàn)在我們用AI技術(shù),哪怕是一個非常簡單的技術(shù)也很難做到100%正確?!崩顒︿h解釋說,因?yàn)楝F(xiàn)在的機(jī)器學(xué)習(xí)屬于統(tǒng)計學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí),包括深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)都是基于概率論,理論上不能保證100%正確。