程序员也是人，是人就不会受罚，所以我们的机器上充满著安全漏洞过于长时间不过。在打造出驱动计算出来系统的软件时，他们不会把代码放在错误的地方继续执行，或者让数据跑到了不应去的地方，而且经常放进来过于多的数据。所有这些，都给黑客留给了展开反击的方便之门。

　　即使有人工智能辅助人类程序员，风险仍然存留。AI也不会受罚。谷歌和马斯克独力反对的人工智能初创公司OpenAI的研究人员公开发表了一篇新的论文，其中叙述称之为，这些风险在于是以较慢造我们计算出来系统的新一类AI里十分显著，随着AI涌进到安全性摄像头、传感器和遍及物理世界的其他设备中，此类风险有可能会导致严重后果。

这知道是每个人都应当认真思考的问题。　　幻视　　作为AI的一种形式，深度神经网络可以通过分析海量数据自学各种任务。随着深度神经网络的蓬勃发展，我们迈入到了一个新纪元，编程计算出来服务逐步让坐落于训练计算出来服务。

Facebook、谷歌和微软公司之类的互联网巨头里，这一切早已开始再次发生了。　　通过馈送无数照片，小扎及其公司训练神经网络辨识这个世界上最风行的社交网络上的无数人脸。

通过大量口语集，谷歌训练神经网络辨识安卓手机听见的语音命令。未来，这将是我们打造出智能机器人和自动驾驶汽车的方式。　　今天，神经网络早已能很好地辨识人脸和口语了，更加不用说物件、动物、标志和其他书面语。但是，错误的再次发生还是无法防止，有时候还不会是难以置信的错误。

没哪个机器学习系统是极致的。某些情况下，甚至可以耍弄这些系统看见或听见实质上并不不存在的东西。　　可以稍微改动一幅图像，让神经网络以为里面包括了一些实质上不不存在的东西。这种改动人眼有可能找到没法就是四处特了点像素。

往大象的照片中加几个像素，甚至能让神经网络以为这是汽车的照片。这种改动过的照片被论文作者称为敌对例子。这里面就说明了了安全漏洞。

　　当神经网络被用作辨识必要从摄像头或其他传感器收来的数据时，可能会引起问题。比如说，用于神经网络的人脸识别系统若用作绝密设施的访问控制，你可以往脸上画几个小点来让系统指出是另一个。

　　同类型的反击可以用在完全任何形式的机器学习上，某种程度是神经网络，决策树和反对向量机之类长盛十几年的决策辅助型机器学习方法也回避没法。事实上，这类反击也许早已在现实世界中首演了。金融公司就有可能对竞争对手的交易系统杀掉。

他们可以结构一些交易，让竞争对手的系统在抵挡实际价值的点位上就大量抛股票，然后很快买入。　　这篇新的论文中，通过将图像打印机到纸上并展现出给摄像头看，作者们顺利看穿了神经网络。不过，更加非常简单的方法也许也不会较慢，比如前文所述的在脸上画点点。现实世界中这么腊行不行尚能无法确认，但作者们的研究表明是有这个有可能的。

论文中已展出过摄像头可被看穿，其他反击方法毕竟也不少，比如用人眼感觉将近的印记看穿人脸识别系统等。　　难题　　看穿AI决不更容易。但也没有适当懂神经网络设计的深层科学知识，也不必告诉它是基于什么数据训练的。

如之前的研究所展现出的，如果能建构出有敌对例子看穿自家神经网络，那对其他神经网络也有可能有效地。换句话说，能看穿一个图像识别系统，就有可能看穿其他的。可以用另一个系统来结构敌对例子，那不会提高成功率。

　　说道这些安全漏洞较为小是很合理的。它们是理论上的问题，但在现实世界中，反击成功继续执行还是很艰难。

除非攻击者找到了往脸上画点点的极致模式，否则不必有所期望。然而，此类漏洞现实不存在。随着神经网络在现代世界扮演着更加最重要的角色，我们必需木栅上这些漏洞。

怎么木栅呢？打造出更佳的神经网络咯。　　这事儿决不是说道说道非常简单，但事情早已出台了议程。深度神经网络无意仿效人脑神经网的运作。

这也就是为什么它们被称作神经网络的原因。但知道构建时，也不过是大规模的数学计算而已层层变换的微积分。

这些数学计算是由人类的组织的，也就是论文作者之类的研究人员。最后，是由他们掌控这些系统，而他们已著手寻找清理这些安全漏洞的方法了。　　自由选择之一，是在神经网络的训练中构建入敌对例子，教会它们辨识真品与敌对例子之间的区别。

不过，其他的选项也在研究人员的考虑到之中。他们不是很确认哪些不会较慢而哪些几乎是无用功。一如既往，最后还是人类自身必需显得更佳才讫。

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