人工智能需學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)，人工智能可信安全問題分析

在下述的內(nèi)容中，小編將會(huì)對(duì)人工智能的相關(guān)消息予以報(bào)道，如果人工智能AI是您想要了解的焦點(diǎn)之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

一、人工智能可信安全

人工智能可信安全是人工智能大規(guī)模應(yīng)用的前提和必備條件。對(duì)于金融行業(yè)而言，風(fēng)險(xiǎn)控制是金融業(yè)最核心的能力和挑戰(zhàn)，可信安全尤為突出。一直以來，數(shù)據(jù)、算法、算力是人工智能的三駕馬車。對(duì)于金融行業(yè)而言，以數(shù)據(jù)安全支持智慧決策，用算法安全賦能感官感知，數(shù)據(jù)安全、算法安全顯得尤為重要。為此，作為金融科技企業(yè)之一，恒昌通過打造數(shù)據(jù)安全與算法安全兩大核心能力，解決數(shù)據(jù)強(qiáng)依賴帶來的隱私泄漏等隱患，同時(shí)提升算法可靠性。

在數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，經(jīng)過多年的科技創(chuàng)新及實(shí)踐積累，恒昌已從不同維度建立了完善的數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系。技術(shù)層面，恒昌嚴(yán)格采用符合業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)的安全防護(hù)措施，以匿名化、密碼學(xué)、權(quán)限控制、加密存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)脫敏等業(yè)內(nèi)通行的安全技術(shù)來防止客戶個(gè)人信息泄露、損壞或丟失。制度層面，恒昌通過建立數(shù)據(jù)分類分級(jí)、數(shù)據(jù)安全策略、安全開發(fā)規(guī)范，制定和實(shí)施相應(yīng)的管理制度等方式來保護(hù)客戶個(gè)人隱私，保障信息安全。安全事件管控方面，恒昌組建了專門的應(yīng)急響應(yīng)團(tuán)隊(duì)。一旦發(fā)生安全事件，會(huì)立即啟動(dòng)安全預(yù)案，實(shí)施處置并報(bào)送信息，最大程度進(jìn)行止損、分析、定位、補(bǔ)救，聯(lián)合相關(guān)部門進(jìn)行溯源和打擊。

在算法安全領(lǐng)域，人工智能系統(tǒng)面臨病毒攻擊、對(duì)抗攻擊等特有攻擊，這加大了安全性方面的挑戰(zhàn)。目前，人工智能系統(tǒng)穩(wěn)定性技術(shù)重點(diǎn)逐步從數(shù)字域擴(kuò)展到物理域。以人臉識(shí)別算法模型為例，刷臉支付與驗(yàn)證常態(tài)下，人臉識(shí)別算法被廣泛應(yīng)用，但技術(shù)和算法風(fēng)險(xiǎn)所帶來的諸如換臉，或以干擾圖案破解身份驗(yàn)證等問題也隨之出現(xiàn)，給金融行業(yè)反欺詐帶來挑戰(zhàn)。為此，針對(duì)人工智能在刷臉支付與驗(yàn)證等的實(shí)際應(yīng)用中，因算法缺陷出現(xiàn)的突出風(fēng)險(xiǎn)問題，恒昌積極調(diào)整與落地安全解決方案。例如，針對(duì)模型安全性進(jìn)行加固，針對(duì)人臉偽造問題，建立深度偽造內(nèi)容檢測(cè)平臺(tái)，快速、精準(zhǔn)對(duì)多種格式與質(zhì)量的圖像與視頻進(jìn)行真?zhèn)舞b別。

二、人工智能需學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)

為了在人工智能領(lǐng)域取得新的飛躍，正如作者吳君(junwu)在《福布斯》(Forbes)上所言，人工智能將不得不“學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)”。那是什么意思?

正如吳君所解釋的，“人類有從任何環(huán)境或環(huán)境中學(xué)習(xí)的獨(dú)特能力。”人類可以適應(yīng)自己的學(xué)習(xí)過程。要想擁有如此靈活的質(zhì)量，人工智能需要學(xué)習(xí)過程——它必須學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)過程，即所謂的元學(xué)習(xí)。

人類和人工智能在學(xué)習(xí)過程中有一個(gè)非常具體的對(duì)比。人類的學(xué)習(xí)能力有限，但人工智能擁有更多的資源，比如它的計(jì)算能力。人類的腦力有其局限性，學(xué)習(xí)的時(shí)間也有限。但是，人工智能雖然“從比人類大腦使用的數(shù)據(jù)更多的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，但是處理這些海量數(shù)據(jù)需要巨大的計(jì)算能力?！?

吳解釋說，“隨著人工智能任務(wù)的復(fù)雜性增加，計(jì)算能力也呈指數(shù)級(jí)增長。”這意味著即使計(jì)算能力的成本很低，“指數(shù)增長從來不是我們想要的情景”，這是目前“人工智能被設(shè)計(jì)成特定目的的學(xué)習(xí)者”的主要原因，這使得他們的學(xué)習(xí)過程更加高效。但是隨著人工智能開始學(xué)習(xí)更多，“學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)”它開始“從日益復(fù)雜的數(shù)據(jù)中推斷”。為了避免計(jì)算能力的指數(shù)增長，必須設(shè)計(jì)一條更有效的學(xué)習(xí)路徑，并且人工智能必須記住這條路。

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