加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全建設(shè)，AI是必然選擇

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(jí)增長(zhǎng)。

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(tái)。

21日，由中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)和阿里巴巴等共同舉辦的“2018網(wǎng)絡(luò)安全生態(tài)峰會(huì)”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(huì)的熱點(diǎn)議題之一。

可以說，面對(duì)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(gè)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(wú)論是成本還是效率都處于顯著劣勢(shì)?！敝袊?guó)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)在此次峰會(huì)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(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱《報(bào)告》）稱。

根據(jù)《報(bào)告》，人工智能已經(jīng)在網(wǎng)絡(luò)文本內(nèi)容檢測(cè)、文本分類技術(shù)、視頻和圖片內(nèi)容識(shí)別、語(yǔ)音內(nèi)容檢測(cè)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(xiǎn)智能識(shí)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(guó)家互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急中心高級(jí)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(gè)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(zhǎng)。

“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(shì)，AI技術(shù)也增加了網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容治理的可靠性。因?yàn)?，人工審核的?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(wú)論是模型還是數(shù)據(jù)都更容易被繼承。

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(shì)，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?dòng)安全聯(lián)盟秘書長(zhǎng)楊正軍說，如果其模型和算法遭受攻擊，就會(huì)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(huì)過去，白天總會(huì)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(huì)”。

“現(xiàn)在我們用AI技術(shù)，哪怕是一個(gè)非常簡(jiǎn)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(jì)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。