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——产自mixlab社区的话题 2018/05/28上午，在mixlab群里抛了个话题： 人工智能的当前有哪些可怕的应用？例如军事、干预选举、造假等等。 AI将在我们的工作、生活当中产生极大的影响，本文基于由话题讨论及 github.com/daviddao/awful-ai 内容翻译，总结而成。话题参与者们： Bazinga、北小生、Mr.Coffee、Jeff-liu、Arthur、Melena、王云飞字昙越、Ladcwei、Vsplorer、Limber、～ --以上排名不分先后-- 推荐一部美剧： 《西部世界》 该剧讲述了由一座巨型高科技以西部世界为主题的成人乐园，提供给游客杀戮与性欲的满足，随着接待员有了自主意识和思维，他们开始怀疑这个世界的本质，进而觉醒并反抗人类的故事。 1 AI 眼中完美母亲的模样 来源于 https://www.happyfinish./work/baby-dove-artificial-intelligence-perfect-mum/ Baby Dove举办了一次活动“Perfect Mum”。从过去12个月的英国育儿杂志以及社交媒体收集了1800多张使用#newmum #firsttimemum #mumtobe和#pregnant的照片，以训练AI对“完美母亲”的“看法”。基于数据集的视觉特征，在训练过程的不断产生独特的新面孔，直到它最终呈现出“Aimee”的最终图像。 2 AI通过视频甄选面试者 案例 HireVue https://www./ 企业HR通过设定问题，邀请多位面试者视频面试，AI根据面试者的声音、面部表情等，对候选者的表现进行打分排序，帮助HR挑选最优秀的面试者。企业HR可以详细对比候选者回答的用词、语调以及面部动作等身体语言。基于这样的前提：“设定相同问题的结构化面试比随意的聊天谈话面试效果更佳。”这样每个面试者，都回答的是相同的问题，AI更容易评估面试者的表现，从而给出客观的评价。 3 AI一眼看穿性取向 来源 new-artificial-intelligence-can-tell-whether-youre-gay-or-straight-from-a-photograph 2017-09 据一项新的研究表明，人工智能可以根据用户的脸部照片准确地猜测他们是否是同性恋。 4 AI也会带有种族歧视 4.1 带有种族主义的聊天机器人 来源 tay-microsofts-ai-chatbot-gets-a-crash-course-in-racism-from-twitter 2016-05 针对美国18到24岁儿童的聊天机器人Tay是由微软的技术和研究团队以及Bing团队开发的，目的是“对会话理解进行实验和研究”。微软表示：“Tay旨在通过偶然和有趣的谈话来吸引和娱乐人们。你和Tay聊天得越多，她就越聪明。”但周四，Tay的谈话表现出了种族主义，煽动性和政治敏感的言论。 4.2 种族主义的自动打标签AI 来源 google-sorry-racist-auto-tag-photo-app 2015-07 谷歌图像识别AI将几个黑人的脸部标记为大猩猩 5 干预政治 数据影响选举结果 通过更好地了解您的选民，我们在降低总体成本的同时获得更大的影响力。 这是一个公司做的产品： 数据驱动我们所做的一切 https:/// 6 造假 6.1 传播假新闻 案例 Fake News 英国公投脱欧、川普当选美国总统，都有「假新闻」的影子，AI被用于假新闻的制造，投放到各种社交媒体，将对选举、公投等事件产生影响。 6.2 假冒的色情影像 案例 Deek Fakes https://www./ Deep Fakes是一种基于人工智能的人体图像合成技术。它用于将现有图像和视频合并并叠加到源图像或视频上。Deepfakes可被用来制造假名人色情录像或复仇色情片。 7 抢夺用户的注意力 来源 Attention Engineering https://www./talks/tristan_harris_the_manipulative_tricks_tech_companies_use_to_capture_your_attention 有数十亿人被少数的科技公司所控制，从国外的Facebook的通知、YouTube的自动播放，到国内的抖音等短视频产品，他们都在抢夺用户的时间。而用户在贡献自己时间的同时，反倒是帮助这些公司产生了收益，用户在变相给这些公司打工。 8 对抗罪恶 8.1 获取犯罪情报 案例 Palantir http://www./ 通过Palantir，调查人员发现了人口贩运圈，发现了被剥削的儿童，并解开了复杂的金融犯罪。 8.2 机器学习预测犯罪区域 案例 PredPol The Predictive Policing Company http://www./ PredPol使用机器学习基于数据：犯罪类型，地点，时间，预测未来可能发生犯罪的热点地区，这样有可能会造成过度治理大多数黑人社区。 8.3 预测罪犯再犯的风险 来源 2017-11 COMPAS - 是威斯康星州法律法院用来预测再犯风险的风险评估算法。 8.4 从人脸预测是否是罪犯 来源 2016／2017 Automated Inference on Criminality Using Face Images Responses to Critiques on Machine Learning of Criminality Perceptions https:///abs/1611.04135 从用户的面部特征判断是否是罪犯 --文中广告-- --文中广告-- 9 我们将被严密地监控 案例 SenseFace 人脸布控实战平台 提供基于人脸识别技术的城市级人员布控、轨迹分析、人口管理及数据分析等综合智能视频解决方案 10 算法控制的社会信用体系 案例 Social Credit System 例如支付宝的芝麻信用，评分基于人际关系和消费习惯等因素，有多少分代表了我们可以享受到的福利，我们的生活正被算法所统治。芝麻信用的公信力迟早会让大部分人所质疑。还有个人的健康数据被各种设备所采集，将被保险公司所用，从这个角度看，保险将是计算过的，保险公司将一直保持最大的盈利。 11 军事微型无人机 AI武器在军事领域应用颇多，以无人机势头最盛，其中微型无人机以其优异的性能受到多国军方青睐。只有手掌大小，非常便于随身携带，距离较远时肉眼很难观察到，具有很好的隐蔽性。搭载上轻型炸药及人脸识别功能，则更佳可怕。 以上为全文。 如果你是 Infinite Learner 请联系我们～ mixlab社群人群来源于GoogleBrain、微软、百度、阿里鲁班、腾讯、华为、旷视、三角兽、物灵科技、众安保险、360等，汇集了机器学习、自然语言处理、前端、后端、产品经理、UI设计师、建筑设计师、高校教师、CEO等，每天都会讨论跨界问题。 近期活动： 如果你觉得文章有价值，可以留言或点个置顶广告支持～ |
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