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拥有机械学习能力的 AI 产物越来越常见,但有时 Bug 居然会出在人类想不到的地方。

克日,OpenAI 的研究职员发现一件不太寻常又带点意见意义的事情,那就是用以照片内容辨识的图像视觉 AI,居然会对人类的手写标签发生误会,将读到的「字串」直接覆蓋掉原本 AI 所辨识准确的「物体」,因此发生了错误的效果。

举例来说,原本 AI 判断图片所出现的器械,为一颗新鲜的澳洲青苹果,但若人类在水果外面贴上了写着「iPod」的纸条,AI 最终会告诉你,这器械不是青苹果而是一台 iPod。这种明摆着「指鹿为马」的行为,被研究职员命名为「印刷攻击」(typographic attacks)。

OpenAI 研究职员指出,「印刷攻击」的成因事实上源于 AI 壮大的视觉辨识手艺,也就是人工智慧读取文本的能力,尤其拥有手写文字的照片,经常乐成「诱骗」AI 以产失足误的效果。

这种看似有趣的 Bug,事实上对依赖视觉辨识系统的种种科技,发生了显而易见的高度风险。

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譬喻说,假设特斯拉(Tesla)的自动驾驶 AI,读取到了路牌上刻意被人为改动的错误标签,就有时机乐成诱骗 AI,因而做失足误的驾驶行为与判断。印刷攻击对于从医学到军事,种种 AI 应用来说都是相当严重的威胁。

当在链锯照片上压入几个款项符号,AI 就会判断出「扑满」的错误效果。

在 OpenAI 中出问题的部门,是个被称为 CLIP 的实验系统,现在尚未在任何商业产物中部署。研究职员指出,导致 CLIP 遭受印刷攻击的另一项因素,实在来自于 AI 的训练方式。

研究职员对 CLIP 接纳极端放任的学习战略,在没有严酷监视跟过滤的状态下,它在网路上 *** 了高达 4 亿张图文,借此成为识别物品内容的基础。因此,CLIP 险些可以识别「任何器械」,从字串、草图、卡通化图片到现实照片,都能给出效果并归类成统一项内容,这代表 AI 也可以像人类一样,将学习到的知识举行内部化。

人类可以清晰明了「青苹果」与「写着 iPod 纸条」之间的区别,但如 CLIP 这类的 AI,在没有限制条件的状态下却办不到,OpenAI 研究职员以为这就是一种「抽象化谬误」(fallacy of abstraction)。

透过网路上的无限制内容训练 AI 的效果,也使得 CLIP 泛起了人类也会具备的私见。在 CLIP 的神经网路逻辑中,「中东」跟「恐怖主义」相互关联,「黑人」可能会被误认成「大猩猩」,这些都说明晰「人工智慧」与「人类」之间依然另有着相当大的差异。

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