The Hacker news發佈了一篇人工智慧安全：你想知道的一切
人工智慧（AI）是近年來最熱門的話題之一，它的可能性被認為是無限的。但是，對於AI，人們也有很多的恐懼和疑問。AI到底是什麼？它有哪些類型和應用？它會不會取代我們或威脅我們的安全？本文將嘗試回答這些問題，並解釋企業如何應對AI。
- AI的定義和發展
AI這個術語在1955年由一個包括哈佛大學計算機科學家馬文·明斯基（Marvin Minsky）在內的團隊提出。它的目標是創造智能，也就是認知能力和通過圖靈測試（Turing test）的能力。圖靈測試是一種測試電腦是否具有人類水平智能的方法，它要求電腦與人類對話，並讓人類判斷對方是否是電腦。
AI的一個子集是機器學習（ML），它包括數學模型和基於數據的能力。ML通過從事件中學習教訓並優先考慮這些教訓來工作。因此，ML可以執行人類無法做到的事情，比如分析大量數據，找出規律，預測概率等。
AI可以分為窄AI和通用AI兩種。窄AI是一種專門用於特定任務的AI，它通過聚焦來支持人類，減輕我們過於費力或有潛在危險的工作。它不是要取代我們，而是要協助我們。窄AI已經在各行各業得到了應用，比如製造汽車或包裝盒子。在網絡安全領域，窄AI可以分析活動數據和日誌，尋找異常或攻擊的跡象。
通用AI則是指能夠像人類一樣處理任何問題或任務的AI，它是我們常常想像中的“機器霸主”（robot overlords）。然而，雖然這種想法在技術上是可能的，但我們目前還沒有達到這個階段。
- AI的模型和技術
在實際中，有三種常見的AI和ML模型：生成式AI、監督式ML和非監督式ML。
生成式AI是AI領域中最前沿的一個分支，它由像LLM這樣的模型組成，這些模型在一個知識庫上進行訓練。生成式AI技術具有根據知識庫中的信息生成新內容的能力。生成式AI被描述為一種“自動更正”或“類型提前”的形式，但效果更好。
監督式ML是一種通過標記數據來訓練模型的方法，它需要人類提供正確的答案或結果。監督式ML可以用於分類、回歸或預測等任務。
非監督式ML是一種不需要標記數據的方法，它讓模型自己發現數據中的結構或規律。非監督式ML可以用於聚類、降維或異常檢測等任務。
- AI的安全和挑戰
AI雖然帶來了很多好處，但也存在一些安全和倫理的問題。例如，AI可能會被惡意使用，比如製造假新聞（fake news）或深度偽造（deepfakes），這些都是利用生成式AI技術來創造虛假或誤導性的內容，以影響公眾的意見或行為。
AI也可能會出現錯誤或偏見，比如在面部識別（facial recognition）或決策支持（decision support）系統中，AI可能會對某些群體或個體產生不公平或歧視的結果。
AI還可能會對人類的工作和生活產生影響，比如AI可能會取代一些低技能或重複性的工作，從而造成失業或收入不平等。同時，AI也可能會改變人類與機器或其他人類的互動方式，從而影響人類的情感、社交或道德。
因此，對於AI，我們需要有一個清醒和負責任的態度，並制定相應的規範和監管措施，以確保AI的安全和可信。我們也需要不斷地學習和適應AI帶來的變化，並利用AI來提升我們的能力和福祉。
AI是一個既令人興奮又令人擔憂的領域，它有著無限的可能性，但也有著不可忽視的風險。我們需要了解AI的基本概念和發展，並採取適當的策略和措施來應對AI。我們也需要保持開放和創新的精神，並與AI合作，而不是與之對抗。只有這樣，我們才能充分發揮AI的優勢，並減少其弊端。
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Everything You Wanted to Know About AI Security but Were Afraid to Ask