导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于如何应对人工智能造假的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
普通人应该如何应对人工智能？
人工智能从本质上来看，是为人类所创造，最终也是服务于人类。
目前人工智能处于弱人工智能发展阶段，尚不具备联想与思考的能力，随着相关技术的发展，人工智能将发展到强人工智能以及超强人工智能阶段，届时人工智能技术将在多个维度、更深层次上影响到我们的生活。
作为普通人，应对人工智能最佳的方式是适应，主动适应技术的进步去寻求自身新的定位，让人工智能更好地服务于人类。
我们该如何应对“人工智能”
我们都知道，互联网技术发展到现在，人工智能已经走了很大的进步。他的表现不仅仅是围棋大战与人机大战。而是云计算，大数据。它意味着未来IT会更低成本，高效率，低能耗的工作。它的规模化，综合化，智能化，让他们更像人类，甚至某些方面超过了人类。那么，结果就是，大量的工作，职业，工种会消失，取消，被替代。
人工智能，是社会进步的表现。同时对一些工种，是极大的冲击。对于还未踏入社会和职场的我们，如何面对和解决这个境况呢？
我想，我们要去学习知识，提升自身能力，将来要去做具有想象力，创造力，可以无中生有的工作和实业。要知道人工智能最重要的是“吃数据”，没有大量的数据，他不可能推理出合理的、贴近真实的功能和技巧。那些流水线上的工作现在就已经被替代了，因为机器可以很随意的模仿他们，而且更高效和低成本。可是机器，是带着芯片的机器，仍旧不是人，他虽然可以替代一部分低端，高危险的工作，但是不会研发新东西，不会创造新的东西。而这些东西，是需要想象力，创新力，和进取意识的。
机器不是人，它是程序，是人编辑出来的，它只能按照人类的规划和设计去工作。所以，即使它会和人类产生竞争关系，他仍然不会完全替代和超越人类并取代人类。因为他们是没有生命的，不是生物学意义上的生物，只是具有一定使用寿命周期的有零件拼凑而成的设备，它的本质是“工具”。这一点是毋庸置疑的。
人工智能的时代已经来临，同时还会大大的进步，面对如此巨大的冲击和挑战。我们要让自己变得更强大。变得让自己的职业，工作和技能无可替代，要让它成为具有影响力，创造力和想象力的职业。这样，我们才能立于不败之地。
AI学会造假，我们该如何应对？
AI学会造假，我们该如何应对？
智能机器人网络水军早已很成经营规模
大家分辨真伪，常常要说“确实当然”。而人工智能作假，将在尽量“当然”的前提条件下，进行自动生成。“淘宝网的智能机器人网络水军早已很成经营规模了。”浙大经济学院专家教授孔祥维举例说明道，比如商品评论早已由设备自动生成，不会再必须请人“注水”。
除了自动生成以外，GAN的开源系统性也产生极大的安全隐患。开放源码，代表着谁都能够用，编码一经开源系统将“变化无穷”。有关科学研究工作人员表明：“这就代表着对这一编码的科学研究务必比敌人更深入，才可以以静制动。”
防作假需置入抗编写水印
抖音短视频等微视频APP的普及化，促使视频的公布十分经常。是否有方法让群众的自拍照并不像前文提及的视频一样被伪造？清华电子计算机科学与技术系副教授职称关键顺表明，不法客户除开依靠视频编辑工具拷贝后再改动，乃至没经授权转拍视频内容。这种实际操作全是为了更好地获得能够 随意改动的“白版”，“大家已经探寻根据深度神经网络的抗编写视频水印技术性。”关键顺说。
这就规定水印在视频中是掩藏着的，并且不能够被编写，人工智能的深度神经网络技术性被用于置入这种“入木三分”的水印。关键顺表明，他的精英团队期待可以进行置入和检验两层面的技术性输出。
网络对抗演变为智能化系统服务平台间的对抗
GAN的魔法取决于2个神经元网络中间的市场竞争，根据让2个神经元网络对抗，人工智能深度神经网络从鉴别事情升级到有工作能力造就事情。技术性都是有多面性，人工智能的“作假术”也可被多方面运用。信息掩藏技术性能够 使用人工智能技术性和构思，比如运用神经元网络的对抗生成掩藏信息，得到 人工智能有关技术性难能可贵的响应式、大量等特性。有关权威专家表明，深度神经网络在很多计算机视觉行业获得了极大的成功，给信息隐写和隐写剖析产生新的方式和挑战。
针对信息掩藏的基本学者而言，由于“构思不一样”，传统式的剖析方式无法发现的掩藏信息很可能在人工智能的深度神经网络方式下被随便破译。北京香山大会就新课题研究的迫切性开展了探讨，权威专家觉得：人工智能的发展趋势促使网络对抗从人和人之间的对抗演变为智能化系统、自动化技术的服务平台间对抗，作为个人信息保护和隐蔽通讯中的核心技术，信息掩藏技术性务必有一定的更改。
AI时代来临，我们应该如何应对？
对于人工智能，我们有太多的期待和太多的杞人忧天。截至目前，我们能触及到的人工智能不过是在一定数据库内完成的极少数的固定指令。在可预见的时间里，人工智能完全不会像厂商宣传的那样神奇，反而在实际应用中会出现巨多的bug。人工智能的一个例子，比如汽车自动驾驶，仅仅是根据硬件传感和数据处理之间完成了一部分的数据排列组合，距离真正上路后对周围环境的感知和判断，还有光年级别的距离。这里面有太多的未知需要技术来解决，而技术是有限制的，最简单的就是自主思考的问题。机器，最根本的指令是“是”和“否”，但是在人类的思考中却不是这样的，你还会有一个模糊的、介于“是”和“否”之间的想法。这一点，机器是无法理解和处理的。
另外，当前国内企业对于人工智能宣传太多夸大了，能实现语音识别、图像识别就以为是人工智能圈的大牛了，这太自以为是了。语音识别最牛的中国企业是哪个？大家肯定是知道的吧。就目前这个厂商的技术来看，距离准确识别人类语言还有超级远的距离，玩玩还行，距离真正的应用，差的远呢。不信的话你把它拿到商场中识别看看。另外吧，因为国内有一些人工智能方面的应用，加上国内企业的宣传力度比较大，所以给大家的感觉是国内人工智能技术已经牛到不要不要的地步。但实际上，距离日美还是有很大距离的。只能说，我们在某几个地方的应用方面超过了日美，但是在顶级技术或基础支撑方面还是有差距的。最后的最后，也许是受到欧美科幻大片的影响，我们总觉得人工智能到了一定成都后会控制甚至消灭人类，其实呢，有很多人也在强调：人工智能或许是一个假命题！
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