2016年AI十大失敗案例有哪些？

雷鋒網按：眼看 2016 年還有幾天就要落下帷幕，在過去的一年里，人工智能如雨后春筍般成長起來，甚至有人稱之為“人工智能元年”。自動駕駛、語音識別、風靡全球的游戲 Pokémon Go …… 機器似乎已經無處不在，無所不能了。

同時，在這一年，人工智能也闖了不少禍，我們需要對這些錯誤給予更多的關注，以免在未來重蹈覆轍。雷鋒網了解到，近日路易斯維爾大學網絡安全實驗室（Cybersecurity Lab） 的主任 Roman Yampolskiy 發(fā)表了一篇論文，名為《Artificial Intelligence Safety and Cybersecurity : a Timeline of AI Failures》 ，其中列出了人工智能在過去的一年里表現不太好的例子。Yampolskiy 表示，這些失敗都可以歸因于 AI 系統(tǒng)在學習階段以及表現階段中犯的錯誤。

以下是依據 Yampolskiy 的論文以及諸多人工智能專家的意見，國外媒體 TechRepublic 整理而成的名單，排名不分先后。由雷鋒網編譯：

1.Pokémon Go 讓游戲玩家集中在白人社區(qū)

7 月份，風靡全球的 Pokémon Go 游戲發(fā)布之后，多個用戶注意到極少的 Pokémon 位于黑人社區(qū)。 Mint 的首席數據官 Anu Tewary 表示，原因是因為這些算法的發(fā)明者并沒有提供多樣的訓練集，而且并沒有花費時間在黑人社區(qū)上。

2.特斯拉半自動駕駛系統(tǒng)的車禍

今年，特斯拉的事故在全世界范圍內層出不窮。5 月份，在佛羅里達的一條高速公路上，一輛開啟了 Autopilot 模式的特斯拉發(fā)生了車禍，駕駛員致死。這是特斯拉全球首例死亡事件。之后，特斯拉對 Autopilot 軟件進行了重大更新，其 CEO 馬斯克在接受采訪時表示這種更新可以防止事故再次發(fā)生。此外，在中國等其他國家和地區(qū)也出現了多次特斯拉事故。不過，其中一些事故并不能說是 AI 直接導致的。

3.微軟聊天機器人Tay 散布種族主義、性別歧視和攻擊同性戀言論

今年春天，微軟在 Twitter 上發(fā)布了一個人工智能驅動的聊天機器人 Tay，希望它能和網絡上的年輕人相處愉快。起初，Tay 是為了模仿十幾歲的美國青少年女孩而設計的，但在推出后不久卻被人帶壞了，變成了一個“熱愛希特勒、諷刺女權主義”的壞蛋。最終微軟不得不將 Tay “殺死”，并宣布將會對相關的算法進行調整。

4.谷歌的AI 阿爾法狗 AlphaGo 輸了與人類圍棋大師李世石的一局

今年 3 月 13 日，谷歌阿爾法圍棋與李世石的人機大戰(zhàn)五番棋第四局在韓國首爾四季酒店戰(zhàn)罷，圍棋大師李世石中盤擊敗阿爾法，扳回一局。雖然最后人工智能還是以 1 比 3 的比分獲得了勝利，但是輸了的一局顯示目前的 AI 系統(tǒng)仍然不是很完善。

“或許李世石發(fā)現了蒙特卡洛樹搜索（MCTS）的弱點。” 新南威爾斯大學的人工智能教授 Toby Walsh 說道。不過，雖然這被看做是人工智能的失敗，但是 Yampolskiy 認為這種失敗是在可接受范圍內的。

5.視頻游戲中，非玩家角色創(chuàng)造出了制作者意料之外的武器

今年 6 月份，一個配備了 AI 的視頻游戲“Elite: Dangerous” 出現了一些游戲制造者計劃之外的狀況：AI 竟然造出了游戲設定之外的超級武器。一家游戲網站對此評論：“人類玩家或許會被 AI 創(chuàng)造的奇怪武器打敗。”值得一提的是，隨后游戲開發(fā)者就將這些武器撤銷了。

6. 人工智能審美也有種族歧視

在首屆“國際人工智能選美大賽”上，基于“能準確評估人類審美與健康標準的算法”的機器人專家組對面部進行評判。但由于未對人工智能提供多樣的訓練集，比賽的獲勝者都是白人。就像 Yampolskiy 說的，“美人在模式識別器中”。

7.用 AI 預測犯罪，涉及種族歧視

Northpointe 公司開發(fā)出了一個用來預測被指控的罪犯二次犯罪幾率的人工智能系統(tǒng)。這個被稱為“少數派報告”的算法被指責帶有種族偏見傾向。因為在測試中，黑人罪犯被標注的概率遠遠高于其他人種。此外，另一家媒體 ProPublica 同時指出 Northpointe 的算法“即使除去種族歧視的問題，在大多數情況下正確率也并不高。”

8.機器人導致一個兒童受了傷

Knightscope 平臺曾打造出了一個號稱是“打擊犯罪的機器人”。今年七月份，這個機器人在硅谷的一家商場里弄傷了一個 16 歲的少年。洛杉磯時報援引該公司的話稱這是個“意外的事故”。

9. 中國用面部識別技術來預測罪犯，這被認為是有偏見的

中國上海交大的兩名研究人員發(fā)表了一篇名為“Automated Inference on Criminality using Face Images”的論文。據國外媒體 Mirror 報道，研究人員對一半是罪犯的 1856 張面部圖片進行分析，并且用一些可識別的面部特征來預測罪犯，比如唇曲率 ( lip curvature ) 、眼內角距 ( eye inner corner distance)，甚至還有口鼻角度 ( nose-mouth angle ) 等等。對于該項研究，許多業(yè)界人士質疑測試結果，并提出涉及了道德問題。

10. 保險公司利用 Facebook 大數據預測事故發(fā)生率

最后的這個案例來自英格蘭最大的汽車保險商 Admiral Insurance ，該公司今年計劃使用 Facebook 用戶的推文數據來測試社交網站和優(yōu)秀司機之間的關聯。

這是對人工智能的濫用。Walsh 認為“ Facebook 在限制數據方面做得很出色”。由于Facebook 限制該公司獲取數據，這項被稱作“first car quote”的項目并沒有開啟。

從上述案例中，雷鋒網(公眾號：雷鋒網)的讀者可以看出，AI 系統(tǒng)是很容易變得偏激的。因此人類更需要在多樣化數據集上對機器學習算法進行訓練，避免 AI 產生偏見。同時，隨著 AI 的不斷發(fā)展，保證相關研究的科學檢測，確保數據多樣性，建立相關道德標準也變得越來越重要。

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