2020 年已經完結撒花，這一年，人工智慧（AI）領域可謂是一波未平一波又起，始終佔據著人們關注的話題中心。
無論是美國限制 AI 軟體出口禁令生效，還是各種爭議不休的數據亂象、AI 算法偏見和 AI 應用泛濫等問題，都在持續牽扯著人們因疫情折磨已然脆弱不堪的神經。
自然換臉、去馬賽克、預測大選、下棋無敵…… 當 AI 開始展露過人的能力，如何保證科技至善而不會向惡蔓延？當 AI 持續深入更多產業和生活，如何保證算法不會被數據偏差所左右？
回顧 2020 年 AI 圈十大熱議焦點，或許能為 AI 接下來的發展方向提供些許的借鑑意義。
一、限制 AI 出口：中美新規均限制 AI 技術出口人工智慧 「出息」了！2020 年才一開年，美政府就頒布新規，要限制人工智慧軟體的出口，而在去年，出口管制還主要是半導體等關鍵領域的軟硬體技術才享有的封鎖 「待遇」。
新規規定，從美國出口特定類型地理空間影像軟體的公司必須申請許可，才能出口至海外。無論智能化傳感器、無人機以及其他自動化設備的目標識別軟體，都將受到管制。
▲美國新規限制地理空間圖像 AI 軟體出口
8 月 28 日，中國商務部、科技部調整發布了最新版的《中國禁止出口限制出口技術目錄》，新增語音合成技術、人工智慧交互界面技術、語音評測技術、智能閱卷技術、基於數據分析的個性化信息推送服務技術等 AI 相關技術條款。
也就是說，這些技術凡涉及向境外轉移，均需到省級商務主管部門申請技術出口許可，獲得批准後方可出口。
▲《中國禁止出口限制出口技術目錄》部分調整內容
二、數據黑產：洩露損害大，售賣不值錢2020 年 7 月 17 日，在延遲 123 天播出的央視 315 晚會上，曝光了關於手機插件（SDK）違規手機用戶信息的數據採集亂象，其中涉事企業名單中不乏以 AI 技術為主的公司。
最可氣的是，在自己眼裡珍貴重要的人臉數據，在網絡黑市上被售賣時卻相當不值錢。央視 10 月報導稱，在某些網絡交易平臺上，只花 2 元錢就能買到上千張人臉照片，而且全都是真人照。
從手機號、身份證號、家庭住址等文本信息到指紋、人臉等生物特徵信息，在日漸以數據為中心的時代，個人信息成為不法分子的牟利來源。
都說需經同意才能採集數據，可是多少家機構在收集數據時，真正公開透明、反覆確認過被採集者的意願呢？
三、人臉識別濫用：誰來保護我的臉？遠距離高清攝像頭，能在你毫無察覺地情況下，悄無聲息地採集完成你的人臉信息。這種便捷又高效的採集方式，致使刷臉應用愈發盛行。
註冊 App 刷臉、買單刷臉、看房刷臉、打車刷臉、倒垃圾刷臉，連取廁紙都安裝上了人臉識別裝置…… 這年頭，刷臉帶來了方便，也帶來了無處不在的安全風險。
《人臉識別應用公眾調研報告（2020）》顯示，使用人臉識別的三成受訪者已經因為人臉信息洩露、濫用而遭受到隱私或財產損失。
類似案例屢見不鮮。2020 年 9 月，廣西南寧十幾名業主因刷臉認證漏洞，被黑中介過戶房產騙了超千萬元；為了避免被售樓部採集人臉信息，購房者被迫 「戴著頭盔去看房」。
刷臉固然方便，但如果方便無法抵消危險，那損失由誰來買單？
四、AI 換臉：活在真假混淆的世界隨著 AI 深度合成和深度偽造技術門檻降低，AI 換臉技術逐漸深入大眾生活。
今年有幾部電視劇通過 AI 換臉技術怒刷一波存在感，不過換臉效果卻品質不一。
比如電視劇《三千鴉殺》中的女二使用 AI 換臉技術後，時而表情僵硬，時而面部扭曲，效果一言難盡。相比之下，電視劇《了不起的兒科醫生》用的 AI 換臉技術明顯更加走心，演員仝卓的臉被換得幾乎沒有違和感。
除了電視劇外，換臉技術也正離登陸電影大熒幕越來越近。今年 6 月，迪士尼展示了首個百萬像素逼真換臉技術，使得換臉技術有希望用於對高清有強新需求的大製作電影和電視節目。
11 月，國外視頻網站上的一部《Step Brother》電影短片將史泰龍和施瓦辛格這兩位好萊塢頂級功夫巨星的臉，換到了兩名小眾演員的臉上。
12 月，聖誕節這天，英國 Channel 4 電視頻道用 AI 換臉技術製造了以假亂真的惡搞版女王聖誕致辭，全程高能吐槽。
▲英國 Channel 4 製作了惡搞版女王聖誕致辭
AI 換臉日益逼真，技術門檻越來越低，帶給影視內容應用更高效率、更低製作成本等好處，但隨之而來的造假、造謠、欺詐等問題，真假混淆使得人們卻愈發缺失安全感。
不過，將從 2021 年 1 月 1 日起施行的《民法典》第 1019 條明確指出，任何組織或個人不得利用信息技術手段偽造等方式侵害他人的肖像權。
也就是說，明年再想用 AI 換臉技術製作鬼畜視頻或傳播不實訊息，需先掂量掂量能不能過法律這一關。
五、AI 去馬賽克：敏感信息還能守住嗎？隨著 AI 技術進步，修圖越變越省力了，省力到甚至能把打了馬賽克的文字和圖片還原。
今年 12 月，一個名為 Depix 的 Github 項目爆火，上線三天 star 數高達 6.9k，它能從修復肉眼無法識別的被打碼文字，基本恢復原文信息。
▲Depix 項目修復馬賽克文字
更早的時候，在今年 6 月，杜克大學推出的 AI 算法 PULSE 能將低解析度的人臉圖像放大 64 倍，把原本模糊的人臉重新變得清晰可見。
▲PULSE 算法並不能將糊圖恢復成真實面貌
不過好在這個技術不算真 「還原」，因為恢復的人像建立在想像的基礎上，大多從模糊人像生成的清晰圖像是一張全新的虛擬面孔，甚至會將有色人種還原成白色人種。
這些技術可以為偵查提供高效的工具，但如果為思想不端者所用，任何想通過 「打碼」保護的敏感信息都將不再安全。
六、AI 偏見：歧視從數據進入算法人臉識別不僅作為身份識別工具，還被一些研究學者用於看面相。比如在今年 6 月，學術出版商《Springer Nature》原本計劃發表一篇通過 AI 看人臉來推斷一個人是否會犯罪的論文，但這遭到了 1700 名研究人員的聯名發公開信抵制。
論文稱其技術沒有種族偏見，根據照片中人臉特徵預測是否為罪犯的準確性達到了 80%。不過對於這種說法，其他 AI 研究者並不買帳。公開信的組織者之一 Audrey Beard 表示：「根本無法開發出不存在種族偏見的犯罪預測系統，因為刑事司法數據本身就是存在種族偏見的。」
▲《Springer Nature》推特回應：不會發表該論文
種族偏見長期是美國產學界的敏感話題。如果數據集本身存在偏見，那麼用這一數據集訓練出的 AI 算法很難做到客觀。在這一背景下，美國關於 AI 偏見的熱點事件層出不窮。
今年 6 月，IBM 宣布不再提供任何人臉識別服務和人臉分析軟體，也不再繼續研發相關技術，理由是 「反對將技術用於種族歧視和大規模監視」；7 月，因為關於 AI 偏見能不能完全歸因於數據偏差的激烈爭論，2018 年圖靈獎得主、深度學習先驅 Yann LeCun 被氣得宣布退出推特。
▲Yann LeCun 宣布退出推特
最新熱點聚焦於谷歌，12 月初，谷歌 AI 倫理學家 Timnit Gebru 在推特上發消息稱自己遭解僱，而解僱原因竟是因為她撰寫了一篇指出大型語言模型存在偏見的論文。
因 AI 偏見與倫理本身就是熱點話題，加上 Timnit Gebru 是一位黑人女性，此事關注度一路上漲。隨後谷歌 CEO 桑達爾 · 皮查伊（Sundar Pichai）在面向全體員工的內部郵件中向 Timnit Gebru 致歉，並承諾將對解僱一事進行展開詳細調查。
▲谷歌 AI 倫理學家 Timnit Gebru
種種事例一再說明，當前的 AI 算法並不完美，甚至可能使歧視和偏見長期化、永久化。
七、AI 愛禿頭：足球聯賽驚現 「人工智障」
AI 興起幾年了，但 AI 的 「智障」行為依然不時出現在各種場合中，為人們不斷貢獻飯後笑料。
今年 10 月 24 日舉行的蘇格蘭足球冠軍聯賽，大概是轉播觀眾看得最不爽的球賽之一了。罪魁禍首就是嚴重犯蠢的 AI 攝像機，執著地將一位裁判的光頭誤認成足球，並且全場追拍，導致觀眾無法通過實時轉播完整觀賽，還錯過了最重要、最精彩的射門進分畫面。
▲AI 攝像機跑偏，執著追蹤一位裁判的光頭
網友們調侃說，這再次證明了 AI 的確存在偏見，相比足球，它更偏愛禿頭。
八、AI 預測大選：幾家歡喜幾家愁和往年一樣，每到能發揮 「預言家」能力的時候，AI 必不缺席。在今年的 「熱門大戲」美國總統大選前期，多家公司及研究團隊用 AI 預測選舉結果。
總統大選塵埃落定後，幾家歡喜幾家憂。義大利的 NLP 公司 Expert.ai 根據往年選舉數據和相關數百萬社交網絡內容，較準確地預測了大選結果。
加州群體智能公司 Unanimous.ai 通過收集人群比如大宗商品投資者的預測和決策來做判斷，從 9 月的一次調查準確地預測了 8 個搖擺州的結果。
九、AI 找對象：政府用 AI 拯救低迷生育率今年 12 月初，據日本《讀賣新聞》報導，為了提高結婚率、生育率，日本政府計劃在下一財年撥款 20 億日元（約合 1.3 億人民幣）推進用 AI 幫助人們尋找婚配對象的計劃。
AI 婚配系統將在日本的 25 個縣實施，基於參加者提供的年齡、學歷、年薪、興趣、收入條件、價值觀等信息，用 AI 算法分析後推薦出合適人選。
實際效果還不錯，比如埼玉縣 2019 年結婚的 38 組新人中，有 21 對新人都是通過 AI 婚配系統的推薦而成為情侶。
日本政府對於導入和使用 AI 婚配系統的縣，還提供 2/3 的必要經費補助，而通過政府資助的婚配支援事業，個人僅需花費約 1-2 萬日元（約合 500-1000 人民幣）。
當然啦，AI 婚配系統主要依據用戶提供信息來提供判斷，雖然在大多數情況下能節約找對象的時間，卻也存在遇到虛假數據的風險。
十、AI 作弊：13 歲韓國圍棋天才少女用 AI 舞弊今年 11 月，13 歲韓國圍棋天才少女、韓國現役最年輕職業棋手金恩持，因用 AI 在比賽中作弊，被韓國棋院處以 「資格停止一年」的懲戒處分。
▲金恩持下棋
在今年 9 月 29 日的一場線上比賽中，身為二段的金恩持戰勝了韓國頂級棋手李英九九段，被質疑使用 AI 的可能性後，韓國棋院、韓國國家隊邀請 AI 專家研究分析了相關棋譜，發現金恩持的棋譜與 AI 程序的推薦吻合率達到 92%。
事後，金恩持承認使用 AI 的事實。而這不是韓國棋手首次因為 AI 作弊而受處罰，今年 1 月，一位棋手參加比賽時用大衣紐扣裡的微型攝像機將比賽實況發給同夥，然後通過微型耳機接收同夥發來的 AI 分析結果進行作弊，結果被當場抓獲，今年 7 月被判決一年有期徒刑。
這不免令人感到唏噓。科技進步是為了人類能更好的進步，而不該被用作投機取巧的工具。
別只顧贏比賽，丟了競技精神和人品。
結語：一念向善，一念向惡從這十大 AI 領域的熱議焦點，可以看到，信息安全是一場硬仗，在 AI 走向普及的道路上，信息安全戰役是一場持久戰，算法安全性、數據透明性、法規約束等都是必然要攻克的課題。
在接下來的一年，AI 將在更多應用場景中發揮獨特的價值，科技進步必將為人所用，而這把 「雙刃劍」會向善還是向惡，是會溫暖人心還是化作傷人利器，選擇權終究掌握在人類的手中。