首例圍棋AI作弊已經出現 教育AI將重新“域”定

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　　作弊，無疑是一門歷史悠久的“學問”，大概從有考試的那一天起，各種作弊方法也就隨之誕生了，千百年來，作弊和反作弊的鬥爭可以說是從未停息。

　　從我國古代的科舉考試開始，先人們的“微型書”就已經令人十分怎舌了。到了現代，人們的方法更是層出不窮。電影《天才槍手》就展現了多種作弊方法，在最後甚至使出了利用鉛筆的條碼來作弊的終極大招。

　　除了筆，橡皮也沒能逃過作弊者的“改造”，有一種橡皮看起來與正常橡皮無異，但拆開外殼，裡面竟然會出現顯示屏，可以用於接收中英文、數字等考試答案資訊。

　　諸如此類的作弊工具簡直不一而足，而自從谷歌眼鏡和Apple Watch正式發行後，也有人把作弊的歪心思動到了智能硬體上。

　　就在前幾日，首例圍棋AI作弊事件在業內引起不小的風波。一時間，網友紛紛化為技術大神、“福爾摩斯”，不斷地分析“AI作弊門”的可信度，譴責作弊者的有之，維護的亦有之。而場外一群吃瓜群眾則驚訝地表示：簡直可怕，現在作弊都這麽高級了嗎？

　　現如今，技術不斷在發展，人們的生活也越來越便利，然而，連作弊這種事情，竟然也要“與時俱進”？

　　AI作弊於無形之中

　　考試作弊是重大原則問題，也是個道德問題。智能相對論行業分析師顏璿認為，AI在考試和比賽中作弊最為可怕的不是作弊的功能更加強大了，而是高科技的手段讓作弊變得更無形了。

　　在近日的圍棋AI作弊事件中，就已經顯出了這樣的端倪。在照片中，該選手僅僅是將手機放在胸前的口袋並將鏡頭對外而已，而這個選手是如何從AI處得到技術指導的卻難覓蹤跡，人們單憑招法與AI的重合度來判定作弊恐怕有失偏頗。

　　除了考試與博弈比賽，AI作弊在一些領域裡比我們想象的要厲害得多。

　　首先就是在博彩業。一般來說，博彩的作弊方並不是參與的客戶，而是賭場。得益於AI的“高超技巧”，很多賭客在參與過程中甚至都不覺得賭場在作弊。

　　有一本叫做《What Stays in Vegas？》的書裡曾描述過AI為賭場“耍手段”的情形：AI通過人臉識別+大數據提取，搭建個人模型，AI還會根據賭客的微表情來監控他們的狀態臨界點，賭場就可以根據這些資訊肆意地作業系統的勝率，而不需要擔心普遍勝率降低使得賭客們憤然離席。而整個賭博過程中，賭場當然賺得盆滿缽滿。

　　值得一提的是，賭場AI所掌握的大數據，一部分是由公共數據庫和社交網絡數據庫構成，而另一部分則是大量的涉及灰色交易的隱秘數據。

　　因此，賭場對這種灰色數據的需求會十分旺盛，這些數據甚至包括了人們的許多隱私，而讓這樣的數據流於市場，其中危害，不言而喻。

　　其次就是科研方面。15年5月，百度曾宣稱自己在ImageNet測試中取得了全球最佳結果，其影像識別錯誤率僅僅為4.58%。在這個測試中，微軟是4.94%，谷歌為4.8%，而人類辨識ImageNet照片的錯誤率為5%左右。

　　然而，隨後不久，ImageNet的電腦科學家就發表聲明指出，百度在測試中存在違規行為，採用了密集測試的方法以提高成績。

　　用AI在AI科研上作弊，在公眾看來似乎沒什麽大不了，但這對於一個國家、一個企業的國際形象的打擊無疑是巨大的。各類AI測試本質上是為了提升科技水準，促進科技巨頭們的交流，在科研結果的檢測裡，人們並不在乎誰優誰劣，而是更關心這項科研技術的真正進展。

　　如果連最為嚴謹的科學都蒙上了作弊的陰影，學術誠信要從何說起？

　　不論將AI作弊應用於哪行哪業，我們必須清楚，即使作弊手法越來越高明，投機取巧的行為依舊瞞不過所有人，而其中，最瞞不過的就是自己。你永遠不知道未來還會有多少考驗，人生的考驗憑作弊是無法取勝的。正所謂，智者務實，愚者才會務虛。

　　AI作弊：教育AI將重新“域”定

　　給人工智能制定法律是很複雜的問題。比如機器人的知識產權歸屬，谷歌機器人作的畫是否有著作權？無人駕駛如果撞到人，由誰來負責？是開發算法的程式員，還是機器廠商，亦或是政府？

　　還有取證壁壘也在增加，AI作弊如果被捉到，倘若沒有電腦本科背景很難理解這些技術，那麽用戶如何舉證？

　　而AI作弊如此厲害，對我們的考試制度會有影響嗎？以後會不會乾脆就不存在考試了呢？很有可能。

　　然而，這不是因為AI作弊太厲害了。而是教育領域的AI技術與考試中作弊與反作弊碰撞出的AI技術很可能會形成一個新的“域”，這個域並不是單體技術的加和，而是連貫的整體，是關於考試和教育過程中的設備、方法、實踐的族群。

　　舉個例子，在生物學裡，DNA重組技術最初出現的時候是十分粗糙的，還因其可能會非自然地創造生命而飽受非議，但加入了生物體剝離基因和人工製造蛋白質，形成了一個新興的“域”，從而產生了新的作用。基因泰克就是第一個利用這個“域”的基因技術公司。

　　有意思的是，這個單體技術出現的時候，人們往往都認識不到某個現有的局面會被顛覆。

　　同理，作弊AI出現了，我們憎惡它，鄙視它。

　　但它在教育領域裡是必定會存在的，首例圍棋AI作弊已經出現，其它的還會遠嗎？

　　當一個新的“域”出現的時候，它可能並不會對世界產生明顯的變化。比如，在無線電被發明的時候僅僅限於電報通訊，如今，無線電成為了雷達、電力傳輸等技術進步的主要動力。

　　作弊AI未嘗不具有這樣的潛能。比如在博彩業成熟起來的AI系統，可以在公共場合做安全監控，通過高敏感度的識別能力防患於未然。還可以被公司用來監督員工的工作狀態等等。

　　更重要的是，經濟也會為新的”域”製造更多的機遇。比如火車在剛出現時並沒有新的制度產生，對經濟也沒有太大的影響。但是，鐵路+火車這個”域”一產生，經濟就給予了極大的回應，交通領域也開始發生了巨變。

　　現如今，考試是為了實現最大意義上的公平，但是，以分數論英雄也導致了“高分低能”的現象。經濟在遭遇了教育的新“域”後，可能也會改變活動方式、產業結構和制度安排，如果改變的結果足夠理想，到那時候，通過考試來選拔人才的方式可能已經落伍了。

　　請給遊戲留一條生路

　　考試是制度，所以可以被改革。但博弈是遊戲，如果利用AI在遊戲裡作弊，恐怕就失去科技原有的意義了。

　　玩博弈類遊戲的目的是什麽？

　　在博弈活動的過程中，人和人競賽的樂趣絕不僅僅是為了比較某個人的計算能力。AI成為了遊戲裡的“天才槍手”，或許會給一些遊戲的作弊者帶來一些物質上的好處，但這絕不會是長久之計。即使AI能讓我們立於不敗之地，這樣做的意義又是什麽呢？

　　馬雲說過，“在IT領袖峰會大家把AlphaGo說得天花亂墜，我個人覺得So TM What，下圍棋的樂趣就在於對方下了一步臭棋，我們搞他一下，可現在連臭棋都不下了，還有什麽意思呢？”

　　有哲學家說過，人們的行為是按照最大化其快樂的原則來支配的。科技的發明應該給人們帶來更多的便利和快樂，比如聊天機器人的陪伴，還有機器人頂替了勞動密集型崗位，解放了人們的雙手，讓人們可以將更多的心思放在創新和追求人生的意義上。

　　20世紀數學大師希伯特說：真正的數學大師是能夠在鄉間小道上向偶然遇見的農夫講清楚什麽是微分幾何的人。越是深刻的道理，其表現形式也越簡單。

　　而越是偉大的科技，其發明的初衷也應該是最簡單的。用大數據、視覺識別等技術來作弊，只是AI一不小心走上了彎路，但是，在時代的拉力下，這些技術終究會回到它的正軌上去。