AI作弊，上演新高度

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作弊這一話題，相信監考老師一聽，絕對會恨得咬牙切齒，考場上學生的作弊手段讓監考老師防不勝防。從我國古代科舉考試開始，就有考生利用「微型書」的方式作弊，發展至今，人們的作弊手法更是「爐火純青」。除了利用電子設備作弊外，更有甚者利用畢生所學專業，幫助考場之內的考生作弊。在我上學期間，曾碰到過音樂系的同學，利用鋼琴的音律，告訴考場內的同學正確答案的作弊手法。而且很多作弊「大招」也出現在影視劇中，各種天馬行空的作弊工具，也使考試只會準備小紙條兒的人們嘆為觀止。

隨著當今的技術水平，作弊工具的發展已不僅限於此。自從谷歌眼鏡和Apple Watch正式發行後，有些人就把作弊的歪心眼兒動到了智能硬體上。科技使人進步的同時，作弊也隨著時代的發展「與時俱進」。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。

AI出手於無形之間

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璇認為：AI在考試和比賽中作弊最為可怕的不是作弊功能更加強大了，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，就已經顯出了端倪。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像的要厲害得多。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。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信息肆意地操作系統的勝率，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，一部分是由公共資料庫和社交網路資料庫構成，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。

而在科研方面，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，其圖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的計算機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。

各類AI測試本質上是為了提升科技水平，促進科技巨頭們的交流，在科研結果的檢測里，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？

AI不可能高抬貴手，教育AI將如何避免？

目前，利用法律手段來制約AI的手腳的做法十分複雜，也很難被定義。例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？是開發演算法的程序員，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，倘若沒有計算機本科背景很難理解這些技術，那麼用戶如何舉證？而AI作弊如此厲害，對我們的考試製度會有影響嗎？以後會不會幹脆就不存在考試了呢？如果以後學校取消考試製度，那我就想回到過去重新上學，而且還免去了屁股受的皮肉之苦。

不是因為AI作弊太厲害，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領域，這個領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、實踐的族群等。

作弊在教育領域裡是必定會存在的，首例圍棋AI作弊已經出現，其它領域被「傳染」的時代還會遠嗎？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+火車這個新領域一產生，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。

AI的出現，是服務於人，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，在時代的拉力下，這些技術終究會回到它的正軌上去。

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