故宫抓盗版、新零售抓小偷：人工智能“保安”在高对抗中进化
颜色采集自六款国宝文物的口红、纹样仿照畅音阁天花板的睡衣……近来故宫文创屡成焦点，众多从紫禁城中走出的时尚元素令网友感叹老祖宗“真会玩”。然而，网络既给了文化创意产业一夜走红的平台，也给了盗版商家轻松抄袭的机会。
阿里安全图灵实验室高级算法专家何源告诉澎湃新闻，数字经济时代的知识产权保护主要面临三大挑战。一是相比起传统的实物作品，数字化作品复制、抄袭、融合都更为容易，反之判别难度和成本却大大增加；二是信息爆炸带来了海量的分析样本；第三是信息快速传播，侵权的时间周期越来越短。
谁可以大海捞针，从茫茫样本中准确而快速地判断作品的原创性？人工智能或许能够大显身手。
何源回忆道，“故宫睡衣”去年年底借电视节目《上新了·故宫》造势，由网友投票海选出中央美院学生的设计，再登陆淘宝众筹平台。“初心本来是以故带新，用商业化的模式传播文化。但商品一旦众筹上线，每一个人都能看到，就会有各种商家抢先一步，你还在众筹，他已经把商品设计出来卖了。”
传统的专利保护法规难以对这种新现象作出快速反应。为了在黄金销售生命周期内保护原创商品，接到故宫的投诉后，阿里原创保护平台迅速帮助他们完成了原创认定和电子备案，再全网排查，对抄袭商品进行下架甚至线下打击。有时一些算法难以鉴别的情况，则邀请大众评审进行人工判定。
随着深度学习技术的发展，AI开始“读懂”图像、视频、语音、文本，有能力在数字经济时代为知识产权护航。“目前十亿、百亿级的索引库都可以胜任。从时效性来说，配合GPU和大规模分布式计算，十亿级的图像检索系统可以在几秒内反馈结果。”何源说道。
具体来说，AI技术主要可以应用下如下一些场景：LOGO识别，精准找出品牌或者台标，从而检测内容源头；盗图检索，商家申请商品图片的原创认定后，其他商家盗图时会自动拦截并处罚；视频指纹，给每一段视频打上独一无二的标识，其他人擅自对视频进行修改、剪切、模糊、加片头片尾后，依然能追溯到原始来源。
AI鉴黄、AI抓小偷
在内容安全方面，除了找到侵权信息，人工智能的另一大重要用途是鉴别色情低俗，并正在逐渐取代鉴黄师这个看似“高福利”、其实压力很大的职业。
目前阿里AI鉴黄师每日可鉴别数亿张图片，识别准确率高于99.5%。在实际应用中，如人工一天鉴别1万张图片的话，4亿图片就需要4万人。而AI鉴黄只需将其中20万张可疑的图片筛出来，由人工再审一道，这需要20人即可。
AI还可鉴别语音、视频内容，掌握中文、日文、英文等多国语言，支持东北、四川、广东等地方言。无语义的呻吟声也能识别出来。
无人商店 视觉中国 资料图
在线上进行内容把关之余，AI甚至还能进军线下，抓捕现实生活中的窃贼。阿里安全图灵实验室高级算法专家王炎介绍道，在全世界范围内，卖场的盗损率大概在0.5%至1.5%之间，每年造成452亿美元损失，占商场总损耗30%至50%。新零售为用户提供了更自由、更放松的购物环境，但也更可能出现偷盗、商品损坏等多种风险，对安全技术提出更高的要求。
AI视觉技术在新零售的多家门店进行落地后，其预警小偷的准确率接近100%，抓捕率达到90%，“我们归类了18项高风险人物特征，运用深度学习技术实现视频信息结构化，结合算法和规则计算风险概率，根据中期长期记忆增强识别能力，对风险行为进行识别。”
“道高一尺、魔高一丈”
不过，盗版商、色情信息发布者和小偷们总会源源不断地想出新的花招，来对抗AI“保安”们。而AI技术，在现阶段也有自身的局限性。
“以色情低俗内容为例，很多人认为通过“信息+开源模型”就能简单粗暴去做过滤，但实际上从我们实践的经验来看，AI算法与业务需求之前存在鸿沟。”阿里安全图灵实验室高级算法专家张荣认为原因包涵：正常样本与违规样本的比例极度不均衡，图像、音频等面临高度的对抗性，以及不断增加的新风险深度学习可参考的样本几乎没有。
AI识别出的“色情图片” 阿里安全图灵实验室 供图
一个简单的例子是，一些发布者发布的低俗图片只截取部分身体，没有暴露关键部位，人类很容易就能联想出画面以外的内容，AI却不擅长“脑补”。“而且一旦训练AI脑补之后，它又会过度联想。”张荣说道。
此外，把常规照片用美图软件转化成素描画和蜡笔画、在图片里写字、用手机翻拍画面都是常见的考验算法的花招。甚至，一部分低俗信息发布者本身就掌握了AI技术，以算法欺骗AI。
被AI“误伤”的猪八戒 微博 截图 对相似的设计元素，何源和他的同事们会继续在“致敬”与“抄袭”这两道难题之间走钢丝，并且是争分夺秒地竞走。
AI视觉保安的研发团队对各个卖场经过了充分调研，与安保人员乃至公安人员聊过很多细节的偷窃手段，才归纳出可以识别的风险特征。不过，王炎认为目前AI还是在模仿人类保安，为了超越人工，必须解决监控镜头遮挡、偷窃证据链呈现不完整的问题，实现从单点到全局的透视。
总结来看，无论是保护知识产权、鉴别不良信息还是抓捕小偷，AI在安全领域普遍面临着“道高一尺、魔高一丈”的对手，以及“见招拆招”的攻防变化。另一方面，相关领域可以用作训练样本的打标签数据相对有限。
鉴于这些挑战，阿里安全研究员陆全认为，“安全AI”的概念应该超出“守护AI安全”和“AI助力安全”这两个传统涵义。
“AI会在不同领域各自发展，由于安全领域高对抗性、高变化、小样本等特质，可以进化出一种新的AI，就是安全AI。”他说道，安全AI应具备在低质量、小样本等极限数据条件下学习的能力，在不同业态和场景下具备更好的泛化和迁移能力，安全AI的模型应当是可信赖、可解释的。
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