壞小子興許還會招女孩子的喜歡。但是人工智能學壞了，會怎么樣呢？

　　大家都在討論，人工智能會不會控制人類，會取代多少工種，有可能還會讓包括你我在內的一大票人丟掉工作。但是這些都是大命題，現在雖然很多人都在討論，但是好像這一天的到來還有點遠。至少明天，不會一大早起來，你的公司都被人工智能占據了。

　　張愛玲說過一句話：“人生是一襲華麗的袍子，里面爬滿了虱子。”上面那些大的“悲劇”可能性已經說的夠多了。我們今天來看看，人工智能可能帶進來的一只虱子。或許不那么讓人崩潰，但是可能讓你很惡心，像吃了一個蒼蠅一樣。

　　挑選餐館、酒店的時候，我們都會去大眾點評之類的網站看下評論怎么樣。因此呢，這些公司甚至一家小店都會很看重用戶的評論。這些企業需要堤防著虛假惡意的評論，友商們收買的水軍，以及哪天不小心因為各種原因惹惱的一個客戶，請求他撤下差評。

　　萌萌的外表，無辜的眼神，看起來不會騙人的樣子

　　這些事情，人工智能要來干會怎么樣呢？人工智能像瘋了一樣寫負面評論，往你的身上潑臟水。你都來不及換件衣服迎接新一波的臟水。

　　想象一下，似乎這是件并不困難的事情。人工智能的潘多拉魔盒撬開后，公司的公關部打了個盹兒，滿世界都是你的負面評論了。那樣的話，睡著覺都得開個天眼，看看這個世界有沒有詆毀的洪水撲面而來。

　　上面當然是商家要面臨的煩惱，那么從客戶的角度看呢？

　　今天，我們看評論區的時候，都會有選擇地去看。笨拙如我，有時候也會碰到一些高人指點，什么評論是可信的，什么是假的。假如人工智能再來插一杠子，把水攪得更混，網絡上本就脆弱的信任是不是要慢慢蒸發了，蕩然無存或者聊勝于無。

　　據BI報道，芝加哥大學的研究人員寫了一篇論文，介紹了人工智能如何開發復雜的評論，不僅現代檢測工具檢測不到，也能成功騙過不知情的讀者。

　　舉個例子，這是一段評論：“I love this place. I went with my brother and we had the vegetarian pasta and it was delicious. The beer was good and the service was amazing. I would definitely recommend this place to anyone looking for a great place to go for a great breakfast and a small spot with a great deal.”（我愛這個地方。我和哥哥一塊去的，我們一起吃了素食意大利面，味道很好。啤酒很好，服務也讓人很舒心。如果你想去個不錯的地方，有著豐盛的早餐，我會推薦你去這里。/最后半句有語病，不譯。）

　　審查起來也沒什么毛病。雖然最后半句有些奇怪，但是我們平時看到的評論區里，也常常是錯字不斷、語句不通，所以這不算什么大的問題。總的來看，它看起來就像一個正常人說的話。

　　事實上，這條評論是由一種叫遞歸神經網絡（recurrent neural networks）的深度學習技術炮制出來的。

就問你怕不怕？

　　不光是長得像真的，研究者還寫道，這些評論對真正的交易來說也是有效的。也就說是說，不僅表面看起來能騙得過真實用戶的眼睛，而且能讓用戶覺得像真實評論那么有用，覺得這一條走心的平價。實際上這只是人工智能“走芯”的平價而已。

　　想象一下，有一天，你打開某個點評網站，被一堆謊話連篇的評論洗了腦，然后屁顛屁顛地，去了一家讓人倒胃的飯店吃了頓大餐，到一個荒涼透頂的景區領略下美景，回家后氣急敗壞，一通懷疑自己“你是不是傻？”人工智能的機器人要是看到了，說不定都樂開花了。哦，對了，未來的機器人說不定真的會像人一樣，笑得那么燦爛。

　　如果人工智能可以這么無恥切不受控制的話，那么大眾點評等網站的評論參考價值就會大打折扣。亞馬遜、阿里這樣的電商也會受到一些連累，不過好在他們還可以檢查評論客戶是不是真的買東西了。

　　研究人員想到一個辦法去克服這種情況。

　　假評論雖然看起來像是真的，但是依然有著細微的差別。計算機程序可以檢測出來這種差別，如果它可以測算描述中涉及到一些字符的分布規律。假評論為了以假亂真，會看重流暢度和可信度，因此一些較為細微的特征，就像字符的分部規律可能就會被忽略掉。

　　研究者寫道：“訓練中產生的信息損失，會在最終呈現的文本中顯示出來。這樣就會導致機器產生的文本與人類的文本上，在潛在的字符分別規律上，產生統計學意義上的差別。”

芝加哥大學計算機科學教授Ben Y. Zhao

　　聽起來是不是有點繞？不過呢，這也不是萬全之策。芝加哥大學計算機科學教授Ben Y. Zhao表示，它可以讓很多虛假評論更不容易過審，但是更昂貴的計算機和更強大的神經網絡，就可以繞開這種檢測。

　　道高一尺魔高一丈，想作弊有的是辦法。“你不能阻止那些信心堅決、又有實力的攻擊者。”Zhao表示。

　　不過好在，Zhao表示，現實世界中還沒有看到任何用人工智能聲稱惡意評論的例子。

　　其實，不光是在線評論，未來說不定，整個博客都會說一個機器自動生成的，讓人真假難辨。再廣泛一點，機器又會炮制怎樣的假新聞，操縱輿論或者愚弄公眾？被耍了一通之后，發現元兇是一個機器人，這又該讓誰去負責，在案件中也好，也普通的事故中也罷。還有，人工智能充當主力的信息戰爭又會是怎樣一個糟心樣子呢？

　　Zhao希望提醒人們注意到這種威脅，也希望Yelp這類的點評網站和亞馬遜這樣的公司開始考慮怎么防御。

　　從科技倫理上說，我們確實有被技術奴役的風險。不過，作為了一個樂觀主義者，我相信人類整體可以駕馭技術，作為生命個體，勤奮上進又取法得當的話，也可以更多地享受人工智能的便利，要超過人工智能的威脅和壓迫。

　　不過，即便是利大于弊的技術，也總會來帶一些蚊蟲叮咬式的煩惱。說不定，未來被人工智能耍著玩，并不是什么稀罕的事情，就跟現在時不常接到的詐騙電話一樣隨處可見。