大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下恶意人工智能的问题，以及和作恶的人工智能的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
本文目录
人工智能七大危害
一、安全隐患：人工智能系统有可能被恶意软件病毒攻击，使系统失控，引发灾难。
二、没有社会责任感：人工智能系统没有道德意识和社会责任感，有可能处理相关决策时缺乏人性，产生不合理的结果。
三、缺乏主观思考和创新能力：全自动的人工智能系统没有主观思考和创新能力，也就无法发现潜在的威胁，从而容易面临新的潜在风险。
四、价值导向偏差：人工智能系统通常缺乏价值导向，不能很好区分人们所定义的价值，从而导致偏差出现。
五、技术依赖性：人工智能系统的运行依赖于计算机硬件，如果出现计算机硬件故障，则可能影响系统运行，降低其可靠性。
六、就业冲击：人工智能的大量发展对传统的劳动力市场造成冲击，大量的低技能岗位可能被取代，导致大量人失去就业机会。
七、侵犯隐私：随着大数据和云计算的大规模使用，人工智能可以大量收集用户信息，从而侵犯用户隐私。
人工智能的三大限制
人工智能受限于机器人三大定律的限制
1.机器人一定不能伤害人类。否则，除非机器人违反零法则，否则人类将处于危险之中并且不会参与中。
2.除非命令与第0定律或第1定律相抵触，否则机器人必须遵循人类给出的命令。
3.机器人必须在不违反第一定律和第二定律的情况下，尽可能地保护自己的生存。
人工智能犯罪如何看待
人工智能犯罪仅能归责于作为保证人的“自然人-法人”责任论。人工智能犯罪中“人心人性”的刑法常识观，应当确认人工智能犯罪的可归责主体，只能是作为算法安全社会关系主体的“自然人-法人”二元主体。
为妥当解决人工智能犯罪的归责原理和实践问题，应当在坚守人工智能犯罪“自然人-法人”二元主体模式的基础上修改完善刑法立法。
人工智能应用不当会产生哪些风险
一、数据风险
1.“数据投毒”
所谓的“数据投毒”指人工智能训练数据污染导致人工智能决策错误。通过在训练数据里加入伪装数据、恶意样本等，破坏数据的完整性，进而导致训练的算法模型决策出现偏差。
2.数据泄露
一方面逆向攻击可导致算法模型内部的数据泄露;
另一方面，人工智能技术可加强数据挖掘分析能力，加大隐私泄露风险。比如各类智能设备（如智能手环、智能音箱）和智能系统（如生物特征识别系统、智能医疗系统），人工智能设备和系统对个人信息采集更加直接与全面。人工智能应用采集的信息包括了人脸、指纹、声纹、虹膜、心跳、基因等，具有很强的个人属性。这些信息具有唯一性和不变性，一旦泄露或者滥用将产生严重后果。
3.数据异常
运行阶段的数据异常可导致智能系统运行错误，同时模型窃取攻击可对算法模型的数据进行逆向还原。此外，开源学习框架存在安全风险，也可导致人工智能系统数据泄露。
二、算法风险
图像识别、图像欺骗等会导致算法出问题，比如自动驾驶，谷歌也做了一些研究，如果模型文件被黑客控制恶意修改，并且给它学习，会产生完全不一样的结果;
算法设计或实施有误可产生与预期不符甚至伤害性结果;
算法潜藏偏见和歧视，导致决策结果可能存在不公;
算法黑箱导致人工智能决策不可解释，引发监督审查困境;
含有噪声或偏差的训练数据可影响算法模型准确性。
三、网络风险
人工智能不可避免的会引入网络连接，网络本身的安全风险也会将AI带入风险的深坑;
人工智能技术本身也能够提升网络攻击的智能化水平，进而进行数据智能窃取;
人工智能可用来自动锁定目标，进行数据勒索攻击。人工智能技术通过对特征库学习自动查找系统漏洞和识别关键目标，提高攻击效率;
人工智能可自动生成大量虚假威胁情报，对分析系统实施攻击。人工智能通过使用机器学习、数据挖掘和自然语言处理等技术处理安全大数据，能自动生产威胁性情报，攻击者也可利用相关技术生成大量错误情报以混淆判断;
人工智能可自动识别图像验证码，窃取系统数据。图像验证码是一种防止机器人账户滥用网站或服务的常用验证措施，但人工智能通过学习可以让这一验证措施失效。
四、其他风险
第三方组件问题也会存在问题，包括对文件、网络协议、各种外部输入协议的处理都会出问题。被黑客利用，带来的是灾难性的毁灭。
文章分享结束，恶意人工智能和作恶的人工智能的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！
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