9、我們怎樣辨別人工智能的謊言？

2016年美國總統(tǒng)大選之前的那個夏天，美國的兩名研究人員約翰?西摩(John Seymour)和菲利普?塔利(Philip Tully)推出了一種新的Twitter機器人。這款機器人通過分析社交網絡上的活動模式，學會了欺騙用戶點擊推文中的鏈接，鏈接可能是危險網站。

這個名為SNAP_R的機器人是一個自動的“釣魚”系統(tǒng)，誘使某些人在不經意間將間諜軟件下載到自己的機器上。

這兩位研究人員建立了所謂的神經網絡，這是一個復雜的數學系統(tǒng)，可以通過分析大量數據來學習。神經網絡可以通過從數千張小狗的照片中學習識別小狗。

今天，同樣的數學技術正在為機器注入從語音識別到語言翻譯等各種各樣的能力。在很多情況下，這種新型的人工智能也是互聯網上欺騙人的理想手段。

許多技術觀察人士對人工智能的崛起表示擔憂。人工智能會產生深度造假，看起來像真品的假圖像。

頂尖的人工智能實驗室，甚至像谷歌這樣的大型上市公司，都公開發(fā)布了他們的研究成果，在很多情況下，還公開了他們的軟件代碼。

今天，大多數Twitter機器人看起來像機器人，尤其是當你開始回復它們的時候。將來，它們回應方式將使你難以辨別它們是機器人。

谷歌的工程師設計了專門用于訓練神經網絡的計算機芯片。其他公司也在制造類似的芯片，隨著這些芯片的問世，它們將進一步加速人工智能的研究。

OpenAI政策主管杰克?克拉克(Jack Clark)表示，在不遠的將來，各國政府將創(chuàng)建機器學習系統(tǒng)，試圖讓其他國家的民眾變得激進，或者將觀點強加于本國民眾。

“這是一種新的社會控制或宣傳”，他說，“政府可以開始發(fā)起針對個人的運動。同時，為了一個更大的目標，政府可以操縱更多的人參與”。但理想情況下，人工智能也可以提供識別和阻止這種大規(guī)模操縱的方法。

也許阻止錯誤信息的唯一方法就是以某種方式教育人們以極度不信任的態(tài)度看待他們在網上看到的東西。但這可能是最難解決的問題。

10、為什么我們沒有針對所有疾病的疫苗?

資金投入只是表面問題。一些疾病，比如艾滋病到目前為止，科學家也沒有好的辦法治療。

疫苗是最具獨創(chuàng)性的發(fā)明之一。一些全球殺手，如天花和小兒麻痹癥，已經完全或幾乎被根除。還有一些，比如瘧疾和艾滋病盡管有了基因編輯等令人吃驚的新武器，但美國科學家至今還是沒有有效的方法根治。

在17世紀的英國，三分之一的兒童在15歲之前死亡。今天，多虧了疫苗的發(fā)明，這種情況不在發(fā)生。

但是，盡管經過30年的努力，仍然沒有艾滋病疫苗，沒有通用的流感疫苗，也沒有針對瘧疾或結核病的長效疫苗。

梅奧診所疫苗研究小組主任格雷戈里?A?波蘭(Gregory A. Poland)博士說，疫苗研究要想取得更快的進展，存在兩個困難，一個是科學，一個是資金。

通常情況下，如果一種疾病通常只留下少數完全沒有疾病且終生免疫的幸存者，那么就有可能研制出針對這種疾病的疫苗。天花符合標準，但艾滋病、瘧疾和肺結核則不然。

盡管如此，根據對6位專家的采訪，如果全世界投入更多的資金，目前肆虐的許多疾病可能會被疫苗打敗。

最近在一種新的結核病疫苗和一種舊疫苗的新用途方面的進展鼓舞了專家。

“如果你在18個月前問我是否有可能研制出結核病疫苗，我會說不可能，”新成立的醫(yī)學研究所的首席執(zhí)行官彭妮?希頓(Penny Heaton)博士說?！暗艺J為這個領域現在非常有前途”。

萊姆病疫苗于1998年獲得許可，但4年后被撤回，這被稱為“公共衛(wèi)生的慘敗”，因為謠言、訴訟和危言聳聽的媒體報道嚇跑了消費者。現在，據估計每年有30萬美國人感染萊姆病，一種改良的疫苗正在研制中。

但是，就像所有其他正在進行的項目一樣，疫苗研究需要更多的資金。