AI技术是如何成为照妖镜的

2019年7月18日，美国司法委员会副主席柯林斯在一次有关知识产权的听证会对阿里打假不乏溢美之辞：我发现美国公司打假远落后阿里，这令人很震惊。同时，听证会小组成员人员认为亚马逊、eBay和沃尔玛等平台在打假问题上执行不力，加剧了问题的严重性。8月9日，阿里又在首届中国人工智能峰会中“知产保护科技大脑”获评“人工智能创新之星”称号，中国工程院倪光南院士认为，AI打假是一种很好的运用，将对行业起推动作用。

为什么阿里打假让人称赞？人工智能到底该如何应用？

数字化时代，技术带来的好处毋庸置疑，而相关危害也让人胆寒。果粉不断在抱怨，在封闭的ios系统里面，用户收到各种各样的广告越来越多（微信公号色情诱导卖壮阳药，微商推销高仿品，广告公司虚开发票等等骚扰短信）。为什么苹果软件开发如此强大却做不到事前拦截？每个人或多或少会遭遇垃圾邮件，这些垃圾邮件大部分由机器自动搜索个人邮箱地址，大面积发送给用户。不管平台如何升级系统进行拦截，这些垃圾邮件还是“使命必达”。现在的骚扰电话（广告推销，诈骗等等）也能进行一定程度人机交互，仿真度极高，这也让接听者防不胜防。在网络购物平台，“假冒不伪劣”正意味侵害知识产权，损害了消费者利益，这也成为“打假”一部分。

在7月3日百度第三届AI开发者大会上，大家的注意力可能集中在“闯入者”浇到李彦宏头上的一瓶矿泉水，往往忽略了百度开发的小度音箱已经能区分指令者的各种意图，百度声称人工智能正在唤醒万物。

人工智能会开创一个新时代。造物主应用技术，更多希望用技术造福人类，而不是毁灭理想生活。那么，如何拒绝垃圾邮件，垃圾电话，如何从万千产品清单里面，把相似度极高的高仿产品从传播链条当中剔除，这条依赖路径只能选择人工智能，让人工智能的应用导入正途，而对一些“非法”的应用要严格限制。

传统调查公司也会失手

每一个平台都在沉淀用户行为轨迹，形成“用户画像”，“老而弥坚”这是对应用平台最好奖赏。人工智能会建立所需要的识别模型，对行为异常的用户及商品进行有效的甄别。以假货为例，他们会根据高仿品的图片、语义、外观等等多重算法建立假货甄别模型，从海量数据当中发现端倪，追踪货源，第一时间完成分拣工作，该拦截的链接会及时进行封堵。没法确定的少部分工作可以交给人工识别，减少失误的概率。在本次阿里展示的“知产保护科技大脑”应用中，系统24小时自动运转，96%侵权链接一上线就被删除，这差不多等同于五万人的工作量。

系统能否成功拦截，在于数据模型的强大样本分析及系统运算能力的对外展示。据媒体报道，阿里知产保护科技大脑经过20年沉淀，其后的数据样本总量相当于186个中国国家图书馆藏，仅仅累计的打假图片样本量就超过137亿张图片。

熟悉统计样本分析的大概都知道，调查分析选择的样本越丰富，导出的结论就会越倾向“真实”。“样本”数据不够，导出的结论就与达不到“精确制导”。美国著名的盖洛普咨询公司，常常会在美国大选上栽跟斗，这问题就出在“样本”的多样性没有细分，“样本”的善变及情绪转变随时都在发生，盖洛普咨询公司没法用大数据做到实时动态分析，于是在1936年，1948，2000，2012年大选上都出现致命偏差，得出结论让公众大失所望，这严重影响了公司形象。

分析产品比分析用户要相对简单，这就是大数据找对地方。回过头来，为什么阿里不遗余力要在通过人工智能来打假？从大环境来说，知识产权的重视程度日益提升，它成为国家形象及企业软实力的一部分，谁践踏这一游戏规则，谁就会被主流商业价值所抛弃。作为电商平台，理应承担这部分责任，这样才能与世界品牌共同进退；其次，阿里重视打假，每年在打假花费大量的人力物力。2010年阿里建立线上打假线上团队，2015年创建至今赫赫有名的打假特战队，每年投入的专人2000人，资金大概为10亿元。这种“人肉”的方式打假“弊端”也很明显，成本和风险巨大，而且越发没法满足数据时代的发展需求。

打假现场

这套科技智慧大脑运算快，而且火眼金睛，执行效率高，取代一部人的工作也就顺理成章。解决方案成熟了，应用在其他领域及其他行业的场景也就更加广阔。

最近贵州茅台有两条新闻比较抢戏，其一，浙江温州破获一起特大售卖茅台假酒案，一位周先生购买的1950万元茅台都是假货。假茅台的外包装和真茅台十分相似，最主要就是口感差别。其二，茅台董事长李保芳说要加快人脸识别技术的应用，有效遏制’黄牛’搅局，将酒卖给真正喝酒的消费者。一个造酒的万亿市值要采用最新的技术把好酒卖给饮酒爱好者，这难度可想而知有多大。反过来，茅台都有这前瞻性，可见未来这人工智能技术应用会有多广泛？