遭遇问答机器人的怼人挑战，我的日常经历竟如此意想不到！

近日，宅妹在某时装品牌官微浏览时，偶然发现一篇关于夏日风尚穿搭的文章。心血来潮之际，她想寻求一些有效的瘦身建议。当她尝试向品牌的内置问答机器人咨询时，经历了一场令人哭笑不得的对话。

宅妹兴致勃勃地询问：“最近体重增加了，有没有什么有效的减肥方法？”机器人回应道：“你可是个精致的猪猪女孩。”这样的回答让宅妹有些困惑。接着，她进一步询问关于瘦腿的方法，机器人简单地回答：“管住嘴，迈开腿。”这种敷衍的回答让宅妹感到无奈，她甚至调侃道：“你胖的时候就不会这么说了。”机器人的回应更是让人哭笑不得：“胖怎么了，吃你家大米了？”

这场对话让人啼笑皆非，同时也揭示了当前问答机器人存在的缺陷。不少网友也时常去调戏这些智能客服，嘲笑他们的回答。这引发了人们对AI问答机器人在实际应用中的业务安全问题的思考。

在最近的宅客频道举办的第二届安全开发者峰会上，一场引人深思的演讲为人们带来了关于AI在自然语言处理领域NLP的实际应用方面的深刻见解。演讲者吴鹤意先生，凭借其在大型政企单位安全应急与运维领域的丰富经验，为我们详细阐述了AI问答机器人在业务安全方面所面临的挑战。吴先生指出，机器学习中遇到的安全问题已经被广泛讨论，主要集中在对抗性输入、数据中毒攻击和模型窃取技术三类。他特别强调了机器学习的攻击方法在实际应用中的落地情况，通过实例详细介绍了图片类和音频类的攻击方式及其防御方法。

吴鹤意先生的演讲还涉及到了音频攻击对AI技术的影响。这类攻击针对麦克风硬件模组及底层软件和滤波器，修复方式需要从硬件底层或软件代码层面进行。音频攻击不仅影响音频相关应用的可用性，还可能引发误操作。其背后的原理在于攻击者利用特定算法在音频样本上进行叠加，导致音频相关的机器学习模型出现误判。除了算法升级，修复这类攻击还需要数据增强等方法。

在实际应用中，问答机器人存在的问题不仅是技术层面上的挑战。例如，敏感词过滤问题就是一个重要的应用层面的问题。近期有案例显示，智能机器人因不恰当的回复而被下线。这些智能机器人对用户输入缺乏有效的过滤机制，导致输出内容不恰当，严重影响了用户体验和产品应用。

对于这些问题，技术层面的解决方式并不总是有效。例如，机器学习模型具有不可解释性，尤其是深度学习模型。尽管研发工程师尝试进行规则过滤和敏感词过滤，但汉语博大精深，总有可能被绕过。用户和研发工程师都面临巨大的挑战。而当这些问题与新兴技术如人脸识别相结合时，更是可能引发严重的安全问题。攻击者可能利用应用逻辑和程序中的问题绕过现有的安全系统。因此我们需要高度重视AI的数据污染问题这也是一个新兴的挑战尽管看似与安全关系不大但对于AI的广泛应用和安全性有着深远影响需要我们高度警惕不断探索新的防御方式来确保AI技术的安全性。总的来说这场演讲引发了人们对于AI技术的深入思考和探讨为我们揭示了AI问答机器人在实际应用中所面临的挑战以及AI技术的未来发展前景。在一个实际应用场景中，智能系统会根据用户的前三个问题进行反馈。用户的点赞行为，在某种程度上，能够对模型的决策产生影响。恶意的点赞行为可能会逐渐使模型偏离正确的轨道，甚至推送不准确的答案。这一现象已经引起了国内众多专家的警觉。他们强调，这个问题并不仅仅局限于代码或算法层面，当人工智能产生不恰当的内容时，其实用性也会受到直接影响。尽管当前国内关于人工智能应用过程中的安全讨论还不够充分，但我们期待未来能够加强这方面的交流，并展开更多有益的探讨。

通过一系列实验可以看出，数据污染对人工智能模型的影响不容小觑。同样的模型，受到污染的数据会导致其预测结果产生巨大的偏差。诸如Siri的不恰当表现和Uber因人工智能安全问题遭受的挫折等实例都向我们揭示了人工智能在实际应用过程中可能存在的风险。正如苹果因为Siri的某些不适当反馈而决定放弃其音箱产品，这让我们明白人工智能的安全问题不仅仅在于算法或代码的优化与完善，更在于其在真实世界中的实际应用情况。

对于广泛应用于国内政企领域的聊天机器人来说，其回复的恰当性至关重要。不恰当的回复可能会给相关单位带来不必要的压力和困扰，这也成为了人工智能在这一领域发展的一个难题。令人欣慰的是，在与厂商的交流中，我们发现部分企业已经开始着手解决这一问题。众多国内外顶尖的工程师和专家也在积极寻求解决方案。例如，Google的工程师已经开始研究数据中毒的问题，而阿里和腾讯的专家们也在探讨人工智能所面临的非传统安全挑战。这些努力都在推动着人工智能领域朝着更加安全、可靠的方向发展。我们期待着未来能有更多的突破和创新，让人工智能更好地服务于人类社会。