Google AI会自己创造加密法，避免“他人”刺探
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Google研究人员指出，神经网络一般并不擅长加密，经常连最基本的加密算法都无法计
算，然而本项实验中却显示它们在未被教导任何算法情况下，经由学习发现特定加、解
密的方法，进而达到讯息保密的目的。
Google 科学家上周发表研究报告，显示该公司实验打造的人工智能系统具有自行产生加
密算法的能力，以防止第三方刺探通讯内容。
Google Brain计画科学家Martin Abadi 和David Andersen在实验中建立的人工智能系统
包括三个神经网络，分别名为Alice、Bob与Eve，并训练Alice将一串16位元0与1组成的明
码讯息传送给Bob，并且不让企图Eve猜出讯息内容。研究人员只给了上述目标，但未指定
Alice和Bob之间使用何种方法。
Google研究人员在单颗GPU系统上以TensorFlow上反复进行这项实验。在实验中，Alice讯
息由Bob接收、解读、重建，同时Eve也加以解读。一开始Bob和Eve的重建错误率都很高，
但随着次数增加，双方正确率都逐渐进步，到第10,000次后，Alice与Bob之间的协同正确
率开始超越Eve进步幅度，到了第15,000次后，Alice与Bob的训练效果逐渐呈现（错误率
在1左右），而Eve则进展有限（维持在8位元），显示它只是随机猜测而已，同时也显示
Alice发展出一种和Bob间的祕密通讯方式防止Eve“偷看”。
研究人员指出，神经网络一般并不擅长加密，经常连最基本的加密算法都无法计算，然
而本项实验中却显示它们在未被教导任何算法情况下，经由学习发现特定加、解密的方
法，进而达到讯息保密的目的。
研究人员承认这项实验只显示神经网络能学习发展自己的加密方法，但并不高明，但是他
们认为神经网络目前虽不善于密码分析，但或可用于metadata解读及流量分析，甚至用于
攻击目的。
一些科技大老如Bill Gates、Elon Musk都曾对人工智能进展表达忧心，认为如果任由其
发展，未来可能将反过来不利于人类。
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