主要观点总结
该文章讨论了关于超人人工智能的脆弱性，指出即使是顶尖的围棋AI系统，如KataGo，在面对对抗性攻击时也可能变得不堪一击。研究团队揭示了AI的脆弱性，并尝试通过三种防御策略进行测试和改进，但均未取得完全的成功。该研究发现对构建稳定的AI系统提出了挑战，不仅在围棋AI领域，也对其他人工智能应用领域有系统性研究的建议。
关键观点总结
关键观点1: 超人人工智能的脆弱性
顶尖的人工智能系统在面对对抗性攻击时可能变得不堪一击，这一问题可能不仅限于围棋AI，也可能扩展到聊天机器人背后的大语言模型。
关键观点2: 研究团队的防御策略及结果
研究团队尝试通过三种防御策略增加围棋AI对攻击的抵御能力，但均未能完全成功。这些方法包括位置对抗性训练、迭代对抗性训练以及改变网络架构等。
关键观点3: AI领域的挑战和建议
该研究揭示了构建稳定的AI系统的挑战，不仅在围棋AI领域，也在其他人工智能应用领域。研究者提出了应对挑战的建议，包括扩大攻击语料库、提高对抗训练的样本效率等。
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单击上方“ 图灵人工智能 ”，选择“星标”公众号 您想知道的人工智能干货，第一时间送达 撰文 | 田小婷 前言 当前，关于“超人”人工智能（superhuman artificial intelligence）的讨论正变得愈发热烈。然而，或许只需要一点点“对抗性攻击”，那些可以轻松击败人类冠军的 AI 系统（如 AlphaGo、KataGo 等），便会变得不堪一击。 而且， 这种脆弱性不仅限于围棋 AI，也可能扩展到 ChatGPT 等聊天机器人背后的大语言模型 。更关键的是，这一问题很难消除。 日前，来自 FAR AI 和麻省理工学院（MIT）的研究团队在一项研究中揭示了 AI 本身的这一脆弱性。他们表示， 想要构建始终优于人类智能水平的、鲁棒性很强的 AI 系统，可能比我们想象得要更加困难 。 相关研究论文以 “ Can Go AIs be adversarially robust? ” 为题，已发表在预印本网站 arXiv 上，尚未经过同行
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