谷歌DeepMind的最新研究揭示了對抗性攻擊對人工智慧和人類判斷的雙重影響。研究發現，即使是經過訓練的AI模型，也容易受到精心設計的干擾（對抗性擾動）的影響，導致錯誤的圖像分類，而這種錯誤同樣會影響人類的判斷。這引發了人們對人工智慧系統安全性和可靠性的擔憂，並強調了進一步研究人工智慧視覺系統和人類感知機制的必要性。
文章底線重點：
谷歌DeepMind最新研究表明，對抗性攻擊不僅對人工智慧有效，而且會影響人類的判斷。神經網路容易受到對抗性擾動的影響，使人類和AI都會將影像錯誤分類。這項研究結果提示我們需要更深入地了解人工智慧視覺系統行為和人類感知的異同，以建立更安全的人工智慧系統。
這項研究凸顯了建構更穩健和安全AI系統的迫切性。未來研究需要關注如何提升AI模型的抗干擾能力，以及如何更好地理解人類和AI在對抗性攻擊下的認知差異，從而為開發更可靠的AI技術提供理論基礎和技術支撐。 只有這樣，才能確保人工智慧技術的安全可靠應用，並避免潛在風險。