人工智能已成生活上經常會接觸到的科技應用，包括大家每日運用的智能手機裏面的「智能助手」，一句「喂！Siri」已能幫你搜尋各方資料，操作手機；又或是現時香港也有不少地方運用上的「無人駕駛車輛」，靠著AI的智能操作，可以識別路上的行人、障礙物等等。AI的高速發展，確實能為人類生活帶來不少好處。

不過，自AI出現，不少人都擔心其高智能的學習功能和速度會成為人類的隱憂。其實AI的隱憂而不只「隱」，現存已有不少例子都是由AI而來的犯罪案件，也有一些大家可能還被蒙在鼓裡禍害。

今次，dimzi整合近年常被運用AI的負面生活例子，希望大家能多加警惕。

人工智能日常生活例子誤區

#1 人臉、聲紋、指紋識別導致詐騙

這是基於人臉、聲音和指紋的特徵資訊進行身分識別的生物辨識技術。用攝影錄像機、手機擷取含有人臉、聲紋和指紋的影像或視訊串流，並自動在影像或聲音中偵測和追蹤人臉、聲紋，進而對偵測到的生物特徵進行辨識的一系列相關技術。

隨著人工智能迅速發展，愈來愈多與之相關的犯罪案件產生，當中以「AI換臉」和「擬聲技術」偽造出親朋好友以假亂真的樣貌和聲音，最為常見。而常見的原因，是因為我們每天都會大量使用通訊軟件、社交平台，不論是Whatsapp、Facebook、Instagram等等，每天都會拍下照片，公開樣貌，以語音跟親朋好友溝通……這都是AI罪案的蘊藏。

▲連Elon Musk都曾經被人惡意Deepfake。

根據警務處數字，去年首11個月共接獲31,843宗涉及科技罪案數字，損失達50.9億元，按年分別上升53%及72%；至於涉及網上投資騙案則有4,703宗，涉額30億元，按年大增1.8倍及2.5倍。

而今年初，警方接獲首宗利用深偽手法（Deepfake）以進行多人視像會議的詐騙案件。騙徒鎖定一間跨國公司，偽冒成英國總公司的首席財務官，並利用偽冒短訊向香港下屬聲稱要進行秘密交易，需出席網上多人視像會議。視像會議上，有該名偽英國首席財務官及其他看似是英國財務職員，過程中指示香港職員進行轉帳交易，前後轉帳15次，最終受害公司合共被騙2億元。

中國網路空間安全協會人工智慧安全治理專委會專家薛智慧介紹，「AI換臉」包含三大核心：包括先以演算法辨別影片中的人臉，並提取眼睛、鼻子、嘴巴等關鍵五官特徵；繼而運用這些特徵造行人臉配對、置換和融合；最後加上經過合成，近似該人物的聲音。

專家提醒，以下幾招可以提高AI防騙機率：

1/ 在視訊對話時，向對方要求「按鼻子」或「捏臉」，真人的五官被按壓後會變形，但AI生成的則不會；

2/ 可要求對方在臉部前面揮手，經AI換臉的面部數據可因而受到干擾，而出現畫面晃動等異常情況；

3/ 不接聽來歷不明的電話或視像來電，因騙徒有機會從中錄影接聽者的樣貌及聲音，以生成AI模樣和聲音；

4/ 不點擊或下載來歷不明的連結，有可能暗藏惡意程式自動安裝在你的手機裡；

5/ 保護好個人資料，尤其是人臉、聲紋、指紋等關鍵特徵；

6/ 如有可疑，即找尋真人以作查證 (Fact Check)。

人工智能日常生活例子誤區

#2 演算法導致「信息繭房」

演算法相信大家都不陌生，各媒體平台依賴由AI提供支持的智能推薦系統。系統會通過各種在線活動收集有關用戶的興趣和行為數據，繼而交給AI作深度學習，並分析數據來預測用戶偏好。這就是大家平時玩社交平台時，可以不經搜尋，便能看到自己感興趣的內容的原因，也解釋了為甚麼有時候你看到的內容跟其他人都不一樣。

2006年，哈佛大學法學院教授、奧巴馬總統的法律顧問凱斯·桑斯坦在他的《信息烏托邦——眾人如何生產知識》中提出了「信息繭房」（Information Cocoons）的概念。即在訊息傳播中，公眾接觸的內容有限，他們會選擇令自己愉悅的訊息，久而久之，就會像蠶繭一般的將自己桎梏於「繭房」中，作繭自縛。

當時，大數據演算法尚未興起，桑斯坦將造成資訊繭房的主要原因歸結為個人主動選擇，如今的演算法卻正在加劇這現象。透過複雜演算法，平台可根據用戶過往的瀏覽紀錄，不斷「猜你喜歡」，並推送相關內容。

站在用戶立場，想其所想、投其所好的方式可以讓用戶需求更被滿足，但久而久之，自己的認知便會愈來愈固化。「信息繭房」會讓個人認知愈來愈變得狹窄，每個人眼前所見的皆為自己想看的，所聽皆為自己想聽的，彷彿在無形中構建了一口坐以觀天的井。對成年人來說，這可能導致思維僵化和極端偏見；對心智尚未成熟的青少年來說，甚至可能影響心理認知的健全發展。