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特斯拉的警钟
特斯拉在电动汽车里的地位，就好比iPhone之于手机行业。
纯电动力系统，没有物理按钮的交互系统，无人驾驶系统(智能辅助驾驶)，整车功能可以像手机一样进行OTA（空中下载）升级……就像iPhone点燃手机智能化的导火索一样，特斯拉发动了汽车智能化的产业革命。
马尔科姆-格拉德威尔在《异类》中揭示了一个道理，一切伟大的“奇才异类”，实际上都是时代与环境、机遇与积累孕育的产物。
特斯拉创始人马斯克所赶上的，是从手机开始，最终普及万物的“数字地球”智能化浪潮。5G+人工智能，正是这波浪潮的核心推动力。
5G提供的泛联接、低时延、大带宽能力，为万物联接提供了基础设施，人工智能则让每一个联网设备拥有了自主决策、自动执行的能力。两相结合，将创造出一个科幻的泛在智能世界。
不过，祸福相倚，一切事物都有两面性。
就在我们怀着对万物互联时代的美好憧憬，兴致勃勃地推动5G+人工智能建设的时候，隐忧也在慢慢显现。
上周，特斯拉全球网络系统突然瘫痪。特斯拉车主们习惯的用手机APP解锁汽车，随之失效，没带物理钥匙的车主甚至因此被困在了沙漠。
更令人细思极恐的是，如果当时有人正在使用特斯拉的无人驾驶系统，后果不敢想象。正是这样的担心，让特斯拉股票当天大跌，市值蒸发了大约2800亿元人民币。
特斯拉网络系统的全球宕机，以及其可能产生的后果，让人们因为对万物互联时代网络安全的担心，而再次神经紧张起来——它有多智能，可能就会有多脆弱。
虚拟网络病毒威胁现实世界
传统意义上的网络安全，仅限于手机、电脑等智能设备上的虚拟网络。但5G、人工智能、云计算等前沿技术的发展，让我们身处的现实物理世界快速数字化，万物互联使得网络安全也从虚拟世界延伸到了现实世界。
这个数字化进程我们已经再熟悉不过了。
各大手机厂商都提出了智能物联战略，从最核心的手机开始，第二层是离手机最近的PC、平板、大屏、路由器、智能穿戴设备、车机等，第三层是所有可联接的设备。
传统的家电厂商也从自己的核心能力出发，构建相似的三层智能物联网架构：最核心的是通过智能家居打造“智慧家庭小网”，第二层是联接家庭小网，形成“社区中网”，第三层是实现“世界大网”的万物互联。
再加上全球各地都在打造的智慧城市，把人、业务/政务、交通、通讯、水、能源等生活中的方方面面数字化，并相互联接。
个人、家庭、企业、城市，我们周围的一切现实设备都将具备算力，如井盖、路灯、门锁、窗帘、手机、汽车、冰箱……并将共同接入一个万物互联的大网络。虚拟网络和现实世界最终相互融合，实现一体化。
毫无疑问，万物互联带来的信息共享、设备协同，以及效率革命将是颠覆性的。但与此同时，人们承担的风险也大大增加：一旦虚拟网络世界遭到攻击，我们生活的现实世界必然会受到波及。
比如，一旦汽车的无人驾驶系统被劫持，就会发生《速度与激情8》里的灾难场面；个人生物信息被盗，盗取者将能远程操控你家里的任何设备。
从网络安全的角度讲，万物互联，众多的联接设备就好比在城墙上开了成千上万道城门，每一道都存在被敌人破门而入的风险，这种广泛存在的风险怎么防范？
漏洞不可避免
互联网安全服务提供商奇虎360的董事长周鸿祎说，软件只要是人写的，就一定有漏洞，比如1000行代码里就会有4个漏洞。
也就是说，每一个软件问世的同时，漏洞就已经存在，黑客和厂商比拼的就是看谁先找到漏洞。颇不公平的是，黑客只需要找到一个漏洞就能攻入，而厂商需要补上所有的漏洞，才能暂时守住。这场网络攻防战的天平，天生就是倾斜的。
既然漏洞不可避免，万物互联后的网络岂不是让这种不安全扩大化了？
面向物联网设计的华为鸿蒙系统，在这方面可以提供一些参考。
首先，华为把手机上的可信执行环境无缝移植到不同设备上，保证了每一个接入设备本身和手机一样安全。
第二，在连接方面，需要云账号和设备访问凭据双重认证，并且对家庭中枢设备再叠加一层中枢，所有对家庭设备的访问，必须先经过中枢再过来，安全等级进一步提升。
第三，用户识别方面，分布式系统中用户的脸部信息、指纹信息、心率信息、呼吸特征、行为特征等可以多维度立体地验证使用者。
虽然这样可以实现极高的安全级别，但也做不到完全杜绝风险，因为黑客们也在与时俱进。
除了传统的网络攻击，黑客们也在利用最新的科技——人工智能、机器学习等，来获得更强的攻击力。
比如，被控制的物联设备（“僵尸”）可以对系统进行规模化攻击，它们有能力相互交流，并且会在攻击过程中自主学习，变得越来越聪明，能够规避检测，在没有“僵尸网络牧人”的指导下自己行动。
人工智能已经成为网络攻击者和安全守卫者之间，获得军备竞赛胜利的关键因素。
人工智能本身的隐患
人工智能，就是让机器通过深度学习大数据具备人的感知、思考和行动能力。最显著的特点是：机器可以自主学习、自主判断、自主行动。
大家身边最常见的人工智能就是手机上的语音助手，它可以理解你的一些语音命令，并自主进行相应操作；学习你的使用习惯，并进行相应的系统设置，适时给出功能推荐等。
目前的人工智能还处于弱人工智能阶段，机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理。等到了强人工智能阶段，机器拥有的能力，将在广度和适应度上可以媲美人类，因此也被称为通用人工智能。
一项针对352名机器学习研究者的调查显示，人工智能有一半的几率在45年内赶超人类在所有领域的工作，并在2140年实现取代。到时候，人类将从劳动中解放出来。
人工智能的未来很美好，但其本身也存在着方方面面的隐患。
一、学习过程是“黑箱操作”。人工智能通过对大数据进行深度学习从而形成能力，但它的整个学习过程是一个“黑箱”，人们看不到，也解释不了其中的因果关系，而且学习过程不可逆。这意味着，学习过程并不完全可控，由此形成的人工智能方案有概率存在致命缺陷。
二、学习工具可能存在风险。人工智能产品和应用的研发主要基于谷歌、微软、亚马逊、脸谱、百度等科技巨头发布的人工智能学习框架和组件，而这些开源框架和组件，也会存在漏洞。
三、学习数据可能有瑕疵。如果学习用的大数据中存在瑕疵，那么由此训练出的人工智能在自主判断中自然就会出现偏见。如果用在自动驾驶或者医疗应用方面，可能会导致人员死亡。
四、人工智能没有道德属性。人工智能的动机，取决于人类给它设定的目标是什么。为了实现目标，人工智能可能毫无恶意地做出毁灭人类的决定和举动。举个例子，你让机器人把盒子从一个房间移动到另一个房间。如果花瓶阻挡了机器人的路线，它可能会将其击倒以完成目标。
以上风险都有可能导致人工智能出现某种程度的“失控”。虽然目前距离机器智能超过人类智力的“奇点”还比较遥远,但显而易见的风险已经有足够的理由要求我们谨慎。
5G+人工智能，是大势所趋，我们不能因为面临风险就裹足不前。提出问题，是为了解决问题，从而才能创造一个更安全的泛智能时代。
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