作弊，無疑是一門歷史悠久的“學(xué)問”，大概從有考試的那一天起，各種作弊方法也就隨之誕生了，千百年來，作弊和反作弊的斗爭可以說是從未停息。

從我國古代的科舉考試開始，先人們的“微型書”就已經(jīng)令人十分咋舌了。到了現(xiàn)代，人們的方法更是層出不窮。電影《天才槍手》就展現(xiàn)了多種作弊方法，在最后甚至使出了利用鉛筆的條形碼來作弊的終極大招。

除了筆，橡皮也沒能逃過作弊者的“改造”，有一種橡皮看起來與正常橡皮無異，但拆開外殼，里面竟然會出現(xiàn)顯示屏，可以用于接收中英文、數(shù)字等考試答案信息。

諸如此類的作弊工具簡直不一而足，而自從谷歌眼鏡和Apple Watch正式發(fā)行后，也有人把作弊的歪心思動到了智能硬件上。

就在前幾日，首例圍棋AI作弊事件在業(yè)內(nèi)引起不小的風(fēng)波。一時間，網(wǎng)友紛紛化為技術(shù)大神、“福爾摩斯”，不斷地分析“AI作弊門”的可信度，譴責(zé)作弊者的有之，維護(hù)的亦有之。而場外一群吃瓜群眾則驚訝地表示：簡直可怕，現(xiàn)在作弊都這么高級了嗎？

現(xiàn)如今，技術(shù)不斷在發(fā)展，人們的生活也越來越便利，然而，連作弊這種事情，竟然也要“與時俱進(jìn)”？

AI作弊于無形之中

考試作弊是重大原則問題，也是個道德問題。智能相對論行業(yè)分析師顏璇認(rèn)為，AI在考試和比賽中作弊最為可怕的不是作弊的功能更加強(qiáng)大了，而是高科技的手段讓作弊變得更無形了。

在近日的圍棋AI作弊事件中，就已經(jīng)顯出了這樣的端倪。在照片中，該選手僅僅是將手機(jī)放在胸前的口袋并將鏡頭對外而已，而這個選手是如何從AI處得到技術(shù)指導(dǎo)的卻難覓蹤跡，人們單憑招法與AI的重合度來判定作弊恐怕有失偏頗。

除了考試與博弈比賽，AI作弊在一些領(lǐng)域里比我們想象的要厲害得多。

首先就是在博彩業(yè)。一般來說，博彩的作弊方并不是參與的客戶，而是賭場。得益于AI的“高超技巧”，很多賭客在參與過程中甚至都不覺得賭場在作弊。

有一本叫做《What Stays in Vegas？》的書里曾描述過AI為賭場“耍手段”的情形：AI通過人臉識別+大數(shù)據(jù)提取，搭建個人模型，AI還會根據(jù)賭客的微表情來監(jiān)控他們的狀態(tài)臨界點，賭場就可以根據(jù)這些信息肆意地操作系統(tǒng)的勝率，而不需要擔(dān)心普遍勝率降低使得賭客們憤然離席。而整個賭博過程中，賭場當(dāng)然賺得盆滿缽滿。

值得一提的是，賭場AI所掌握的大數(shù)據(jù)，一部分是由公共數(shù)據(jù)庫和社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫構(gòu)成，而另一部分則是大量的涉及灰色交易的隱秘數(shù)據(jù)。因此，賭場對這種灰色數(shù)據(jù)的需求會十分旺盛，這些數(shù)據(jù)甚至包括了人們的許多隱私，而讓這樣的數(shù)據(jù)流于市場，其中危害，不言而喻。

其次就是科研方面。15年5月，百度曾宣稱自己在ImageNet測試中取得了全球最佳結(jié)果，其圖像識別錯誤率僅僅為4.58%。在這個測試中，微軟是4.94%，谷歌為4.8%，而人類辨識ImageNet照片的錯誤率為5%左右。

然而，隨后不久，ImageNet的計算機(jī)科學(xué)家就發(fā)表聲明指出，百度在測試中存在違規(guī)行為，采用了密集測試的方法以提高成績。

用AI在AI科研上作弊，在公眾看來似乎沒什么大不了，但這對于一個國家、一個企業(yè)的國際形象的打擊無疑是巨大的。各類AI測試本質(zhì)上是為了提升科技水平，促進(jìn)科技巨頭們的交流，在科研結(jié)果的檢測里，人們并不在乎誰優(yōu)誰劣，而是更關(guān)心這項科研技術(shù)的真正進(jìn)展。

如果連最為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)都蒙上了作弊的陰影，學(xué)術(shù)誠信要從何說起？

不論將AI作弊應(yīng)用于哪行哪業(yè)，我們必須清楚，即使作弊手法越來越高明，投機(jī)取巧的行為依舊瞞不過所有人，而其中，最瞞不過的就是自己，你永遠(yuǎn)不知道未來還會有多少考驗，人生的考驗憑作弊是無法取勝的。正所謂，智者務(wù)實，愚者才會務(wù)虛。 

AI作弊：教育AI將重新“域”定

給人工智能制定法律是很復(fù)雜的問題。比如機(jī)器人的知識產(chǎn)權(quán)歸屬，谷歌機(jī)器人作的畫是否有著作權(quán)？無人駕駛?cè)绻�撞到人，由誰來負(fù)責(zé)？是開發(fā)算法的程序員，還是機(jī)器廠商，亦或是政府？

還有取證壁壘也在增加，AI作弊如果被捉到，倘若沒有計算機(jī)本科背景很難理解這些技術(shù)，那么用戶如何舉證？

而AI作弊如此厲害，對我們的考試制度會有影響嗎？以后會不會干脆就不存在考試了呢？很有可能。

然而，這不是因為AI作弊太厲害了。而是教育領(lǐng)域的AI技術(shù)與考試中作弊與反作弊碰撞出的AI技術(shù)很可能會形成一個新的“域”，這個域并不是單體技術(shù)的加和，而是連貫的整體，是關(guān)于考試和教育過程中的設(shè)備、方法、實踐的族群。

舉個例子，在生物學(xué)里，DNA重組技術(shù)最初出現(xiàn)的時候是十分粗糙的，還因其可能會非自然地創(chuàng)造生命而飽受非議，但加入了生物體剝離基因和人工制造蛋白質(zhì)，形成了一個新興的“域”，從而產(chǎn)生了新的作用。基因泰克就是第一個利用這個“域”的基因技術(shù)公司。有意思的是，這個單體技術(shù)出現(xiàn)的時候，人們往往都認(rèn)識不到某個現(xiàn)有的局面會被顛覆。

同理，作弊AI出現(xiàn)了，我們憎惡它，鄙視它。但它在教育領(lǐng)域里是必定會存在的，首例圍棋AI作弊已經(jīng)出現(xiàn)，其它的還會遠(yuǎn)嗎？

當(dāng)一個新的“域”出現(xiàn)的時候，它可能并不會對世界產(chǎn)生明顯的變化。比如，在無線電被發(fā)明的時候僅僅限于電報通訊，如今，無線電成為了雷達(dá)、電力傳輸?shù)燃夹g(shù)進(jìn)步的主要動力。

作弊AI未嘗不具有這樣的潛能。比如在博彩業(yè)成熟起來的AI系統(tǒng)，可以在公共場合做安全監(jiān)控，通過高敏感度的識別能力防患于未然。還可以被公司用來監(jiān)督員工的工作狀態(tài)等等。

更重要的是，經(jīng)濟(jì)也會為新的”域”制造更多的機(jī)遇。比如火車在剛出現(xiàn)時并沒有新的制度產(chǎn)生，對經(jīng)濟(jì)也沒有太大的影響，但是，鐵路+火車這個”域”一產(chǎn)生，經(jīng)濟(jì)就給予了極大的回應(yīng)，交通領(lǐng)域也開始發(fā)生了巨變。

現(xiàn)如今，考試是為了實現(xiàn)最大意義上的公平，但是，以分?jǐn)?shù)論英雄也導(dǎo)致了“高分低能”的現(xiàn)象。經(jīng)濟(jì)在遭遇了教育的新“域”后，可能也會改變活動方式、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和制度安排，如果改變的結(jié)果足夠理想，到那時候，通過考試來選拔人才的方式可能已經(jīng)落伍了。

請給游戲留一條生路

考試是制度，所以可以被改革。但博弈是游戲，如果利用AI在游戲里作弊，恐怕就失去科技原有的意義了。

玩博弈類游戲的目的是什么？在博弈活動的過程中，人和人競賽的樂趣絕不僅僅是為了比較某個人的計算能力。AI成為了游戲里的“天才槍手”，或許會給一些游戲的作弊者帶來一些物質(zhì)上的好處，但這絕不會是長久之計。即使AI能讓我們立于不敗之地，這樣做的意義又是什么呢？

馬云說過，“在IT領(lǐng)袖峰會大家把AlphaGo說得天花亂墜，我個人覺得So TM What，下圍棋的樂趣就在于對方下了一步臭棋，我們搞他一下，可現(xiàn)在連臭棋都不下了，還有什么意思呢？”

有哲學(xué)家說過，人們的行為是按照最大化其快樂的原則來支配的�？萍嫉陌l(fā)明應(yīng)該給人們帶來更多的便利和快樂，比如聊天機(jī)器人的陪伴，還有機(jī)器人頂替了勞動密集型崗位，解放了人們的雙手，讓人們可以將更多的心思放在創(chuàng)新和追求人生的意義上。

20世紀(jì)數(shù)學(xué)大師希伯特說：真正的數(shù)學(xué)大師是能夠在鄉(xiāng)間小道上向偶然遇見的農(nóng)夫講清楚什么是微分幾何的人。越是深刻的道理，其表現(xiàn)形式也越簡單。 而越是偉大的科技，其發(fā)明的初衷也應(yīng)該是最簡單的。用大數(shù)據(jù)、視覺識別等技術(shù)來作弊，只是AI一不小心走上了彎路，但是，在時代的拉力下，這些技術(shù)終究會回到它的正軌上去。