特斯拉的警钟，让多少人脊背发凉？( 二 ) 特斯拉的警钟特斯拉在电动汽

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。
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图源：视觉中国
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。
【特斯拉的警钟，让多少人脊背发凉？】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。