揭秘阿里打假AI大腦：數(shù)據(jù)總量186個國家圖書館，1 AI=50000人類，獲創(chuàng)新大獎

另一項體現(xiàn)場景挑戰(zhàn)和技術(shù)水平的是安全場景特有的對抗性問題。

售假賣家往往會通過改變“標(biāo)題”和“描述”以躲避傳統(tǒng)規(guī)則和模型的識別，但這并非完全無跡可尋。

混淆語言是一種被用于在對抗交流場景下實現(xiàn)規(guī)避檢測的技術(shù)手段。

對抗交流場景包括敏感信息傳播、負(fù)面情感表達(dá)、秘密行動策劃以及違法交易等。混淆語言的實現(xiàn)方式通常是在原始文本里進(jìn)行變異詞的替換。

監(jiān)管機(jī)構(gòu)在識別此類文本時，需要根據(jù)一組關(guān)鍵詞進(jìn)行掃描過濾。盡管引入了一些語義擴(kuò)展技術(shù)，但是由于文本中的歧義性以及變異的無邊界，導(dǎo)致識別此類文本的準(zhǔn)確率和召回率都十分有限。

阿里在WWW 2019上發(fā)表的論文，集中披露了該方向上的核心進(jìn)展。

該論文的主要思路是將混淆語言識別轉(zhuǎn)化為一個文本匹配任務(wù)，即每條待檢測信息，是否匹配一個掃描關(guān)鍵詞，并且同時整合了文本信息的文本表示和視覺表示。

這里的視覺表示指的是文字自身的視覺效果，而不是信息中的圖片，主要是因為在進(jìn)行文本變異混淆時，經(jīng)常會出用一些看起來像的字符進(jìn)行替換，這種變異導(dǎo)致了混淆后的內(nèi)容在語義上可能已經(jīng)跟原始內(nèi)容沒有任何關(guān)聯(lián)，但是從視覺效果上卻可以產(chǎn)生聯(lián)系。

阿里的模型利用BiLSTM對文本特征進(jìn)行表示，通過基于模板匹配的方式對視覺特征進(jìn)行表示，通過多模態(tài)的整合，可以比傳統(tǒng)方法表現(xiàn)出更高的準(zhǔn)確率和召回率。

另外就是結(jié)合圖像視頻和自然語言處理的多模態(tài)任務(wù)解決方法。

論文發(fā)表于ICASSP 2019，其中列舉的任務(wù)也頗有意思：通過一段文本描述，自動地編輯源圖像使其符合給出的文本描述，從而簡化圖像編輯流程，是一種基于文本的圖像編輯方法。電商網(wǎng)站中的商品本身就是文字與圖片的混合內(nèi)容，因此可以期待這項技術(shù)可以加強(qiáng)對商品內(nèi)涵的理解，更有助于發(fā)現(xiàn)假、劣商品。

感興趣的盆友可移步傳送門：http://arxiv.org/abs/1903.07499

最后再介紹一項業(yè)內(nèi)sexy，且對打假AI貢獻(xiàn)不小的技術(shù)進(jìn)展：小樣本學(xué)習(xí)。

假貨問題（安全問題）中最頭疼的點(diǎn)，莫過于對新出現(xiàn)的風(fēng)險缺乏足夠訓(xùn)練的樣本，導(dǎo)致諸多優(yōu)秀機(jī)器學(xué)習(xí)算法望而卻步。

在CVPR 2018上，阿里安全圖靈實驗室團(tuán)隊，圍繞業(yè)內(nèi)前沿的“零樣本視頻檢索”挑戰(zhàn)，給出解決方案。

視頻檢索，通常要在文本和視頻之間提取跨模態(tài)相關(guān)性，需要基于內(nèi)容匹配。

但阿里的方法之不同，在于提出了一種內(nèi)容無關(guān)的方法，通過雙重深度編碼網(wǎng)絡(luò)來將視頻和文本編碼為各自模態(tài)的密集式表征。

并且雙重編碼概念簡單、切實有效，還可以端到端學(xué)習(xí)。

在三個基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集MSR-VTT、TRECVID2016、2017上實驗后，證明阿里提出的零樣本視頻檢索方法已達(dá)到目前最佳。

論文傳送門：http://arxiv.org/abs/1809.06181

就在最近的機(jī)器學(xué)習(xí)頂會IJCAI-2019上，阿里安全成功舉辦了第一屆AAAC競賽（Alibaba Adversarial AI Challenge）以及AIBS研討會（Artificial Intelligence for Business Security），旨在探索面臨對抗攻擊時，如何解決AI模型的安全性問題。競賽和會議吸引了來自24個國家和地區(qū)的2000多支隊伍參與，過程中涌現(xiàn)出不少新思路和新方法，極大地推動了這一領(lǐng)域的發(fā)展。

“AI發(fā)展趨勢是一定的，但AI應(yīng)用來解決安全問題時并不能生搬硬套，需要根據(jù)實際場景進(jìn)行AI的技術(shù)升級，”薛暉在今年年初的公開采訪中就指出，安全會成為未來AI開發(fā)的最大挑戰(zhàn)， “安全AI”會成為未來網(wǎng)絡(luò)安全問題的新解法，也將在2019年迎來爆發(fā)期。

如今阿里“知產(chǎn)保護(hù)科技大腦”的成功實踐不斷得到行業(yè)乃至全球的認(rèn)可，正印證了這一斷言。

阿里打假AI，用技術(shù)解決社會問題

打假AI大腦成功，幕后原因并不難分析。這也會是阿里各項業(yè)務(wù)在AI時代里還會更繁榮的保證。

打假作為綜合因素導(dǎo)致的社會問題，利用AI等技術(shù)實現(xiàn)其實并非易事，沒有對比，可能就難看出誠心誠意。

比如美國電商巨頭亞馬遜，其實也在今年新推出一項名為“Project Zero”的打假防偽項目，通過與品牌方合作，打擊消除假貨。

但在具體技術(shù)機(jī)制上，就目前披露情況而言，相較阿里的打假AI大腦，技術(shù)上稍遜一籌。

因為亞馬遜的打假AI，還需要合作品牌提供logo、商標(biāo)和其他信息，甚至讓品牌方利用工具標(biāo)記并禁止仿冒品。

仍更多依賴監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式，自動化程度和AI通用能力還相對不足，對于阿里無監(jiān)督、小數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和系統(tǒng)性大腦，技術(shù)能力和挑戰(zhàn)，高下立判。

所以也難怪美國眾議院司法委員會副主席道格·柯林斯在調(diào)研了亞馬遜、eBay、阿里在內(nèi)的電商平臺后，給出評價：“阿里巴巴的打假政策和項目比任何美國同行都有效得多。”

阿里之道の一以貫之

最后，阿里的做事方式，依然值得關(guān)注。

宏觀層面來看，知產(chǎn)保護(hù)科技大腦，依然是又一次阿里式創(chuàng)新的成功。

打假難題，源頭在社會發(fā)展階段和人性劣根處。面臨的挑戰(zhàn)，跟電商、支付、物流、計算和自主芯片，本質(zhì)相同，困難無差。

但阿里之道一以貫之，為打假而生的AI大腦系統(tǒng)，依然是淘寶天貓、支付寶、阿里云，菜鳥和平頭哥模式的延續(xù)：

技術(shù)驅(qū)動，打造系統(tǒng)平臺，從根本上解決問題。而且俠之大者，未來也會兼濟(jì)天下，賦能各行各業(yè)甚至各國，能力所至，皆受其益。

會有那么一天，天下再無假貨嗎？夢想或許還是可以有的。

畢竟 AI can do，Ali is doing……