人工智能技術(shù)已經(jīng)可以通過(guò)聲音和筆跡來(lái)確認(rèn)個(gè)體的身份?，F(xiàn)在，一種人工智能算法可以通過(guò)個(gè)體下棋的行為來(lái)標(biāo)記他們。這項(xiàng)技術(shù)作為“筆紋”領(lǐng)域中的重要進(jìn)展，能幫助計(jì)算機(jī)成為更好的象棋老師，或在人機(jī)對(duì)戰(zhàn)中更像人類。意外的是，這些系統(tǒng)還能夠被應(yīng)用于幫助確認(rèn)和跟蹤那些認(rèn)為自己的線上行為是匿名的人。

“對(duì)隱私的威脅正在迅速增加?！惫鸫髮W(xué)伯克曼網(wǎng)際網(wǎng)絡(luò)與社會(huì)研究中心(Berkman Klein Center)的律師Alexandra Wood說(shuō)道。她說(shuō)類似這樣的研究如果以負(fù)責(zé)的方式進(jìn)行，會(huì)對(duì)社會(huì)很有用，“因?yàn)樗鼈冴U明了一種重要的丟失隱私的方式?！?/p>

類似于Deep Blue和AlphaZero等下棋程序的下棋功夫長(zhǎng)期以來(lái)都遠(yuǎn)超人類。多倫多大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家和該項(xiàng)目的首要研究者Ashton Anderson認(rèn)為，大部分下棋機(jī)器人的棋風(fēng)都是“外星人的風(fēng)格”，這些下棋機(jī)器人對(duì)想要學(xué)習(xí)和精進(jìn)技術(shù)下棋者并不是很有指導(dǎo)性，因此如果他們能夠進(jìn)行個(gè)性化的指導(dǎo)建議會(huì)更有益。然而，這首先需要這些機(jī)器人能夠捕捉到一位下棋者獨(dú)特的風(fēng)格。

為了設(shè)計(jì)和訓(xùn)練人工智能，研究者利用了一處巨大的的資源：擁有超過(guò)5千萬(wàn)局人類棋局的Lichess網(wǎng)站。他們收集了游戲局?jǐn)?shù)超過(guò)1000次的玩家的棋局，并從中取樣了近32個(gè)連續(xù)棋步。他們對(duì)每一個(gè)棋步進(jìn)行了編碼，將其輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，每個(gè)棋局為在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多維空間中是一個(gè)點(diǎn)，每個(gè)下棋者的所有棋局組成了一個(gè)聚類簇(cluster)。研究者訓(xùn)練該網(wǎng)絡(luò)以最大化每個(gè)玩家的聚類簇的密度和玩家間的差異性。這需要系統(tǒng)識(shí)別出每個(gè)玩家風(fēng)格的獨(dú)特性。

研究者們通過(guò)給模型3000個(gè)已知下棋者的各100局棋局和一個(gè)未知下棋者的100局棋局，測(cè)試了系統(tǒng)對(duì)用戶的區(qū)分度。為了增加測(cè)試任務(wù)的難度，他們隱藏了每個(gè)棋局最開(kāi)始的15步。模型識(shí)別選手的正確率達(dá)到86%，研究者在神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)(NeurIPS)上報(bào)告了該結(jié)果?！拔覀冇X(jué)得這個(gè)結(jié)果難以置信，”Anderson實(shí)驗(yàn)室和該文章的主要作者Reid McIlroy-Young說(shuō)道。一個(gè)非人工智能的方法只能達(dá)到28%的準(zhǔn)確性。

“這個(gè)研究非常有趣?！盡eta(Facebook的母公司)的研究科學(xué)家Noam Brown說(shuō)道，他曾開(kāi)發(fā)了超人的撲克機(jī)器人程序。他對(duì)可以模仿世界象棋冠軍Magnus Carlsen棋步的象棋機(jī)器人程序非常期待，并認(rèn)為能夠區(qū)分不同個(gè)體風(fēng)格的人工智能能夠改變其他的計(jì)算機(jī)交互方式。他說(shuō)：“聊天機(jī)器人有許多有趣的地方，比如說(shuō)你可以做一個(gè)說(shuō)話像愛(ài)因斯坦或其他人的聊天機(jī)器人?！?/p>

該研究的研究者意識(shí)到，該模型能夠被用來(lái)確認(rèn)線上匿名下棋者的身份，這可能會(huì)帶來(lái)隱私問(wèn)題。通過(guò)微調(diào)模型也能將這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用于撲克游戲上，McIlroy-Young說(shuō)道。研究者們認(rèn)為，只要有合適的數(shù)據(jù)集，這樣的模型理論上能夠基于駕駛的癖好，或者手機(jī)使用的時(shí)間和地點(diǎn)來(lái)確認(rèn)個(gè)體的身份。

神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)的組織者認(rèn)可了該項(xiàng)研究技術(shù)上的成就，但是認(rèn)為它在倫理上存在瑕疵，因此該大會(huì)在研究者強(qiáng)調(diào)了隱私風(fēng)險(xiǎn)的條件下才接受了這篇文章(一位審稿人評(píng)價(jià)這篇文章“是營(yíng)銷者和法律部門所感興趣的”)。Anderson說(shuō)他們已經(jīng)決定眼下不會(huì)公開(kāi)模型的代碼。