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       多年前，在我讀碩士的時候，垂涎一位臺灣女神老師的美色，跑去旁聽她的課。正當我捧著兩腮，眼冒星星地看著女神，花癡地流著口水時，聽到她說：人工智能是不可能取代人的。當時她正在展示兩條新聞，都是關于某位大人物的去世。一條由人工智能機器人編寫，內容是某年某月，誰誰誰死了，頭銜是什么，過往生平如何。另一條是記者寫的，內容類似于“天陰沉沉地下著小雨，仿佛全世界都在垂淚哀悼……”當女神老師斬釘截鐵地表示，應該拋棄人工智能的作品而選擇人類的作品的時候，我意識到女神老師和前沿領域脫節了。

今天在香港暴動中，人工智能有著極其廣泛的大規模的應用。

人工智能的最簡單最容易實現的應用是對話機器人。隨處可見的機器人客服就是一種形式，在互聯網公司、電商公司、游戲公司早已有非常普遍，在其它企事業公司單位也逐步應用中, 還有，也包括蘋果的Siri，亞馬遜的Alexa等等。

在香港暴動的組織過程中，這些對話機器人就被大規模的部署。有在聊天軟件中擔任活動登記、活動協調的，有負責管理申領暴徒餐券、申領裝備的，有在社交平臺上負責管理新聞列表的，有負責收集和分發信息的，數不勝數。如果你對對話機器人熟悉的話，你還會發現這些機器人也有多個不同的版本，有些開發得較精良，有些則比較粗糙，連機器人的名字、鏈接所具備的一些特征，都沒有隱藏起來。

對話機器人的應用對組織工作帶來極大的好處。一是極大地提高了組織效率。原來一個上線大約管理10-20個下線，就會比較頭疼，會錯亂百出。使用了對話機器人之后，可協調的人數也就大大增加了。二是使得暴徒的組織得以扁平化，便于分工，大大減少了中層的組織人手。三是在背后組織者和前線炮灰之間建立了防火墻。暴徒們是盡量避免組織者和贊助人、也稱“家長”，和前線炮灰、也稱“仔女”，建立直接的聯系。這也是他們對抗警察偵察的手段。

第二個應用的地方，在于暴徒們使用的多個APP之中。這些APP都不是商業軟件，而是自行開發的。這些APP包括暴徒培訓手冊“香城Online”，被內地官媒點名批評的提供實時地圖的HKMap.live，香城GO，在游戲平臺“Steam”推出的“光復香港”游戲等等。

這些APP一方面使用大數據技術來管理情報，例如香港警方的車輛信息、裝備的流動信息。他們一方面整合全職哨兵提供的信息，以及眾包的兼職part time的學生哨兵提供的消息，另一方面通過正負評價的大數據來篩選、淘汰兼職哨兵。這和互聯網公司的PGC（專業人士生產內容）和UGC（普通用戶生產內容）并重的運營模式是類似的。

這幾個APP既有蘋果iOS端，也有安卓端，開發和運維的工作量不小。后臺也用到了實時地圖、大數據管理、云計算服務器等技術。我估計，這幾個APP如果是在同一家公司里并行開發，開發加測試加運維，大約需要50個全職員工加50個外包員工來完成，這大約是一個中型互聯網公司技術部的規模了。

有人爆料說暴徒培訓手冊“香城Online”的開發者叫“梁定柏”，1986年7月16日出生，畢業香港理工大學電子與信息工程專業，職業是軟件工程師。他可能是暴露的第一個人，不會只有他一個人。

暴徒們用的地圖是美國ESRI公司（環境系統研究所公司Environmental Systems Research Institute, Inc）提供的。而ESRI是美國聯邦政府的四大軟件供應商之一，其它三家是微軟、Oracle和IBM。所以，開發團隊要么支付了昂貴的費用來購買地圖數據，要么就是通過特殊的渠道拿到了授權。

他們買的云服務器應該是亞馬遜的AWS。

人工智能在香港暴動中的第三種應用是吵架引導。

此模式是首先通過搜集過往針對某一主題的海量吵架對話文本，識別出哪些對話容易引起吵架，并給予評分。然后綜合評分高的內容，自動生成吵架文本。在需要的時候，由人工觸發或機器人自動觸發，發送吵架文本，引發網絡吵架。

我舉2個例子。

第一個例子，10月5日，美國NBA球隊莫雷發布支持香港暴亂的言論。然后在微博上，有人自稱是飯圈女孩，指責愛看NBA的虎撲步行街男生不愛國，還有人自稱虎撲用戶，指責飯圈女孩昨日如何今日如何。這些人帶節奏的話語有點特別，我就記住了。正好，我身邊既有好幾位飯圈女孩，也有好幾位虎撲男生，連忙去求證你們有這樣的想法和指責嗎？得到的回復都是沒有，他們雙方都很支持對方。那是誰要帶節奏去挑起兩大戰斗力超強的群體的內訌呢？

這個例子我一直在懷疑，第二個例子給了我啟示。

第二個例子，幾天之后，我開始在多個微博上發現有聊天機器人發出的吵架引導文本。

通常你會在情感貼下面才會吵婚戀觀，在雞湯貼下面放地域炮，在美食貼下面吵豆花是甜的還是咸的。

但是，如果在一個美食貼下面，有人離題發貼帶節奏要吵婚戀觀，在寵物貼下面，發貼帶節奏要吵人是不是親生的，生男好生女好，那么就比較奇怪了。

這些就是程序異常的典型特征了。

因為聊天機器人的開發一般不那么完善，所用到的人工智能的語義分析技術并不能讓程序完全理解對話內容，程序常常并不知道別人對話的真正意思，但是能知道什么對話和什么對話相關聯。于是，當吵架引導是通過關鍵字來觸發的，那么非常容易在錯誤的語境下觸發。

在這第二個例子中，機器人并沒有理解他人的對話內容，而是由于原帖中的個別關鍵字觸發了吵架引導程序。那么，可以非常確定是機器人在帶節奏。

回到NBA的問題上，有人帶節奏是肯定的。我沒有派蜘蛛去爬那幾天的微博吵架文本，還不能確定是機器人帶的節奏要吵架還是有人要帶節奏要吵架。

最新的發展是在微博上的香港警察越來越被動，一方面在香港被田二五找麻煩，一方面，有多個可疑ID在香港警察的微博上越來越頻繁地挑動內地網民和香港警察對立，分化香港警察和內地網民的關系。當你再看到這些帶節奏吵架的，你要先想想是不是機器人了。

這些是要在內地網絡上開戰的信號，戰爭要從香港蔓延到內地了。

我們中國14億人，意見和想法多種多樣，不會完全一致，絕對是吵架機器人收割的絕佳戰場。只要引起各個群體之間的罵戰，挑動爭執和仇恨，大家還會有安寧的日子過嗎？

所以，如果我們想為社會多做些貢獻的話，那就是絕對不在網上吵架。

人工智能的第四種應用是社交媒體上的信息推薦。通過對用戶的特征進行搜集和歸類，然后定向推送有偏見的信息和假消息。操控美國大選選情的數據分析公司劍橋分析公司是通過臉書平臺去做的。本次香港暴動和區議會選舉中，暴徒與臉書、連登論壇、聊天軟件是深度綁定。要再來一次，通過向特定人群推送假新聞、影響選情，是輕而易舉的。這個說得太多了，略。

第五種應用是人臉識別和視頻識別。暴徒們聲稱他們是靠人肉來起底的，實際上不止。對藍絲的起底速度相當快速。10月6日，香港那位被打得半死的59歲出租車司機，在2小時內被暴徒找出來其曾經參與過出租車國慶游行。而那段原始素材是一段影片。那么，也就是說，暴徒們具備了視頻識別的能力，通過出租車的車牌號來在海量的原始視頻素材中搜索到結果。這也包括直播中的情報識別。通過綜合各家的直播信號以及眾多普通人上傳的視頻直播素材，擁有海量的素材后，就能應用人工智能技術去識別情報。

第六種應用是建立藍絲數據庫。在香港警隊里當然有內鬼。一個合格的內鬼，是不會每次需要查數據的時候才去查詢數據，更合理的方法是把警隊名錄等資料導出來，在外部建立獨立的數據庫。有暴徒非常囂張地表示，目前他們手上掌握的警員的數據已經相當完整，想查什么都能查到。那就是數據庫已經建好了，照片、姓名、警員編號、家庭住址、家庭成員全部齊全了。另外，香港每家學校都有教育局規定要安裝的一套學生信息管理系統，里面包含學生家長的姓名、職業、家庭住址、聯系方式等信息。每個學校有一個系統管理員，有系統權限，能夠把數據全部導出來。只要這個系統管理員是黃絲，做這件事情輕而易舉。暴徒們已經在積極找人偷出數據。這些泄露的數據越多，社會上的藍絲將無可遁形。

第七種應用是區塊鏈。有暴徒表示他已經把警員名冊上傳到區塊鏈。我還沒找到是上傳到哪條鏈。由于區塊鏈是無法修改的，無論哪條鏈，只要寫入，那么相當于3萬香港警察的個人信息將能被世界上所有人永遠下載。

好了，暴徒的惡行簡直就是馨竹難書，形勢也是越來越緊張。

人工智能的應用是越來越廣泛。其進化速度是相當快的。目前還有一些特征和錯誤可以幫助我們識別出來，過半年一年，目前的識別方法就會過時了。因為人工智能應用是采集了我們過去的數據，通過整合、分析后，再進行輸出，所以會非常類似昨天的我們自己。這給我們識別帶來了特別的難度。

等等，那位急著跑出去要找人工智能廠商談合作的兄臺，你回來，你知道你準備去找的那家人工智能廠商，有沒有雙面人在當高管嗎？

我知道有。