近年来环球人工智能技能快速发展，成为推动科技和家当快速发展的主要力量，人工智能技能已进入实用阶段，正深刻地改变着人类的生产生活。
然而大多数国家确当局监管并没有跟上人工智能技能的发展步伐，政府监管总体上不到位。
尤其是在天生式人工智能领域，有关算法及用于演习的数据集的规范利用在许多国家仍旧取决于开拓职员自身的道德约束。
政府须要应对重大的根本举动步伐寻衅，制订测试和评估人工智能安全的工具。
报告等分析了3000多个观点、发明、原型、办理方案，并对个中的195个进行了详细剖析和系统化描述，确定了国家应优先考虑的、涉及监控互联网和确保用户安全的12个人工智能运用领域，分别为：

1. 深度假造检测

近年来，深度假造已成为一个构成切实威胁的问题。
***的日益遍及凸显了对媒体和***内容鉴定工具的需求，由于深度假造技能可以令人信服地歪曲事实，并通过社交媒体高速传播，使数千万用户受众受到误导和侵害。

2. ***内容识别

利用人工智能识别***内容适用于广泛领域，包括医疗保健、娱乐、交通管理、自动驾驶、车辆管理、公共司法等。
在打算机视觉领域，***内容识别功能是一个需求量大、前景广阔的研究和发展领域。

3. 自动内容监控

每天都有大量内容在互联网上上传和传播，这远远超出了任何机构在内容上传前对其进行剖析和监控的能力。
鉴于全面数字化的事实及其明显的经济效益，利用人工智能来自动监控和管理内容的做法在未来只会越来越多。

4. 人脸识别

人脸识别是信息识别的一个实际运用领域，三十多年来一贯受到人们的关注。
如今，这一领域已成为最受研究职员和开拓职员欢迎的方向之一，并在我们身边的现实中有着令人印象深刻的实践案例。
但人脸识别系统及其运用也面临从技能难题到隐私道德等一系列问题。

5. 文档语义提取

从文本中进行信息提取是自然措辞处理领域的主要方向之一。
通过谈天机器人技能，“人类”措辞的识别和处理已被引入许多行业。
虽然自然措辞处理和文档语义提取有其自身的寻衅，但如今的算法模型已为许多企业发展供应了广泛的可能性。

6. 事实核查

打击虚假信息是一项繁芜的任务，须要政府监管部门、网络平台管理部门、教诲和研究机构等各利益干系方的配合尽力。
事实核查能力直接依赖于干系技能的发展，如自然措辞处理和打算机视觉。

7. 符号识别

符号识别是打算机视觉的一个主要领域，由于符号的数量和多样性，一贯以来是领域的研究难点。
随着人工智能技能的发展，尤其是深度学习方法的发展，符号识别已取得主要的进展。

8. 元数据提取与剖析

元数据是构造化的参考数据，有助于分类和识别信息的属性。
目前大多数基于人工智能的模型都侧重于提高元数据事情的便捷性和舒适性，运用范围也非常广泛，从供应专业办理方案（如法医借助人工智能模型快速对涉案物品进行分类筛选与初步鉴定）到创新者手中的分散式互联网工具搜罗万象。

9. 情绪识别

利用人工智能进行情绪识别是最热门的研究领域之一。
随着情绪识别在我们的日常生活中发挥着越来越主要的浸染，人们开拓了大量的方法来提高对情绪的剖析准确性。
如今，情绪识别技能已经在消费、安全、医疗、娱乐、机器人等领域得到了广泛的运用。

10. 应对信息攻击

由于人工智能和机器学习的能力在过去五年中呈指数级增长，其运用在信息安全、保护"大众年夜众免受虚假***侵害，以及以操纵信息为目的的信息攻击领域发挥了主要浸染，当前社交网络已成为即时分发信息的空想平台，人工智能已证明自己是在社交网络安全这一领域内进行社交网络动态剖析的可靠助手。

11. 内容天生

如今天生式人工智能可以根据用户的短文本要求创建故意义的文本、图像、音乐、代码和诗歌。
天生式人工智能常日会导致许多法律和道德问题，如由人工智能创建的虚拟现实已经成为社交网络源的一部分并涌如今媒体中，同时天生式人工智能还面临与版权问题干系的知识产权问题。

12. 内容推举系统

内容推举系统作为用户和企业都感兴趣的领域，在数字化转型中至关主要：对前者而言，推举系统是选择大量商品和做事不可或缺的指南，对后者而言，推举系统是增加利润的有效工具。
推举系统的未来有两个驱动力：技能进步和市场需求。
未来开拓职员将越来越多地利用神经网络作为学习工具和推举系统的核心。

打击虚假信息是国家安全主要的任务之一。
人工智能技能的快速发展为有效地打击虚假信息供应了主要的抓手。
报告中指出了该领域的三个值得关注的关键发展趋势：

一是可进行实时监控的事实核查系统被整合到社交媒体中。
未来，利用人工智能技能的事实核查系统将能够剖析并检讨语音和流媒体***。
如果创造虚假***，则会发出警报或提醒用户把稳不准确或者可能是假造的内容。
这样的系统将基于深度学习的方法，使其能够以共生的办法实现在社交网络中事情，如社交网络上发布的信息具有明显的时序特色，可以被划分为连续的片段，可以通过递归神经网络（RNNs）捕捉序列特色从而捕获数据的深层潜在特色及其干系性，以此构建虚假信息检测模型。

二是事实核查系统将在3—5年内大规模履行。
进入信息爆炸的时期，人们对自动化信息事实核查的需求猛增，估量将在未来3—5年内实现事实核查系统的大规模实行。
然而，目前事实核查系统仍处于早期发展阶段，还不能完备依赖人工智能进行事实核查，只能部分流程自动化。
许多办理方案要么将流程的一部分自动化，要么专注于对特定内容进行评估，以便随后由专家或繁芜的中心神经网络进行终极评估，从而评估内容的可信度。

三是事实核查的自动化。
通过事实核查自动化可以使得每条***在大平台上都会被打上标签，俄罗斯各州将能够通过创建标签系统和监控科技巨子***标签的精确性来直接进行信息的事实核查，以防止公司通过敲诈性的***来钻营利益。

（一）理论根本：社会网络安全中的动态社交网络剖析

信息战正在向网络空间蔓延和过渡，并推动了宣扬系统的自动化进程。
随之而来的是网络安全的寻衅，如利用机器学习、神经网络等方法，实现钓鱼式攻击、电脑蠕虫传播、垃圾邮件散发等的完全攻击过程自动化。
报告中指出可以通过结合社会科学与工程学进行社会网络安全中的动态社交网络剖析，通过研究信息战中的攻防工具，预测它们对人类行为的影响，通过跟踪、评估、剖析和阻挡信息攻击来保障网络信息安全。
人工智能是用于社会网络安全中动态社交网络剖析的主要工具。
随着人工智能和机器学习技能在过去五年中的指数增长，其在信息安全和信息攻击（舆论操纵）中，都有着广泛的运用。

（二）方法手段：“反信息攻击”的人工智能技能与系统

一是充分利用人工智能技能在处理海量数据、多源异构数据、实时动态数据等方面的显著上风，构建动态可扩展的网络安全知识大脑，提升网络空间防御能力。
二是针对网络攻击越来越智能化、大规模网络攻击越来越频繁、网络攻击的暗藏性越来越高的特点，遵照网络攻击的基本规律，基于构建的网络安全知识库，实现繁芜网络攻击的智能化检测算法。
可将网络安全事宜和攻击的基本信息存储于安全知识图谱中，通过采集数据与安全知识图谱进行匹配，可剖析得到网络系统中的攻击行为。
三是目前人工智能技能还不能完备分开人而存在，人的勾引至关主要。
在制订人工智能的发展路线的同时该当要紧盯风险防御，加强对潜在风险的预判和研究，看重系统安全防御技能的发展，明确防御发展策略。
不能盲目地将人工智能作为一项“百利而无一害”的技能进行利用，在进行顶层设计的同时考虑风险管理，对人工智能技能的安全性进行有效评估，为人工智能乃至系统防御技能供应有效规范的引领浸染。

（三）问题寻衅：信息攻击剖析系统的局限性

环球媒体环境的信息流是动态的，新的词汇每天都会产生和涌现，语境和意义也在迅速变革。
当前的技能还不敷以实现完备自动化的信息攻击剖析。
信息攻击处理系统和工具仍旧须要专家和操作员来实现最佳效果。
但是信息的攻防每每是一体两面，完全的系统可以轻松识别不同的攻击模式，并为用户供应高质量的干系信息。
但是攻击者也可利用系统来解析攻击过程，以便重修攻击方法，在理解系统的根本上进行攻击手段的升级。
同时，很多信息攻击行为都是通过普通民众进行的，民众每每在不知情的情形下充当了攻击者的打手，信息攻击剖析系统能否快速准确的区分信息攻击中的“平民”，决定了阻挡信息攻击的成功率。

人工智能在网络攻防两方面的赋能效应，极大地推动了网络空间攻防对抗的发展，引发新的安全威胁，催生新的对抗手段。
对付网络安全而言，人工智能是一把“双刃剑”，人工智能与网络空间安全深度结合，给经济、政治、社会、国防等领域带来新威胁、新问题的同时，也为各国网络空间安全发展供应了新机遇。
一方面，人工智能是科技研究过程中可靠的助手，其速率和24小时可用性大大简化了科学家和研究职员的事情；另一方面，也不能对攻击者利用人工智能的毁坏性场景视而不见，例如深度假造敲诈行为、通过信息影响进行社会操纵等。