中文版 | 反人工智能技术：人工智能领域的核心攻防战线​​

人工智能（AI）已深度渗透社会认知，公众对AI前沿突破与能力演进的关注度持续攀升。伴随新模型与应用场景的迭代，AI采用率显著增长——截至2025年初，约52%美国成年人使用过大语言模型（LLMs）与生成式AI技术。

然而潜藏在水面之下的，是鲜为人知却更具战略意义的领域：反AI技术。美中情局（CIA）数字化转型过程中展示了反AI行动如何以超越国家防御体系适应速度重塑威胁格局。这场守护AI系统免受操纵的无声竞赛，可能是最具深远影响的国家级AI竞争。

反人工智能（Counter-AI）​​ 是指针对人工智能系统的攻防技术体系，其核心目标是抵御对AI模型的恶意操控、数据污染、算法欺骗等对抗性攻击，确保AI系统在复杂环境中安全、可靠地运行。

对抗性机器学习（AML）正成为AI系统面临的最复杂威胁。简言之，AML是通过技术手段操控AI系统产生非预期行为的攻防科学。犯罪组织与敌对国家的想象力与技术能力，决定了AML攻击可能造成的危害边界。

此类攻击绝非理论推演：随着AI系统在关键基础设施、军事应用、情报行动乃至数十亿人日常技术场景中的渗透，风险系数持续升高。本质上，受攻击的AI系统可能引发从轻微故障到灾难性安全漏洞的多级危机。

与传统网络安全威胁不同，反AI攻击作用于多数人无法想象的抽象数学空间——这正是机器学习系统解析现实的维度。此类攻击不仅突破数字防御，更扭曲AI对现实世界的认知逻辑。

设想某金融机构部署AI驱动的贷款审批系统（其训练数据涵盖数十年信贷记录）。银行未知悉的是：内部人员已对训练数据植入难以触发警报却足以形成隐性偏差的恶意操作。系统运行数月后，开始系统化拒绝特定区域合格申请人，同时批准其他区域资质不足者。这正是数据投毒攻击——AML的一种形式，其改变了AI风险评估机制。

再设想执行侦察任务的自主军用无人机：其视觉系统经严格训练可分辨敌我。但当敌方在载具表面涂覆特定图案（即便是肉眼不可见的视觉信号），便会导致无人机持续将其误判为民用设施。此类"规避攻击"无需任何黑客技术，仅需利用AI解读视觉信息的算法漏洞。

威胁更深层渗透。2020年某里程碑式研究论文中，专家展示攻击者如何有效"窃取"商业人脸识别模型——通过"模型反演"技术对系统实施结构化查询，竟能提取训练时使用的真实人脸数据。实质上他们复原出特定个体的可识别图像，揭露AI系统可能无意间记忆并泄露敏感训练数据。

大语言模型（LLMs）的出现催生全新攻击界面。虽然商业模型普遍设置应用护栏，但开源模型往往缺乏防护，为恶意操纵及生成有害（甚至违法）输出敞开大门。看似无害的指令可能触发系统生成危险内容（从恶意软件代码到犯罪活动指南），"提示注入攻击"已被广泛认定为LLM应用的首要风险。

这些绝非技术前沿的假设场景，而是被充分论证且正在被利用的漏洞。此类威胁最险恶之处在于：无需更改任何代码即可攻陷系统。AI在多数场景下仍正常运行，使传统网络安全监测机制完全失效。

当威胁蔓延至国家安全领域，警报级别骤然提升。美国国家安全体系内，各机构正密集警示对抗性机器学习对军事及情报行动的关键威胁。往昔国家安全机构仅需防范对手窃取敏感数据，如今更须警惕对手篡改机器解读数据的逻辑机制。

试想对手对情报分析AI系统实施隐蔽操控：此类攻击可使系统忽略关键情报特征或生成误导性结论，政府高层决策将面临难以察觉却极具破坏力的威胁。这已非科幻情节——深谙AI漏洞与国家安全风险关联的安全专家们，正持续升级应对方案。

随着全球通用人工智能（AGI）研发竞赛加速，上述威胁更具紧迫性。首个实现AGI的国家必将获得前所未有的百年战略机遇，但前提是该AGI能抵御精密对抗攻击——存在致命漏洞的AGI系统，其危害性甚至远大于尚未掌握AGI的状态。

尽管威胁持续升级，但防御能力仍显著不足。美国国家标准技术研究院（NIST）学者2024年尖锐指出："现有防护措施无法提供全面消解风险的可靠保证。"这种安全鸿沟源于多重相互关联的挑战，致使对抗性威胁持续领先于防御体系。

该问题本质具有非对称性：攻击者仅需发现单一漏洞，防御方却须防范所有潜在攻击。更严峻的是，有效防御要求兼备网络安全与机器学习的复合型人才——当前人力市场极度稀缺的资质组合。与此同时，组织结构将AI研发与安全团队割裂，形成阻碍协同效能的非预期壁垒。

多数决策者尚未认知AI安全的独特性，仍以传统系统防护思维应对新型威胁，导致被动响应模式主导：聚焦已知攻击路径修补，而非前瞻性布防新兴风险。

突破被动困局需构建涵盖防御、攻防与战略维度的全方位对抗性AI应对体系。首要原则是将安全机制深度植入AI系统底层架构（而非事后补救），这要求开展跨领域人才培训——弥合AI与网络安全的知识鸿沟已非增值选项，而是作战刚需。

有效防御或需刻意在训练阶段注入对抗样本、开发具备固有抗扰动能力的架构体系、部署持续监控异常行为的系统。然单一防守远远不够，组织须同步发展攻防能力：组建专业红队，采用攻击者同等级技术对AI系统实施压力测试。

战略层面需实现政府-产业-学界的前所未有协同：建立新兴对抗技术威胁情报共享机制；制定确立通用安全框架的国际标准；推进贯通AI与网络安全领域的人才培养计划。有专家建议对尖端模型实施严苛的全生命周期安全测试，此提案虽涉及企业知识产权等政治法律难题，但某种形式的安全认证势在必行。

挑战艰巨而风险巨大。当AI系统日益支撑国家安全核心功能时，其安全性已与国家层面安全态势深度绑定。核心问题非"对手是否将攻击这些系统"（其必然发生），而在于"我们是否准备就绪"。

​​反AI战略的未来方向与根本意义​​

突破当前困境需超越技术方案本身，根本性转变AI研发与安全的思维范式。反AI研究亟待投入充足资金支持（尤其用于开发能伴随攻击手段演化的自适应防御机制），但仅靠资金远不足够——必须打破隔绝开发者与安全专家的组织壁垒，构建安全责任共担的协作生态。

主导美中情局大型技术团队的经验印证：消除部门隔阂不仅能提升产品效能，更能实质增强系统安全性。当下核心在于：掌握反AI技术的国家，将决定人工智能最终成为自由根基的守护者抑或掘墓人。这是技术发展的必然逻辑推演。

试想信息生态日益依赖AI媒介的世界：当系统持续暴露于精密对抗性操控时，掌控这些AI媒介操纵权者即实质掌控信息疆域。大规模认知操控、针对决策者的定向诱导、关键基础设施的隐蔽破坏，无不构成对自由社会的严峻威胁。

精通反AI的国家不仅获得技术优势，更构筑起抵御数字操控的免疫屏障。这将捍卫其信息生态的完整性、关键基础设施的可靠性，最终保障决策主权的独立性。在此意义上，反制AI技术实为人工智能时代守护自由的终极护盾。

公众关注的AI竞赛不仅是技术能力的角逐，更是系统韧性的较量——关键在于打造遭逢对抗攻击时仍恪守人类意志的稳健系统。这场隐形竞赛遍布全球研究机构、机密设施与企业园区，其结果可能成为AI革命最具决定性的一环。

建设顶尖反AI能力是塑造未来数十年战略平衡的关键。未来不属于单纯创造最强AI的开拓者，而属于能守护系统免遭破坏的捍卫者。

当务之急是认清这场无形战场的本质：它构成当今时代最重要的技术竞争。人工智能安全性必须从次要议题转为国家核心议题——贯穿于我们构建、部署与管控这些日益强大的系统全过程。

参考来源： Jennifer Ewbank，美中情局负责数字创新的前副局长