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阿里来了位技术新童鞋,一秒K.O八位律师

AI与法务,会擦出怎样的火花? 日前在阿里巴巴内部,进行了这样一场特殊的“比赛”。600份在线协议,8位专业律师用了一周时间完成审核,而人工智能仅用时1秒,并且在这600份协议中,标记出的问题准确率达到100%。 这是阿里巴巴信息平台企业数据智能部的工程师们,自主研发的智能合同诊断系统,用AI代替法务进行互联网在线协议的审核工作。究竟AI在法务领域如何运用?背后有哪些技术原理?以下是我们给出的解决方案。 背景 互联网背景下的消费者权益保护成为大众关注的新焦点。这其中就包括了客户服务协议、用户隐私协议等消费者与运营商签署的互联网在线协议问题。阿里巴巴因为业务线众多,对于此类协议的审查与更新工作更是一项庞大工程。 目前人工审核一份在线协议的平均时长在30分钟左右,并且由于文字量大、规则多,人工检查不可能100%覆盖,人工审核标准不够统一。有没有可能让AI来代替法务进行审核工作?在这样的背景下,智能合同诊断系统上线了。 这套智能合同诊断系统主要做两件事,一是判断出不该出现的内容(如:违反法律法规的违禁词、侵犯消费者权限的条款、模糊表述等);二是判断哪些是原本应该出现的内容,并给出修改建议或推...

【人脸识别终结者】多伦多大学反人脸识别,身份欺骗成功率达99.5%

在一些社交媒体平台,每次你上传照片或视频时,它的人脸识别系统会试图从这些照片和视频中得到更多信息。比如,这些算法会提取关于你是谁、你的位置以及你认识的其他人的数据,并且,这些算法在不断改进。 现在,人脸识别的克星——“反人脸识别”问世了。 多伦多大学Parham Aarabi教授和研究生Avishek Bose的团队开发了一种算法,可以动态地破坏人脸识别系统。 他们的解决方案利用了一种叫做对抗训练(adversarial training)的深度学习技术,这种技术让两种人工智能算法相互对抗。 现在,深度神经网络已经被应用于各种各样问题,如自动驾驶车辆、癌症检测等,但是我们迫切需要更好地理解这些模型容易受到攻击的方式。在图像识别领域,在图像中添加小的、往往不可察觉的干扰就可以欺骗一个典型的分类网络,使其将图像错误地分类。 这种被干扰的图像被称

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