燃烧的程序员：一场温暖的科技之战-安全客

比幻想成为科幻电影主角更震撼的，是直接站在镜头面前。

在故事的开始，有一群被选中的“斗士”，他们身怀绝技，一个一个被单独运送到数字虚拟世界。在这个倒计时的世界里，正展开着一场有限资源下的“生存游戏”。斗士们只能通过抽签决定队友，关于对手更是一无所知。合作还是独行？突如其来的游戏规则可能会瞬间改变他们的生存处境……

电影《饥饿游戏》里的情节，如今在真实世界上演。《饥饿游戏》是设定在未来的“死亡游戏”，而与电影不同的是，这场现实版“饥饿游戏”的主角，是一群年轻的计算机工程师，游戏的缔造者们为他们准备了一场嵌套了层层“陷阱”、模拟现实的极限挑战。

《燃烧吧！天才程序员》热血收官

01 业界大佬联手奉上的科技真人秀

“欢迎来到Inclusion | A-tech科技精英赛”，一句充满机械感的系统播报宣告了现实版“饥饿游戏”的开始。

在中国第一档程序员真人秀《燃烧吧！天才程序员》的录制现场，20名经过层层筛选的程序员在这里盲选组成了4个战队，每个队伍由2名网络安全攻防选手与3名AI算法工程师组成。

他们需要在48小时内解决节目组设下的两大赛道难题——攻防赛道的层层内网渗透，就是在虚拟的网络密室中拿到每个关卡的通关钥匙；AI赛道要训练出能精准和高效识别野生动物的AI模型，过程中还要通过合作获取珍贵的数据资源。

“来吧，兄弟！”“把代码换掉，让他们无路可走！”刚开始，这群年轻人个个斗志昂扬。可没过多久，他们就发现问题并没有他们想象的那么简单。

“节目组真的太狠了！”

面对意想不到的赛制，年轻的选手们连声感叹，全然忘记了摄影机的存在。

选手们口中“让人头皮发麻”的节目组就是 “Inclusion | A-tech科技精英赛”的组委会。盘点这个神秘组织的名单，一流的阵容浮出水面：有蚂蚁集团、桃花源生态保护基金会、中国猫科动物保护协会等机构，有上海交通大学、清华大学、西安交通大学等多家知名高校，还有超20位来自全球的知名学者。

这20位知名学者也是赛事的评审，成员也是业内顶配——其中有学界AI领袖级人物周志华、有支付宝首席AI科学家漆远、有上海交通大学网络空间安全学院院长谷大武、清华大学计算机系教授朱军、北京大学信息科学技术学院教授王亦洲、西安交通大学网络空间安全学院副院长沈超等等。

他们创办这场赛事的初衷，也在导师观战间的交谈中层层揭开。

02 关键词——实战，模拟现实的智能对抗

“一旦他们开始比赛，不管简历多么闪亮，还是要靠实力和分数说话。”大赛导师、支付宝首席 AI 科学家漆远，点明“实战能力”是这次大赛最重要的关键词。他表示，如果能够通过赛事培育新一代科技从业者的前置实战思维，在未来更有希望缩短研究向应用转化的距离。

从这些技术青年的背景来看，的确才华闪耀。他们中有来自清华大学、卡内基梅隆大学、新加坡南洋理工等名校的高材生，也有高中毕业自学成才的反网络犯罪极客天才。而如今在这个密闭空间里，他们展现出了高度一致的状态——争分夺秒、绝不轻言放弃。

同为赛场导师的西安交通大学网络空间安全学院副院长沈超，很“享受”看到这些优秀科技人才抓耳挠腮的过程，他再三强调，“现实中黑产的攻击情况复杂，而且不会给你预留多少反应时间。这次攻防赛题就是对网络安全的仿真演练，我们在48小时里设置了四个关卡，一关比一关难。”

引入AI安全的赛题设计，是A-tech实战精神最重要的体现——为了模拟现实中的智能对抗，组委会为选手们准备的数据是动过手脚的。

这些数据来自老河沟、八月林等公益保护地。在这些保护区，科学家们为了保护野生动物，通常会选择在不干扰日常活动的情况下，用敏感摄像头拍摄它们的照片。但是这些照片由于数量庞大，且受限于气候、环境等因素质量参差不齐，导致对动物进行识别、鉴定和统计的工作，依然相当繁重和困难。

此时，AI就派上了用场。选手们的另一个任务就是要利用野生动物保护区采集来的真实图像，训练出AI模型，实现对图像中濒危野生物种的智能识别。

数据是选手们训练模型最重要的资源。但出其不意的是，选手们面对的数据状况十分严峻——不仅照片量极其有限，照片上有雨雪、有标记、甚至还有肉眼不能识别的噪声。换句话说，选手们训练所需的数据，是被评委们“污染过”的。

“这个熊的身上怎么隐约有些奇怪的图样，形状像手枪，什么鬼？！” 这是各支参赛队伍里的AI选手在拿到照片时异口同声的惊呼。

在数据中，有些图片被加入了干扰，干扰的方式有两种：肉眼看得见的和肉眼看不见的。图上的一些风霜雨雪等自然产生的噪声，就是看得见的干扰；而那些看不见的干扰，有一个专业术语，叫做对抗样本，就是对训练模型的数据故意添加难以察觉的细微干扰，目的是为了欺骗AI，让AI做出错误的判断。在现实生活中，对抗样本的攻击对人工智能来说是可怕的威胁，假使你正自动驾驶在高速公路上，一张被动过手脚的限速路标能欺骗自动驾驶系统做出错误判断，让你的汽车瞬间失速。

“我们在赛题中加入对抗样本攻防识别，目的就是要检验选手能否识别出数据中的噪声，从而有针对性地训练模型，让模型有更强的鲁棒性，躲过欺骗。” 清华大学计算机系教授朱军指出，在赛事中引入AI安全的元素，是对数字生活所面临的挑战的现实思考。目前人工智能已服务于人们衣、食、住、行的方方面面，而AI一旦被恶意攻击或利用，人们的生活将遭受不可逆的伤害。只有重视发展AI安全，普通人的数字生活才能有坚实的基础保障。

除此之外，“合作”可称为是这场AI安全实战游戏的“终极Boss”——这次赛制的亮点是史上首次AI和攻防的融合，AI选手和攻防选手的团队作战是无处不在的。

在赛制的推动下，不同能力项的选手需要在48小时的极限时间内充分合作，实现解题突围。这对选手的综合能力、协作能力，都提出了很高的要求。而在现实中，AI和安全这两项技术领域的交叉融合，已是无可避免的趋势。没有黑产会因为你擅长计算机视觉或者某一个特殊领域，而发起针对性的攻击，所有的攻击过程都是一个综合运用AI、系统安全、数据分析等多领域技术能力的攻击过程。

“AI安全是未来数字化进程的综合性应用命题，” AI界领袖、南京大学人工智能学院院长周志华点评到，“这样的赛制设计一改以往垂直技术领域的赛题模式，对选拔新一代实战型、复合型科技人才具有很重要的意义。”