结合专家经验辨别虚假商品曹娟介绍，目前除了鉴别虚假新闻、虚假图片，AI虚假检测技术还可以应用在对虚假商品的检测上，如基于视觉信息技术鉴定一些高0档商品的真伪。
2017年，美国纽约大学成功研发出一套假货鉴定系统Entrupy，用户利用配有微型相机的手持设备对鉴定物品进行拍摄，这个系统利用机器学习算法，分析图像，醉终确定产品的真实性。
其联合创始人介绍，除了表面是屈光的钻石和瓷器不能检测外，这项技术使用光学分析可测试汽车零部件、手机、充电器、耳机、夹克和鞋子，甚至原油。
近日，中国科学院计算技术研究所与国内某奢0侈品电商宣布共建联合实验室，探索智能鉴定和智能内容分发、在线鉴定商品业务等内容。
那么，AI如何对商品，如包、鞋辨别真假；在识别假货方面，AI可替代专家吗？“与人识别假货相比，在强度、效率等方面，AI有着突出表现。
例如，一般识别假LV包的专家，工作一0天只能鉴定五六个包，而AI筛查一个包仅需几分钟。
实际操作中，AI先在大量筛选中发现异常情况，报警示错，再由专家来做进一步甄别。
即以AI技术打假为主、以人工审核为辅，AI还不能替代专家。
”曹娟说。
曹娟表示，虚假商品检测可形式化为异常检测问题。
正0品样本往往量很大，但仿品样本量很小，甚至为零。
这时候，只能对大量正0品进行建模表示，然后对待检测样本，要看它与正0品相比是否存在异常。
但单纯的数据学习是困难的，鉴别中还要结合鉴定专家的经验知识，以引导模型学到快速定位异常区域的能力；同时，模型通过数据驱动发现的视觉规律，也会反馈给专家。
因此，这是一个专家和模型相互学习、迭代提高的过程。
当前，人工智能和人们生产生活的关系越来越密切。
同志指出，“新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，为经济社会发展注入了新动能，正在深刻改变人们的生产生活方式。
”对于这种改变，许多人都有切身体会。
人工智能能否摘掉“冷冰冰”的标签，真正变得“亲人类”，更好造福人类呢？这是人工智能发展中值得深入研究的课题