每隔几年，就会有一项新技术引发全球热议，并在各行各业引发同样的疑问：“这会对你的工作产生什么影响？”如今，这项技术就是人工智能 (artificial intelligence, AI)，特别是像 ChatGPT 及其同类产品这样的大型语言模型 (large language models, LLM)。我们经常在 ICANN 听到这个问题。AI 将如何影响域名系统 (Domain Name System, DNS)、标识符生态系统或 ICANN 的使命？
AI 不会改变 ICANN 的核心使命，也不会改变 DNS 的基本架构。但与任何重大的技术变革一样，AI 确实会对 ICANN 所处的生态系统产生影响，且其中一些影响值得我们仔细关注。
“AI”已成为当前的主流技术话题，就像几年前的“区块链”以及更早之前的“大数据”一样。广受热议的新技术不仅引发人们的好奇心，往往还伴随着一定程度的炒作，这使得人们难以区分真正可能带来的变革与普罗大众的热情。
就 ICANN 的核心使命而言（通过协调互联网的唯一标识符——包括域名、IP 地址和协议参数——来帮助确保一个稳定、安全且统一的全球互联网），AI 并未改变这一根本。互联网的标识符层属于基础设施。它不会像大型语言模型 (LLM) 那样生成内容、做出决策或与用户互动。从根本上说，AI 系统对 DNS 的依赖与其他所有互联网应用并无二致。但这种依赖的规模和性质值得深入探讨。
AI 与 DNS 使用方式的变革
一个可观察到的变化体现在 DNS 流量本身。LLM 和具有自主行为能力的 AI 系统与互联网的交互方式不同于人类用户。当聊天机器人搜索网页以回答问题，或 AI 代理在对多个网站进行研究、收集数据或采取行动时，每次交互都会产生 DNS 查询。这些由机器驱动的查询在流量、频率和分布上可能与人类浏览模式存在差异。尽管 DNS 在设计之初就旨在应对增长和不断变化的使用模式，但 AI 作为互联网流量的重要来源的出现，仍是一个值得关注的发展趋势。
一个更为紧迫的担忧是 AI 正被用于扩大恶意活动的规模。LLM 能显著简化生成具有欺骗性的钓鱼内容、创建冒充网站或策划具有针对性的社会工程学攻击活动。许多这类活动都依赖于域名。AI 工具还可被用于大规模注册域名以实施滥用活动，且其操作方式可能难以通过传统方法来检测。AI 使得域名滥用被加速或自动化的潜力，标志着威胁态势发生了重大转变。
值得欣慰的是，防御方也可利用其他 AI 技术来检测此类恶意活动：机器学习是一种 AI 技术，计算机通过它能够从数据中学习识别滥用模式并做出决策，而非依赖预先编写的规则。ICANN 自己的研究团队利用机器学习对域名注册进行聚类，主动检测恶意域名，并大规模分析滥用模式。
AI 与 ICANN 的多利益相关方流程
还有另一个层面，它超越了技术基础设施的范畴。ICANN 的合法性在很大程度上取决于其多利益相关方模型的完整性，而这种完整性又取决于人们在政策制定过程中是否真正参与其中。AI 工具能够以一种可能影响这些流程的规模和速度，生成公众意见、起草政策文本、在邮件列表中回复，并参与社群流程。如何检测由 AI 生成的参与记录以及如何对其进行权衡，是一项治理挑战。ICANN 和许多其他组织很可能都需要面对。
ICANN 特别关切 AI 生成信息的可靠性，因为其使命的一环在于充当一个“可信信息源”。ICANN 通过执行互联网号码分配机构 (IANA) 的职能，维护着协议参数、号码资源和顶级域的权威注册库。这些数据集对精确度要求极高。它们并非那种可以随意概括而不损失精确度的信息。当 LLM 作为权威数据的访问中介时，它们可能充当不完美的叙述者，引入不不实信息或丧失关键的精确度。这种风险并非仅针对 ICANN ，它对于任何核心职能涉及传播数据必须保持精确度的组织而言，都尤为相关。
结论
当一项重大的新技术出现时，ICANN 与其他任何组织一样，都需要理解其带来的影响。具体而言，AI 技术虽不会改变 ICANN 的使命，但会改变践行该使命的环境。AI 有可能重塑 DNS 流量模式，使滥用行为和防御措施同时升级扩大，引发关于参与真实性的新考量，并凸显 ICANN 作为权威数据来源所扮演的重要角色。尽管这些因素不应使我们忧心忡忡，但确实是 ICANN 密切关注这些与 AI 相关的发展的理由。
