是的，关于这个话题有一些研究，可以称为对抗性机器学习，它更像是一个实验领域。

对抗样本是类似于用于训练模型的输入，但会导致模型产生意想不到的结果。例如，考虑一个经过训练以区分橙子和苹果的人工神经网络 (ANN)。然后给你一张苹果的图像，类似于用于训练 ANN 的另一张图像，但有点模糊。然后你将它传递给 ANN，它出乎意料地预测对象是橙色的。

几种机器学习和优化方法已被用于检测机器学习模型的边界行为，即在给定两个稍微不同的输入（但对应于同一对象）的情况下产生不同结果的模型的意外行为。例如，进化算法已被用于开发自动驾驶汽车的测试。例如，参见Alessio Gambi 等人的基于搜索的程序内容生成自动测试自动驾驶汽车(2019)。

有时，如果发现人工智能识别字符的规则，如果人类识别相同字符的规则不同，就有可能设计出人类识别但人工智能不识别的字符. 但是，如果人类和 AI 都使用相同的规则，它们将同样好地识别相同的字符。

我建议的一个学生曾经训练过一个神经网络来识别一组数字，然后使用遗传算法来改变数字的形状和连接性，这样人类仍然可以识别它们，但神经网络却不能。当然，如果他随后使用扩展的数字集重新训练神经网络，它可能能够识别新的数字。

是的，例如，其中描述了一个像素攻击

苏，J。巴尔加斯，DV；Kouichi, S. 一种用于欺骗深度神经网络的像素攻击。arXiv:1710.08864

一像素攻击是改变输入图像中的一个像素会强烈影响结果的攻击。

这是一个例子：

• 如何破解你的脸以躲避面部识别技术的兴起

在他最近出版的《秋天》一书中，斯蒂芬森写到了智能眼镜，它在面部特征上投射出一种图案来衬托识别算法（这似乎不仅可行，而且很有可能；）

这是我们的赞助商Adversarial AI 的一篇文章：随着新攻击向量的开放，研究人员旨在防御它，其中包括“ AI 黑客攻击可能导致现实世界问题的五种方式”的图表。

这篇文章引用了关于人工智能的恶意使用：预测、预防和缓解的会议，您可以在其中下载完整的报告。

我假设现实世界中存在许多这样的例子，并且会在我找到它们时修改这个基于链接的答案。好问题！