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谷歌窃取用户隐私的背后,是数据与AI剪不断理还乱的关系

2018/8/15 20:39:00

一直以来,隐私都是一个敏感话题。这也是为什么谷歌、微软、Facebook等科技巨头在谈人工智能的同时,一定要强调保护用户隐私和数据安全的重要性。昨天,谷歌被曝通过获取地理位置来收集和窃取用户隐私,而在今年5月,史上最严数据保护法GDPR正式生效,但同时又有人担心这样会不会阻碍人工智能的发展。

 

这种矛盾产生的原因,主要还在于数据与人工智能之间剪不断理还乱的复杂关系。一方面,数据是现阶段巨头们提高自家机器学习水平的核心与优势;另一方面,为了保护用户的隐私,很多科技公司都发声表示自己会利用AI技术,填补这部分空白。所以,在这种情况下,保护隐私与企业合理利用用户的数据提升算法,便成为了一个矛盾的问题,而这也是需要我们深度关注和思考的。

 

本周一,谷歌再次陷入“数据门”丑闻。根据美联社的报道,未经允许的情况下,谷歌在安卓及苹果商城内上架的部分应用可以保存用户位置信息,可能曾被采集数据的对象包括20亿安卓用户以及数千万苹果手机用户。更为严重的是,即使用户停止了"地理位置记录",某些谷歌应用仍然会自动存储带有位置的数据,并且不会就此询问用户。

 

对此,谷歌方面的回应只坚持两点:首先,数据收集是必要的,目的是为了进一步提高消息传递服务的速度并改进其性能;其次,用户可以自主控制数据,公司有提供一些提示,可以让用户随时打开或关闭相关工具,并删除历史记录。而谷歌所说的这些操作,一般会有很复杂的操作流程,大部分人会选择放弃。

 

虽然人们对此感到无奈,但这件事也充分说明了在“体验的便捷性”与“个人隐私”的选择中做出取舍,实则是一个两难之选。毕竟,即使谷歌屡次传出侵犯用户隐私的丑闻,依然有70%的美国用户还会每天使用其产品或服务。

 

如何使用用户数据,多数企业选择避而不谈

经历了剑桥分析丑闻的Facebook,在被问到接下来的日子将如何保护用户的隐私时,CEO扎克伯格除了表示用AI避免外,还提出了另一个概念,即付费版Facebook:用户交点钱来规避令人烦闷的广告。这似乎意味着付费用户可以拥有终极奢侈品——隐私,但该承诺还是处于了灰色地带,毕竟Verzion(美国移动运营商)向第三方出售用户手机定位数据一案告诉我们,简单的支付订阅费和没有广告,并不意味着一家公司不会为了赚更多的钱而重新出售用户隐私。

 

事实上,除了Facebook等知名科技公司,像Medium一类的媒介公司也早就建立了自己的广告业务,并推出了付费订阅模式,相同的是,他们也不会不对用户数据的使用细节进行披露。可以说,Medium的模式就是扎克伯格口中付费版Facebook的未来。但不要以为没有广告就代表了“无监控”。

 

Medium在今年5月更新的隐私政策中,详细描述了公司将如何追踪并保留其用户的大量信息,包括了主要社交媒体公司收集用户信息的所有常见行为的指标。很明显,无广告并不意味着免收监控。那么,对于收集的数据,他们到底用来做什么呢?

 

Medium解释说,“Medium不会为了向用户提供广告而将其信息转交给第三方。我们不会贩卖用户的信息。”这其中就存在很大的问题,因为该声明不排除任何其他类型的数据传输,也就是说,除了以传播广告为目的的数据分享外,该公司为自己其他目的的数据分享留了后路,这很让人担忧。

 

Medium的案件也告诉我们,即使是一家负责任的、有道德的公司,在广告业务上也会有“邪恶”的一面,也会在如何使用用户的隐私数据问题上避而不谈,因为这可能会影响其广告业务带来的收益以及订阅内容带来的利润。总的来说,无广告的订阅模式并不是让隐私更安全的方式之一。

 

人工智能引起企业注意,用于数据保护指日可待

既然无广告的订阅模式不能成为保护隐私的有效手段之一,那究竟应该采取什么措施呢?

 

目前,有研究人员指出,人工智能和机器学习在改进特定的、结构化的以及庞大的数据源问题中可以发挥重要作用,这主要是基于其能够快速处理和分析数据的优势。但就人工智能而言,其最重要的价值在于,通过AI对数据进行分析产生的结果可以引发分析师或开发人员对数据展开的进一步思考和质疑,也就是说,人工智能可以成为研究团队用于发现数据缺陷并展开相关调查的工具。

 

举个例子,今年6月,全球企业级云数据管理领导者Informatica发布了最新的数据隐私和保护解决方案,为企业的数据隐私和合规活动提供增强型支持。其中便包括了具有持久和动态数据脱敏功能的Secure@Source,可帮助企业对敏感数据风险进行识别、保护和监测。

 

另外,这一解决方案还能够帮助用户发现新的和已有的数据资产,识别数据情况,同时分析整个面临的数据风险,并通过风险模拟确定有效的修复路线。据了解,这一全新的解决方案采用了人工智能技术——CLAIRE?引擎,可以提供由元数据驱动的人工智能建议功能,帮助数据隐私和安全团队实现工作流的自动化,并提升工作流效率。

 

事实上,仅仅通过人工智能技术来保护数据的安全是不够的,因为现在的机器大多数只是擅长将研究数据精准化,并进行自动化的处理。就AI在保护数据方面的使用而言,小智君(ID:Aiobservation)认为,更有效的方法是通过人工智能来激发人类研究员的创造力,以及迅速发现数据所面临的潜在威胁。

 

随着自然语言处理(NLP)的进步,未来高级分析师以及非技术学者都可以通过简单的本土语言搜索来查找相关的数据,而不用学习计算机领域复杂的查询语言。另外,鉴于安全领域的专业人员面临着人才不足的困境,目前新型的AI解决方案还可以提供易于使用的NLP搜索界面来增强人类智能,使得一些非专业人员能够参与数据安全管理,从而在最大程度上减少人才短缺的压力。

 

此外,除了欧盟颁布的最严数据保护法GDPR,欧洲还针对隐私保护问题提出了一些新的规定,比如“被忘却权”,即被忘记的权利,也就是说个人的隐私权包括被忘记的权利。在收集大数据以后,使用一定时间后就要及时删掉,不能再保留。如今,如何平衡信息的开发利用与个人隐私的保护,已经成为了社会各界共同关注的话题,或许类似规定的出现也可以成为数据隐私保护的一种手段。

 

【本文系人工智能观察作者原创,转载请注明出处,更多文章请关注微信号Aiobservation】

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