- 在 AI 时代，隐私已成为一个日益复杂的问题。随着公司和政府收集并分析大量数据，个人隐私信息面临比以往更大的风险。
- AI 的伦理发展对于维护公众信任至关重要，而数据隐私法律的全球性则给跨境 AI 运营带来了重大挑战。
- 消费者对隐私的意识正在提高，但用户所期望的控制权与他们目前对自身数据拥有的实际权力之间仍存在显著差距。
我们的观点
随着技术以前所未有的速度发展，人工智能（AI）正日益融入我们日常生活的各个方面。从能够通过简单提示生成任何内容的生成式 AI，到能够根据我们的习惯和偏好进行调整的智能家居设备，AI 拥有改变我们与技术互动方式的潜力。然而，随着我们在网上生成和分享的数据量呈指数级增长，对隐私的担忧变得比以往任何时候都更加关键。
——Tacy Ding，BTW 记者
近年来，几起备受瞩目的事件凸显了 AI 技术与隐私之间令人担忧的交集。2016 年的剑桥分析公司丑闻揭露了该公司在未经同意的情况下，从 8700 万 Facebook 用户那里收集数据用于政治广告，引发了全球愤怒，并导致该平台受到巨额罚款。2017 年出现的 Clearview AI 通过从社交媒体上抓取公开可用的图像，创建了一个庞大的人脸识别数据库，引起警惕，并在多个国家面临法律审查。此外，亚马逊的 Ring 因允许警方访问用户的摄像头画面而遭到强烈反对，引发了关于监控和隐私的辩论。2019 年，谷歌 Nest 摄像头被曝在未通知的情况下分享了用户视频，削弱了人们对该公司隐私保护做法的信任。最近，在 2023 年，Meta 同意支付 14 亿美元以和解德克萨斯州一起具有里程碑意义的隐私案件，凸显了科技公司在数据保护和用户权利方面面临的日益严格的审查。这些案例共同表明，在 AI 时代亟需健全的隐私保护措施。
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数字时代隐私的重要性
隐私权是维护个人信息机密性并保护其免受未经授权访问的权利。它是一项基本人权，赋予个人对其个人数据及其使用的控制权。如今，隐私比以往任何时候都更加重要，因为收集和分析的个人数据量持续增长。
首先，它保护个人免受伤害，例如身份盗窃或欺诈。它还维护个人自主权和对个人信息的控制，这对于个人尊严和尊重至关重要。此外，隐私使个人能够维持其个人和职业关系，而无需担心监控或干扰。最后，它保护我们的自由意志；如果我们所有的数据都是公开可访问的，有害的推荐算法可能会分析我们的信息并操纵个人做出特定的（购买）决定。
随着人工智能（AI）日益渗透到现代生活的方方面面，从医疗保健、教育到金融和娱乐，如何确保 AI 系统尊重用户隐私的问题从未如此紧迫。AI 的潜力巨大，其不断增长的智能已帮助解决了各行业一些最复杂的挑战。然而，使 AI 如此宝贵的智能本身依赖于一个核心要素：数据。而困境就在于此——我们能否在利用 AI 力量的同时保护隐私？
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隐私立法：AI 的护栏？
围绕 AI 和隐私日益增长的担忧促使世界各国政府采取行动。2018 年，欧盟实施了通用数据保护条例（GDPR），这是一部旨在让个人对其个人数据拥有更多控制权，并让公司对其收集、存储和使用数据的方式负责的综合法律。根据 GDPR，个人必须明确同意其数据被收集，公司必须在其数据处理实践中展示透明度。
GDPR 对欧盟内部 AI 系统的发展产生了重大影响，特别是在数据最小化原则方面。AI 开发者现在在法律上必须限制他们收集的个人数据量，并且只使用特定任务所必需的数据。这促使一些 AI 研究人员和公司探索替代数据密集型 AI 模型的方法，专注于能够降低隐私侵犯风险的隐私保护技术。
在欧盟以外，隐私法规的协调性较差。例如，美国缺乏一部可与 GDPR 相媲美的单一联邦隐私法，尽管加利福尼亚等州已经推出了自己的综合数据保护法，包括加州消费者隐私法案（CCPA）。CCPA 赋予消费者对其个人信息更多的控制权，允许他们选择退出数据收集实践或要求删除其数据。
在亚洲，日本和韩国等国家也修订了隐私法律，以应对与 AI 相关的担忧。日本的个人信息保护法（APPI）已进行更新，以更紧密地与 GDPR 保持一致，反映了人们日益认识到隐私必须成为 AI 发展的核心。韩国的个人信息保护法（PIPA）是另一个强有力的隐私立法范例，它管理着 AI 系统中的数据处理。
隐私增强技术的作用
虽然 GDPR 等法规为 AI 设置了重要的护栏，但它们并不能解决 AI 对数据的需求与隐私保护意愿之间的内在冲突。为了解决这一问题，一个日益壮大的研究领域正专注于开发隐私增强技术（PETs），旨在使 AI 系统兼具智能性和安全性。这些技术使 AI 系统能够在不损害用户隐私的情况下运行，为隐私困境提供了潜在的解决方案。
差分隐私：是最有前途的隐私增强技术之一。它通过向数据集添加随机噪声的方式，保护个体数据点，同时仍允许 AI 从整体数据模式中学习。这使 AI 系统能够生成精确的洞察，而不会泄露特定个人的敏感信息。
联邦学习：是另一种解决隐私问题的方法。联邦学习不是将原始数据发送到中央服务器进行处理，而是允许 AI 模型在多个设备上进行训练，每个设备处理自己的本地数据。只有聚合的模型更新被共享，这减少了对个人数据集中化的需求，从而最大限度地降低了隐私风险。
同态加密：采用更高级的方法，使 AI 系统能够处理加密数据，而无需解密。这确保了敏感数据在整个计算过程中始终受到保护，即使在分析期间也消除了暴露个人信息的风险。
尽管这些技术展现出希望，但它们并非没有挑战。差分隐私可能会降低 AI 模型的准确性，特别是在需要高度精确预测的情况下。另一方面，联邦学习需要大量的计算资源，并且确保模型更新的安全性仍然是一个挑战。同态加密虽然高度安全，但计算成本高昂且比传统方法慢。
以下哪一项不是隐私增强技术？
A. 差分隐私
B. 同态加密
C. 深度学习
D. 联邦学习
正确答案在文章底部。
伦理 AI 发展的作用
随着 AI 系统日益融入日常生活，对伦理 AI 发展的需求越来越受到关注。除了法规遵从，伦理 AI 还侧重于将道德原则、公平性、透明度和问责制嵌入 AI 系统的整个生命周期——从设计到部署。这些伦理考量不仅涉及隐私，还涉及更广泛的问题，例如偏见、歧视以及 AI 的社会影响。
伦理 AI 框架
一些公司和机构已经制定了伦理 AI 框架，旨在指导 AI 系统的开发和部署。例如，谷歌推出了其 AI 原则，强调公平性、隐私和避免有害后果。微软也建立了一个类似的框架，包括透明度、问责制和包容性。这些框架旨在确保 AI 系统的构建方式尊重隐私、最小化危害，并在出现问题时提供问责。
然而，这些伦理 AI 框架因含糊不清或缺乏执行机制而受到批评。批评者认为，许多伦理准则更像是公关工具，而非指导日常 AI 开发的可操作政策。例如，一些公司被指责“伦理洗白”，即公开承诺遵守伦理原则，却未对其运营或治理实施实质性的改变。
平衡隐私与 AI 的伦理目标
在隐私方面，伦理 AI 开发涉及关于收集多少数据以及如何使用这些数据的关键决策。虽然 GDPR 等隐私法规提供了法律指导，但伦理 AI 框架往往推动开发者更进一步。这包括设计采用隐私设计原则的 AI 系统，即从技术设计之初就将隐私保护融入其中，而不是事后才考虑。例如，隐私设计可能涉及将数据收集最小化，仅收集 AI 执行功能所必需的数据，或实施强有力的匿名化技术。
此外，伦理 AI 原则鼓励透明度。这意味着向用户提供关于 AI 系统将如何使用其数据的清晰信息，并提供易于理解的同意机制。透明度还涉及使 AI 系统的决策可解释，确保用户理解 AI 如何以及为何得出某些结论，尤其是在医疗保健或招聘决策等敏感领域。
实践中的伦理 AI：挑战与权衡
尽管对伦理 AI 的关注度很高，但在实施这些原则时存在重大挑战。一个主要问题是伦理理想与商业目标之间的矛盾。例如，公司可能被激励收集更多数据以改进其 AI 模型或增加广告个性化，即使这与数据最小化原则相冲突。
此外，将伦理融入 AI 开发需要多学科方法，结合技术、法律、哲学和社会科学方面的专业知识。这并不总是可行的，因为许多 AI 项目受到紧迫的截止日期和商业压力的驱动。为了克服这些障碍，一些公司建立了专门的 AI 伦理审查委员会。然而，这些委员会的有效性各不相同，而且它们往往缺乏执行决策的实际权力，特别是当这些决策与商业目标相冲突时。
最终，伦理 AI 开发旨在培养信任——开发者、用户和更广泛公众之间的信任。如果 AI 系统要在不侵犯隐私的情况下取得成功，公司必须展现出对伦理原则的真诚承诺，并确保这些原则不仅仅是指导方针，而是具有有意义监督的可操作政策。
消费者意识与选择：在 AI 时代赋能用户
随着 AI 系统更深入地融入日常生活，消费者对隐私的意识显著提高。备受瞩目的数据泄露事件，如剑桥分析公司丑闻以及对大型企业的多次网络攻击，使消费者更加意识到与 AI 和数据隐私相关的潜在风险。这种日益增长的意识引发了对更大透明度和对个人数据控制权的需求，给公司带来了额外压力，要求它们优先考虑隐私，并告知用户其数据如何被 AI 系统收集和使用。
隐私是本世纪最重要的问题之一。我们正处于一个必须决定收集多少数据是合适的，以及这些数据应如何使用的关键时刻。
蒂姆·库克，苹果公司首席执行官
透明度与知情同意
公司回应消费者更多控制权需求的主要方式之一是通过透明度举措，特别是在数据收集方面。如今，大多数网站和应用程序都会弹出窗口，请求用户同意使用 Cookie 或进行数据处理。这些同意机制旨在遵守 GDPR 和加州消费者隐私法案（CCPA）等法规，这些法规要求必须让消费者能够选择退出数据收集或处理。
然而，透明度在实践中往往存在不足。许多同意表格充斥着法律术语，或者设计方式鼓励用户在未完全理解含义的情况下“同意”。这种做法被称为暗黑模式，指的是巧妙地迫使用户做出有利于公司利益的选择的设计策略，例如同意广泛的数据收集或接受定向广告。尽管提供了同意选项，但许多用户因隐私通知的复杂性而感到无能为力，从而导致无奈和不信任感。
此外，概述个人数据处理方式的服务条款协议（TOS）通常冗长且难以理解，导致大多数用户未阅读即接受。研究表明，消费者在注册服务时很少阅读细则，即使他们在法律上同意了可能涉及广泛数据共享的条款。这就提出了一个问题：当用户没有时间或没有充分理解他们同意什么时，同意是否真的可以被视为“知情”。
赋予消费者更多控制权：隐私工具
为了回应日益增长的消费者隐私需求，公司推出了各种隐私工具，允许用户对其个人数据拥有更多控制权。例如，谷歌和 Facebook 提供隐私仪表板，用户可以在其中管理数据、查看已收集的内容，并调整位置跟踪或个性化广告等设置。这些工具使用户能够决定要共享多少数据以及与谁共享。
此外，随着消费者寻求保护其数字通信免受监控的方法，虚拟专用网络（VPN）和加密消息应用（如 Signal 或 WhatsApp）等注重隐私的产品越来越受欢迎。这些服务通过保护数据不被第三方轻易访问，让用户对其在线活动保持更多控制。
苹果公司也在为其用户提供更强大的隐私控制方面发挥了引领作用。在 iOS 14 中，苹果引入了应用跟踪透明度功能，要求应用在跨其他应用和网站跟踪用户之前必须明确请求许可。这一举措已导致与依赖定向广告的 Facebook 等公司产生摩擦，反映了公司将自身定位为隐私捍卫者的日益增长的趋势。
注重隐私品牌的崛起
为了回应日益增长的隐私担忧，一些公司现在将隐私作为关键卖点进行营销。例如，苹果将自己定位为隐私领域的领导者，强调其保护用户数据安全的承诺，并推广加密消息、有限数据跟踪和离线 Siri 处理等功能。通过将隐私定位为卖点，公司开始在市场上脱颖而出，因为消费者对信任哪些品牌的个人数据变得更有选择性。
这种将隐私作为竞争优势的转变反映了不断变化的消费者格局。随着越来越多的用户意识到数据收集相关的风险，他们更倾向于选择提供更强隐私保护的公司。这导致了注重隐私的初创公司和平台的增长，例如 DuckDuckGo，一个承诺不跟踪用户的搜索引擎，或提供加密电子邮件服务的 ProtonMail。这些服务迎合了越来越多注重隐私的消费者群体，他们将数据安全置于传统平台的便利性之上。
结语
在 AI 时代保护隐私是一个关乎我们所有人的问题，无论是作为个人还是作为社会成员。应对这一挑战需要多方面的方法，结合技术和监管措施。去中心化的 AI 技术提供了一条有前途的前进道路，提供安全、透明且可访问的 AI 服务和算法。通过利用这些平台，我们可以减轻与中心化系统相关的风险，同时促进 AI 解决方案的更大民主化和可及性。
与此同时，政府和监管机构在监督 AI 技术的开发和部署方面发挥积极作用至关重要。这涉及建立法规、标准和监督机制，确保 AI 的负责任和合乎伦理的使用，同时保护个人隐私权。
最终，在 AI 时代保护隐私需要广泛的利益相关者之间的合作与协作，包括政府、行业和民间社会。通过共同努力制定和实施优先考虑隐私和安全的战略，我们可以帮助确保 AI 的益处以合乎伦理、负责任、可持续且尊重所有人隐私和尊严的方式实现。
正确答案是 C. 深度学习。