無死角窺探的焦慮 算法和算力的突破 AI如何反擊隱私侵占

在智能時代，算法和算力的不斷突破，讓AI技術(shù)飛速發(fā)展。在工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療、交通、能源等領(lǐng)域，AI與大數(shù)據(jù)技術(shù)相互協(xié)助，解放了人們許多無意義、重復(fù)危險的工作，也為企業(yè)的效率與安全帶來了增益。

不過完美的技術(shù)并不存在，我們一邊享受著數(shù)據(jù)帶來的紅利，另一方面也面臨著個人信息“裸奔”的挑戰(zhàn)，身邊越來越多的智能設(shè)備都偷窺我們的個人隱私。

我們或許都有過這些經(jīng)歷——

隨意地和同事聊天，討論哪里的火鍋、燒烤好吃，打開大眾點(diǎn)評，首頁上都是火鍋與燒烤的推薦；

和閨蜜、女朋友討論哪家的奶茶好喝，想喝新出的某個口味，外賣平臺上都是這個奶茶的推薦；

在和家人討論劉畊宏，討論減肥，討論瑜伽服，再打開某寶的話，也會收獲滿屏的健身用品推薦。

身邊的電子設(shè)備都在各種暗中偷偷觀察我們的言行，詭異得令人不舒服。這些對我們聲音的窺探，也是一種消費(fèi)市場風(fēng)靡下各類App的營銷手段。通過對權(quán)限隱私的打開，實(shí)時將我們的聲音傳輸?shù)较到y(tǒng)中，運(yùn)用所謂AI為我們推送定制化的服務(wù)。事實(shí)上，這些以獲取隱私為前提的營銷，讓消費(fèi)者十分困擾。

如何避免這類情況的出現(xiàn)？有些人選擇不長期授權(quán)開啟麥克風(fēng)，一次一授權(quán)，但是這種方式太麻煩。更極端的方式，有人故意在交談過程中，使用外放的音樂或者電視劇等嘈雜的聲音來遮蓋交談聲音，但這種殺敵一千自損八百的體驗(yàn)過分難受。如何用技術(shù)的手段來規(guī)避這類情形呢？

用魔法打敗魔法

用AI來打敗AI，可能是一個不錯的出路。一種新的AI系統(tǒng)上線，這個AI系統(tǒng)的規(guī)避邏輯是，在談話的過程中加一些其他聲音的“佐料”，只不過這些“佐料”很微弱，不會像外放的音樂、聲音那么嘈雜，影響我們正常的交談。

只要在人們交談的過程中，打開這個系統(tǒng)，空間內(nèi)就會播放一段微弱聲音，在不影響正常對話的前提下，掩蓋交談的聲音，以避免被麥克風(fēng)收音。

這個AI系統(tǒng)，是來自美國哥倫比亞大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出的一種新方法。該系統(tǒng)可以很容易地部署在我們常用的電子設(shè)備中，只要在電腦、手機(jī)等硬件運(yùn)行，就可以實(shí)時保護(hù)用戶的隱私。

用AI技術(shù)來干預(yù)麥克風(fēng)獲取聲音，并不是一個新奇的點(diǎn)子。此前也有相關(guān)的技術(shù)解決這類問題，不過因?yàn)槁曇艚徽劦奶厥馇榫?，無法預(yù)測幾秒后談話的單詞與語速，這使得AI無法跟上交談雙方的對話節(jié)奏，從而影響對話覆蓋遮蔽的效果。

新的AI系統(tǒng)，可以通過深度學(xué)習(xí)的算法，預(yù)測交談雙方接下來要說的話的特點(diǎn)，以兩秒鐘的輸入語音為條件，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時性能。實(shí)時生成的合適麥克風(fēng)噪音可以有效地干擾對對話隱私的獲取。

這個新算法使用了一種“預(yù)測攻擊”的信號，該信號可以干擾任何被自動語音識別模型訓(xùn)練來轉(zhuǎn)錄的單詞。并且當(dāng)干擾的聲音在自然環(huán)境播放時，需要足夠大的音量來干擾任何可能在遠(yuǎn)處的流氓“竊聽”麥克風(fēng)。這個系統(tǒng)被證實(shí)在有自然環(huán)境噪聲和復(fù)雜形狀的真實(shí)房間中都具備良好的效果。不過目前算法系統(tǒng)只對英文交流的語言有效，團(tuán)隊(duì)正在將更多的精力放在其他語言的遷移應(yīng)用中。

在這場爭斗中，AI系統(tǒng)對設(shè)備背后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)勝算滿滿。這一研究成果也在走出實(shí)驗(yàn)室的過程中，向多語言多場景輻射落地，未來或許能夠幫助我們免受各式各樣對話隱私的“騷擾”。
聲音的隱私對我們的影響主要是消費(fèi)領(lǐng)域的干涉和侵?jǐn)_，在視頻領(lǐng)域，我們的肖像隱私更是重災(zāi)區(qū)。

新的視頻“噪音”手段

在視頻隱私領(lǐng)域，公眾的隱私也沒有邊界。大家印象深刻的事情，莫過于在某家地產(chǎn)公司的樓盤銷售活動中，客戶自己戴頭盔來買房。很多人在初看新聞時，可能還有種嘲笑事主的心態(tài)，而在了解真實(shí)情況下，無奈也為事主的機(jī)智點(diǎn)贊。戴頭盔的主要目的是躲開地產(chǎn)公司的AI視頻識別，免得被進(jìn)行差異化服務(wù)，避免自己購房利益損失。

視頻領(lǐng)域?qū)οM(fèi)群體的千人千面的不公平待遇只是冰山一角，更為嚴(yán)重的是一些堂而皇之的隱私侵犯。在天眼的覆蓋中，滿大街的攝像頭，讓所有人的視頻數(shù)據(jù)都在裸奔中。哪怕是一些人為了安全，在家中安置的攝像頭，也不能免除被一些黑客攻擊的風(fēng)險，用戶在家中的任何舉動都被背后的一雙雙別有用心的眼睛窺探著。

這些視頻隱私，除了立法可以威懾外，有沒有技術(shù)的手段可以針對性地保護(hù)？

麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室的研究人員開發(fā)了一種新的系統(tǒng)，在視頻中添加一些噪音數(shù)據(jù)，確保個人在視頻中不被識別，同時公共的視頻也可以作為分析與調(diào)查的資料來使用，可以更好地保證出現(xiàn)在監(jiān)控視頻片段人的隱私。

我們知道在天眼中或者社區(qū)、園區(qū)的監(jiān)控視頻中，被錄入視頻中的人毫無隱私可言，一切的人臉信息都被攝像頭攝入并分析，雖然可以保證公共領(lǐng)域的安全，可以監(jiān)測行人、車輛流動的密度和流量，幫助衛(wèi)生健康與防疫措施的施行，但這種以犧牲個人的隱私這種局面在技術(shù)的升級過程中，應(yīng)該逐漸被打破。

一些企業(yè)采取的是在視頻中模糊人臉的方式，但這類做法可能讓系統(tǒng)會跟丟一些人臉數(shù)據(jù)，進(jìn)而會導(dǎo)致一些研究無法進(jìn)行。新型的AI系統(tǒng)Privid，能夠讓研究人員運(yùn)用視頻數(shù)據(jù)查詢的同時，也能確保個人身份無法被識別，保護(hù)出現(xiàn)在視頻片段中人的隱私。在各種視頻和查詢中，Privid的準(zhǔn)確率在非私有系統(tǒng)的79%-99%之間。

Privid AI系統(tǒng)運(yùn)用的是一種差分隱私保護(hù)技術(shù)差分隱私允許用戶對數(shù)據(jù)進(jìn)行一定程度的修改，加入一些噪音數(shù)據(jù)，但不影響數(shù)據(jù)總體的輸出，從而使得攻擊者無法知道數(shù)據(jù)集中關(guān)于個人的信息，達(dá)到隱私保護(hù)的作用。

不過這個系統(tǒng)也存在一定的局限，那就是要添加的噪音數(shù)據(jù)量無法確定。理想的情況當(dāng)然是，添加的噪音恰好足以隱藏每個人，但又不至于多到對研究人員毫無用處。但現(xiàn)實(shí)是，向數(shù)據(jù)添加噪音并保證視頻的分析查詢的過程中，會造成一定程度的干擾，讓結(jié)果不會非常準(zhǔn)確，這個噪音數(shù)據(jù)的平衡，需要技術(shù)的深入與斟酌，在不影響實(shí)際參考價值的同時保障隱私。

AI深入隱私保護(hù)

在視聽領(lǐng)域，我們被暴露在開闊的地帶，普通人的數(shù)據(jù)成為消費(fèi)領(lǐng)域的金錢與流量，被導(dǎo)入各類消費(fèi)場景中。對有錢有權(quán)的人來說，個人隱私的數(shù)據(jù)更為金貴，它很可能成為黑客眼中勒索的“肥肉”。在攝像頭下，你去的每一個地方都是透明的，如果有人獲取了這些數(shù)據(jù)，就能夠建立起人出現(xiàn)在固定場所的時間線，只要匯總數(shù)據(jù)就可以捕捉到人的歷史位置和各類信息。有心的獵手只要蹲守，總會捕獲肥膘滿滿的獵物。

AI越智能，獲取、存儲、分析的信息也會越來越多，也會越來越隱蔽。雖然AI技術(shù)的中立性是共識，但背后的大公司、黑客的應(yīng)用都是被利益所驅(qū)動，一旦這些信息不被合理地應(yīng)用，就會造成各類影響嚴(yán)重的事件發(fā)生。

我們知道視聽生活是現(xiàn)代人類娛樂、生活的必需品，無人能夠離開嵌入攝像頭、麥克風(fēng)的各類電子產(chǎn)品。城市的運(yùn)行、工廠、企業(yè)的管理運(yùn)營離不開各類攝像頭設(shè)備的輔助，這也意味著更多的社會、企業(yè)及個人信息都在數(shù)據(jù)世界中流動。

技術(shù)發(fā)展總比法律的約束快。如果通過立法、道德的方式去約束，漏洞也會越來越多，安全和隱私得不到保障，這也會減緩AI的發(fā)展。保護(hù)隱私和安全是技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵。用AI的方式去約束一些AI技術(shù)對隱私的濫用，成為數(shù)智時代網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)人員的必選項(xiàng)。

不過當(dāng)前基于AI深度學(xué)習(xí)的隱私保護(hù)研究正在起步階段，還有許多挑戰(zhàn)。比如加密算法的應(yīng)用方面，雖然加密技術(shù)是最直接有效的隱私保護(hù)手段，但加密技術(shù)的技術(shù)成本和應(yīng)用成本，結(jié)合本身就消耗大量計(jì)算資源的深度學(xué)習(xí)算法，將大大降低算法性能。

另外就是監(jiān)管層面的落后與缺乏。技術(shù)發(fā)展的特性，使得監(jiān)管層面一直是跟在技術(shù)后面跑。如何采用創(chuàng)新的監(jiān)管方式，可以提前預(yù)警，而不是事后補(bǔ)救。如何構(gòu)建監(jiān)管層面與其他第三方科技企業(yè)合作的溝通平臺，一起評估未上線的新應(yīng)用，保障新技術(shù)的合理應(yīng)用，也是未來重要的研究議題。

技術(shù)雙刃劍的發(fā)展不可避免，但隱私保護(hù)與AI技術(shù)的關(guān)系可以兼容并存，為爭議和缺陷而廢食，就得不償失。用智能技術(shù)去修補(bǔ)AI技術(shù)的隱私漏洞，也是最能夠跟上AI發(fā)展的方式。雖然總有各種隱私怪相、幺蛾子的誕生，不過魔法才能打敗魔法的AI也讓我們的顧慮與擔(dān)心有所減少。

隱私保護(hù)是一個多維、博弈的過程，我們目前探究的解決方案，也是基于存在隱私漏洞的前提。那么有沒有根除隱私漏洞的方式存在呢？其實(shí)最好的解決方案就是，開發(fā)設(shè)計(jì)的初始階段就要有意識地避開這些觸發(fā)隱私泄露的可能方案。研發(fā)技術(shù)人員需要更多的考慮一些AI技術(shù)對于人類和社會產(chǎn)生的影響，從創(chuàng)新的初始就考慮一些避開爭議的區(qū)域。技術(shù)道德與倫理的內(nèi)容在不斷地完善過程中，也需要一批批技術(shù)人員的落實(shí)與充實(shí)。

技術(shù)永遠(yuǎn)都是中立的，不道德、不合法的侵犯隱私，最后被釘在恥辱柱上的是企業(yè)和背后的技術(shù)開發(fā)人員，未來技術(shù)與立法的完善，罰酒三杯的懲罰方式不會再有了，終究會有人在隱私與安全技術(shù)的發(fā)展中為自己的行為買單，為AI發(fā)展獻(xiàn)祭。