人工智能（AI）被应用在不同行业，但随着脸书用户个人资料遭外泄一事不断发酵，「大数据」（ Big Data）运用的弊端也被推上了风口浪尖。有专家指出，在当今科技的大环境下，个人资料被应用难以避免，只能加强自我防范意识。
加州州立大学富乐屯分校电脑科学系教授陈君仪表示，人工智能（AI）就像是人用大量资料在训练机器一样，让机器学习。因此，「大数据」技术也就必不可少。但对个人来说，就带来隐私权受侵犯的隐患。
大数据应用正在「个人化」
首先，陈君仪教授认为像脸书、谷歌邮箱这样的应用软件，既然提供给公众免费使用的，就要从另一方面取得平衡，否则对运营者就失去了商业价值。 「例如有很多广告啊，都要利用你的个人数据。但我们在申请时，也必须签订一份隐私权政策，就等于间接的放弃了自己的隐私权。」
那开发商们都用这些「大数据」做什么呢？他说，很多公司为了营销（Marketing），利用这些资料将营销个人化，并帮助其预测未来的销售走向。
「比方说通过你个人网上购买的痕迹，系统就能推算出你购买的习惯、喜好或需求，从而更进一步的了解每个人；或根据个人每日用电脑的情况，推算出你什么时候在家里。」
除此之外，人工智能还利用个人的数据，综合其系统内储存的众多医治方法、医生的实际治疗案例等，充分学习，帮助医生解决个人的病情。
陈君仪认为，这些方面正是大数据应用的可怕之处。一旦你的资料被加入系统，持有者就可以「个人化」应用。
他说，有人就为了牟利专门偷资料勒索。 「比方说有人偷医院的数据，一方面偷，另一方便还把数据锁住，跟医院要钱。因为病人的数据医院必须保密，如果有泄露的情况，医院是要吃上官司的，因此就必须被迫付钱。」
大数据的演变和运用
那么大数据到底是怎么被使用的呢？陈君仪介绍，在处理大数据时，是一个「知识等级」（DIKW ）演变的过程。就是把最初收集的数据、资讯，变成最后的知识、智慧。
然后，研究者再通过「知识等级」模式，训练电脑把所储存的资料根据演算法分析、归纳并找出隐藏的「模式」（Patterns）。 「所谓模式，就是很多类似性质的东西都集中在一起。让电脑进行分析、预测，并找寻（开发）新的知识。」
个资分享难免 自保意识要加强
在这样一个大环境下，每个人很难保证自己的个人资料不被使用。不过，深度学习公司创始人郭美辰博士表示，目前科技是靠网络完成。 「未来可以试着用深度学习（Deep Learning）来加强隐私权的保护。」
郭美辰介绍，深度学习可以让机器利用以往的学习，转变出新的知识。 「如果我们可以把这些都掌握，未来就算不用网络，研究者也可以获得想要的知识。而好处就是个人数据不会被存上云端或曝光在网络，而且机器会越来越小。比方苹果手机人脸辨识的功能，未来可能手表就能完成。但深度学习也是从大数据出发的。」
陈君仪建议，在现阶段，每个人要加强自我保护的意识。 「在这种大环境下，关键是用户们怎样保护自己的隐私。你要上网买卖东西都是正常的，但你不要把个人很隐秘的照片、资料都放上网，这就是自己选择要去暴露了。」
英国物理学家霍金也曾表示，未来100年内，人工智能的机器学习算法人将反过来控制人类，潜在风险大到足以使人类灭绝。