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。



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