AI时代的“数据隐私”与“算法歧视”|十大外围投注平台

本文摘要:如果说最近二十年有什么科技成果需要堪比上个世纪的计算机发明者的话,那么这个荣誉一定属于基于深度自学习算法的AI技术,因为自学习算法的出现使得信息时代的海量信息和数据第一次需要原创才能让人获得商业价值,这将开启人类“人工智能”的时代。

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如果说最近二十年有什么科技成果需要堪比上个世纪的计算机发明者的话,那么这个荣誉一定属于基于深度自学习算法的AI技术,因为自学习算法的出现使得信息时代的海量信息和数据第一次需要原创才能让人获得商业价值,这将开启人类“人工智能”的时代。然而,进入人工智能时代的人们在提供诸多技术创新的同时也付出了自己的代价:在这个以数据为生产力的时代,我们在数据AI时代不断与互联网“战斗”。

AI智能:算法与数据如今,智能手机、街道监控、地铁安检等随处可见的设备,都不同程度地构建了AI技术。其实目前的“AI智能”只是线性规划规律下的一种算法。大数据高效“检索”的结果,以及通过深度自学不断完善的“检索模式”和“系统模式”,不具备独立思考的能力,所以也被称为“很弱”。但是,即使是没有思维能力的AI,在海量数据的分析和处理上,相对于人力来说,仍然具有“革命性”的优势。

数据、算法和计算能力作为数据驱动的“固定人工智能”的三大要素,要求AI能力和价值空间的下限,其中算法和计算能力是数据载体。如果把AI算法比作一个引擎,那么数据本身就是AI的“燃料”。对于大数据,百度百科是这样定义的:“它是指在一定的时间框架内,无法用常规软件工具进行追捕、管理和处置的数据子集。

具有更强的决策、洞察和流程优化能力是一种新的处置模式。海量、低增长率、多元化的信息资产。”IBM通过5V响应大数据的特性,即:体积、速度、多样性、价值、准确性。

AI和数据关系最密切。一方面,大数据为AI提供了数据资源,使得AI大幅度的茁壮成长和进化。另一方面,人工智能通过数学模型分析来分析和检索大量的数据库,从而充分挖掘考古数据背后的潜在价值。维克托梅耶尔-勋伯格在《大数据时代》中指出:“大数据不是最终答案,而是参考答案,从而为我们获得持续的帮助,从而等待更好的方法和答案频繁出现。

这也警告我们,在使用这个工具的时候,要有善待他人的心,要记住人性的根基。”“数据AI”与个人隐私的二元矛盾,无疑是现在逐渐应用的“数据AI”技术,在很大程度上为我们的生活构建了极大的便利,比如离线人脸识别支付系统的便利体验,AI人脸识别在安全领域的应用,有效提高安检效率,以及基于用户数据画像的数字营销。

基于“数据AI”,人们希望建立有效的风险控制和不道德预测,这表明“数据AI”的商业应用方便了人们享受和分担隐私泄露的风险和担忧。比如在数据的世界里,你习惯使用的社交软件可能是最了解你家人与你的社交关系的,你常用的支付软件可能是最了解你的财务状况的,而告诉你购物习惯和消费能力的,是你经常在网上购买的平台。

如果把这些数据结合起来,就是一幅原始而准确的数据画像。一旦这些数据被泄露,你将完全暴露在数据的世界中。此前,《华尔街日报》报道称,英国一家集团子公司的一名CEO接到“老板”的电话,拒绝他必须在一小时内向一家“供应商”提供账户,而成功用于AI语音技术的犯罪分子要求22万欧元。

AI语音不仅没有隐私和安全问题,实际上AI视频也在一定程度上存在隐私安全漏洞。以最近刷屏的AI变脸APP:ZAO为例,随着人气上升,其广受诟病的用户协议和变脸合成视频的隐私安全问题也让其陷入舆论漩涡。之所以会出现这种巧合,是因为变回脸来合成视频,清楚地显示了人们心中的隐私红线:当视频也可以造假的时候,有什么样的证据来区分现实呢?目前AI技术的发展要求人们对外开放数据。

另一方面,在现实中,向外界公开个人数据不会造成数据泄露的风险。目前,大多数公司需要通知用户并获得他们的同意才能通过他们的软件收集用户信息。

据调查统计,这意味着消费者要想充分利用读者隐私条款,每年要花费200多个小时。似乎没有人不愿意在这件事上浪费时间。本质上,数据对外开放和隐私维护本来就是二元矛盾的两面,一方的利益必然意味着另一方的风险和损失。

然而,现阶段,显然没有有效的“数据黑箱”机制来保证个人数据的安全。对于刚刚步入人工智能时代的人来说,数据的开放已经成为一种“趋势”。在数据生产力时代,以数据集成、流通和数据到系统为主体的“数据价值构建”将带来效率的逐步提高。

数据价值与隐私权“退让”的动态平衡人们对数据泄露的担忧源于对切身利益的担忧。事实上,对外开放数据的人也可以在一定程度上获得AI带来的便捷服务。

一项调查显示,仍然有很大一部分人不愿意在不影响自己和确保数据安全的情况下共享与隐私有关的数据。另一方面,对于一些不想分享自己数据的人来说,路人无意识的不道德行为也能导致AI技术下个人数据泄露的可能性。比如广场上有牌照的人可能会对一些路人的面部数据进行拍照,但这些路人不会被识别,数据也不会在人脸识别技术下存储。

对他们来说,在不知道自己意愿的情况下构建的数据,需要承担未来数据泄露的风险。另外,数据本身的价值也成为了数据泄露的原因之一。

事实上,基于智能手机的信息收集比其他方法更容易。通过智能手机的后门软件,可以收集自己的手机号码、通讯录等信息。如果用户没有足够的安全意识,许多软件安装会通过配置文件收集各种信息。

通过智能手机独特的识别信息,更容易整合数据,定位身份信息。由于人工智能时代数据资源的属性,大量的用户数据是优化企业广告投放的关键,因此数据对外开放意味着巨大的商业价值。在生态布局下,巨头们只需要通过连锁数据渠道就可以获得准确、原创的用户画像,巨头们更容易将数据商业化。对于AI技术的提供者来说,数据采集在数据价值的引导下是非常合适的。

在最初阶段,人们不会因为数据被第三方使用而深感担忧,因此他们主张自己的隐私权。本质上,如果数据本身的应用没有给用户造成后遗症,没有给他们带来便捷的服务,那么此时部分用户是不会愿意拒绝接受共享数据的。因此,AI技术的提供者对于数据价值的商业应用应该持更加谨慎的态度。作者很明显,在AI数据时代,数据的商业价值和用户的隐私权之间必须有一个以上的动态平衡,即在法律范围的临界点上,数据采集者和用户之间必须有一个连接机制,以保证在数据生产者的控制下,能够在有限的程度上用于数据的商业价值考古,并在隐私维护和AI技术的便利性之间达成协议让步。

但在隐私法、物权法等相关法律没有将数据归属于权益等具体法律的现状下,数据的有限使用还是要靠企业的自觉。数据算法偏差下的“AI种族歧视”在大数据时代,数据的存储成本非常低,这也意味着在数据驱动的AI时代,数据一旦分解,就很难完全消除。

在数据存储成本规模增大的影响下,完全移除数据的成本更高。因此,数据不会存在更长的时间,甚至只要数据构建器的生命。随着存储成本的进一步降低,个人数据在不久的将来可能会被无限期存储。

大数据的意义在于,在不验证事物“规律性”的情况下,应用数据分析的结论的必要性,所以大数据常被用作结果预测。其实基于数据的预测结果也是时间敏感的,过热时间敏感的结果是基于数据分析的AI交互噪声。也就是说,如果采集到的数据本身就有一定的倾向性,那么由其训练出来的AI自然就有这样的倾向性。

美国的一项调查证明了这一点。在一个基于数据分析的族群预测算法中,算法在预测族群的时候,一般不会把居住在有种族歧视历史的地区的人预测为黑人,但实际上并非如此。另一个例子是,当广告商在STEM(科学、技术、工程、数学)中发现一则广告时,该广告很少投资于女性,但实际上广告商期望该广告是性别中立的。

但在“双曲线法案”效应下,数据时效性问题导致数据“差”,进而引发“算法种族歧视”问题。双曲线票据,也称非理性贴现,是不道德经济学的一个概念。这种现象描述了贴现母公司比率不是一个不变量,它显然意味着人们在评估未来收益的价值时,倾向于对近期使用较低的贴现母公司比率,对远期使用较高的贴现母公司比率。

比如,大多数人可能更愿意自由选择今天60元的收益,而不是一年后的100元,因为今天60元的收益可能更有价值,如果允许人们一年后自由选择60元,或者两年后自由选择100元,那么两年后大多数人就会自由选择100元。也就是说,人们不会因为收入时间的不同而做出不同的决定。

所以在双曲型账单的情况下,人们不道德的短期决策产生的数据不会造成数据本身的不良,所以应用到数据偏差导致的算法偏差之后的层面,更容易造成“算法种族歧视”。因此,基于数据的AI的用户在算法的应用上要更加小心谨慎。无论是数据AI时代的个人隐私,还是数据偏差下的“算法种族歧视”,都是大数据AI发展中不可避免的问题。对于人来说,无论是数据采集端的隐私侵犯,还是AI应用到这个层面的“算法种族歧视”,都是对道德甚至法律的边缘检验。

对于还处于起步阶段的AI技术来说,如何准确地引领和影响其发展,并按照人类的价值观和道德标准构建更大的价值,是“AI创作者”深思过的问题。

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