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AI时代的“数据隐私”与“算法歧视”

时间:2019-09-09 10:05 来源:未知 编辑:admin

核心提示

Pixabay 如果说近二十年来有哪一项科技成果能够媲美上个世纪电脑的发明,那么这份荣誉一定属于基于深度学习算法的AI技术,因为学习算法的诞生,才使得信息时代海量信息与数据第一...

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Pixabay

如果说近二十年来有哪一项科技成果能够媲美上个世纪电脑的发明,那么这份荣誉一定属于基于深度学习算法的AI技术,因为学习算法的诞生,才使得信息时代海量信息与数据第一次能够完整的为人们提供可商业化的价值,并将由此开启人类的“人工智能”时代。

但踏入人工智能时代的人们在获取诸多技术革新成果的同时也付出了自己的代价:在这个数据即生产力的时代,与互联网时刻链接的我们正在数据AI的时代中不停地“裸奔”。

AI智能:算法和数据

如今,随处可见的智能手机、街头监控、地铁安检等设备都不同程度上集成了AI技术,而事实上,当下的“AI智能”只是在线性规划法则下算法对大数据的高效“检索”的结果,并通过深度学习不断完善“检索模式”和“反馈模式”,不具备真正独立思考能力,因而也被称为“弱人工智能”或者“轻人工智能”。

然而,即便是不具备思考能力的AI,在海量数据的分析与处理上相比人力而言仍然具有“革命性”的优势。而数据、算法、算力作为数据驱动的“准人工智能”的三大要素则决定着AI的能力上限以及价值空间,其中,算法、算力是数据载体,如果将AI算法比作是一台引擎,那么数据本身则是AI的“燃料”。

对于大数据,百度百科这样定义:“指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。”IBM则通过5V来表示大数据的特点,即:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

AI与数据的联系尤为紧密,一方面,大数据为AI提供数据资源,使其不断成长进化,另一方面,AI通过数学模型分析,对庞大的数据库进行分析检索,充分发掘数据背后的潜在价值。维克托.迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》中这样描述道:“大数据提供的不是最终答案,只是参考答案,为我们提供暂时的帮助,以便等待更好的方法和答案出现。这也提醒我们在使用这个工具的时候,应当怀有谦恭之心,铭记人性之本。”

“数据AI”与个人隐私的“二元对立”

毫无疑问的是,如今已经逐步应用的“数据AI”技术已经很大程度上为我们的生活创造了巨大的便利,如线下人脸识别支付系统的便捷性体验、安防领域的AI人脸识别应用有效提高安检效率,基于用户数据画像的数字化营销等。基于“数据AI”人们得以实现有效的风险管控以及行为预测,而伴随着“数据AI”的商业化应用,人们在享受便利的同时也在承担着隐私泄露的风险和担忧。

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