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無(wú)死角窺探的焦慮:AI如何反擊隱私侵占?

2022-05-05 11:29
腦極體
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在智能時(shí)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?cè)S多無(wú)意義、重復(fù)危險(xiǎn)的工作,也為企業(yè)的效率與安全帶來(lái)了增益。

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

我們或許都有過(guò)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(píng),首頁(yè)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(gè)口味,外賣平臺(tái)上都是這個(gè)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(huì)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(duì)我們聲音的窺探,也是一種消費(fèi)市場(chǎng)風(fēng)靡下各類App的營(yíng)銷手段。通過(guò)對(duì)權(quán)限隱私的打開,實(shí)時(shí)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(yíng)銷,讓消費(fèi)者十分困擾。

無(wú)死角窺探的焦慮:AI如何反擊隱私侵占?

如何避免這類情況的出現(xiàn)?有些人選擇不長(zhǎng)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(guò)程中,使用外放的音樂(lè)或者電視劇等嘈雜的聲音來(lái)遮蓋交談聲音,但這種殺敵一千自損八百的體驗(yàn)過(guò)分難受。如何用技術(shù)的手段來(lái)規(guī)避這類情形呢?

用魔法打敗魔法

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

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

這個(gè)AI系統(tǒng),是來(lái)自美國(guó)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(shí)保護(hù)用戶的隱私。

無(wú)死角窺探的焦慮:AI如何反擊隱私侵占?

用AI技術(shù)來(lái)干預(yù)麥克風(fēng)獲取聲音,并不是一個(gè)新奇的點(diǎn)子。此前也有相關(guān)的技術(shù)解決這類問(wèn)題,不過(guò)因?yàn)槁曇艚徽劦奶厥馇榫,無(wú)法預(yù)測(cè)幾秒后談話的單詞與語(yǔ)速,這使得AI無(wú)法跟上交談雙方的對(duì)話節(jié)奏,從而影響對(duì)話覆蓋遮蔽的效果。

新的AI系統(tǒng),可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)的算法,預(yù)測(cè)交談雙方接下來(lái)要說(shuō)的話的特點(diǎn),以兩秒鐘的輸入語(yǔ)音為條件,實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)性能。實(shí)時(shí)生成的合適麥克風(fēng)噪音可以有效地干擾對(duì)對(duì)話隱私的獲取。

這個(gè)新算法使用了一種“預(yù)測(cè)攻擊”的信號(hào),該信號(hào)可以干擾任何被自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別模型訓(xùn)練來(lái)轉(zhuǎn)錄的單詞。并且當(dāng)干擾的聲音在自然環(huán)境播放時(shí),需要足夠大的音量來(lái)干擾任何可能在遠(yuǎn)處的流氓“竊聽(tīng)”麥克風(fēng)。這個(gè)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(guò)目前算法系統(tǒng)只對(duì)英文交流的語(yǔ)言有效,團(tuán)隊(duì)正在將更多的精力放在其他語(yǔ)言的遷移應(yīng)用中。

在這場(chǎng)爭(zhēng)斗中,AI系統(tǒng)對(duì)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(guò)程中,向多語(yǔ)言多場(chǎng)景輻射落地,未來(lái)或許能夠幫助我們免受各式各樣對(duì)話隱私的“騷擾”。
聲音的隱私對(duì)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(méi)有邊界。大家印象深刻的事情,莫過(guò)于在某家地產(chǎn)公司的樓盤銷售活動(dòng)中,客戶自己戴頭盔來(lái)買房。很多人在初看新聞時(shí),可能還有種嘲笑事主的心態(tài),而在了解真實(shí)情況下,無(wú)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(shí)別,免得被進(jìn)行差異化服務(wù),避免自己購(gòu)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(xiǎn),用戶在家中的任何舉動(dòng)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(méi)有技術(shù)的手段可以針對(duì)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(gè)人在視頻中不被識(shí)別,同時(shí)公共的視頻也可以作為分析與調(diào)查的資料來(lái)使用,可以更好地保證出現(xiàn)在監(jiān)控視頻片段人的隱私。

無(wú)死角窺探的焦慮:AI如何反擊隱私侵占?

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(wú)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(cè)行人、車輛流動(dòng)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(gè)人的隱私這種局面在技術(shù)的升級(jí)過(guò)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(huì)跟丟一些人臉數(shù)據(jù),進(jìn)而會(huì)導(dǎo)致一些研究無(wú)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(shí),也能確保個(gè)人身份無(wú)法被識(shí)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(duì)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(wú)法知道數(shù)據(jù)集中關(guān)于個(gè)人的信息,達(dá)到隱私保護(hù)的作用。

不過(guò)這個(gè)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(wú)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(gè)人,但又不至于多到對(duì)研究人員毫無(wú)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(guò)程中,會(huì)造成一定程度的干擾,讓結(jié)果不會(huì)非常準(zhǔn)確,這個(gè)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(jià)值的同時(shí)保障隱私。

AI深入隱私保護(hù)

在視聽(tīng)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(chǎng)景中。對(duì)有錢有權(quán)的人來(lái)說(shuō),個(gè)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(gè)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(chǎng)所的時(shí)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(huì)捕獲肥膘滿滿的獵物。

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

我們知道視聽(tīng)生活是現(xiàn)代人類娛樂(lè)、生活的必需品,無(wú)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(yíng)離不開各類攝像頭設(shè)備的輔助,這也意味著更多的社會(huì)、企業(yè)及個(gè)人信息都在數(shù)據(jù)世界中流動(dòng)。

技術(shù)發(fā)展總比法律的約束快。如果通過(guò)立法、道德的方式去約束,漏洞也會(huì)越來(lái)越多,安全和隱私得不到保障,這也會(huì)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(duì)隱私的濫用,成為數(shù)智時(shí)代網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)人員的必選項(xiàng)。

無(wú)死角窺探的焦慮:AI如何反擊隱私侵占?

不過(guò)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(tái),一起評(píng)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(lái)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(zhēng)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(guò)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(gè)多維、博弈的過(guò)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(méi)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(shí)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(duì)于人類和社會(huì)產(chǎn)生的影響,從創(chuàng)新的初始就考慮一些避開爭(zhēng)議的區(qū)域。技術(shù)道德與倫理的內(nèi)容在不斷地完善過(guò)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(lái)技術(shù)與立法的完善,罰酒三杯的懲罰方式不會(huì)再有了,終究會(huì)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。

       原文標(biāo)題 : 無(wú)死角窺探的焦慮:AI如何反擊隱私侵占?

聲明: 本文由入駐維科號(hào)的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場(chǎng)。如有侵權(quán)或其他問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系舉報(bào)。

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