インターネット今日の急速な発展は、人々はますます私たちの利便性に人工知能、人工知能を提供火災、特に近年では、個人情報のセキュリティを重視するだけでなく、危険な良識の安全性について考えますか？上記の問題のユーザーや顧客のプライバシーを保護する人工知能を作るためにどのように科学技術の焦点となっています。
過去数年間の科学技術の球の継続的なスキャンダルと技術の巨人は、ユーザデータのシリーズは、次のユーザーのプライバシーインテリジェンス業界の成長の恐怖をこぼします。相反する問題のようなユーザーの利便性とユーザーのプライバシーは、為替に相当し、プライバシーとユーザーの利便性と引き換えに、業界の巨人は、我々はユーザーのプライバシーをクロールできない場合、私はサービスをユーザーに提供する方法を知っているではないと述べました。
利便性の顔にプライバシーはそれほど重要ではありませんようにこの文は広く、商用の巨人の間でエミュレートされます。でも、GoogleのCEOサンダール・Pichardoイラクも呼ばれる記事発行の「プライバシーは贅沢ではありませんが。」この不合理な態度のユーザーに直面してサイト上で、今年4月には、Amazonのアレクサを嘲笑している「ニューヨーク・タイムズ」盗聴スキャンダルをトレースし、それでもベゾスは言った：「...利用者の信頼は、あなたが不適切に自分のデータを使用している場合、彼らは知っているよ、貴重なビジネス資産である顧客がスマートであることを見つけるだろう、顧客を過小評価することはありません」
ユーザーの利便性とプライバシーが非常に矛盾した反対だが、これはコントラストを埋めるだけの言い訳の巨人ですが、アップルは、Androidと比較条項に関しては、独自のユーザーのプライバシーを持っていますIOSは、閉鎖や自作の携帯電話のエコシステムをより安全になりますです。サードパーティ製のソフトウェアはもはやのWi-FiまたはBluetooth経由で三角測量あなたの場所を推測することができます。そして、次のように新しいデザインのプライバシーがあるiOSの13は、この秋のモバイルオペレーティングシステムをリリースしました。
早くも2016年WWDCとして、Appleは、いわゆる「差動プライバシー」という概念を提案しました。差動プライバシーアルゴリズムは、誰が特定のユーザの特定のおかげに追跡することができないように、個々のユーザデータが動揺することが、機関が全体的な傾向の大規模データ解析バルクを得ることを可能にし得ます。ユーザーIDとデータの詳細のプライバシーを保護しながら得失点差はまだ機械学習のためのいくつかの基本的な情報を抽出することができます。
Appleはまた、機密のユーザ情報ではなく、雲よりも、ローカルに保存されています。例えば、タッチID指紋情報は、あなたがiCloud上を介して携帯電話を復元するとき、まだしなければならない理由を説明するiPhone用チップ、上に格納された顔ID情報面などが、それは再びIDをタッチして再入力します。それらの大きいトップ「偽善者」と比較すると、Appleはより多くの企業のユーザーのためのようなものです。
これらの命令はユーザーの利便性とユーザーのプライバシーは、あなただけの非常に複雑、それらの多くの技術的な問題が、これらを計画し、実装する方法を見て、非常に多くのポイントを調整することができます矛盾、ではありません。しかし、これらは理由により、市場の妥協はありません。
同じことがまた、真の人工知能で、インテリジェントな技術は両刃の剣です。どのようにトラックにユーザーのプライバシーを保護するために、人工知能の秩序ある発展をするために、そして困難国内でも国外では、共通の関心事の焦点となってきています。
例えば、「人工知能+健康」では、データの問題に直面した巨大な人工知能のアプリケーションのヘルスケアの分野での可能性はなくも-人工知能の医療訓練モデルが多数のためのデータは、画像は、ゲノム、e-ヘルスかもしれこれらの非常に機密性の高い情報を記録します。
企業がスマートフォンのロボットを販売するのに役立つインテリジェントな音声対話システム、また、いくつかの祝福ビッグデータを必要とし、適切なビジネスで標準化された音声アウトバウンドコールシステムは非常に有用ですが、声はを呼び出し外でこれらのいくつかは、直接ありますユーザー情報を買い占めこれらの企業は、一部のユーザー情報APPまたはウェブクローラは、少数の大企業、インターネット企業データとともに、からこれらのすべてのソースの情報をクロール、ビジネスの増殖「あなたは呼んで死にます」。携帯電話のうち気まぐれに、初心者の心を本当に使いやすいロボットの問題を解決することに集中するためにも傷跡業界内で採用しています。
発明や新技術の活用として、我々は真剣にこれらの問題を考えると、直接オフ禁止するのではなく、新しい規範の形成を促進するために一緒に仕事をしなければなりません。「
ビッグデータを使用して改善し、画期的なアルゴリズムは、人工知能の力を計算するには、ユビキタスになってきている。問題は結果の人々が与える一方で、人工知能を楽しむことである」一方で直面している、配当を」プライバシーは、人々はますます厳しいとなってきている「ストリーキング」プライバシーの課題に対処しますか。ジレンマの「資源」過大と不正使用の通りです。