你在把你的隱私遞給AI嗎

據英國廣播公司（BBC）報道，IBM 近日被指在未經用戶同意的情況下，在圖片分享網站 Flickr 上獲取了大約 100 萬張照片，用于訓練其人臉識別算法。

當個人隱私成了“數據”

據報道，IBM 研究人員在一篇公開的論文中詳細描述了使用這些照片進行人臉分析的步驟，包括測量人臉五官的距離等等。研究人員寫道，通過使用頭部和面部的 47 個標記點，可以對人的面部照片進行很多可靠的測量。

對于技術公司而言，這些照片的價值不言而喻。龐大的圖片數據集有助于將人臉識別算法訓練得更加精確，從而可以快速地從不同照片或不同場景中識別出某個用戶。

然而，那些照片上的人，大概并沒有想到，自己的肖像數據就這樣被技術公司收集，“喂”給了人工智能神經網絡，不知不覺地成了人臉識別技術迭代升級的“糧食”。

IBM 在一則聲明中表示，它非常嚴肅地對待用戶隱私，一直謹慎地遵循隱私原則，并表示用戶可以選擇退出數據集。

話說回來，選擇退出時間點應為用戶在肖像數據被獲取之前，知道自己的肖像數據將被用于其他用途。而在這一事件中，很多用戶的隱私已不知不覺地被侵犯了。

行業內公開的秘密

假如你的頭像也是上述 100 萬張照片之一，肯定會覺得這件事特別詭異。但對某些人來說，IBM 的所作所為并不值得大驚小怪，只是行業內公開的秘密而已。

《麻省理工技術評論》官網發表文章說，人工智能研發人員一直在從互聯網的各個角落搜集大量數據，來“喂”那些饑餓的機器學習算法，因為這些算法的訓練需要以大數據為支撐。該文稱，社交平臺 Instagram 上的照片也常常作為技術公司獲取圖片數據的來源，而且照片的內容標簽經常對應照片的內容，這更加方便了研發人員對數據的標注。

除了社交平臺上的照片被不知不覺地獲取，隨著人工智能技術的應用越來越廣泛，個人隱私被不當利用的擔憂同樣存在于其他場景。

比如，最近不少商家把人臉識別技術請上了收銀臺，推廣刷臉支付。消費者在刷臉支付的同時，自己的面部肖像也同時被人臉識別系統所獲取。關鍵是，這些面部會不會也像 Flickr 上的照片那樣，變成訓練人工智能神經網絡的數據？甚至在未經消費者同意的情況下，再次被提供給其他商家，用于其他用途？這些都是值得追問的。

可能被侵犯的個人隱私也不僅僅限于面部肖像。現在多種應用軟件都可以在語音識別技術的支持下，允許用戶進行語音輸入。但聲紋是重要的個人生物信息，這些語音數據被商家獲取后將如何被保管和使用？要知道，一旦聲紋數據被泄露，不法分子有可能利用當前的語音技術，合成出難辨真偽的聲音，用于電話詐騙等不良企圖。

虹膜識別、指紋支付、文字識別等人工智能技術在應用過程中也可能毫不例外地涉及個人隱私問題。

用戶知情同意是前提

人工智能時代，正讓每個置身其中的人變得越來越透明。享受其便利的同時，公民的個人隱私也很容易被推向灰色地帶。

解決方案其實很簡單：獲取用戶個人隱私信息，應保證用戶的知情權；要給予用戶選擇不拿個人隱私“喂”人工智能的權利。

要實現這一目標，僅僅依靠行業自覺恐怕遠遠不夠。制定相關法律對人工智能技術的應用加以規范才是硬道理。

就在 IBM 事件掀起軒然大波之際，兩位美國參議員提議通過新的法案——商業面部識別隱私法，對技術公司的人臉識別技術使用進行一定限制。

這項法案提出，禁止在未經用戶同意的情況下，使用商業面部識別技術收集和分享數據，用于識別或追蹤用戶。新法案還將要求公司在收集人臉識別數據時明確地告知用戶，并且經過用戶的知情同意才能分享給第三方。

令人欣喜的是，今年兩會期間，我國在相關領域也有好消息傳出：全國人大常委會已將個人信息保護法等與人工智能密切相關的立法項目列入本屆五年的立法規劃。

期待人工智能技術在變得越來越能干的同時，也越來越懂得尊重個人隱私。