外媒報道，谷歌在AdSense反托拉斯案中被歐盟罰款14.9億歐元（折合人民幣113億元）。對此，歐盟監管機構稱，谷歌為了鞏固自己在在線搜索廣告領域的主導地位，通過對第三方網站實施反競爭合同限制，從而使自己免受競爭壓力。根據歐盟反壟斷規定，這種行為是非法的。

早在2017年，谷歌就曾因谷歌購物平臺及其廣告平臺的反壟斷問題被罰款26億歐元（折合人民幣200億元）， 而這項最新的罰款涉及了谷歌的AdSense平臺。通過AdSense for Search，谷歌向出版商網站的所有者提供這些搜索廣告，就像廣告經紀人一樣，成為了廣告商和網站所有者之間的中介，然后從搜索結果頁面周圍的空間中獲取利潤。

而歐盟表示，谷歌的這種行為，是在濫用自己在網絡廣告空間和搜索領域的主導地位，以阻止市場競爭。根據歐盟反壟斷規定，市場主導地位并不違法。但占主導地位的公司有“特殊責任”，不能濫用其強大的市場地位，限制直接競爭。谷歌的這種非法行為持續了十多年，使得其他公司無法憑借自身優勢和創新進行競爭，也無法讓消費者享受競爭帶來的好處。

近兩年，谷歌被歐盟罰款金額已達82億歐元（折合人民幣625億元），為了避免再次受到歐盟反壟斷監管機構的罰款，谷歌針對AdSense平臺已進行了一系列的調整，其中包括谷歌購物和旅游的建議網站等。

谷歌發布TensorFlow Privacy

據外媒報道，日前谷歌推出了一個基于機器學習框架TensorFlow的新模塊，可以讓開發人員只需要添加幾行額外代碼就可以改善AI模型的隱私。

TensorFlow是目前用于構建機器學習應用程序的最流行的工具之一，它被世界各地的開發人員用于創建文本，音頻和圖像識別算法等程序。隨著TensorFlow Privacy的引入，這些開發人員將能夠使用被稱為“差異隱私”的技術來保護用戶的數據。

谷歌產品經理Carey Radebaugh表示：”推出這款工具符合谷歌遵守人工智能開發的原則。如果我們沒有將“差異隱私”引入到TensorFlow，那么無論是對谷歌內部團隊還是外部使用者，在使用過程中都會遇到困難。因此，對我們來說，將“差異隱私”引入到TensorFlow是非常重要的。”

“差異隱私”的機制有些復雜，但它本質上是一種數學方法，這意味著在用戶數據上訓練的AI模型不會學習或記住特定用戶的詳細信息。

在數據隱私領域工作了20年的úlfarErlingsson表示：“‘差異隱私’是一種從數據集中刪除可識別異常值而不改變數據的聚合含義的技術。”

但是，使用“差異隱私”有一些缺點。通過屏蔽異常值，它有時會刪除相關聯的或者有趣的數據，特別是在各種數據集中，例如涉及語言的數據集。但谷歌希望通過發布TensorFlow Privacy，讓全球更多的人工智能開發人員使用這項技術，從而使這些問題能夠得到改善。

最后，úlfarErlingsson表示，只需使用四到五行代碼和一些超參數調整就可以為AI模型添加差異隱私，這本身就是一大進步。

由于人工智能的本質很大程度上就是通過對數據的收集、整理和分析，為用戶提供更加人性化的服務。因此，如何保證用戶數據的安全也是人工智能必須要面對的問題。可以說，谷歌為AI模型中的隱私保護提供了一個很好的工具。

延伸閱讀：人工智能是科技與經濟發展新引擎

根據日美歐中四國專利局和世界知識產權組織等公開的專利申請數據，在過去3年里（2016-2018年），人工智能專利申請領域排名前50的企業中，中國有19家，超過美國的12家。在作為高科技競爭主戰場的人工智能領域，中國正在提升存在感。

據俄羅斯衛星通訊社3月15日報道，美國艾倫人工智能研究所發布的研究報告表明，未來兩年中國在人工智能領域的技術開發成果可能會超過美國。該報告稱：“通過分析轉引最多的出版物，我方發現，中國在人工智能方面開發成果開始占據主導地位。”

瑞士《沃森雜志》近日刊登題為《中國人已經贏得了IT戰爭》的文章指出，世界各國政府都在急于支持人工智能的創新，但沒有一個國家像中國那樣發布系統規劃，并有能力完成任務。

目前，人工智能正處于第三次浪潮的初級階段，更加注重可解釋性和通用人工智能技術。中國人工智能技術發展與應用市場開始接近國際領先集團行列，積累了一定的優勢。但我們也要看到，在人工智能核心技術領域，如驅動（計算）資源和計算理論方面，中國目前的發展還比較薄弱。

2017年7月，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，明確了中國新一代人工智能發展“三步走”的戰略目標。同年12月，工信部印發了《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020）》，推動人工智能和實體經濟深度融合。今年兩會期間，人工智能連續第三年被寫入政府工作報告，“智能 ”的概念首次被提出。在國家的大力支持和引導下，中國人工智能正緊跟時代發展步伐。

不止中國，近年來，世界各國政府紛紛將人工智能上升為國家戰略，牢牢抓住人工智能賦能各行業的發展契機，使其助力傳統行業實現跨越式升級。人工智能正逐步成為掀起互聯網顛覆性浪潮的新引擎。

但人工智能不是萬能的。目前人工智能的發展還有很多不足和“不能”。人工智能技術在很多方面距離成熟應用尚存在技術瓶頸；人工智能的濫用有可能帶來道德倫理上的風險；人工智能技術壟斷將造成的新“數字鴻溝”同樣不應被輕視。

關于人工智能的發展，我認為有如下趨勢：

機器將取代很多傳統的工作崗位。這些崗位往往具有勞動強度大、附加值低、重復率高、規則清晰、危險系數高等特點，存在著用工難的問題。而人和機器關系的變化，將帶來人機共生的新社會形態。此外，基于場景的智能化應用將是未來的重要的領域，包括生產、倉儲、物流等。

影響人工智能發展的三個要素即驅動資源、數據資源和計算理論，正在發生變化。5G和云端智能等技術將促進分布式人工智能的發展，使數據在云端通過學習生成知識成為可能，機器將具備認知和學會學習的能力。DNA計算、神經計算和免疫計算等新的生物驅動資源以及類生命材料技術的發展，將帶來一場生物智能的革命。人機混合智能將把人類應用智能的水平帶入一個新境界。此外，新的計算理論特別是量子計算理論和芯片技術的發展，將對人工智能的發展與應用產生革命性的影響。

未來，我們應當采取理性務實的發展路徑，扎實推進基礎理論、芯片等核心計算資源短板的發展，營造人工智能創新生態，注重人工智能法律和倫理方面的研究。在開放中創新，在創新中發展，全速跑贏智能時代，著力建設人工智能科技強國。