AI 与数据隐私

AI是人工智能（Artificial Intelligence）的缩写。自古希腊神话，直到弗兰肯斯坦和阿西莫夫的作品，它以各种形式存在于我们的社会中。这段漫长而多彩的历史并不能减弱人工智能目前处于世界前沿的现实。

回顾人工智能的发展，有一个反复出现的主题。那就是对隐私和人类权利造成的后果。不正确地使用人工智能或在没有适当谨慎的情况下使用人工智能，可能会在多个方面导致问题的严重升级。

数据隐私经常与基于消费者数据构建的人工智能模型相关联。用户对收集和利用他们数据的自动化系统，特别是可能包含敏感信息的系统，感到担忧是理所当然的。由于人工智能模型依赖高质量的数据来产生有意义的结果，因此它们的生存依赖于在其设计中包含隐私保护措施。

良好的保密和信息管理程序与公司的基本组织原则、公司程序和安全管理息息相关，而不仅仅是安抚消费者焦虑和担忧的一种技术。隐私问题已被广泛研究和公开，我们的隐私意识研究表明，消费者隐私是一个关键问题。情境化地解决这些问题至关重要，对于处理面向消费者的AI的公司来说，有许多策略和方法可以帮助解决与人工智能相关的隐私问题。

在当今的数字时代，人工智能（AI）已经彻底改变了各行各业，深刻地重塑了我们的生活。然而，人工智能的进步引发了对数据隐私的担忧，要求在人工智能的潜力和个人信息的保护之间取得谨慎的平衡。

数据隐私的必要性

出于多种引人注目的原因，数据隐私变得极其重要。它在保护个人的个人信息（如姓名、地址和财务详情）不落入不法分子之手或被滥用方面发挥着至关重要的作用。维护数据隐私可确保个人对其自身信息保持控制权，使他们能够决定信息如何以及何时被收集、使用和共享。这种控制感对于人们在数字世界中感到赋权和受到尊重至关重要。

除了个人赋权之外，数据隐私还有助于建立人与他们互动的组织或服务提供商之间的信任和信心。当个人相信他们的个人信息得到细心处理并得到安全保障时，他们更愿意参与在线活动、分享数据并利用数字服务，而无需担心隐私泄露。

数据隐私的另一个重要方面是其在防止身份盗窃和欺诈方面的作用。通过保护个人信息，数据隐私措施可以抵御那些寻求利用易受攻击的数据谋取不法利益的恶意行为者。当我们的个人信息得到妥善保护时，这些人就更难进行有害活动，从而使我们免受身份盗窃和欺诈的有害后果。

总而言之，数据隐私对于保障我们的隐私权并确保安全可信的数字生态系统至关重要。它赋予个人权力，建立信任，防止身份盗窃和欺诈，打击歧视，并促进道德实践。通过珍视和保护数据隐私，我们可以创造一个隐私、安全和个人权利得到维护和尊重的数字世界。

数据的重要性：赋能人工智能的进步

人工智能的变革力量源于其对数据的依赖——这是驱动其算法的关键要素，使机器能够学习、推理和预测。为了获得准确的结果，人工智能系统在很大程度上依赖于海量数据，包括个人信息，如偏好和行为。

尊重隐私：保护用户信息

虽然数据推动着人工智能的进步，但优先考虑和保护个人隐私至关重要。组织和开发人员在个人与人工智能系统共享其个人信息时，必须遵守尊重隐私的道德实践。道德原则，包括知情同意、透明度和问责制，应指导人工智能开发，以确保负责任的数据使用。

知情同意：赋予个人知识

在保护数据隐私方面，知情同意起着举足轻重的作用。个人必须清楚地了解他们的数据将如何被收集、使用和保护。开发人员和组织应提供易于理解的数据实践信息，使个人能够就其个人信息的使用做出明智的决定。

透明度：揭示数据处理过程

透明度可以建立人工智能系统与用户之间的信任。组织应采用透明的数据实践，让个人了解其数据是如何被处理的。通过提供关于数据使用目的、范围和潜在风险的清晰解释，用户可以信任人工智能系统，同时保留对其个人信息的控制权。

问责制：道德责任

问责制在人工智能和数据隐私方面至关重要。开发人员和组织对他们收集和处理的数据负有道德责任。应实施强大的安全措施，以防止未经授权的访问。应采用匿名化和假名化等技术来减轻隐私风险，同时确保数据安全存储。

解决隐私风险：匿名化和假名化

匿名化和假名化技术在减轻人工智能系统中的隐私风险方面发挥着关键作用。匿名化涉及删除可识别的个人信息，使数据匿名。假名化用假名替换标识信息，允许数据分析，同时保护个人身份。这些技术在人工智能系统的数据可用性与保护个人隐私之间取得了平衡。

前进：协作解决方案

人工智能与数据隐私的融合需要利益相关者之间的协作。政府、行业监管机构、开发人员和个人必须共同努力，制定明确的准则、法规和标准，以保护数据隐私，同时促进人工智能创新。对道德人工智能实践和注重隐私的政策的集体承诺，将使技术进步，同时保护个人信息。

人工智能治理更广泛的进步

近年来，发布了多项值得信赖的人工智能的良好治理原则。大多数人工智能治理框架都定义了重叠的基本原则，例如隐私和数据管理、责任和可审计性、鲁棒性和安全性、开放性、可解释性、公平性和非歧视性、人类监督以及促进人类价值观。

一些由公共组织制定的值得关注的负责任人工智能框架的例子包括：教科文组织关于人工智能伦理的建议、中国人工智能实施伦理指南、欧洲委员会关于“人工智能系统监管的方向”的报告、经合组织人工智能规则，以及人工智能高级别专家组关于值得信赖的人工智能的伦理指南。

隐私法和负责任的人工智能

负责任人工智能中经常强调的一个概念是“隐私”。这与将通用的隐私标准（即全球数据安全和隐私的基础）应用于处理个人数据的人工智能/机器学习系统的要求类似。这包括确保收集是有限的，数据质量很高，目标是明确的，使用是有限的，责任是维持的，并且鼓励个人参与。

透明度和可解释性、公平和非歧视、人类监督、鲁棒性和信息处理的安全性，都是值得信赖的人工智能原则，这些原则可能与特定的个人权利和适当的隐私法律条款相关联。

人工智能是否对数据隐私有害？

人工智能本身不一定会损害数据隐私。真正的问题在于人工智能系统的设计和使用方式。当人工智能开发不负责任或实施不当时，可能会使数据隐私面临风险。然而，如果我们正确处理人工智能系统，我们就可以在受益于人工智能技术的同时保护隐私。

以下是人工智能可能影响数据隐私的几种方式：

数据收集：人工智能系统需要大量数据才能学习并做出准确的预测。但如果未经同意或以过量的方式收集个人数据，则可能侵犯隐私。

数据泄露：人工智能系统处理大量敏感数据。如果这些系统没有得到妥善保护，它们就可能成为黑客或恶意行为者的目标，导致隐私泄露。

有偏见的算法：人工智能算法可能会无意中延续其从中学到的数据中存在的偏见。如果在训练中使用种族或性别等敏感属性，人工智能系统可能会产生歧视，从而损害隐私和公平。

画像和监控：人工智能可以实现广泛的画像和监控，特别是当与面部识别或位置跟踪等技术结合使用时。这可能会侵犯个人隐私，并引发对大规模监控的担忧。

为解决这些风险，将隐私保护纳入人工智能的开发和使用至关重要。这包括匿名化和加密个人数据、实施强大的安全措施、获得知情同意、进行定期检查以及遵守隐私法规和准则。

最终，组织、政策制定者和开发人员有责任确保人工智能的开发和使用方式尊重数据隐私并保护个人权利。通过采取这些步骤，我们可以平衡利用人工智能的潜力与保护隐私。

人工智能如何帮助保护数据隐私？

如果使用得当，人工智能可以成为保护数据隐私的宝贵盟友。它提供了多种增强隐私的方法。

匿名化和加密：人工智能技术可以通过删除个人标识符和使用加密来帮助隐藏和保护敏感数据。这可以在保护隐私的同时，仍然允许数据用于分析和研究目的。

自动隐私控制：人工智能可以协助自动化隐私保护措施，确保遵守数据保护规定。通过监控数据访问、检测潜在的隐私泄露以及执行隐私策略，人工智能有助于保护个人信息安全。

隐私保护机器学习：诸如联邦学习和差分隐私等人工智能技术，可以在不暴露个人数据的情况下训练机器学习模型。这使组织能够从分散的数据源中学习，同时保护隐私。

风险评估与缓解：人工智能可以通过分析数据处理流程来识别潜在的隐私风险，查明漏洞，并警示可能的泄露。这有助于组织采取主动措施来减轻风险并加强隐私保护。

隐私保护分析：人工智能可以在不直接暴露敏感数据的情况下对其进行分析。诸如安全多方计算或同态加密等技术，可以在保护隐私的同时获得洞察。

个性化隐私设置：人工智能驱动的系统可以为个人提供个性化的隐私设置和建议。通过考虑用户偏好、行为和上下文，人工智能可以帮助用户定制他们的隐私控制并就数据共享做出明智的选择。

重要的是要以道德和负责任的态度对待人工智能在数据隐私中的作用。在隐私和实用性之间找到正确的平衡，需要遵循道德准则，遵守法律，并让所有利益相关者参与进来，以确保人工智能系统注重隐私。通过这样做，我们可以利用人工智能来保护隐私，同时享受其能力带来的好处。

近期案例

去年年底，澳大利亚信息专员办公室认定 Clearview Artificial Intelligence 因未经授权收集照片和生物识别数据而违反了澳大利亚《隐私法》。此后不久，英国 ICO 宣布打算就同一原因处以超过 1700 万英镑的罚款，这是与澳大利亚 OAIC 合作的结果。此外，三名加拿大隐私监管机构以及法国 CNIL 命令 Clearview AI 停止处理和删除其获取的数据。

2021 年，欧洲数据保护监管机构调查了人工智能/机器学习系统侵犯隐私的更多案例。

2021 年 12 月，荷兰隐私局因荷兰税务海关服务机构违反 GDPR，使用 ML 算法歧视性处理申请人国籍的行为，处以 275 万欧元的罚款。该算法将多重国籍识别为高风险情况，使得此类个人的索赔更容易被判定为虚假。

在 2021 年 8 月另一起历史性判决中，意大利数据保护局 Garante 对食品配送公司 Foodinho 和 Deliveroo 分别处以约 300 万美元的罚款，原因是他们在算法管理骑手方面缺乏透明度、公平性和正确信息，违反了 GDPR。监管机构还认定，这两家公司的隐私最小化、安全性和默认隐私措施不足，数据保护影响评估也不足。

美国联邦贸易委员会（FTC）近期做出的裁决表明，在模型或程序的构建中未能遵守隐私法的代价是巨大的。

人工智能与数据隐私的未来

在未来，当谈到数据隐私和人工智能时，我们可以期待令人兴奋的发展。诸如联邦学习和安全计算等隐私保护技术将变得更加先进，使人工智能能够在不损害个人隐私的情况下从数据中学习。政府和组织将出台更严格的规则和指南来保护个人信息。

人工智能系统也将变得更加透明和易于理解，以便人们能够清楚地了解他们的数据是如何被使用的。此外，个人将拥有对其个人信息的更多控制权，并能够就其使用做出决定。总的来说，随着人工智能的不断发展，未来有望改善数据隐私。