3月15日，又到了一年一度的“國際消費(fèi)者權(quán)益日”！
今年的“315”晚會圍繞“提振消費(fèi)，從心開始”的主題，聚焦數(shù)據(jù)安全、食品安全、建筑安全領(lǐng)域侵犯消費(fèi)者權(quán)益的違法違規(guī)行為，曝光了9大案例。
其中和數(shù)據(jù)安全有關(guān)的“上榜”案例就占據(jù)了4個，數(shù)量之多令人觸目驚心！
陽光下的數(shù)據(jù)“死角”
案例1：科勒衛(wèi)寓寶馬、MaxMara商店安裝人臉識別攝像頭，海量人臉信息已被搜集！
基于人工智能和大數(shù)據(jù)的人臉識別技術(shù)正在深度融入民生服務(wù)、城市治理、安防保障等各個領(lǐng)域，“315”晚會調(diào)查發(fā)現(xiàn)一些家裝企業(yè)、汽車4S店、超市等商戶在消費(fèi)者不知情的情況下，違規(guī)利用人臉識別技術(shù)，通過監(jiān)控?cái)z像頭追蹤消費(fèi)者行程，記錄消費(fèi)者信息。
在全國多地20多家裝有人臉識別系統(tǒng)的商戶，人臉識別信息均被偷偷獲取，沒有一個商家明確告知，征得同意更是無從談起。科勒衛(wèi)寓寶馬、Max Mara均在列。
蘇州萬店掌網(wǎng)絡(luò)科技有限公司薛經(jīng)理稱，他們平臺目前擁有的人臉數(shù)據(jù)量已經(jīng)上億。
案例2：智聯(lián)招聘、獵聘平臺簡歷給錢就可隨意下載，大量流向黑市！
“315”晚會還關(guān)注了智聯(lián)招聘、獵聘等一些網(wǎng)絡(luò)求職招聘平臺對求職者個人簡歷管理上存在嚴(yán)重漏洞，通過偽造的營業(yè)執(zhí)照就可以輕易通過平臺審核，獲得企業(yè)賬戶，大量下載求職者個人簡歷并轉(zhuǎn)而在其他網(wǎng)絡(luò)渠道上批量出售。
在一個名叫“58智聯(lián)粉”的QQ群里，央視記者向一位買家支付7元，便買到了一份智聯(lián)招聘上求職者簡歷。警方在其中一個嫌疑人的一塊硬盤當(dāng)中，存儲的這種公民簡歷數(shù)量就有700多萬條。
案例3：手機(jī)越“優(yōu)化”越卡，還偷你的個人信息
2020年全國60歲及以上的老年人已經(jīng)占到網(wǎng)民總數(shù)的11.2%，互聯(lián)網(wǎng)向老年人群體的滲透率進(jìn)一步提升。
可是一些手機(jī)軟件利用老年人網(wǎng)絡(luò)安全意識弱、網(wǎng)絡(luò)知識欠缺的特點(diǎn)，不斷“提醒、下載、清理”，這些“安全提示”越清理越多，手機(jī)越用越慢。
測試人員發(fā)現(xiàn)，“手機(jī)管家PRO”表面上看起來是在清理手機(jī)垃圾，背地里實(shí)則在不斷偷偷大量獲取手機(jī)里的信息，各種帶有欺騙套路的廣告和內(nèi)容順勢源源不斷地推送到老人的手機(jī)上，使得一些老年人上當(dāng)受騙。
案例4：揭秘360搜索醫(yī)藥廣告造假鏈條，UC瀏覽器涉及為無資質(zhì)公司投虛假醫(yī)藥廣告
“315”晚會發(fā)現(xiàn)，在UC瀏覽器、360搜索引擎等社會影響大、覆蓋面廣的互聯(lián)網(wǎng)平臺上，仍然存在著一些涉及醫(yī)療藥品、保健食品等危害民眾身體健康的虛假違法廣告。
只提供了一個微信號和產(chǎn)品類型，代理公司很快就制作出一篇內(nèi)容為減肥、降血糖的自述廣告和一篇有問必答、快速問醫(yī)師的專家答疑廣告。
交了錢就能上，專家子虛烏有，療效神乎其神，評論也是事先寫好的，就連點(diǎn)贊數(shù)量也可以根據(jù)需要任意設(shè)定。
數(shù)據(jù)為王
隨著人工智能、移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、電商直播、網(wǎng)絡(luò)支付、線上訂單等新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和人們新的工作方式、交往方式、生活方式不斷涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)越來越成為各家企業(yè)爭奪的稀缺“資源”。
無論你是否意識到，每臺設(shè)備上的每個應(yīng)用程序都可能在跟蹤一些關(guān)于你的信息。即便你又是萬分的小心，但仍然會低估有多少你的數(shù)據(jù)被收集和分析。
以本次3.15晚會中曝光的各種“手機(jī)清理”app為例，中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院網(wǎng)安中心測評實(shí)驗(yàn)室的副主任何延哲介紹，這些App“表面上”是在清理手機(jī)垃圾，“背地里”卻在不斷獲取手機(jī)內(nèi)信息并實(shí)時上傳。
測試的技術(shù)人員介紹說：8.75秒內(nèi)，獲取手機(jī)已安裝應(yīng)用程序列表890多次，讀取移動用戶識別碼IMSI行為1,300多次，讀取移動設(shè)備身份識別碼IMEI行為900多次，讀取GPS（全球定位系統(tǒng)）地理位置信息、定我們的位置達(dá)到50多次。
而這還是針對消費(fèi)者手機(jī)數(shù)據(jù)的“竊取”行為，更不要說關(guān)系更加重大的“人臉”數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。
對于數(shù)據(jù)的重要性，西雅圖創(chuàng)業(yè)公司DefinedCrowd首席執(zhí)行官Daniela Braga有一個形象的類比，“我們在印刷時代花了5個世紀(jì)，在軟件上花了30年，現(xiàn)在人工智能正走上取代軟件的道路。雖然編碼和程序員推動了軟件的開發(fā)，但是數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)家才是人工智能的締造者。”
“AI的優(yōu)勢在于只需要用結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)就可以訓(xùn)練，”Braga說。“這些數(shù)據(jù)讓我們可以在一周內(nèi)訓(xùn)練出一個AI大腦，而不是過去需要的幾個月，并且它的功能更加強(qiáng)大。”
Daniela Braga
自然，要做到這一步，就必須給人工智能“喂入”更多的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)從哪里來？當(dāng)然是從我們每個消費(fèi)者的身上來。
但除了隱私安全的問題外，在此過程中的“數(shù)據(jù)依賴”問題也日漸凸顯，使得訓(xùn)練效率無法得到有效提升。
現(xiàn)在，人們越來越擔(dān)心實(shí)驗(yàn)性人工智能研究的新進(jìn)展，因?yàn)槠浣?jīng)常需要由適當(dāng)?shù)挠?jì)算基礎(chǔ)設(shè)施支持的強(qiáng)大數(shù)據(jù)集，可能會因?yàn)橛?jì)算和內(nèi)存的限制而停止，更不用說更高的計(jì)算需求所帶來的財(cái)務(wù)和環(huán)境成本。
OpenAI的分析表明，數(shù)據(jù)科學(xué)界在實(shí)現(xiàn)已經(jīng)獲得的目標(biāo)方面效率較高，但證明要達(dá)到新的人工智能成就，則需要高幾個數(shù)量級的計(jì)算量。
麻省理工學(xué)院的研究人員也估計(jì)，“三年的算法改進(jìn)相當(dāng)于10倍的計(jì)算能力提升。”
如果推動人工智能的發(fā)展意味著要以更大的成本消耗更多的專業(yè)資源，那么領(lǐng)先的科技巨頭會不斷付出成本來保持領(lǐng)先，但大多數(shù)學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)會發(fā)現(xiàn)很難參與這種“高風(fēng)險，高回報”的競爭。
另外，即使你假設(shè)你已經(jīng)正確定義和設(shè)計(jì)了人工智能模型的目標(biāo)和架構(gòu)，并且你已經(jīng)收集、策劃和充分準(zhǔn)備了足夠的相關(guān)數(shù)據(jù)，你也無法保證模型會產(chǎn)生有益的、可操作的結(jié)果。
在訓(xùn)練過程中，隨著更多數(shù)據(jù)點(diǎn)的消耗，模型仍可能識別出不同變量之間的誤導(dǎo)性虛假關(guān)聯(lián)。這些變量可能以看似統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著的方式進(jìn)行關(guān)聯(lián)，但并不是因果關(guān)系，因此不能作為預(yù)測目的的有用指標(biāo)。
最后，即便以上問題都解決了，大規(guī)模的數(shù)據(jù)需求模型也可能無法通過模仿人類生成內(nèi)容或超越人類的一些檢測和識別能力。
從神經(jīng)符號人工智能研究的進(jìn)展來看，人工智能驅(qū)動的模型仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有展示出類似人類的直覺、想象力、自上而下的推理或通用人工智能（AGI）。
用更少的數(shù)據(jù)，行不行？
行文至此，我們自然而然的就會聯(lián)想到，既然用數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI的成本又高又會泄露隱私，那么我們可不可以在AI訓(xùn)練中減少數(shù)據(jù)的使用呢？
目前來看，突破的方法有以下幾個方面：
算法效率是重中之重回顧即將走到盡頭的摩爾定律，企業(yè)和人工智能研究人員正在努力通過測試創(chuàng)新方法和技術(shù)來提升算法功效，其中一些方法和技術(shù)還處于部署的初級階段。
這些方法目前只適用于特定的任務(wù)，從開關(guān)變壓器的應(yīng)用，到Few Shots、One-Shot和Less-Than-One-Shot學(xué)習(xí)方法的完善。
人類增強(qiáng)優(yōu)先通過限制人工智能模型只對安防專業(yè)人員的工作流程進(jìn)行增強(qiáng)，讓人類和人工智能協(xié)同工作，這些模型可以應(yīng)用于非常狹窄的、定義明確的安防應(yīng)用，其本質(zhì)是只需要較少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
這些人工智能“護(hù)欄”可以體現(xiàn)在人類的干預(yù)上，也可以通過加入基于規(guī)則的算法，將人類的判斷硬編碼。
現(xiàn)在已經(jīng)有越來越多的安防廠商傾向于提供AI驅(qū)動的解決方案，這些解決方案只是增強(qiáng)了人類在流程中的作用，而不是完全取代人類的判斷。
強(qiáng)化監(jiān)管機(jī)構(gòu)的作用因?yàn)樗麄儗で笕祟惖呢?zé)任、監(jiān)督和故障安全機(jī)制，尤其是在涉及自動化、復(fù)雜和“黑盒”流程時。
一些廠商正試圖通過引入主動學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法來尋找中間地帶，這種方法利用人類的輸入和專業(yè)知識來豐富底層模型本身。
與此同時，研究人員也在努力加強(qiáng)和完善人機(jī)交互，教給AI模型什么時候把決策交給人類專家來做。
利用硬件改進(jìn)目前還不清楚，專用的、高度優(yōu)化的芯片架構(gòu)和處理器以及新的編程技術(shù)和框架，甚至完全不同的計(jì)算機(jī)化系統(tǒng)是否能夠適應(yīng)不斷增長的人工智能計(jì)算需求。
但為人工智能應(yīng)用量身定做的一些新技術(shù)將專業(yè)的硬件和軟件緊密結(jié)合和調(diào)整，已經(jīng)以比以往任何時候都更能完成難以想象的并行計(jì)算量、矩陣乘法和圖形處理。
此外，為人工智能計(jì)算、聯(lián)合學(xué)習(xí)方案和前沿技術(shù)（神經(jīng)形態(tài)芯片、量子計(jì)算等）專門構(gòu)建的云實(shí)例也可能在這項(xiàng)工作中發(fā)揮關(guān)鍵作用。
結(jié)語
到目前為止，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)科學(xué)還是認(rèn)為數(shù)據(jù)越多越好。但我們現(xiàn)在開始看到，隨著時間的推移，“數(shù)據(jù)饑渴”型的人工智能模型的缺點(diǎn)可能會超過其無可爭議的優(yōu)勢。
在“精益數(shù)據(jù)”和隱私保護(hù)的雙重夾擊下，企業(yè)、網(wǎng)絡(luò)安全廠商和其他數(shù)據(jù)從業(yè)者有充足的動力和壓力促使他們在收集、存儲和消費(fèi)數(shù)據(jù)的方式上更加嚴(yán)謹(jǐn)。
而擁抱這種依賴于數(shù)據(jù)匱乏而非數(shù)據(jù)豐富的方法，并進(jìn)行自我約束的組織，可能會更好地在未來推動更具可操作性和成本效益的人工智能創(chuàng)新。
