相信大家都有這樣的經歷：

開車上路時，手機會貼心地發送位置信息以及速度，然后結合實時交通信息提供最佳路線，從而避免堵車;一旦在短視頻平臺點贊了某視頻，首頁和推薦就雨后春筍般冒出各式各樣的相同類型的短視頻;在A軟件搜索了去某地的機票，切換到B軟件之后，馬上就有住宿酒店的廣告占據了首頁……

是的，現在的手機已經比人們更懂自己了，而讓手機擁有這個能力的，正是“大數據”以及人工智能加持下的“精準化推薦”。數據與智能作為一對相輔相成的“冤家”，AI需要大量的數據進行訓練和學習，以此為人們提供更精準的服務，而數據也要通過AI來體現它的價值。只不過，稍有不慎就會踩到“隱私陷阱”。

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無處不在的大數據

基于大數據的個性化推薦已屢見不鮮，似乎只要數據維度和量級足夠豐富，AI對其的價值挖掘就會用之不竭。數據讓AI有了應用價值，如Facebook會利用AI來預測用戶的未來行為，作為廣告投放的依據，所參考的信息包括：位置、設備信息、圖片/視頻瀏覽記錄、WiFi連接狀態、好友關系、聊天內容等等。然而，要想找出背后的關聯性，就要對人與人、人與物、物與物之間數據“神經元”進行分析，但這并不容易，尤其是在人均管理的數據量呈現指數及增長的時候。

事實上，有超過70%的企業客戶宣稱正在組織內部使用AI技術?？紤]到部署成本，多數企業在智能化初期會選擇外部方案。隨著AI與業務結合逐級深入，企業關注的重點也從提升效率滲透到流程決策管理層面。也就是說，AI不再是簡單的工具，而是開始向生產力轉變。

日常生活中，數據的類型大體可分為結構化數據、非結構化數據、半結構化數據。一個數據從產生到落地要經過收集、傳輸、分析、檢索、挖掘等階段。分析讓大量的數據有了價值，機器要學會像人一樣學習、思考、推理、交流，進而與應用場景相結合，從規律中預測未來。

但是就在人們享受個性化服務的時候，是否關心過背后是否合規呢?GDPR的出現無疑給人們上了課。近日，某家IT公司被指在沒有獲得用戶許可的情況下，在社交網站上捕捉了百萬張照片，并將其用作人臉識別算法的訓練模型，對面部五官、頭部特征等近50個標記進行了分析。這種做法的好處不言而喻，科技公司可以幫助行業客戶拿到更準確的信息，例如讓零售商了解消費者的商品喜好、購買時間，甚至是識別出特定的某個人。

類似的情況在物聯網場景中也有應用，如智能音箱對用戶語音語義的收集、無人駕駛系統對行進路線的采集等等，人們除了要在數據合規的基礎上，開放更多的數據源，還要借助區塊鏈等新技術或手段為這些數據建立完善的審核機制。再比如Facebook，會利用AI來預測用戶的未來行為，作為廣告投放的依據，所參考的信息包括：位置、設備信息、圖片/視頻瀏覽記錄、WiFi連接狀態、好友關系、聊天內容等等，讓人們就像是生活在真空中。

 顯然，這種方式對用戶隱私是不友好的，而用戶本人并沒有選擇權。更需要引人深思的是，用AI在互聯網的每個角落去挖掘數據，并把這些數據扔到機型學習模型里貼上標簽供研究人員使用。在GDPR頒布之后，包括Facebook在內的多家IT公司都遭到了重罰或警告。

值得一提的是，美國參議院早已在討論是否要通過新的法案，限制科技公司利用技術手段獲取的用戶信息不能用于某些用途，也就是說商用的圖像識別應用不能用來定位和追蹤用戶信息。更重要的是，用戶必須知情且同意后才能讓數據共享給第三方。

掌握用戶信息之后的AI系統可能比用戶更了解自己，他們會知曉用戶的飲食習慣、鍛煉情況、身體變化等等，而且將碎片化的數據拼湊成分析系統就能對人形成整體的特征描述。特別是在越來越多的政企類客戶走上云端之后，居民隱私的問題就被上升到了新的層面。

互聯網時代的快節奏讓數據跑在快車道上，在這個數據無處不在的時代，“出賣”隱私換取服務似乎變成了服務提供商的主要選擇，用戶也多為被動接受，或者根本不知情。但是在人們享受技術紅利的時候，還是應該注意到隱私的重要性，不應該只研發和利用AI技術，還有責任更好地正確運用AI技術，拿數據當本錢的AI，要走上正途。

而即將于今年11月正式實行的《中華人民共和國個人信息保護法》(即《個人信息保護法》)，則標志著中國互聯網也進入了新的數據監管時代。

《中華人民共和國個人信息保護法》

根據《個人信息保護法》第四十五條，對傳統的查閱復制權進行擴張，增設有限的可攜帶權，即“個人請求將個人信息轉移至其指定的個人信息處理者，符合國家網信部門規定條件的，個人信息處理者應當提供轉移的途徑”。在此條例的保護下，不僅讓個人信息跨平臺轉移將有法定依據，還有利于打破平臺封禁，有效回應大型互聯網平臺“數據壟斷”現象，促進信息流通。

而針對大型互聯網平臺以歧視性定價為主要表現的“大數據殺熟”現象，《個人信息保護法》進一步明確，“個人信息處理者利用個人信息進行自動化決策，應當保證決策的透明度和結果公平、公正，不得對個人在交易價格等交易條件上實行不合理的差別待遇。”大數據殺熟現象與數據使用行為直接相關，但其規制并不限于數據使用環節。差別待遇的合法前提覆蓋使用管理、用戶告知、結果公平、合規評估，否則就是對個人信息的侵犯。

不僅如此，《個人信息保護法》明令要求不得過度收集個人信息、收集和處理個人信息應取得充分同意、嚴重違法罰款頂格可達營業額5%、在公共場所安裝圖像采集、個人身份識別設備，應當為維護公共安全所必需，遵守國家有關規定，并設置顯著的提示標識。所收集的個人圖像、身份識別信息只能用于維護公共安全的目的……

這些條款，都賦予了互聯網用戶拒絕被過度數字化的權利。隨著人們對數據力量的認知越來越直觀和深刻，人們已經認識到， 掌握用戶信息之后的AI系統，早已不是什么單純的工具，這些工具將人們視作流量與賺錢的工具，它們不停地向你索要更多的數據權限，向你索要電話號碼、真實照片、家庭住址、銀行卡號、身份證號以及社交關系，并且用這些數據去推斷你的經濟能力、社會地位、興趣愛好或者風險偏好。

相信不少人都在影視作品里看過賽博朋克世界里科技水平高，但生活秩序混亂的場景，某種意義上講，當無處不在、無所不知、無所不能的算法與數據開始決定人們的衣食住行，實現絕對的科技壟斷之后，人類社會也就離賽博朋克的世界不遙遠了，在這個世界里，能決定你是誰的，甚至不是你自己，而是算法。為了避免讓這樣的擔憂成為現實，人們也確實需要擁有更多對個人信息與數據的自主權。