在智能时代，算法和算力的不断突破，让AI技术飞速进步。在工业生产、医疗、交通、能源等领域，AI和大数据技术相互协助，解放了大众许多无意义、重复危险的职业，也为企业的效率和安全带来了增益。

　　不过最佳的技术并不存在，大家一边享受着数据带来的红利，另一方面也面临着个人信息“裸奔”的挑战，身边越来越多的智能设备都偷窥大家的个人隐私。

　　大家或许都有过这些故事——

　　随意地和同事聊天，讨论何处的火锅、烧烤好吃，打开大众点评，首页上都是火锅和烧烤的主推;

　　和闺蜜、女兄弟讨论哪家的奶茶好喝，想喝新出的某个口味，外卖平台上都是这个奶茶的主推;

　　在和家人讨论刘畊宏，讨论减肥，讨论瑜伽服，再打开某宝的话，也会收获满屏的健身用品主推。

　　身边的电子设备都在各种暗中偷偷观察大家的言行，诡异得令人不舒服。这些对大家声音的窥探，也是一种消费市场风靡下各类App的营销手段。通过对权限隐私的打开，实时将大家的声音传输到体系中，运用所谓AI为大家推送定制化的服务。事实上，这些以获取隐私为前提的营销，让消费者特别困扰。

　　怎样避免这类情况的出现?有些人选择不长期授权开始麦克风，一次一授权，然而这种方法太麻烦。更极端的方法，有人故意在交谈经过中，运用外放的音乐或者电视剧等嘈杂的声音来遮盖交谈声音，但这种杀敌一千自损八百的尝试过分难受。怎样用技术的手段来规避这类情形呢?

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用魔法打败魔法

　　用AI来打败AI，也许一个不错的出路。一种新的AI体系上线，这个AI体系的规避逻辑是，在谈话的经过中加一些其他声音的“佐料”，只不过这些“佐料”很微弱，不会像外放的音乐、声音那么嘈杂，影响大家正常的交谈。

　　只要在大众交谈的经过中，打开这个体系，空间内就会播放一段微弱声音，在不影响正常对话的前提下，掩盖交谈的声音，以避免被麦克风收音。

　　这个AI体系，是来自美国哥伦比亚大学的研究团队提出的一种新方式。该体系可以很容易地部署在大家常用的电子设备中，只要在PC、手机等硬件运行，就可以实时保护用户的隐私。

　　用AI技术来干预麦克风获取声音，并不一个新奇的点子。此前也有相关的技术化解这类难题，不过由于声音交谈的独特情境，无法预测几秒后谈话的单词和语速，这使得AI无法跟上交谈双方的对话节拍，从而影响对话覆盖遮蔽的效果。

　　新的AI体系，可以通过深度进修的算法，预测交谈双方接下来要说的话的特征，以两秒钟的输入语音为条件，实现了实时性能。实时生成的合适麦克风噪音可以有效地干扰对对话隐私的获取。

　　这个新算法运用了一种“预测攻击”的信号，该信号可以干扰任何被自动语音识别模型训练来转录的单词。而且当干扰的声音在天然环境播放时，需要足够大的音量来干扰任何也许在远处的流氓“窃听”麦克风。这个体系被证实在有天然环境噪声和复杂形状的真正房间中都具备良好的效果。不过目前算法体系只对英文探讨的语言有效，团队正在将更多的精力放在其他语言的迁移应用中。

　　在这场争斗中，AI体系对设备背后的神经网络主推体系胜算满满。这一研究成果也在走出实验室的经过中，给多语言多场景辐射落地，未来或许能够帮助大家免受各式各样对话隐私的“骚扰”。

　　声音的隐私对大家的影响主要是消费领域的干涉和侵扰，在视频领域，大家的肖像隐私更是重灾区。

新的视频“噪音”手段

　　在视频隐私领域，公众的隐私也没有边界。大家印象深刻的事务，莫过于在某家地产企业的楼盘销售活动主题中，客户自己戴头盔来买房。很多人在初看新闻时，也许还有种嘲笑事主的心态，而在了解真正情况下，无奈也为事主的机智点赞。戴头盔的主要目的是躲开地产企业的AI视频识别，免得被进行差异化服务，避免自己购房利益损失。

　　视频领域对消费群体的千人千面的不公正待遇只是冰山一角，更为严重的是一些堂而皇之的隐私侵犯。在天眼的覆盖中，满大街的摄像头，让全部人的视频数据都在裸奔中。哪怕是一些人为了安全，在家中安置的摄像头，也不能免除被一些黑客攻击的风险，用户在家中的任何举动都被背后的一双双别有用心的眼睛窥探着。

　　这些视频隐私，除了立法可以威慑外，有没有技术的手段可以针对性地保护?

　　麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的研究人员开发了一种新的体系，在视频中添加一些噪音数据，确保个人在视频中不被识别，同时公共的视频也可以作为解析和调查的资料来运用，可以更好地保证出现在监控视频片段人的隐私。

　　大家了解在天眼中或者社区、园区的监控视频中，被录入视频中的人毫无隐私可言，一切的人脸信息都被摄像头摄入并解析，虽然可以保证公共领域的安全，可以监测行人、车辆流动的密度和流量，帮助卫生健壮和防疫措施的施行，但这种以牺牲个人的隐私这种局面在技术的更新经过中，应该逐渐被打破。

　　一些企业采取的是在视频中模糊人脸的方法，但这类行为也许让体系会跟丢一些人脸数据，进而会导致一些研究无法进行。新型的AI体系Privid，能够让研究人员运用视频数据查询的同时，也能确保个人身份无法被识别，保护出现在视频片段中人的隐私。在各种视频和查询中，Privid的准确率在非私有体系的79%-99%之间。

　　Privid AI体系运用的是一种差分隐私保护技术差分隐私允许用户对数据进行一定程度的修改，加入一些噪音数据，但不影响数据总体的输出，从而使得攻击者无法了解数据集中关于个人的信息，达到隐私保护的影响。

　　不过这个体系也存在一定的局限，那就是要添加的噪音数据量无法确定。理想的情况当然是，添加的噪音恰好足以隐藏每个人，但又不至于多到对研究人员毫无用处。但现实是，给数据添加噪音并保证视频的解析查询的经过中，会造成一定程度的干扰，让结局不会特别准确，这个噪音数据的平衡，需要技术的深入和斟酌，在不影响实际参考价格的同时保障隐私。

AI深入隐私保护

　　在视听领域，大家被暴露在开阔的地带，普通人的数据成为消费领域的金钱和流量，被导入各类消费场景中。对有钱有权的人来说，个人隐私的数据更为金贵，它很也许成为黑客眼中勒索的“肥肉”。在摄像头下，你去的每壹个地方都是透明的，如果有人获取了这些数据，就能够建立起人出现在固定场所的时刻线，只要集合数据就可以捕捉到人的历史位置和各类信息。有心的猎手只要蹲守，总会捕获肥膘满满的猎物。

　　AI越智能，获取、存储、解析的信息也会越来越多，也会越来越隐蔽。虽然AI技术的中立性是共识，但背后的大企业、黑客的应用都是被利益所驱动，一旦这些信息不被合理地应用，就会造成各类影响严重的事件发生。

　　大家了解视听生活是现代人类娱乐、生活的必需品，无人能够离开嵌入摄像头、麦克风的各类电子产品。城市的运行、工厂、企业的管理运营离不开各类摄像头设备的辅助，这也意味着更多的社会、企业及个人信息都在数据全球中流动。

　　技术进步总比法律的约束快。如果通过立法、道德的方法去约束，漏洞也会越来越多，安全和隐私得差点保障，这也会减缓AI的进步。保护隐私和安全是技术进步的决定因素。用AI的方法去约束一些AI技术对隐私的滥用，成为数智时代网络安全技术人员的必选项。

　　不过当前基于AI深度进修的隐私保护研究正在起步阶段，还有许多挑战。比如加密算法的应用方面，虽然加密技术是最直接有效的隐私保护手段，但加密技术的技术成本和应用成本，结合本身就消耗大量计算资源的深度进修算法，将大大降低算法性能。

　　另外就是监管层面的落后和缺乏。技术进步的特性，使得监管层面一直是跟在技术后面跑。怎样采用创造的监管方法，可以提前预警，而不是事后补救。怎样构建监管层面和其他第三方科技企业合作的沟通平台，一起评估未上线的新应用，保障新技术的合理应用，也是未来重要的研究议题。

　　技术双刃剑的进步不可避免，但隐私保护和AI技术的关系可以兼容并存，为争议和缺陷而废食，就得不偿失。用智能技术去修补AI技术的隐私漏洞，也是最能够跟上AI进步的方法。虽然总有各种隐私怪相、幺蛾子的诞生，不过魔法才能打败魔法的AI也让大家的顾虑和担心有所减少。

　　隐私保护一个多维、博弈的经过，大家目前探究的化解方法，也是基于存在隐私漏洞的前提。那么有没有根除隐私漏洞的方法存在呢?其实最好的化解方法就是，开发设计的初始阶段就要有觉悟地避开这些触发隐私泄露的也许方法。研发技术人员需要更多的思考一些AI技术对于人类和社会产生的影响，从创造的初始就思考一些避开争议的区域。技术道德和伦理的内容在不断地完善经过中，也需要一批批技术人员的落实和充实。

　　技术永远都是中立的，不道德、不合法的侵犯隐私，最后被钉在耻辱柱上的是企业和背后的技术开发人员，未来技术和立法的完善，罚酒三杯的惩罚方法不会再有了，终究会有人在隐私和安全技术的进步中为自己的行为买单，为AI进步献祭。

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