當(dāng)前，不管是買東西、讀新聞還是聽音樂、看視頻，都有個(gè)性化推薦服務(wù)，我們喜歡什么、想看什么，AI從過往記錄中就能發(fā)現(xiàn)，這也可視為又一種隱私失守。

　　日前，莊光庭在接受LiveVideoStack采訪中提及AI說到，端側(cè)AI的發(fā)展相比于云側(cè)AI，限制及差異是巨大的，技術(shù)在各方面都有劣勢。端側(cè)AI不僅在算力、功耗、內(nèi)存、芯片架構(gòu)等方面存在巨大差異，而且對數(shù)據(jù)基本是沒有掌控的。如何在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下提供給用戶最佳的算法模型是極大的挑戰(zhàn)。云側(cè)在數(shù)據(jù)、算力、功耗、內(nèi)存、平臺方面并不存在像端側(cè)這么大的挑戰(zhàn)和限制。但端側(cè)AI也并不是完全沒有優(yōu)勢，端側(cè)AI對數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)，相對而言是天然完美的屏障，所有數(shù)據(jù)可以都在端側(cè)進(jìn)行處理用后即焚，數(shù)據(jù)比較容易被保護(hù)及限制在端側(cè)設(shè)備中。另外一個(gè)優(yōu)勢就是在滿足隱私保護(hù)的前提下，基于用戶的使用習(xí)慣，更容易智能的提供差異性的個(gè)性化服務(wù)，同時(shí)保障用戶隱私又提供用戶智能感知推薦的服務(wù)。AIOT的設(shè)備普及后，借由多設(shè)備分布式智能融合計(jì)算，可以更輕易的提供小型化、輕量化低功耗的端側(cè)AI服務(wù)。

　　隱私安全問題一直是軟件技術(shù)最關(guān)注的一個(gè)基礎(chǔ)問題，用戶的數(shù)據(jù)是否會因?yàn)樾碌腁I功能，暴露了新的漏洞及落點(diǎn)，這一定是每個(gè)技術(shù)研發(fā)人員要竭盡全力避免的事。當(dāng)前我們在設(shè)計(jì)端側(cè)AI平臺，我們希望從簡單直接的安全加密保護(hù)逐漸遷移到芯片等級的安全通路設(shè)計(jì)，同時(shí)采取用后即焚的數(shù)據(jù)處理策略，避免數(shù)據(jù)緩存被攔截竊取及篡改等。

　　近期，因愛奇藝“超前點(diǎn)播案”而后續(xù)引發(fā)的隱私侵權(quán)問題受到全網(wǎng)關(guān)注。事件起因，是某位用戶就愛奇藝超前點(diǎn)播行為進(jìn)行了起訴，而愛奇藝在案件庭審過程中提交了原告用戶的觀影記錄，被當(dāng)事人公開質(zhì)疑侵犯隱私。這一事件激起了我們對于網(wǎng)絡(luò)痕跡和個(gè)人隱私的討論。

　　眾所周知，如今在網(wǎng)絡(luò)日益普及，各種APP層出不窮的背景下，人們在網(wǎng)絡(luò)空間中的活動已經(jīng)越來越頻繁。而每一次的活動比如觀影、打車、購物等都會留下痕跡，但如今，我們留下的這些痕跡不僅企業(yè)方輕而易舉就能獲取，而且還能隨時(shí)隨地對外公布，不免讓大家心驚。

　　換句話說，我們的數(shù)據(jù)化的個(gè)人隱私在企業(yè)面前毫無安全可言！同樣，這一點(diǎn)通過AI個(gè)性化推薦也能輕易看出。當(dāng)前，不管是買東西、讀新聞還是聽音樂、看視頻，都有個(gè)性化推薦服務(wù)，我們喜歡什么、想看什么，AI從過往記錄中就能發(fā)現(xiàn)，這也可視為又一種隱私失守。

　　過去，由于網(wǎng)絡(luò)信息過于紛紜復(fù)雜，為了讓人們能找到自己需要、想要的以及喜歡的內(nèi)容，個(gè)性化推薦技術(shù)才應(yīng)運(yùn)而生。利用人工智能、深度學(xué)習(xí)和智能算法，AI個(gè)性化推薦的出現(xiàn)確實(shí)滿足了我們的需求，但通過窺探和獲取用戶隱私來滿足的需求，多少還是讓人難以接受。

　　如今，關(guān)于AI個(gè)性化推薦的問題已經(jīng)形成了用戶方與企業(yè)方的對峙。對于用戶來說，無疑認(rèn)為這個(gè)服務(wù)是通過出賣自身隱私獲得的；但對于企業(yè)方來說，他們卻認(rèn)為這種服務(wù)并未侵犯用戶隱私，而且解決了用戶挑選信息麻煩的問題。那么AI個(gè)性化推薦到底是否侵權(quán)呢？

　　通過AI個(gè)性化推薦的定義，“利用AI收集用戶的歷史行為數(shù)據(jù)”，這一句話能看出其具有明顯侵犯個(gè)人隱私行為。但根據(jù)一些觀點(diǎn)反應(yīng)，首先AI收集的數(shù)據(jù)是匿名化的；其次信息收集終端不會識別用戶身份；再次所收集數(shù)據(jù)均存于服務(wù)器，未對外公布。因此不算侵權(quán)！

　　后者反駁觀點(diǎn)，也是當(dāng)前法律普遍認(rèn)可的觀點(diǎn)，因此國家并未反對和制止AI個(gè)性化推薦的發(fā)展。簡單來說，如果單從收集用戶的歷史行為數(shù)據(jù)這一行為來看，AI個(gè)性化推薦是侵犯隱私的，但如果這一行為不涉及用戶身份且數(shù)據(jù)不對外公布，又不屬于侵犯隱私的范疇。

　　但不管怎樣，企業(yè)在利用AI提供個(gè)性化推薦服務(wù)的過程中，隱私侵權(quán)的隱患和風(fēng)險(xiǎn)是存在的。畢竟用戶的一些信息已經(jīng)以數(shù)據(jù)形式被收集和存儲，如果這些數(shù)據(jù)被企業(yè)用于非法途徑，或者遭遇黑客竊取濫用，也會對用戶個(gè)人隱私帶來侵犯，從而危害用戶財(cái)產(chǎn)與人身健康。

　　未來的AI，肯定會朝著技術(shù)融合，基于用戶體驗(yàn)的AI業(yè)務(wù)能力展開。舉例來說以前可能只是基于CV的AI算法能力的具備，直接提供物體識別的AI能力。不管AI個(gè)性化推薦是否侵犯隱私，相關(guān)的安全意識和防患措施不能少。