技術進步是“雙刃劍”AI隱私保護尋平衡點

張莉

隨著大數據、邊緣計算、深度學習等各相關領域的巨大進步，極大地推動了人工智能發展，為人工智能產業的應用帶來了新的機遇。

然而，在人工智能技術飛速發展、應用極大豐富的同時，數據的價值也逐漸增加。技術的進步往往是一把“雙刃劍”。人工智能算法的準確率高度依賴于海量用戶數據的訓練分析，尤其需要獲取大量用戶個人信息，以便提供個性化、定制化服務，這些都加大了用戶個人信息泄露的風險。人工智能時代，數據的收集、傳輸等各個環節都面臨著新的風險。

如何找尋A1時代隱私保護、政府監管、商業訴求的平衡點將是業界迫切需要探討的問題。

全球關注保護數據安全

日前，在召開的2019中國互聯網AI隱私保護論壇上中國信息通信研究院副院長、中國互聯網協會副秘書長何桂立指出：“以人工智能、大數據為代表的新型數據安全風險日益凸顯，特別是侵害消費者隱私和侵害消費者利益的事件以及網絡詐騙、網絡黑產出現了新的情況，給人們的財產和信息安全帶來了嚴重威脅。因此，保護數據安全特別是隱私的安全正成為全球關注的重要課題。”

中國網絡安全審查技術與認證中心體系與服務認證部主任張劍認為，要解決好數據安全問題，不管是哪一類數據，首先必須分類分級。目前數據基本上分為三類：個人信息、重要數據和加工數據。個人信息包括個人基本信息和個人敏感信息，所謂敏感信息，是可以定位到某一個人的身份信息，除了這些敏感信息之外，個人信息屬于基本信息。

如果要做到精細，關鍵在于分類，而做好分類之前，先要落實每一項具體的分類。張劍拿醫療來舉例，比如一個人的醫療數據。一個人到醫院去看病，會形成個人的基本信息、個人健康信息、個人醫療信息、公共衛生信息、費用信息、醫藥信息等數據，這些數據必須分類分級。健康信息是一個人身體表征的信息，醫療信息是醫院診斷的信息，這些信息的使用人群是不同的，保護的方式也應不一樣。比如國家為了提供良好的公共衛生服務，必須掌握大家的基本健康信息，這一類信息就要歸類到公共衛生信息之中，要單獨列出來。

要保證使用安全，對數據進行分級，確定擁有者對數據的控制能力。為了解決大數據人工智能環境下個人信息保護設備標識濫用等問題，應在終端與互聯網領域積極保護個人信息。通常按敏感度、重要性、可控度來對數據進行分級。張劍認為，至少要分到數據元這一級。所謂的數據元，就是數據庫的字段。對于精細的管理來講，分到字段級還是不夠的，要分到數據值這一級。例如，診斷結果是數據元，說患者得了感冒或癌癥，這兩個結果是完全不同的，癌癥和感冒就是兩個數據，這兩個數據的保護范圍是完全不同的。

中國保密協會隱私保護專委會副主任杜躍進表示，由于產品和服務是全球化的，企業不僅需要遵從與用戶數據隱私相關的各國的法律法規，還將面臨著技術架構、本地化運營等多項挑戰。

保護隱私和商業化，企業如何平衡？

據悉，在此次論壇上，中國信息通信研究院聯合中國互聯網協會、電信終端產業協會、小米、OPPO、vivo、華為、聯想、中興、魅族、努比亞、三星等，在來自終端廠商、互聯網企業、安全企業、科研院所共400余人的見證下共同發布了移動智能設備標識公共服務平臺，旨在解決移動互聯網環境下涉及個人隱私的設備標識濫用問題，在商業價值和隱私保護合規中找到平衡。

何桂立指出，九大手機主流廠商來發布移動智能設備標識公共服務平臺，統一設備ID，就是為了解決大數據人工智能環境下個人信息保護設備標識濫用的問題，它也是個人信息保護在終端與互聯網領域的重要實踐。下一步，中國信通院將推進更多的設備生產廠商支持移動智能終端補充設備標識體系，移動安全聯盟將每個設備廠商的商業化標識接口進行統一集成，開放給互聯網公司進行技術輸出，確保互聯網商業營銷正常有序。

正如設備標識的使用在監管層面還是在商業化層面均是不可或缺的部分一樣，對于絕大多數從事人工智能的企業來說，許多問題都游離于進退兩難的邊緣。一邊是用戶對AI的發展要以犧牲自身隱私為代價的擔心；一邊又是企業由隱私監管高壓下帶來的商業化受挫和技術創新方面的沖擊。

何桂立對個人信息保護領域的工作提出了三點要求：一是深耕終端設備領域，在5G+AI的大背景下，面向泛智能終端，集中攻關突破技術難點，推進隱私保護安全防護能力；二是建設服務平臺，促進新一代人工智能產業發展，平衡隱私保護和商業化的沖突，為中小企業發展提供更多的公共服務；三是促進產業交流，積極推動國內外政產學研用各界的交流合作，提升我國隱私保護在學術、政策、產業等方面的全球影響力。

構建可信AI推進健康發展

此前，德勤與中國信息通信研究院共同編寫了《懸而未決的AI競賽——全球企業人工智能發展現狀》報告。報告指出，隨著企業領袖逐漸將人工智能視為下一輪經濟大擴張的重要推動力量，一種擔憂錯失良機的情緒在全球范圍內日益蔓延。許多國家紛紛制定人工智能戰略，通過資金投入、政策激勵、人才發展和風險管理推進技術能力的發展。人工智能對于下一代技術的重要性與日俱增，許多企業領袖擔心會落后于時代發展，無法分享技術發展的成果。

事實上，許多國家政府已經制定了正式的人工智能發展框架，以助力刺激經濟增長和技術發展。這包括美國推動人工智能領導地位的行政令、中國“新一代人工智能發展規劃”“人工智能德國制造”以及“泛加拿大人工智能戰略”。這些國家戰略專注于人才和教育、政府投資、研究及協同合作。然而，政府面臨的挑戰遠不止于技術和經濟層面。許多國家已經著手評估如何在擴大創新和潛在經濟利益的同時，確保隱私、安全、透明、責任和對人工智能系統的掌控。

德勤中國科技風險及網絡安全領導合伙人薛梓源分析指出，盡管國家以及企業之間的競爭日趨激烈，但人工智能不應被視為一場“零和博弈”。所有應用者均可相互學習和借鑒，先期成功的關鍵很可能在于有效執行——從選擇最佳應用方案，到助力員工做好準備，再到管控風險和應對挑戰。

報告顯示，有跡象表明，人工智能差異化競爭的窗口正在迅速關閉。隨著人工智能在消費層面迅速普及，且內置人工智能的產品和服務數量日益增長，先行企業所具有的優勢將被迅速削弱。多數受訪者（57%）認為人工智能技術將在未來3年內從本質上轉變他們的企業。然而，僅38%的受訪者認為人工智能將在同一時期內改變其所在的行業。這種預期相對遲緩的行業變革可能意味著短暫的機遇。早期應用者切勿低估競爭對手的能力。

大部分企業面臨著人工智能技能差距的困境，并正在積極尋找具備專長的人才以增強自身的能力。全球有68%的受訪者表示企業存在中等到極其嚴重的技能差距，而填補這些差距所需要的三大類型人才包括人工智能研究人員、軟件開發人員以及數據科學家。