人工智能對隱私的威脅
已發表: 2018-09-16隱私是使某物或某人受到保護或對其他人隱藏的狀態。 沒有人會希望任何人訪問他們的個人信息。 但隨著最近技術進步的出現，隱私已成為一個相關問題。
數據挖掘、人工智能和其他基於互聯網的先進技術對隱私構成威脅，個人已經開始失去對個人數據的控制。 21世紀已經成為大數據和尖端技術的時代。 這一切都關係到每個人，因為隱私的意義和價值是一個大辯論的主題。 人工智能日益強大的力量正在混淆隱私之間的清晰度和一致性，從而導致數據洩露和安全問題。
本文重點關注人工智能對隱私構成的風險以及未來的發展方向。
人工智能帶來了分析、組合和收集來自不同來源的數據的能力，從而提高了使用該技術的社會參與者的信息組裝能力。 人工智能對隱私的影響是巨大的，這就是我們需要讓人們意識到這些問題的原因。
要了解這些問題以及人工智能如何對我們的隱私構成風險，請考慮進一步閱讀本文。
人工智能和隱私
使人工智能至關重要的是它的信息收集速度、規模和自動化程度。
人工智能的計算速度比人類更快，並且可以通過添加更多硬件來提高速度。
從根本上說，人工智能旨在使用大型數據集進行分析，並且是在更短的時間內處理合理數量的數據的唯一方法。
人工智能機器學習可以在沒有監督的情況下處理任務，這有助於提高分析效率。
毫無疑問，這些特徵令人興奮，但也有不利的一面。 所有這些功能都會以多種方式影響隱私。
人工智能影響隱私的方式
數據處理
從計算機軟件到智能家居應用程序都具有某些特徵，使它們容易受到 AI 數據操作的影響。 當人們在不知道他們的軟件和設備如何共享、處理和生成數據的情況下繼續連接更多設備時，情況會變得更糟。 隨著我們越來越依賴數字技術，數據處理的潛力不斷增加。
識別和跟踪
人工智能用於在各種設備上監視、查找和跟踪個人，無論是在任何公共場所、家庭還是工作場所。 這意味著即使您的個人數據也是匿名的，因此它可以成為大數據的一部分。 但是人工智能能夠根據從其他設備收集的讀數對這些數據進行去匿名化，這意味著個人數據和非個人數據之間的細線被撤銷，人工智能沒有什麼是個人的。
語音和麵部識別
人工智能機器學習越來越多地使用兩種識別方法，語音和麵部識別。 這兩種方法都有可能損害公共空間的匿名性。 為了更好地理解它，讓我們以一個執法機構為例，該執法機構使用面部和語音識別來尋找個人，而沒有基於懷疑而維持適當的法律程序，從而規避了法律的要求。
猜測
人工智能可以使用機器學習從非敏感形式的數據中收集或猜測敏感信息。 例如，某人的打字模式可以用來推斷他們的情緒和精神狀態，例如焦慮、自信、緊張和悲傷。 更重要的是，人工智能能夠從收集的位置數據、活動日誌和類似標準等數據中預測一個人的健康狀況、種族認同、政治觀點。
概述
人工智能不僅能夠收集信息，它還可以使用收集到的信息對個人進行排序、分類、評估和排名。 這通常是在未經用戶同意的情況下完成的，沒有人可以質疑此類任務的結果。 最常見的例子是中國的社會評分系統。
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如何保護您的隱私免受 AI 侵害？
對於個人來說，隱私是一個大問題，因為他們不熟悉有助於他們受到保護的安全措施。 因此，為了清楚起見，我們列出了某些步驟，這些步驟將幫助任何人降低風險並應對日益增加的數據挖掘工作。
使用匿名網絡瀏覽網頁
為了受到保護並保持數據隱私完整，在線用戶可以使用 I2P、Freenet 或 ToR 等匿名網絡。 這些網絡支持端到端加密，這意味著傳輸的數據是安全的並且無法被攔截。
使用開源 Web 瀏覽器
網絡瀏覽器在保護您的隱私方面發揮著關鍵作用。 Firefox 等開源瀏覽器可以輕鬆檢查安全問題，而 Chrome 是專有的。 因此，選擇火狐、Midori、Seamonkey 瀏覽器是一個很好的選擇。
使用開源操作系統
與開源網絡瀏覽器一樣，我們擁有開源操作系統。 為了保護數據不被收集，切換到它們是聰明的。 與使用各種後門收集用戶數據的 Apple 和 Microsoft 不同，Linux 可以安全使用。
使用安卓移動設備
我們都知道智能手機對隱私的風險最大，但我們不能停止使用。 因此，使用 Android 設備來控制數據的使用是一個明智的選擇。 因為微軟和蘋果開源軟件。 但這並不能規避智能手機存在隱私風險的事實。
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結論
像人工智能這樣的現代技術給我們生活的不同領域帶來了巨大的變化。 使用這些收費收集和分析的大量數據有助於解決以前無法解決的社會弊病。 就像每件好事都有一些缺點一樣，人工智能也有陰暗面。 AI 收集的數據可能會被用來對付我們，並對我們的個人數據構成風險。 失去隱私只是數字技術對我們不利的一個例子。 但是，如果了解這些技術及其對我們生活的影響，我們就可以獲得保護自己免受剝削的方法。