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隔墻有耳,一個AI背后,到底有多少人在偷聽你?

開源Block ? 來源:陳年麗 ? 2019-08-20 09:25 ? 次閱讀
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你的AI助手,正在……可能正在竊聽你。

蘋果、微軟、Google……海外幾家大公司,都先后被曝出利用智能音箱/手機,偷錄用戶談話,并將部分含有用戶隱私之錄音,發(fā)送給了負責(zé)識別精確度核查的第三方承包商。

這些片段的內(nèi)容五花八門:性錄音、家庭八卦、親友之間的通話內(nèi)容……甚至還有疑似毒品交易現(xiàn)場的談話。而外包團隊在負責(zé)核查之余,還會將含有“笑料”的片段,在公司內(nèi)部傳播取樂。

一個AI背后,到底有多少人在偷聽你?

隔墻有耳

第一個倒下的是亞馬遜。

今年4月11日,彭博的一篇報道,拉開了“AI竊聽門”的序幕:亞馬遜為了強化Alexa智能助手的表現(xiàn),在全球范圍內(nèi)雇用了上千名人類員工,對Alexa智能音箱錄下的聲音片段進行人工審查和監(jiān)聽。

一名人類員工,每天最多會聽到大約1000條亞馬遜發(fā)來的用戶錄音。他們需要將錄音轉(zhuǎn)述成文字,為特定的關(guān)鍵詞打上標記,最后再將轉(zhuǎn)寫下來的文字和音頻歸檔。

問題在于,亞馬遜送來的對話里,有時會夾雜一些奇怪的東西:浴室里傳來的跑調(diào)歌聲、小孩子的尖叫、模糊不清的求助聲……這些都是語音助手被誤喚醒時錄下的片段。而據(jù)報道,負責(zé)審核的員工們,似乎并不太在意這些錄音的私密性。遇到特別有意思的片段,還會在公司內(nèi)部分享,以此取樂。

面對這種丑聞,亞馬遜方面迅速做出了回應(yīng),稱人類員工對錄音作出的標記,有助于Alexa改善理解能力。而且公司有著嚴格的保密措施,員工無法直接獲得跟錄音相關(guān)聯(lián)的賬號信息。被標記的用戶錄音,也只是Alexa所錄片段中極少量的一部分。

7月份,事情開始失控:Google的語音助理也被曝出,有人類員工在背后監(jiān)聽智能音箱,和手機App的錄音內(nèi)容。外媒甚至拿到了一段Google語音助理錄下的片段,輕而易舉地找到了這份錄音的原主人。

等到月底,蘋果的Siri也加入了竊聽門的行列。由于Apple Watch更容易誤觸,審核人員聽到的內(nèi)容也更加糟糕:拉拉鏈的聲音(顯然是剛上完廁所)、毒品交易現(xiàn)場、以及……不慎被HomePod/Apple Watch錄下來的滾床單片段。

說好的“What happens on your iPhone, Stays on your iPhone. ”呢?

8月份,更過分的來了:微軟被曝出監(jiān)聽用戶的Skype通話內(nèi)容,以及跟Cortana之間的交談記錄。據(jù)外媒報道,微軟這邊能聽到的內(nèi)容也是五花八門:詳盡的地址信息、十分露骨的搜索請求、和某些不能詳細描述,反正是帶點顏色的Skype記錄。

至于監(jiān)聽用戶Skype通話的理由,微軟后來回應(yīng)稱,是為了改善那項2015年發(fā)布的,內(nèi)置在Skype當(dāng)中的AI同傳服務(wù)。只不過他們當(dāng)時沒告訴你,除了AI之外,聽你說話的還有其他人。

最后一個淪陷的是Facebook。盡管沒有語音助手,但他們還是將旗下Facebook Messenger 中用戶發(fā)送的語音轉(zhuǎn)文字消息,通過外包方式交給了第三方進行核查。盡管波及范圍不如前面幾家公司廣泛,但爆料人士依然指出,有部分錄音內(nèi)容“相當(dāng)敏感”。

大公司們?yōu)槭裁匆鲞@種事?人工智能,不是挺聰明的嗎?

人工智能的B面

有多少智能,就有多少人工。

現(xiàn)如今什么產(chǎn)品都講究一個“增智慧”。從AI攝影到AI助手,線上智慧生活無處不在。但鮮少人知的是,養(yǎng)AI跟養(yǎng)孩子差不多。需要有人不斷地教給它們什么是對,什么是錯,才能得到越來越精確的結(jié)果。

圖像分割 、圖像識別、語音轉(zhuǎn)文字、語義分割……這些都需要有人類從旁協(xié)助。原始錄音就是問題,而人類整理好的謄寫內(nèi)容,就像單詞卡片背面的答案。

人工智能越來越熱,這些用數(shù)據(jù)飼喂AI的人,也越來越多。需要讓AI理解人類語言?那就讓人類把一句話按照規(guī)則拆開,再交給程序去學(xué)習(xí)。需要讓AI學(xué)會看路?那就先讓真人把照片里的車、人、路燈……統(tǒng)統(tǒng)做好標記,再交給AI去慢慢認就好了。

沒錯,拿脫敏過的用戶錄音給人類聽,再用結(jié)果去矯正AI,其實算是舉球通行的慣例。如果不信,你可以看看百度DuerOS的這份隱私政策:

以及,這是小愛同學(xué)的:

和天貓精靈的:

換句話說,你有權(quán)保持沉默(或者拔插銷),但你被錄下來的每一句話,不管有意還是無意,都可能成為喂養(yǎng)AI的飼料。而且他們并沒有告訴你,“用于改進和提高產(chǎn)品”的潛臺詞是,你對音箱所說的話,也可能會有人類工作人員聽到。

嚴格來說,這些信息應(yīng)當(dāng)只在企業(yè)內(nèi)部分享,而且員工對錄音內(nèi)容負有保密義務(wù)。雖然你不小心被AI錄下來的黃段子(或者別的什么更糟糕的東西)有一定概率會被人類聽到這件事非常讓人不爽,但平心而論,這算不上什么隱私泄露事故。

當(dāng)然了,這不代表這些做法沒問題,我們等會兒再說這個。

“飼養(yǎng)AI”曾經(jīng)一度催生了龐大的下游產(chǎn)業(yè)。智能音箱最火熱的時候,甚至出現(xiàn)了大量專做數(shù)據(jù)標注的外包團隊。不需要學(xué)歷,不需要經(jīng)驗,經(jīng)過簡單的培訓(xùn),一個人很快就能學(xué)會給圖片拉框,給人臉加點,把語音轉(zhuǎn)成文字……

不知道有沒有人意識到這當(dāng)中的荒謬:從誕生的第一天起,這份工作的最高目標,就是消滅自身。

(這種驗證碼本質(zhì)上也是數(shù)據(jù)標注)

還有一些公司,將這種“時間密集型”工作,做成了誰都可以在家賺外快的網(wǎng)絡(luò)任務(wù)。他們需要做的可能是教AI聽懂人話、識別人類的骨骼點,或者是給聊天機器人編寫一些有意思的回復(fù)。

被制作的素材,和標注數(shù)據(jù)的人一樣,都只是完成AI所必須的工具而已。

大數(shù)據(jù)=無隱私?

歡迎來到21世紀。

收集數(shù)據(jù)-脫敏-分析,是當(dāng)代大數(shù)據(jù)應(yīng)用的通行做法,也被多國監(jiān)管部門認可。但是有研究表明,這種做法其實沒什么作用。

英國倫敦帝國理工學(xué)院的研究人員,利用公開的匿名數(shù)據(jù)訓(xùn)練了一個AI,結(jié)果只用到了生日,性別,居住地郵編和子女?dāng)?shù)量,就能從匿名數(shù)據(jù)集中,定位出整個馬薩諸塞州79.4%的人口。如果特征量進一步增加,準確度甚至能達到99%以上。

換句話說,即使拿掉了姓名、電話和身份證號,還是有辦法從大數(shù)據(jù)中找出特定的某個人。何況根據(jù)之前的報道,審查人員還是能聽到用戶親口說出的私密內(nèi)容。所謂的隱私把控,好像從數(shù)據(jù)脫敏這一步開始就已經(jīng)失靈了。

更可怕的是,集中存放的隱私數(shù)據(jù),本身就是一塊閃光的肥肉:海外一間指紋鎖公司Suprema由于安全漏洞,被人摸到了超過100萬人的指紋和人臉識別數(shù)據(jù),且關(guān)鍵信息大多未經(jīng)加密。密碼泄漏可以再改,人臉識別數(shù)據(jù)被人偷走,恐怕只有換臉才能解決。

(泄漏出來的后臺數(shù)據(jù)截圖)

隨著智能設(shè)備越來越深入地進入家庭,我們在各種系統(tǒng)中被留下,又被泄漏的痕跡,只會越來越多。這樣說來,在家里洗澡時的跑調(diào)歌聲被數(shù)據(jù)標注員聽到,已經(jīng)是各種AI相關(guān)事故里危害最小的一種。

數(shù)據(jù)就是力量

某種意義上說,被大數(shù)據(jù)和AI包圍的,極端便利的現(xiàn)代生活,是以我們對自身隱私數(shù)據(jù)的讓渡為代價的。麥克風(fēng)、攝像頭、GPS、指紋傳感器……他們收集到的數(shù)據(jù),隨時可以成為追蹤和監(jiān)看你的絕好素材。差別在于,看著這些數(shù)據(jù)的究竟是無感情的機器,還是活生生的,懷有善意或惡意的人類?

大多數(shù)人對此毫無知覺,也沒法控制。被曝光之后,海外的幾家大公司,都先后宣布停止了外包團隊對用戶錄音的審核。Alexa和Google也提供了入口,允許用戶刪掉他們留在平臺上的錄音資料。起碼在海外,他們對自己的數(shù)據(jù)多了一點掌控。

但在國內(nèi),想刪除自己的數(shù)據(jù)沒這么容易。小米和百度的個人信息刪除,都需要向指定郵箱發(fā)送郵件來提出申請,天貓精靈則需要聯(lián)系客服。而且跟海外不同,這些刪除請求都帶有非常嚴格的附加限制。

這些東西都藏在幾乎沒人會讀的隱私條款里。粗略看下來,一個普通用戶想刪掉自己的個人信息,難如登天。

跟AI一同走向成熟的這一代人,已經(jīng)不可避免地,成了大公司喂飼給機器學(xué)習(xí)的數(shù)字飼料。唯一的問題是,等到AI足夠聰明的那天,這種飼喂會停下來嗎?

或者說,下一代人還會在乎這件事嗎?

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原文標題:如何基于現(xiàn)有的WiFi模塊進行快速的電路方案設(shè)計

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