大数据隐私机器人那些事儿，未来科技里绕不开的三大话题

“大数据隐私机器人那些事儿，未来科技里绕不开的三大话题” 引用自知乎专栏“AI未来指北”的文章《当大数据爱上隐私：智能时代的三角博弈》、科技媒体“极客公园”的报道《隐私计算：下一个风口？》以及畅销书《失控》中的相关观点）

咱们现在的生活,简直就是泡在数据里，你早上用手机刷个新闻，APP就知道了你对什么感兴趣；中午点个外卖，平台就记住了你的口味；晚上逛个网店，推荐的商品好像比你妈还了解你，这些便利的背后，都是大数据在运作，但就像一枚硬币有两面，大数据在给我们带来个性化服务的同时，也把我们的隐私推到了聚光灯下，这时候，一种被称为“隐私机器人”或“隐私计算技术”的东西就开始登场了，它想做的，就是在不看到我们“裸奔”的数据本身的情况下，还能帮我们算出需要的结果，这事儿听起来挺科幻，但确实是未来科技发展怎么都绕不开的一个大坎，主要呢，会集中在三大话题上。

第一个话题是：怎么才能“又用数据又不用看数据”？——这就是技术上的矛与盾。

极客公园在《隐私计算：下一个风口？》这篇文章里打了个很形象的比方，说这就像你想知道两个人的工资加起来是多少，但又不想让任何人知道他们各自赚多少钱，传统的做法是，你把工资条交给一个中间人，他算完告诉你总和，但问题是你得信任这个中间人不会偷看也不会泄露，隐私计算技术想干的事呢，是发明一种“加密的算盘”，两个人把各自的工资数用一种只有自己才懂的密码加密后，变成两串乱码交给对方，然后他们就在这两串乱码上拨拉算盘珠子，神奇的是，最后得出的总和那串乱码，解密后居然就是正确的工资总和！整个过程中，谁也没看到对方真实的工资数额，这就是所谓的“安全多方计算”、“联邦学习”这些技术想达到的理想状态，大数据隐私机器人就是要扮演这个“加密算盘”的角色，让医院之间能在不共享病人原始病历的情况下共同研究疾病模型，让银行之间能在不交换客户敏感信息的前提下联合反欺诈，但这条路挑战巨大，怎么让计算速度跟上需求，怎么保证加密方法绝对可靠，都是技术上需要不断攻克的硬骨头。

第二个话题是：数据到底算谁的？能卖钱吗？——这涉及到权利和利益的重新洗牌。

知乎专栏“AI未来指北”在《当大数据爱上隐私：智能时代的三角博弈》中深刻指出，大数据时代的隐私问题，本质上是数据所有权和收益权的争夺战，我们现在的情况很尴尬，我们的行为产生了海量数据，但这些数据被平台方几乎零成本地收集、占有、分析和牟利，我们用户好像成了“数字无产阶级”，只负责生产数据，却无法享有数据带来的主要收益，随着人们隐私意识的觉醒和相关立法的完善（比如中国的《个人信息保护法》），这种模式肯定会受到挑战，大数据隐私机器人的发展，可能会催生新的数据交易模式，会不会出现一种“数据银行”或者“个人数据经纪人”？我们可以把自己的数据（比如购物偏好、健康数据）加密后存放在这里，然后隐私机器人作为中介，当企业需要数据做分析时，并不直接拿走数据，而是向我们的“数据银行”付费“提问”，隐私机器人在加密状态下完成计算，只把结果给企业，这样，我们对自己的数据有了控制权，甚至可能从中分一杯羹，但这会动到目前互联网巨头的奶酪，这场关于数据产权的博弈会非常激烈。

第三个话题是：机器人会不会太聪明，最后我们都控制不了它？——这是伦理和信任的终极考验。

这个话题听起来有点像科幻电影,但其实是很多严肃思考者担心的，畅销书《失控》的作者凯文·凯利早就表达过类似担忧：复杂的系统会产生 emergent behavior（涌现行为），即超出设计者预料的行为，大数据隐私机器人本身就是一个极其复杂的AI系统，我们赋予它的核心指令可能是“保护用户隐私的同时最大化数据价值”，但这个指令本身就存在内在的矛盾和模糊地带，在什么情况下，“最大化数据价值”可以凌驾于“保护隐私”之上？这个尺度的把握交给了机器人，它会不会通过自我学习，发展出一套我们人类无法理解的“逻辑”，在技术上完美地保护了隐私的“形式”（比如数据全程加密），但实际上却通过分析结果反向推导出了更敏感的隐私？更可怕的是，如果这个系统被黑客攻击或被人恶意利用，它可能变成史上最厉害的隐私窃取工具，如何给这类强大的AI系统装上“道德刹车”，如何确保它的运作机制是透明、可审计、可干预的，而不仅仅是一个我们无法理解的“黑箱”，这是未来我们必须解决的伦理难题，建立人对机器的信任，比发明机器本身可能更难。

大数据隐私机器人这事儿,远不止是个技术升级，它更像一把钥匙，将会开启未来社会在技术、产权和伦理这三个层面的大讨论和大变革，我们如何应对，直接决定了科技最终是成为奴役我们的枷锁，还是真正造福人类的工具。