---
schema_version: "library-reader-v1"
source_type: "original_book"
title: "人工智能伦理"
author: null
edition: null
publisher: null
year: null
isbn: "9787302596622"
library_document_id: "4f33a8d5-185f-4dd7-8093-04a4119470cb"
source_sha256: "fcd3c9683d64b90a0f86208e72b703029dcf8f67d635958e09e34a63875b4472"
pdf_physical_page_count: 1800
pdf_physical_page_index_base: 0
range_start: 490
range_count: 10
html_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/4f33a8d5-185f-4dd7-8093-04a4119470cb?start=490&limit=10"
markdown_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/4f33a8d5-185f-4dd7-8093-04a4119470cb.md?start=490&limit=10"
previous_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/4f33a8d5-185f-4dd7-8093-04a4119470cb.md?start=480&limit=10"
next_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/4f33a8d5-185f-4dd7-8093-04a4119470cb.md?start=500&limit=10"
---
# 人工智能伦理
> 页码规则：PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX 是从 0 开始的权威文件物理页索引；PRINTED_PAGE 是页面中识别出的印刷页码，可能为空，二者不得混用。
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=490 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
CO pokr/ud
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=491 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
图2.7 随着世界的数字化（digitalization），“数据安全”（datasecurity）已成为一个危及现代社会的棘手问题，各国为“数据安全”制定法律法规。2021年6月10日，我国通过了《数据安全法》，但普通民众的数据安全意识仍有待提高
从数据的产生者来分类，一些数据是自然产生的，一些数据是机器产生的（如机器的日志文件、物联网的设备数据等），不妨分别称之为自然数据（natural data）和机器数据（machinedata）(2)。它们都牵扯隐私的问题，机器（如手机、计算机、可穿戴设备等）泄密的事件也屡见不鲜。
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=492 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=493 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
图2.8 在互联网和物联网同时兴盛的时代，信息泄露或流失的渠道变多，数据安全的问题变得更加严峻。大数据分析能力越强，数据安全面临的挑战就越高
在大数据-云计算-人工智能时代，物联网（Internet ofThings, IoT）、车联网、政务网、工业网以及数字医疗、在线教育、社交网络、电子商务、游戏娱乐等各种服务产生的有价值的数据既推动了经济发展，又有极高的风险被窃取和滥用造成经济损失。IBM的《2019年全球数据泄露成本报告》显示，在过去的5年，数据泄露成本上升了12%。
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=494 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=495 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
图2.9 进入21世纪，云计算、移动互联、电子商务、网络信息交流已成为日常生活
近年来，数据泄露的规模增大，动辄亿级；内容颗粒度变细，信息详尽。例如，求职信息几乎包含个体的所有私人信息。数据泄露所涉及的行业广泛，包括政府、医疗、教育、金融、科技、传媒、交通、零售、物流、酒店、服务、电商、房地产、通讯及终端设备提供商等。泄露的原因大致包括：
外部原因：非授权访问、非法窃取、骇客入侵，占比为70%。
内部原因：网站漏洞、误操作、数据库配置错误、公开数据库、内鬼，占比为30%。
2020年，美国电信巨头威瑞森（Verizon）公司发布《数据泄露调查报告》，发生在所调研的81个国家的数据泄露事件，有55%和有组织犯罪相关，58%涉及个人数据泄露，72%的受害者为大型企业。数据泄露和诈骗的跨国犯罪，需要多国联手共同治理。
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=496 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=497 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
图2.10 当大数据犯罪串通一气形成庞大利益网络的时候，部门间（甚至国家间）的联合治理将成为必要举措
物联网对隐私构成了巨大的挑战。物联网不仅具备收集和存储信息的巨大能力，还有汇总、分析和分享这些信息的能力。没有人愿意让自己的牙刷、马桶泄露自己的健康信息，如果没有隐私保护，所有人都将变成透明的。在双网（互联网和物联网）时代，做一个默默无闻、无足轻重的人倒成了一种奢望。
请读者做一个小实验：在搜索引擎里输入自己的名字，看看几成信息是自己有意或无意泄露的，几成是他人泄露的？这里面有没有您十分在意的个人隐私？譬如，被“朋友”贴到网上的照片，有关自己的诽谤或流言……
1998年，互联网之父、英国计算机科学家、图灵奖得主（2016）蒂莫西·伯纳斯–李（Timothy Berners-Lee, 1955— ）提出语义网（semantic web）的概念，希望通过标记语义信息（即元数据）让计算机能够“理解”数据，以便于后续的搜索、分析、处理等，增强网络信息的易用性和实用性。
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=498 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=499 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
图2.11 伯纳斯–李反对未经同意的网络监控，认为这是对基本人权的
践踏，他一直在寻找兼顾数据理解和隐私保护的网络环境
脸书在《数据使用政策》声明，“我们会收集您在使用我们的产品时提供的内容、通信和其他信息，包括在注册账户、创建或分享内容，以及与他人发消息或交流时提供的信息。其中包括您提供的内容所包含的信息或与该等内容相关的信息（如元数据），例如照片的位置信息或文件的创建日期。还包括您通过我们提供的功能（如相机）所看到的内容，以便我们能够向您建议您可能会喜欢的面妆特效和滤镜，或者提供各种相机格式的使用技巧。
元数据（metadata）是“描述数据的数据”，它不仅是一种电子目录，更是数据的多维度语义信息。对元数据的保护也非常重要，一些元数据（如电话、网页、IP地址、电子邮件、手机位置等）应由国家来存储管理。例如，美国国家安全局采集互联网用户的在线元数据，并保存一年之久(3)。
下一段：[继续读取](https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/4f33a8d5-185f-4dd7-8093-04a4119470cb.md?start=500&limit=10)