人工智能伦理

图2.27 通过多种渠道采集到的个人数据，经过整合分析形成“用户画像”

2018年，欧盟出台了《通用数据保护条例》（General DataProtection Regulation, GDPR），违法者面临高达2 000万欧元或其全球营业额4%（选二者较大者）的重罚。例如，个人数据的处理者必须采取适当的脱敏技术，使用假名或完全匿名化。数据的控制者必须在信息系统的设计中考虑隐私的保护，使数据在缺省情况下不能被公开获取。如果企业泄露个人隐私数据，必须在72小时内报告。截至2020年上半年，依据GDPR欧盟已开出约300张罚单，金额约35亿欧元，被罚企业遍布全球，包括英国航空公司、德国宽带运营商1&1、意大利电信运营商TIM、谷歌、万豪酒店等。

图2.28 个人数据包括身份信息、私人邮件、日程安排、照片录像、生物特征（如眼睛虹膜）等

个人数据（personal data）指的是识别人类个体的社会、生物、活动的信息，以及个体所产生的任何数据，至少包括：

（1）个人身份信息：身份证/驾照号码、出生日期、婚姻状态、电话、家庭住址、车牌、教育工作经历、房产、银行账户等。

（2）生物行为特征：指纹/虹膜扫描、声纹、脑电波、人脸照片、身高体重、笔迹、步态、人种、性别和性取向等。

图2.29 同一个人说“热爱是最好的老师”的音频序列。声纹特征隐藏在这些观测数据中，可用于语音识别，也可用于语音合成

（3）电子历史记录：IP地址、邮件地址、移动设备号、浏览历史、社交网络、消费历史、酒店旅行、交易信息、医疗隐私等。

个体拥有对其个人数据的使用目的、方法、场景等知情权，可要求个人数据的控制者或处理者（例如求职网站、社交平台等）：

删除/修改个人数据及其副本、链接等；

提供对个人数据的使用说明；

及时通知个人数据泄露的情况。

指纹、虹膜、声纹等生物特征，已经作为确定个体身份的密码。“你就是密码”，盗取这些生物特征就是偷走你的身份。于是，这些生物特征的采集者必须具备一定的资质和公信，在一定程度上能够保证个人数据不会被泄露和滥用。否则，生物特征密码形同虚设，数字门锁、个人计算机、移动支付、银行账号、电子邮箱等都不再安全。

近些年，语音识别（speech recognition）系统有了长足的进步，它给工作生活带来了许多便利。在线使用该项服务的同时，用户的语音数据不知不觉已被大数据公司获取。用户是否应该让渡个人隐私给便利服务？应当如何保护用户的隐私，避免有人利用这些个人数据及其特征作恶？

图2.30 指纹、虹膜、声纹是最常见的生物特征，常用于密码识别

高质量的大数据就像是金矿，意味着财富。在各种互联网服务的旗号下，个人数据和业务数据捆绑存储，一旦数据泄露，用户的行为特征、兴趣爱好等隐私就能被分析出来。如果利用大数据整合技术将各类垂直领域的个人数据拼接在一起形成颗粒度更细的多维度描绘，个体将变得透明再无隐私可言。

基于这些细致入微的“用户画像”，数据攻击（dataattack）⁽⁴⁾可以把一个人的现代生活毁得一团糟。例如，人们通常凭借熟悉的个人信息（如出生日期）设置密码，个人数据为密码破解提供了诸多的线索，它们有很高的概率被居心叵测的人利用。数据泄露有连锁反应，应该引起个人、公司、机构、国家的普遍重视——贩卖经过整合、分析后的高质量的个人/企业数据，将造成更严重的数据犯罪。

CO喜

图2.31 法国有句谚语，“偷蛋的也偷牛”，意思是偷小东西的也可能偷大东西

2020年，我国网民规模已超过9亿，互联网普及率达到65%。国民的信息安全和隐私保护教育，应该借助宣传手段予以普及。例如，图像处理可用在人人喜爱的美图上，让脸变得漂亮、腿变得修长，还可以用来伪造身份或者嫁祸于人。甚至在视频中，“换脸”已成为可能，这类图像合成技术很容易用于一些恶的场景。同样的技术，善恶之分只在如何使用它。

例2.13 基于深度学习的深伪（deepfake）技术可以在图像和视频中实现“换脸”，达到以假乱真的程度。不久，“眼见为实”这个标准对图像和视频来说将不再适用。它对影视、媒体和社会的影响，已经引起法律界的关注。