安全专家警告政府利用人工智能进行大规模监控

安全专家 Bruce Schneier 最近发出的警告凸显了人工智能时代大规模监控日益增长的担忧。 基于 PRISM 等项目所揭示的基础，将人工智能整合到监控系统中代表了数据收集和分析能力的重大飞跃。 这引发了关于隐私、自由和潜在滥用的深刻问题。

Schneier 的观点表明，在后斯诺登时代，隐私可能会进入一个更加黑暗的阶段，各国政府可以利用复杂的人工智能算法来筛选大量数据、识别模式并以前所未有的规模监控人口。 这种能力远远超出了简单的数据收集； 人工智能可以自动分析和解释这些数据，从而可能导致预测性警务、社会评分和其他形式的自动决策，从而影响个人自由。

专家观点

将人工智能整合到监控基础设施中带来了一些关键挑战。 首先，可以处理的大量数据造成了一种监督变得越来越困难的局面。 传统的审计和问责方法可能不足以解决人工智能驱动的监控的规模和复杂性。 其次，算法的使用带来了偏见和歧视的可能性。 如果用于训练这些算法的数据反映了现有的社会不平等，那么由此产生的监控系统可能会延续和放大这些偏见，从而导致不公平或歧视性的结果。

从市场角度来看，这些技术的开发和部署也为私营公司与政府合作创造了强大的动力。 利润丰厚的合同和访问海量数据集的潜力可以激励专门为监控目的而设计的人工智能工具的开发。 公共部门和私营部门之间界限的模糊进一步引发了对问责制和透明度的问题。

值得关注的内容

未来几个月，有几个关键领域值得密切关注。 关于人工智能和监控的立法和法规的演变对于确定政府利用这些技术的程度至关重要。 隐私增强技术 (PET)（例如联邦学习和差分隐私）的开发可以为大规模监控提供潜在的对策。 最后，公众意识和行动将在塑造围绕人工智能监控的伦理和法律框架方面发挥至关重要的作用。

投资者和市场参与者应监控参与人工智能驱动的监控技术开发和部署的公司，密切关注其道德政策和对新兴法规的遵守情况。 与隐私倡导者的潜在强烈反对和监管审查相关的风险不应被低估。

最终，人工智能时代的隐私未来取决于一种多方面的方法，包括技术创新、健全的法律框架以及知情和参与的公众。 应对这些挑战对于确保人工智能的益处不会以牺牲基本权利和自由为代价来实现至关重要。

来源： Cointelegraph