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1. 犯罪者
1.1. 麻省理工学院的“21点”团队
1.1.1. 他们的真实经历也被改编成了畅销书《迷失的天才》和电影《决胜21点》
1.1.2. 犯罪者无论多么小心，总会留下蛛丝马迹
1.2. 杰夫·乔纳斯（Jef Jonas）
1.2.1. 擅长在不相关的信息数据中发现令人意想不到的模糊联系
1.2.2. “实体解决方案”的过程可以帮助企业为满足欧盟新的数据保护规则做好准备
1.2.3. 通过使用这种方法，人们可以观察一系列数据集，甚至包括那些心怀不轨的行动者都没有想到要掩盖踪迹的细小之处
1.2.4. 将多个信息主体之间的关系拼接起来，人们就可以在不同数据集之间的不一致或差异之处找到证据
1.2.5. 什么样的数据来源可以提供反向证据，且它们是坏人难以控制的？
1.2.6. 你观察的数据的范围是什么，你是否拥有合法合规的权力去观察它
1.2.6.1. 将数据隐私作为除了自己的公司和他对抓捕坏人的热情以外的又一追求目标
1.3. 随着犯罪分子利用高超的伎俩来掩盖踪迹，这一挑战变得越来越严峻
1.4. 调查人员的两个选择
1.4.1. 他们可以选择出其不意，寻找犯罪者从未想过他们会采取的观察类型，也就是乔纳斯口中的“转移至新的观察窗口”
1.4.2. 调查人员可以利用犯罪者从未见过的技术来进行计算分析
2. 隐私问题
2.1. 剑桥分析公司
2.1.1. 引发了一场关于社交媒体平台对用户私人信息处理不当的丑闻
2.2. 除非人们愿意阅读用户协议细则，或选择退出，否则人工智能将继续分析人们的生活
2.2.1. 它们只是可以同时用于实现多种目的的工具
2.3. 如何根据价值观来界定私人权利和公共权利
2.3.1. 为了体验新的数字产品而主动放弃个人隐私，以换取一些利益或便利
2.3.2. 普遍地开放患者数据的访问权限可能会为医疗保健带来惊人的突破，促进原子和基因层面的发现，从而极大地提升人类整体的福祉
2.3.3. 人们可能不太愿意将自己的健康信息分享出去，这就加剧了矛盾，使得人工智能系统只能根据小范围的数据集生成结果
2.3.3.1. 随着认知机器进一步融入我们的生活，这种困境只会加剧，还会导致新的两难局面
2.3.3.2. 如果没有想清楚这些问题和其他代表性问题，我们就没有能力去应对人工智能技术可能带来的危害，我们也没有做好充分准备，利用这些强大的工具提供的机会，为人类创造一个繁荣的未来
2.4. 监控仅仅是一种观察行为
2.4.1. 关键问题在于，谁在监控什么，以及公民对于决定拥有多大的控制权
2.4.2. 虽然任何国家的安全都离不开监控，但监控的范围和隐私的界限在不同国家之间相差甚远
2.5. 没有民众监督的权力会滋生腐败
2.5.1. 更好的选择是确保无处不在的监控接受广大民众的监督，而不是将这种权力集中在少数人手中
2.5.2. 鉴于全球数据的爆炸式增长和大量人工智能开源代码的存在，这一生态系统已经倾向于获取更开放、更广泛的访问权限
2.6. 许多如今昂贵的先进技术将在未来变得越来越廉价和普遍
2.6.1. 有人可能会利用更加廉价而强大的人工智能来扰乱我们的生活，这会加大人们对无处不在的监控的需求
2.6.2. 一场基于技术的巨大指数效应的军备竞赛
3. 数据隐私保护
3.1. 数十年来，英国公共安全部门一直习惯于使用闭路电视监控系统
3.1.1. 该系统最初被用来发现爱尔兰共和军那些放置炸弹的恐怖分子，这一组织一直希望北爱尔兰从英国的控制中脱离出来，实现独立
3.1.2. 监控系统已经成为被广泛使用的犯罪侦查工具，特别是在伦敦等大城市
3.1.3. 英国当局将面部识别作为一种识别犯罪嫌疑人的基本手段
3.2. CityVision
3.2.1. 马宁德拉·马宗达（Manindra Majumdar）
3.2.2. 将摄像头系统和人工智能检测系统整合在一起，以解决印度近年来两个最臭名昭著的问题
3.2.2.1. 无人管理的垃圾倾倒
3.2.2.2. 女性在公共场所面临的骚扰
3.2.2.2.1. 可以用来识别性骚扰行为，当它发现某人对女性的轻微骚扰开始升级时，它就会将相关位置数据和视频传给警方进行审查
3.2.3. 对个人身份进行保护，并将所有直接执法权交至卫生部门或警方手中
3.3. 在人口集中地区，对管理并缓解紧张局势的需求可能会超过对保护个人隐私的需求，至少在公共场所是如此
3.4. 人工智能驱动的系统能够看到并专注于人类的眼睛和大脑难以探测或处理的领域
3.4.1. 机器可以察觉到当前情况或模式的微妙变化，人类却被束缚在自己狭隘的视野之中
3.4.2. 机器和它对我们所处环境的人工感知意识可能会成为人类最好的朋友，就像狗能在地震来临前夕感知地震一样
3.4.3. 我们可能会看到一种新型的人工智能蜂巢意识，它能提升我们个人的幸福感，乃至整个社会的福祉
3.5. 随着人们获得越来越多的数据，不同的创新方式可以被用来整合这些信息流，公司和开发人员将为人们提供更多的便利
3.5.1. 如果用户没有隐私和个人代理设置的控制权，那么上述这些场景都不应该发生，无论是享受个人服务还是同意向朋友或陌生人分享数据
3.5.2. 我们已经将大部分个人数据的所有权交给了政府、数字巨头和许多其他服务提供商，而且我们通常没有追索权，也不知道这些数据的用途
3.5.3. 世界各地都在为保护个人数据所有权和控制权付出努力
3.5.3.1. 随着滥用行为的出现和风险的增加，这些行动很可能会获得更多支持
3.6. 人口将分化为高参与群体和低参与群体
3.6.1. 我们的制度将面临一种全新的不平等
3.7. 可预测和可计算将产生新的能量，而数字时代的卢德分子可能需要快速深入地思考如何进入城市地区而不被发现
3.8. 每一天的每一分钟，智能手机都会搜集我们的位置和行为信息
3.8.1. 有了合适的配件，它们甚至可以监控我们的睡眠模式
3.8.1.1. 一些公司可以利用这些数据流来提供一系列服务
3.8.2. 智能手机可以搜集细粒度更高的数据，它们对个人的医疗健康状况等信息洞察入微
3.8.2.1. 有一家公司就是利用这一点来推送心理健康服务、监控患者的日常生活的
3.9. 将迫使我们在个人隐私和公共安全之间做出艰难的抉择
3.9.1. 公司和人工智能平台搜集了太多的信息，这会给患者和服务提供商带来新的责任和负担，人们的信心将遭到破坏
4. 双刃剑
4.1. 人工智能和任何新技术一样，是一把双刃剑
4.2. 一个完善的区块链平台的分布式账本可以使交易更加安全，而且极难被伪造，但它同时也允许用户保持匿名，这妨碍了执法部门追踪犯罪活动
4.3. 人工智能技术的进步可能有一天会让学校领导识别出问题学生，在他们带枪上学之前进行干预，但同样的创新也可以被学生用来躲避问责
5. 保镖机器人
5.1. 将会创造出新的保护性助手，我们可以称之为“保镖机器人”
5.1.1. 个人数据存储库只会在我们需要的时候打开，而不像如今，只要你一连上网络，数据就开始泄露
5.1.2. 保镖机器人会在我们的数据地盘巡逻，允许我们立即访问我们想要的内容，延迟一些比较彻底的审查请求，并拒绝某些其他请求
5.1.3. 互联网巨头和大部分公司都会排斥这个概念，甚至拒绝为那些将自己的保镖机器人带到它们平台上的消费者提供服务
5.2. 当你进行交易时，你仍然会交出数据，但你对每一笔交易都有控制权。
5.3. 我们不能同时优化选择和安全性
5.3.1. 我们需要找到一种平衡，这种平衡可以根据场景进行自动调整
5.3.2. 可以让父母查看孩子的照片，但是禁止社交媒体网站操纵这些孩子的相关数据
5.4. 在过去20年的大部分时间里，我们都从那些被认为对用户“免费”的服务中受益
5.4.1. “免费”的概念已经演变成一种更清晰的理解，即用户在提交数据时付出的是什么，而人工智能将进一步推动这一概念的演变
5.5. 与客户对抗而不是给他们想要的东西是一种不可持续的行为
5.5.1. 常常有一些技术逾越了我们认为的可接受范围
5.5.1.1. 增强型娃娃搜集并储存了大量关于孩子如何玩耍和孩子与芭比娃娃对话的信息，并将所有这些信息发回了美泰公司的服务器
5.6. 机器学习有助于编译和分析这些细粒度的模式，它们可以显示患者的认知能力什么时候开始减弱，由此提醒看护者或家庭成员在患者病情恶化之前及时干预
5.6.1. Mindstrong平台上的认知监测功能可以扩展到追踪阿尔茨海默病或其他影响认知功能的病症
5.7. 没有立即意识到这种信息共享的好处可能需要数年才能实现时，他们就可能会产生偏执情绪
5.7.1. 医疗信息比财务信息更难恢复，但我们在执行数据便携性、隐私保护和保险条例方面有一定的经验基础
5.8. 公民意识将会提高，公众的反应将会加剧，执法机构会开始处理这些违规行为
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