【大紀元2018年04月21日訊】（大紀元記者姜琳達洛杉磯報導）人工智能（AI）被應用在不同行業，但隨著臉書用戶個人資料遭外洩一事不斷發酵，「大數據」（Big Data）運用的弊端也被推上了風口浪尖。有專家指出，在當今科技的大環境下，個人資料被應用難以避免，只能加強自我防範意識。

加州州立大學富樂屯分校電腦科學系教授陳君儀表示，人工智能（AI）就像是人用大量資料在訓練機器一樣，讓機器學習。因此，「大數據」技術也就必不可少。但對個人來説，就帶來隱私權受侵犯的隱患。

大數據應用正在「個人化」

首先，陳君儀教授認為像臉書、谷歌郵箱這樣的應用軟件，既然提供給公眾免費使用的，就要從另一方面取得平衡，否則對運營者就失去了商業價值。「例如有很多廣告啊，都要利用你的個人數據。但我們在申請時，也必須簽訂一份隱私權政策，就等於間接的放棄了自己的隱私權。」

那開發商們都用這些「大數據」做什麼呢？他說，很多公司為了營銷（Marketing），利用這些資料將營銷個人化，並幫助其預測未來的銷售走向。

「比方説通過你個人網上購買的痕跡，系統就能推算出你購買的習慣、喜好或需求，從而更進一步的了解每個人；或根據個人每日用電腦的情況，推算出你什麼時候在家裡。」

除此之外，人工智能還利用個人的數據，綜合其系統內儲存的眾多醫治方法、醫生的實際治療案例等，充分學習，幫助醫生解決個人的病情。

陳君儀認為，這些方面正是大數據應用的可怕之處。一旦你的資料被加入系統，持有者就可以「個人化」應用。

他說，有人就為了牟利專門偷資料勒索。「比方說有人偷醫院的數據，一方面偷，另一方便還把數據鎖住，跟醫院要錢。因為病人的數據醫院必須保密，如果有洩露的情況，醫院是要吃上官司的，因此就必須被迫付錢。」

大數據的演變和運用

那麼大數據到底是怎麼被使用的呢？陳君儀介紹，在處理大數據時，是一個「知識等級」（DIKW ）演變的過程。就是把最初收集的數據、資訊，變成最後的知識、智慧。

然後，研究者再通過「知識等級」模式，訓練電腦把所儲存的資料根據演算法分析、歸納並找出隱藏的「模式」（Patterns）。「所謂模式，就是很多類似性質的東西都集中在一起。讓電腦進行分析、預測，並找尋（開發）新的知識。」

個資分享難免 自保意識要加強

在這樣一個大環境下，每個人很難保證自己的個人資料不被使用。不過，深度學習公司創始人郭美辰博士表示，目前科技是靠網絡完成。「未來可以試著用深度學習（Deep Learning）來加強隱私權的保護。」

郭美辰介紹，深度學習可以讓機器利用以往的學習，轉變出新的知識。「如果我們可以把這些都掌握，未來就算不用網絡，研究者也可以獲得想要的知識。而好處就是個人數據不會被存上雲端或曝光在網絡，而且機器會越來越小。比方蘋果手機人臉辨識的功能，未來可能手錶就能完成。但深度學習也是從大數據出發的。」

陳君儀建議，在現階段，每個人要加強自我保護的意識。「在這種大環境下，關鍵是用戶們怎樣保護自己的隱私。你要上網買賣東西都是正常的，但你不要把個人很隱祕的照片、資料都放上網，這就是自己選擇要去暴露了。」

英國物理學家霍金也曾表示，未來100年內，人工智能的機器人將反過來控制人類，潛在風險大到足以使人類滅絕。◇

責任編輯：方平