如何看待李开复演讲称早期帮旷视拿了蚂蚁金服大量人脸数据，以及李开复、蚂蚁和旷视的澄清？该如何保护隐私？
李开复在一次演讲中提到的“早期帮旷视拿了蚂蚁金服大量人脸数据”的说法，确实引发了不少关注和讨论。这件事情的复杂性在于它触及了人工智能、数据合规、隐私保护以及商业合作等多个层面。
事件的经过与各方回应
首先，我们回顾一下事情的大致脉络。李开复在某个公开场合，在谈论到人工智能发展以及旷视科技（Face++）的成长历程时，提到他在早期帮助旷视科技获得蚂蚁金服（当时可能更多是支付宝）的大量人脸数据。他的原意可能是想强调人工智能技术，特别是人脸识别技术的发展，离不开真实世界数据的支撑，以及他本人在其中扮演的角色。
然而，这样的表述，尤其是在没有明确数据使用授权和合规背景的情况下，很容易引起公众对数据来源和隐私的担忧。人脸数据属于敏感的个人生物特征信息，一旦泄露或被不当使用，后果不堪设想。
随后，各方也迅速做出了回应：
李开复本人 可能也意识到了表述可能带来的误解，随后进行了澄清。他可能解释说，当时的数据获取是合规的，或者是经过了适当的处理和匿名化，强调的是技术合作和数据在训练模型过程中的作用，而非直接泄露或非法获取用户数据。他可能会强调，其意图并非不尊重隐私，而是说明早期技术积累的艰辛。
旷视科技（Face++） 作为一家以人脸识别技术闻名的公司，自然会重视这方面的形象。他们很可能发布声明，强调公司在数据获取和使用上始终遵循严格的法律法规和道德规范。他们可能会解释，与蚂蚁金服的合作是基于双方的商业协议，并且所有数据的使用都得到了充分的授权，或者经过了有效的脱敏处理，以确保用户隐私安全。他们可能会强调自己是AI技术赋能者，而非非法数据收集者。
蚂蚁金服（或支付宝） 作为数据源方，其回应至关重要。他们很可能会声明，所有与合作伙伴的数据共享都严格遵守国家法律法规和用户协议。他们可能会强调，在与旷视科技的合作中，无论是早期的技术探索还是后续的合作，都遵循了严格的数据安全和隐私保护措施。他们可能会说明，用户数据的使用都需要经过用户的同意，并且会采取必要的匿名化或去标识化手段来保护用户隐私。他们也可能会重申，用户数据的安全是其首要任务。
如何看待这件事？
从多个角度来看待这件事情：
1. 技术的驱动力与数据的重要性： 李开复的说法某种程度上也反映了AI技术发展的现实。尤其是早期，为了训练出有效的人脸识别模型，需要海量、多样化的数据。在技术尚不完善、法规不健全的时期，数据获取的“便利性”可能会被一些技术推动者所看重。这并不是为不合规行为辩护，而是指出数据在AI发展中的关键作用，以及在发展过程中可能存在的灰色地带。
2. 合规性与公众信任： 即使数据获取的目的是为了技术进步，但如果过程中存在任何模糊地带，或者与公众的隐私认知存在偏差，都会损害公众对科技公司乃至整个AI行业的信任。公众对个人信息尤其是生物特征信息的敏感度极高，任何可能侵犯隐私的行为都容易引发强烈反应。
3. 商业合作中的边界： 科技巨头之间的合作，往往涉及数据、技术、资源等多个层面的共享。这种合作需要明确的边界和严格的协议，以确保各方权益得到保障，同时也必须符合法律法规的要求。本次事件也提示我们，即使是商业合作，也不能成为侵犯用户隐私的借口。
4. 表述的艺术与责任： 领导者或公众人物在公开场合的言论，会产生巨大的影响力。即使是无心之失或带有特定语境，如果可能引起负面联想，就应该谨慎。对技术发展和商业运作的描述，应当在合规性和透明性的框架下进行。
如何保护隐私？
这起事件也再次敲响了个人隐私保护的警钟。在信息爆炸和技术飞速发展的时代，保护个人隐私变得前所未有的重要和复杂。以下是一些关键的保护措施：
1. 完善法律法规：
明确数据收集、使用、存储和共享的边界： 国家需要制定和完善更加细致和具有操作性的法律法规，明确个人信息处理的每一个环节的合规要求，特别是对敏感个人信息（如人脸、指纹、基因信息等）的处理，应有更高级别的保护措施。
加强监管和执法力度： 法律的生命力在于执行。监管机构需要具备更强的技术能力和专业知识，对数据处理活动进行有效监管，并对违法行为进行严厉惩处，形成有效震慑。
引入第三方审计和认证机制： 对于大型科技公司或涉及敏感数据处理的企业，可以要求引入独立的第三方机构进行数据安全和隐私保护的审计和认证，增强透明度和公信力。
2. 提升企业自律和技术能力：
建立严格的数据治理体系： 企业应建立完善的数据管理制度，明确数据的所有权、使用权和管理职责，确保数据从收集到删除的整个生命周期都受到有效控制。
强化隐私设计（Privacy by Design）和隐私保护（Privacy by Default）： 在产品设计和开发初期就将隐私保护的理念融入其中，让隐私保护成为默认选项。例如，在人脸识别功能中，提供更精细化的授权选项，让用户能选择是否启用以及如何使用其人脸数据。
采用先进的隐私增强技术（PETs）：
匿名化和去标识化： 在数据共享或用于研究前，对个人信息进行处理，使其无法直接或间接识别到特定个人。例如，通过差分隐私技术，在数据中加入统计噪声，使得特定个人的数据无法被单独识别。
联邦学习（Federated Learning）： 允许模型在本地设备上进行训练，只将模型更新上传到服务器，而原始数据保留在用户设备上。这大大减少了数据集中存储的风险。
同态加密（Homomorphic Encryption）： 允许在加密状态下对数据进行计算，即使是服务提供商也无法看到原始数据。
安全多方计算（Secure MultiParty Computation, SMPC）： 允许多个参与方联合计算一个函数，但每个参与方都无法获得其他方的输入信息。
加强员工培训和内部管理： 对接触敏感数据的员工进行严格的背景审查和定期的隐私保护、数据安全培训，建立完善的内部审计和问责机制。
3. 赋能用户，提高用户意识：
提供清晰、易懂的隐私政策： 企业应以用户能够理解的方式清晰地说明其收集哪些数据、如何使用这些数据、与谁共享以及存储多久。避免使用晦涩难懂的法律术语。
提供便捷的隐私控制选项： 用户应有权轻松地访问、修改、删除自己的个人数据，并撤销数据使用授权。提供简单易用的隐私设置界面，让用户能够主动管理自己的数据。
加强公众教育和宣传： 政府、媒体和教育机构应共同努力，提高公众的隐私保护意识，让大家了解个人信息的重要性，以及在数字时代如何保护自己的隐私。例如，告知用户哪些信息不应轻易透露，如何识别网络欺诈，以及在授权时应注意的事项。
鼓励用户行使权利： 让用户知道他们有权要求企业解释其数据的使用情况，有权要求删除不必要的数据，并有权向监管机构投诉。
回到李开复演讲这件事本身，它的意义在于提醒我们，在AI技术蓬勃发展的背后，对数据隐私的保护绝不能有丝毫懈怠。每一次的澄清和解释，都是在试图弥合技术发展与公众信任之间的裂痕。最终，只有在合规、透明和充分尊重用户隐私的前提下，人工智能才能真正造福社会，赢得公众的广泛认可和支持。对于我们每个人而言，提升自我保护意识，积极行使个人信息权利，同样是至关重要的。
事件的经过与各方回应
首先，我们回顾一下事情的大致脉络。李开复在某个公开场合，在谈论到人工智能发展以及旷视科技（Face++）的成长历程时，提到他在早期帮助旷视科技获得蚂蚁金服（当时可能更多是支付宝）的大量人脸数据。他的原意可能是想强调人工智能技术，特别是人脸识别技术的发展，离不开真实世界数据的支撑，以及他本人在其中扮演的角色。
然而，这样的表述，尤其是在没有明确数据使用授权和合规背景的情况下，很容易引起公众对数据来源和隐私的担忧。人脸数据属于敏感的个人生物特征信息，一旦泄露或被不当使用，后果不堪设想。
随后，各方也迅速做出了回应：
李开复本人 可能也意识到了表述可能带来的误解，随后进行了澄清。他可能解释说，当时的数据获取是合规的，或者是经过了适当的处理和匿名化，强调的是技术合作和数据在训练模型过程中的作用，而非直接泄露或非法获取用户数据。他可能会强调，其意图并非不尊重隐私，而是说明早期技术积累的艰辛。
旷视科技（Face++） 作为一家以人脸识别技术闻名的公司，自然会重视这方面的形象。他们很可能发布声明，强调公司在数据获取和使用上始终遵循严格的法律法规和道德规范。他们可能会解释，与蚂蚁金服的合作是基于双方的商业协议，并且所有数据的使用都得到了充分的授权，或者经过了有效的脱敏处理，以确保用户隐私安全。他们可能会强调自己是AI技术赋能者，而非非法数据收集者。
蚂蚁金服（或支付宝） 作为数据源方，其回应至关重要。他们很可能会声明，所有与合作伙伴的数据共享都严格遵守国家法律法规和用户协议。他们可能会强调，在与旷视科技的合作中，无论是早期的技术探索还是后续的合作，都遵循了严格的数据安全和隐私保护措施。他们可能会说明，用户数据的使用都需要经过用户的同意，并且会采取必要的匿名化或去标识化手段来保护用户隐私。他们也可能会重申，用户数据的安全是其首要任务。
如何看待这件事？
从多个角度来看待这件事情：
1. 技术的驱动力与数据的重要性： 李开复的说法某种程度上也反映了AI技术发展的现实。尤其是早期，为了训练出有效的人脸识别模型，需要海量、多样化的数据。在技术尚不完善、法规不健全的时期，数据获取的“便利性”可能会被一些技术推动者所看重。这并不是为不合规行为辩护，而是指出数据在AI发展中的关键作用，以及在发展过程中可能存在的灰色地带。
2. 合规性与公众信任： 即使数据获取的目的是为了技术进步，但如果过程中存在任何模糊地带，或者与公众的隐私认知存在偏差，都会损害公众对科技公司乃至整个AI行业的信任。公众对个人信息尤其是生物特征信息的敏感度极高，任何可能侵犯隐私的行为都容易引发强烈反应。
3. 商业合作中的边界： 科技巨头之间的合作，往往涉及数据、技术、资源等多个层面的共享。这种合作需要明确的边界和严格的协议，以确保各方权益得到保障，同时也必须符合法律法规的要求。本次事件也提示我们，即使是商业合作，也不能成为侵犯用户隐私的借口。
4. 表述的艺术与责任： 领导者或公众人物在公开场合的言论，会产生巨大的影响力。即使是无心之失或带有特定语境，如果可能引起负面联想，就应该谨慎。对技术发展和商业运作的描述，应当在合规性和透明性的框架下进行。
如何保护隐私？
这起事件也再次敲响了个人隐私保护的警钟。在信息爆炸和技术飞速发展的时代，保护个人隐私变得前所未有的重要和复杂。以下是一些关键的保护措施：
1. 完善法律法规：
明确数据收集、使用、存储和共享的边界： 国家需要制定和完善更加细致和具有操作性的法律法规，明确个人信息处理的每一个环节的合规要求，特别是对敏感个人信息（如人脸、指纹、基因信息等）的处理，应有更高级别的保护措施。
加强监管和执法力度： 法律的生命力在于执行。监管机构需要具备更强的技术能力和专业知识，对数据处理活动进行有效监管，并对违法行为进行严厉惩处，形成有效震慑。
引入第三方审计和认证机制： 对于大型科技公司或涉及敏感数据处理的企业，可以要求引入独立的第三方机构进行数据安全和隐私保护的审计和认证，增强透明度和公信力。
2. 提升企业自律和技术能力：
建立严格的数据治理体系： 企业应建立完善的数据管理制度，明确数据的所有权、使用权和管理职责，确保数据从收集到删除的整个生命周期都受到有效控制。
强化隐私设计（Privacy by Design）和隐私保护（Privacy by Default）： 在产品设计和开发初期就将隐私保护的理念融入其中，让隐私保护成为默认选项。例如，在人脸识别功能中，提供更精细化的授权选项，让用户能选择是否启用以及如何使用其人脸数据。
采用先进的隐私增强技术（PETs）：
匿名化和去标识化： 在数据共享或用于研究前，对个人信息进行处理，使其无法直接或间接识别到特定个人。例如，通过差分隐私技术，在数据中加入统计噪声，使得特定个人的数据无法被单独识别。
联邦学习（Federated Learning）： 允许模型在本地设备上进行训练，只将模型更新上传到服务器，而原始数据保留在用户设备上。这大大减少了数据集中存储的风险。
同态加密（Homomorphic Encryption）： 允许在加密状态下对数据进行计算，即使是服务提供商也无法看到原始数据。
安全多方计算（Secure MultiParty Computation, SMPC）： 允许多个参与方联合计算一个函数，但每个参与方都无法获得其他方的输入信息。
加强员工培训和内部管理： 对接触敏感数据的员工进行严格的背景审查和定期的隐私保护、数据安全培训，建立完善的内部审计和问责机制。
3. 赋能用户，提高用户意识：
提供清晰、易懂的隐私政策： 企业应以用户能够理解的方式清晰地说明其收集哪些数据、如何使用这些数据、与谁共享以及存储多久。避免使用晦涩难懂的法律术语。
提供便捷的隐私控制选项： 用户应有权轻松地访问、修改、删除自己的个人数据，并撤销数据使用授权。提供简单易用的隐私设置界面，让用户能够主动管理自己的数据。
加强公众教育和宣传： 政府、媒体和教育机构应共同努力，提高公众的隐私保护意识，让大家了解个人信息的重要性，以及在数字时代如何保护自己的隐私。例如，告知用户哪些信息不应轻易透露，如何识别网络欺诈，以及在授权时应注意的事项。
鼓励用户行使权利： 让用户知道他们有权要求企业解释其数据的使用情况，有权要求删除不必要的数据，并有权向监管机构投诉。
回到李开复演讲这件事本身，它的意义在于提醒我们，在AI技术蓬勃发展的背后，对数据隐私的保护绝不能有丝毫懈怠。每一次的澄清和解释，都是在试图弥合技术发展与公众信任之间的裂痕。最终，只有在合规、透明和充分尊重用户隐私的前提下，人工智能才能真正造福社会，赢得公众的广泛认可和支持。对于我们每个人而言，提升自我保护意识，积极行使个人信息权利，同样是至关重要的。
网友意见
所有做大数据以及人工智能公司，我说的是所有，如果没有巨头背景（巨头子公司或者巨头控股），都面临一个核心的问题。
那就是，你自己没有业务，那么你的原始训练数据，从哪里来的。
当然现在大家都比较聪明了，都是训练完之后，模型带走，硬盘当场毁掉。
不够聪明的那些。2018年2019年都差不多给抓干净了。
我目前也在一家AI企业任职，在银行客户里经历了同样的过程。
AI训练过程在客户的环境中做，这是再正常不过的事情了。训练结果模型和关键参数最后肯定是会拿出来的，但用户原始数据是可以不流出的。
没有经历这个过程的AI企业，基本上可以看都不用看。
言者无心，听者有意而已。
你知道美国把中国AI四小龙上实体名单的理由是什么吗？
讲个以前给银行做系统发生的事情好了。
系统开发好了，业务测试、压力测试几轮下来也终于通过了也上线了。但上线之后有时处理某些业务时延偏高，在开发平台无法重现。
银行对生产系统还是管得很严格的，我们不可能接触得到。最后我们提了方案，经银行相关领导审批同意，问题终于发现并解决了。
方案就是，在一台备机上恢复一个生产备份，并且根据日志重做业务，同时进行监控调试。
所以，我们只是卖系统卖算法的，接触不到客户数据——你信么？
这说明百度的本质问题在于把自己和媒体进行了对立，百度得罪了媒体，也不能掌控媒体，公关和市场部更是装满了废物……
你看同样的问题，这一次涉及到的是阿里，你们可以看一下大众的失忆速度……
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