无人驾驶技术与个人隐私的终结

任何地方的任何事情，都将很快会被持续性地记录并上传到互联网上。这一切将从人口密集的城市地区开始，并随着时间的推移，扩展到地球上的每个角落。计算机视觉和人工智能的进步意味着这些数据可以被大规模使用，给广告，执法带来革命性的变革，并且把我们带回一个“隐私前时代”。

（是的，电影《少数派报告》跟这篇文章内容匹配度很高）

摄像头随处可见

来看看我们现在处在什么情况：

• 卫星和无人机可以拍摄到地球上的任何角落。这使得像 Terra Bella （Google 的子公司）向商业应用出售地球上任意角落的高清视频成为可能。在大多数情况下，视频的分辨率还是比较低的，例如，你可以从空中监控一辆卡车是不是在一个建筑工地里，但是还是看不清卡车的牌照。
• 闭路电视和家庭监控系统的普及度越来越高，这是由于传感器成本下降，国家和个人（家庭安全，babycams，等）对于安全监控的需求越来越高。在英国就有六百多万个闭路电视（数据来源）。
• 消费者视频录制呈现出夸张的增长态势。数据表示，Youtube 上每天新增超过四百万小时的视频（相关文章）。并且这速度没有在放缓，地球上50%人还没有智能手机，但是他们会渐渐开始使用这样的智能机。而 Facebook Live，Twitter 的 Periscope 和 Snapchat 等产品使现在的智能手机用户录制更多视频（现在也支持直播）。

正真跨越式的变革即将来临：

• 增强现实眼镜将逐渐进入大众市场，它们需要持续性记录用户所看到的画面，才能据此优化软件的视觉效果。Microsoft Hololens 和 Snapchar Spectacles 是这方面的先驱，并且并且已经有了一些小突破。市场上也有很多聪明并且资金充足的人在开展 AR 工作，有50亿美元资本和700多名员工组成的 Magic Leap 正悄悄地走在前头。

• AV（无人驾驶汽车）也将进入大众市场，并将持续性地捕获高清高帧速的360°的视频。如果将当前所有的汽车都应用上无人驾驶技术，这将是个巨大的变革，再加上无人驾驶技术的潜在市场—物流业的时候，这规模就更让人眩晕了。随着市场越来越“按需”发货（亚马逊现在提供一小时到货服务） AVs （包括无人机）将是公司满足这种需求的最有效低成本的途径。如果驾驶员是免费的，并且充电也很有可能变得免费（得益于高效电动发动机以及太阳能发电的进步）——为什么不10件衣服到家，等你试穿好了，再退9件你不喜欢的回去呢？（关于这方面的更多信息：我的朋友 Alex Flamant 在伦敦未来学家见面会上就这个话题做了一个有预见性的演讲。）

随着这些技术的进步，我们距离用连续性高清视频记录地球的每个角落的时代越来越近。

现在，视频越来越有趣（这里就有一个有意思的），谁还愿意坐着看完所有的这些文字信息呢……

从视频到信息

在视频数据爆炸式的增长下，计算机视觉技术在过去的20年里有了飞跃式的进展。

让我们从一些你可能没有注意到的地方说起：

• 视频转为麦克风：通过算法可以很大程度上还原一段高清无声视频的声音。这是通过识别由声波引起的周围物体的微小振动加以实现的（有些类似的技术能使我们得到视频中某人的心率）。在这个视频中就有一个神奇的例子，研究人员能够通过从隔音玻璃后面拍摄一包薯片来恢复一段谈话。恢复的内容已经足以让人理解当时人们在说些什么，要知道，视频本身是没有录制下任何声音的！虽然 AVs, CCTVs 等都不会刻意不录声音，但是这些技术有助于帮助长距离摄影，或者在使嘈杂地段的拍摄时获得更高质量的声音。
  

  Hearing through a pack of crisps. The Visual Microphone: Passive Recovery of Sound from Video

• 自然语言处理：你笨拙的 Google Now 或者 Siri 可能还不符合这条特性，但是在实验室里，我们已经能够可靠地将声音转化为文字。用面部识别技术，以及用大量数据（来自智能手机、机器人、以及 Amazon Alexa/Google Home 的对话接口）来训练 NLP 算法，促使这项技术有了创新性的进展。在2016年微软在语音识别上打破了人类基准。不久之后，Google展示了为8种语言配对进行实时翻译的新方法，表明这项创新技术已经完全超越了（大多数）人类的能力范围！
  

  Finding a Voice — The Economist

• 面部识别的难题可以认为已经被解决了。在2015年6月，Facebook的人工智能负责人Yann LeCun宣布，Facebook的算法可以从40000张来自Flickr的照片中准确地识别出83%的人脸。有趣的是，人们的脸并不一定要在照片中出现，只要关于这位用户的数据足够多，算法可以通过其它诸如服饰的线索来识别该用户（“Mark似乎经常穿灰色的T恤”）。随着网络上的照片越来越多，Facebook和Google的用户也会对照片中识别出来的朋友做标记，成为算法准确性的有效反馈，基于图像的面部识别技术正在不断地得到提高。有了视频，用户习惯的历史记录，衣着风格，地理位置等信息，这个算法能够轻易地超过自然人认人的能力。（你还记得上次想破头都想不起来一个人的名字是什么时候吗？）。这项算法会比你更能利用可见的线索。

抽取有效信息

AI技术能够根据原始数据推断出更高级别的概念信息（特征）。例如：人脸是从视频中原始的像素点里抽取出来的一种特征数据，这使得所有的视频，音频变得可搜索。Clarify.io就是提供这种技术的一个公司。

AI能做的事情远不止给人类提供便捷的搜索。它能够有效地执行所有可能的搜索，并且反馈更高层次的信息，像是有趣的图片，异常的事件等。

AI也可以跨数据源地使用，把有相同关键信息的数据放到一起。所以它不仅仅是“这个视频里面有一张人脸”，它还能够找到这张人脸对应的人的名字，这个人的网络生活痕迹（包括所有这张脸出现过的地点，这个人在网络上浏览过的信息，他发的消息，社会言论等等）以及任何可用的数据信息。

这些AI系统将继续改进，每个改进的版本都会重新处理原始数据。英国警方通过用上周的所有公共闭路电视监控视频作为原数据运行算法，试图找到犯罪分子的脸。现在的算法可能还不能找到，但是未来的某个版本一定可以。

所以，这些技术上的进步会有什么影响呢？

商业影响

广告商，保险公司，零售商，银行，都将像他们对待当前互联网上的数据那般竭尽所能地充分发掘这些新数据的用途。他们的主要目的仍旧是要创建一个详细的个人资料库，将更多你感兴趣的东西卖给你，并且量化你的风险承受能力和履约能力。

无处不在的视频结合不断改善的AI系统将能提供：

• 你的社会经济状况：你住在哪里，在哪儿工作，工资是多少，是否有孩子，经常跟谁一起出去，去哪里，多久去一次。
• 你的购物习惯：在哪里购物，你穿什么衣服，你的朋友穿什么衣服，你工作需要穿什么衣服
• 你的健康状况：你的活跃程度，是否吸烟/喝酒，经常去或点哪种餐厅的菜，过去看过多少次医生
  

  truly 121 advertising with a side of leather jackets and guns (Minority report)

它还在更宏观的层面上带来了一些有趣并有前瞻性的机会：

当六七个价值一百美金的摄影机就能够告诉你今年在东伦敦Shoreditch人们的穿着时，时尚界会发生什么呢?—你可以通过社交和街头摄影来追溯潮流始末，然后寻找一种新的流行模式？

——Benedict Evans，相机，电子商务和机器学习

不可避免的是，这些视频的数据分析会被AV公司转售，跟Google和Facebook转售基于浏览历史和用户喜好的信息一样。商业机会巨大。

这些会不会正式发生都取决于围绕这些视频数据使用的规则的性质。非正式地说，根据互联网上对于安全话题议论的热烈程度来说，这些数据会被用于商业手段。

隐私影响

正如 Gregory Ferenstein 在《隐私的诞生和死亡》中明智阐述的，完全透明是人类的自然状态。 隐私作为一个概念大约只有150岁。

很长一段时间来，我们现在所有的任何形式的隐私在物质上都是不可实现的。部落都群居在洞穴里，古罗马人住在只有一个房间的屋子里，中世纪的家庭成员和仆从都睡在同一张床上—没有私人空间和个人隐私的概念。

随着私人生活成为可能—物理上独立的房子，房间，床，以及书信和电话等新的通讯技术的产生，人们对隐私的渴望越发迫切。世界上第一条关于隐私的法律是1710年美国发布的《Post Office Act》，禁止邮政员工根据信件内容将信件分类。

然而，隐私跟方便和成本比起来始终是次要考虑的东西。这就解释了为什么那些侵犯个人隐私的新技术能被广泛接受，还被认为很值得。

现在，自主车辆也是值得细细评估的新技术之一。仅仅用几个标记告诉人们不要将油门踩的太足，就允许人们以每小时100英里的速度驾驶一吨重的钢铁巨物，是不是太疯狂了？确实是的—美国每年30000人次的死亡都出自交通事故（即每17分钟一个）。应用自主车辆，这个数字将会显著降低，这也是这项新技术如此有吸引力的原因。但是，它对隐私有什么影响呢？

这次，你无法置身事外。

智能手机和互联网革命都是深刻的变革，但是你可以选择不用智能手机或者不用Facebook, Google等诸如此类会实时收集和变卖你的信息的服务。

在视频无处不在世界中，跟踪是完全离线完成的。当你走到外面时，你的所有行动都会流向数据库，加上时间戳和地理坐标并添加到你的数字文件中。你不能选择不用。

（要尽可能延迟这一天的到来，你可以：（1）确保你的脸不出现在网上，（2）生活在一个AV普及最晚的地方，比如朝鲜（3）住在一个常年多云的地方，使得卫星和无人机从远处看清你会很困难。更棒的是，我敢肯定你房子的租金会便宜很多。）

百分之百可执行

正如我们所知，美国提倡的无令监控现在正流行，像是英国的Snooper’s charter变成了法律，还有法国当前正经历的紧急状态。

无处不在的录像也意味着一个发现市民反常举动的潜在数据源，这会被情报机构用于国防，但是这些信息到了检察官手上，也会对每一位公民都产生影响。

法律法规变得百分百可执行。如果检察官能够编辑视频处理算法中的所有违规行为—例如乱穿马路（拿条特别可笑的法律做例子）然后运行在所有已有的美国社会公共生活的视频上，就可以立即控告所有乱穿马路的人。

我认为需要记住的最重要的一点是，美国历史上有些时候正确的事情和合法的事情有的时候并不相同。

— Edward Snowden

另一个需要考虑的方面是，越多的数据被收集起来，尤其是视频数据，将使得网络犯罪其广泛程度和成功率不断提高。犯罪目标会随着跟踪行动转移到线下，进入现实物理世界，你可以想象一下，有人劫持了一台无人机，通过黑到视频流数据识别目标并操纵无人机去伤害他吗。

😬.现在怎么样？

现今，关于自主车辆和人工智能的讨论集中在这些最紧迫的问题上：使数百万工作能自动化完成对经济和社会带来的影响（例如卡车司机，这是美国最受欢迎的工作）。这也是选民最担心的问题。

然而，自主车辆对人们隐私的影响这个问题也需要在讨论中占有一席之地。我们需要对自主车辆的优缺点，包括它对隐私的影响进行仔细权衡，再决定是不是正式开始实施它。

辩论的结果应该是制定一些明确的规定：

• 哪些数据是可以被AV摄像机收集的，以何种格式，哪些是需要匿名的以及如何匿名？
• 这些数据应在哪里存储，共享和保护，保留多长时间，公众对视频有哪些权限？
• 谁来控制处理视频信息的算法，我们应该如何评估其有效性及监管的合规性？（法官需要学会编码吗，法律是否会相应地变成代码？）

随着最新科技被应用于这项技术（Elon Musk预期2018年可以生产出全自动的特斯拉汽车），政府部门是时候开始认真思考这些技术对隐私的影响了。

到目前为止，在我的研究中，我只在美国看过一份与此相关的法案，由两个民主党参议员提出，叫做“Security and Privacy in Your Car Act of 2015”

这份法案致力于：

防止未经授权的访问：1)电子控制、运营数据，包括车辆位置，速度，车主，驾驶员，或者乘客信息；2)由车辆内置的电子系统收集的驾驶数据。

正如这里报道的，这项法案于2015年7月推出，Google，通用汽车，德尔福和Lyft的高管们于2015年3月15日出席了美国参议院委员会会议参与讨论。高管们被问到是否应该有隐私和网络安全的最低标准，除了一个参与者同意外，其他人否决了这个提议，从那时起，这项法案就没有被进一步讨论了。

自主车辆可以给公众跟踪和监控提供进一步的变化：每时每刻都会被记录在案，并且这次我们不能置身事外。

我很想被证明是错的，但是在我们推行无人驾驶的过程中，隐私问题似乎已经滞后了。

 

感谢您的阅读——如果有任何想法，请直接回复在原文下方或者我的 twitter

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感谢 Christian Moroy, Alex Flamant, 和 Gabriel Oppetit 关于这个令人兴奋的话题的讨论（以及对文章耐心的批评指正。）

无人驾驶技术与个人隐私的终结，首发于文章 - 伯乐在线。