AI時代的隱私設計：爲何需要新的全球數據保護標準

當每個設備變得智能時，隱私不再是一個選項，而必須成爲一種架構原則。是時候在人工智能時代重新定義數據保護的概念了。

隱私今天：太常成爲法律的腳注

在當前的數字生態系統中，隱私被視爲一種需要尊重的約束，而不是一種需要保護的價值。

用戶接受冗長的政策，數據被收集“以改善服務”，而透明度充其量只是部分的。

憑藉人工智能，這種邏輯已不再可持續。

爲什麼？

今天的人工智能爲什麼：

他們收集聲音、生物特徵和行爲數據

它們在後臺運行，沒有明確的交互

它們被集成到每個設備中：手機、可穿戴設備、助手、汽車

我們生活中的每一秒都可以成爲一個數據點。而每一個數據點，都可以成爲控制的槓杆。

隱私設計：技術革命之前的文化革命

隱私設計的概念是爲了確保數據保護在系統設計階段就被嵌入。

這不是一個可選項。這是一個結構性條件。

但在人工智能中，這個設置常常被忽視：

這些模型是基於未經明確同意收集的數據進行訓練的。

集中式API跟蹤每個用戶請求

語音日志被保存用於“質量分析”

需要一種範式轉變：隱私必須成爲人工智能的基礎標準。

QVAC的例子：不進行監視的人工智能

在人工智能週期間，QVAC項目展示了可以創建尊重隱私而不妥協的人工智能的可能性。

怎麼？

所有數據保留在設備上

沒有請求發送到服務器

這些過程是本地的，加密的，模塊化的

它是一個即使在沒有互聯網連接的情況下也能工作的人工智能，這就是它爲什麼本土符合每一項GDPR原則。

但真正的價值在於這個概念：隱私不是一種限制。這是一種設計特性。

爲什麼需要一個全球標準

今天，我們在歐洲有GDPR，在加利福尼亞有CCPA，在巴西、日本、印度有其他法律。但人工智能技術無國界。

需要：

一個國際開放原始碼標準

針對人工智能的隱私設計認證

一個克服大科技壟斷的分布式治理

開源軟件的例子表明，可以創建可審計、透明、可修改、公開可驗證的工具。

是時候對人工智能做同樣的事情了。

結論：如果我們不保護數據，人工智能將會用這些數據對付我們

在一個每一次互動都被智能代理分析的世界裏，隱私不再是個人問題，而是一個集體問題。

像QVAC這樣的項目向我們展示了一個尊重個人的人工智能在技術上是可行的。

現在由用戶、開發者和機構來將其作爲唯一可行的道路。

隱私不能事後請求。必須在代碼中寫明。