实现万物互联：人工智能驱动的安全和隐私控制

一个看到一切、知道一切的通用万物互联网需要控制：我们如何让技术更仔细地观察我们的活动，同时避免隐私和安全陷阱？人工智能几乎肯定是实现这种控制的唯一途径。

假设技术可以帮助你以尽可能低的价格找到你想买的东西。假设技术可以让你在走路时不被汽车撞到。假设技术可以使自动驾驶汽车完全有效和安全，可以使汽车不可能迷路或无法识别人或地标。假设所有这一切都可以通过一组利用我们已经知道和使用的东西的举措来完成。感兴趣的？不可能的？当然，第一个是“是”，第二个是“否”……也许吧。欢迎来到万物互联。

“物联网”的概念在麻省理工学院凯文·阿什顿 (Kevin Ashton) 的一份声明中正式提出：“……人们的时间、注意力和准确性都是有限的。所有这些都意味着他们不太擅长捕获现实世界中事物的数据。如果我们拥有了解事物的一切数据的计算机，使用它们在没有我们帮助的情况下收集的数据，我们将能够跟踪和计算所有事物，并大大减少浪费、损失和成本。我们会知道什么时候需要更换、修理或召回事物，以及它们是否是新鲜的，或者是否是新鲜的。超越了他们的最佳状态。”

我认为，这一点的重要之处在于，它不是我们今天所说的物联网的有限事物，而是一个无所不晓、无所不知的通用万物互联网。

如今，我们已经知道很多，但还不是无所不知。让应用程序知道我们想买什么以及我们现在在哪里当然是可能的。它有可能知道，也就是说找出我们想要的东西在我们的应用程序附近的价格，但这意味着大量的复杂性和成本，而这可能是一个相当边际的好处。如果我们可以做我开张时做的其他事情，那么帮助我们走进正确的商店可能是一个低成本的补充，但我们真的不能这样做。我们有“知”，但没有“见”。

这种“见而知”的东西很重要，因为它说明了人类驱动的互联网和应用程序的好与坏。我们看到并实时了解现实世界。物联网传感器……嗯……感知 。了解温度、气压、位置和相对速度可能会有所帮助，但如果您想导航，这并不像看着车窗外。 1999 年，当阿什顿发表评论时，我们还没有一种实用的方法来模仿人类视觉来收集现实世界的数据。有了人工智能，我们现在有了“空间计算”，我们可以实现我在第一段中提到的一切，甚至更多。

好吧，如果“我们现在拥有”我们需要的东西，为什么我们今天没有拥有所有这些应用程序呢？我说存在一种“看到和知道”的差距，但这不是与“我们拥有我们需要的东西”的观念相矛盾吗？如果我们不应该寻求巨大的技术进步来开启美好的未来，那么什么会呢？回答：技术确实不是问题，问题在于社交。

“老大哥在看着你”是大规模监控风险的流行语。我们可以通过广泛部署视频来识别在街上行走的犯罪分子，同样的技术可以警告我们不要闯入交通。但同样的东西可以帮助人们跟踪他人、监视他人，甚至可能揭露一些我们本来想隐藏的秘密。鉴于普通人认为一切都可以被黑客入侵，而且许多人认为政府已经在试图监视我们，就不难理解为什么公司不愿意推广“无所不知”技术的使用，甚至是狭隘的使用。

狭义的用途比如什么？我经常接触的人之一是一位颇有名气的劳工律师。我问她如何使用视频监控来防范工伤事故，她说“每个工会都会担心它会被滥用，每个雇主都会否认这一点，同时跳槽滥用它。”另一位联系人告诉我，通过广泛的视频监控来促进自动驾驶汽车的安全使用几乎肯定会面临隐私倡导者的诉讼，而这些倡导者往往会出现在不应该出现的地方。

隐私对我们所有人都很重要。安全、健康、生命也是如此。我们可能正在达到技术进化的一个阶段，这将要求我们决定如何平衡这些事物。对人工智能失控的恐惧是这种担忧的一个例子吗？我认为是的。我认为，早在人工智能崛起并威胁我们灭绝之前，它就可能崛起并拯救我们，或者揭露我们。我们面临着为人工智能建立护栏的压力，但这些压力在很大程度上回避了最广泛、最具影响力和最直接的压力——即人工智能和视频结合的能力，让包括我们每个人在内的现实世界被技术所关注。

这个问题的明显答案是治理，即一组限制使用的规则和执行这些规则的技术。正如“显而易见”的事情经常出现的那样，问题在于制定规则会很困难，通过技术来限制使用也很难做到，而且可能更难让人们相信。想想阿西莫夫的机器人三定律，以及他的许多故事都集中在人们如何绕过这些定律。二十年前，一个研究实验室进行了一项视频协作实验，其中涉及在办公室安装小型摄像头，以便人们可以远程通信。一半的员工在上班时遮住了摄像头。我知道有人在没有参加预定的视频聊天或会议时经常遮住网络摄像头，你可能也会这么做。那么如果灯不亮怎么办？可能有人入侵了。

社会关注不可避免地与将技术与我们的生活方式紧密结合的尝试发生冲突。我们是否已达到这样的程度：令人信服地处理这些问题对于让技术进一步改善我们的工作和生活至关重要？

我们确实拥有广泛（即使不是普遍）的视频监控。在本周的一次散步中，我发现我经过的大约四分之一的家庭都安装了门铃摄像头或其他摄像头，我敢打赌商业区的数量甚至更多。我想知道有多少人担心他们在院子里时门铃会监视他们。我敢打赌，担心人工智能崛起并杀死他们的担忧更少，但门铃是真实的，而掠夺性人工智能却不是。显然，我们可以驳回这种想法，停止覆盖我们的网络摄像头。我们能否适应普遍的视频监管？也许吧，但如果我们能找到解决治理困境的办法那就更好了。

借助人工智能，这可能是可能的，原因有两个。

人工智能越强大、范围越广，限制它的使用方式就越困难。我怀疑有人会不同意这一点。鉴于此，封闭的、以主题为中心的专家人工智能代理确实更容易受到约束。您可以保护和管理 API，但如何保护和管理对话关系呢？我们回到阿西莫夫的三定律，其中第二条是服从。给予一些东西，包括人工智能、自主权，你就赋予了它入侵的潜力。在我们观看人工智能视频的背景下，我们要求人工智能寻找某些东西的风险比创建只能寻找某些东西的人工智能代理的风险更大。

我们还可以使用专家人工智能代理来管理人工智能应用程序。一般来说，机器学习中已经存在一种“对抗性人工智能”策略，致力于检测数据操纵以欺骗模型。同样的方法可以应用于人工智能使用的治理，特别是如果人工智能被设计为仅提供特定结果而不是回答一般问题。例如，面部识别可能仅限于政府刑事登记处实际存在的面部。这会被黑客入侵吗？当然，但不是一般的跟踪者或可疑的配偶。

如果我们要继续推进技术如何增强我们的工作能力并改善我们的生活，那么实现“万物互联”至关重要。控制我们如何与技术建立新的紧密程度，避免隐私和安全陷阱，同时让技术更仔细地观察我们的活动，对于实现万物互联至关重要，而人工智能几乎肯定是实现这种控制的唯一途径。人工智能的使命正是我们需要制定治理政策的目标。人工智能导致我们所有人灭绝的风险远小于它无法拯救我们的风险。

订阅我们的时事通讯

从我们的编辑直接发送到您的收件箱

请在下面输入您的电子邮件地址开始使用。