微信扫一扫,关注公众号

  • 科技行者

  • 算力行者

见证连接与计算的「力量」

首页 CES 2020上的最热话题只有一个:隐私

CES 2020上的最热话题只有一个:隐私

2020-01-08 18:43
分享至:
----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-
2020-01-08 18:43 科技行者

科技行者 1月8日 北京消息(文/尹轶男):什么“无头猫”机器人、什么纵向电视、什么自动垃圾桶,通通没有排面儿。在今年的CES技术大展上,最热门的话题只有一个,那就是隐私。

近年来,监管机构与消费者对于个人数据的关注与使用一直不断升温。在都重视的背景之下,多家全球顶尖科技巨头在本届CES大展上,全面宣传了一波儿自家用户隐私保障策略。

首先是Facebook,在本周一公布了其“Privacy Checkup”隐私检查工具的最新版本,旨在引导用户实现各项关键性隐私设置。Facebook解释为,更新后的检查工具将帮助用户轻松了解谁有权查看共享内容、如何使用个人信息以及如何提高账户安全性。顺带一提的则是,这款工具原本的作用是帮助用户观看个人发帖、个人资料信息以及对接Facebook账户的应用程序。

而亚马逊旗下的家庭安全与视频门铃厂商Ring也在同一时间同样宣布对配套应用程序进行更新,允许用户退出与所在地警方的视频共享协议。就在前段时间,由于默认将视频内容共享给各地执法机构,Ring公司遭到隐私保护者们的强烈抨击。

紧跟着是谷歌,这位搜索巨头在本周二宣布在谷歌语音助手当中新增了两条命令,确保用户在使用过程中更好地解决隐私问题。例如,一旦被意外激活且说出了不想让助手听到的内容,用户就可以立即使用“Hey Google, that wasn’t for you”这条新指令将其撤回;还可以通过“Hey Google,are you saving my audio data?”这条指令进一步了解当前隐私选项并变更各项设置。同时,还为用户提供了语音数据删除命令。

自从前任CEO John Sculley在1992年首次公布Newton个人数字助手以来,苹果公司时隔28年重返CES现场。但这一次,苹果方面没有发布任何新产品,而是专门讨论隐私问题。

苹果公司全球隐私高级总监Jane Horvath在本周二参加了一场小型会议,题为“首席隐私官圆桌会议:消费者想要什么?”。一同出席的还有Facebook公共政策副总裁兼政策首席隐私官Erin Egan、宝洁公司全球隐私官Susan Shook以及联邦政府贸易专员Rebecca Slaughter。顺带一提的是,联邦贸易委员会曾因隐私侵犯问题对Facebook公司处于50亿美元罚款。

Facebook闹出的剑桥分析事件在2018年曾掀起轩然大波,并推动科技行业发起整体性的隐私自查浪潮。最近,谷歌与苹果也分别被迫道歉并承诺做出改变,原因是他们在未履行通知义务的情况下允许外包人员审查用户的语音指令内容。

此前,研究公司eMarketer首席分析师Victoria Petrock就指出,消费者对于隐私问题“只会更加了解也更加关注”,因此隐私很可能会成为本届CES上的一大“热门议题”。在她看来,科技企业正努力“证明自己正在认真处理隐私问题”,这显然是一种防御性举动,因为“如果不这么做,科技企业未来很可能面临更为严厉的监管;所以他们宁愿成为解决方案的一部分,也不愿被视为问题的一部分。”

实际上,隐私问题在去年的CES大会上也有体现,但具体方式与今年不太一样。当时苹果公司曾在拉斯维加斯会议中心附近设置了巨型广告牌,写着“iPhone上的一切,只留存于iPhone”,意在强调对隐私问题的重视。

CES 2020上的最热话题只有一个:隐私

分享至
1赞

好文章,需要你的鼓励

推荐文章
  • 奖励设计:让AI学会智能使用工具的关键
    2025-04-23 17:39

    奖励设计:让AI学会智能使用工具的关键

    想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。

  • ToolRL:奖励设计是工具学习所需的全部
    2025-04-23 17:34

    ToolRL:奖励设计是工具学习所需的全部

    想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。

  • X-Teaming:使用自适应多智能体进行多轮越狱攻击和防御
    2025-04-23 14:08

    X-Teaming:使用自适应多智能体进行多轮越狱攻击和防御

    想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。

  • "思考操纵":用外部思考让大型推理模型更高效
    2025-04-22 16:43

    "思考操纵":用外部思考让大型推理模型更高效

    想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。

----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-