大家好，如果您还对人工智能的那些事儿不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享人工智能的那些事儿的知识，包括人工智能那些事儿阅读答案的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！

本文目录

1. AI时代无隐私，人工智能时代该如何保护隐私权？
2. 人工智能到底有多厉害？
3. 关于人工智能，你了解多少？
4. 人工智能的原理是什么？

AI时代无隐私，人工智能时代该如何保护隐私权？

AI时代无隐私，人工智能时代该如何保护隐私权？

一、人工智能时代的隐私权侵权方式?

人工智能技术的日益成熟使得当今的隐私权侵权方式与传统侵权方式有所不同，主要集中在通过用户的隐私数据进行侵权，

包括以下三种：

第一种方式是隐私数据的不当收集。人们在体验人工智能的便利的同时，通常需要提供个人信息进行验证。这些隐私信息数据可能通过不正当渠道被售卖，据新华社调查发现，部分信用卡客户的隐私信息在QQ群中进行“黑市”交易。根据数据信息“质量”的差异，价格也分为“三六九等”。此外，黑客非法入侵也对隐私信息产生威胁，近年来黑客侵入个人网络空间获取隐私信息的案件层出不穷，对隐私权造成极大威胁。

第二种方式是对隐私数据的二次利用。隐私数据的价值不仅体现在数据本身，更体现在收集数据的原本用途之外，通过分析、提炼、定位等方式将数据用于广告的精准营销等方面。二次利用的弊端在于，一方面，隐私数据的收集者通常不会告知用户数据的使用情况，甚至还故意隐瞒数据的用途；另一方面，数据收集者在未经用户允许的情况下进行二次利用，可能对用户的隐私权造成侵害。

第三种方式是隐私数据的扩散。2015年，《中国消费者报》对“大数据时代的隐私保护状况”的问题进行调查。在回答“个人隐私在大数据时代是否更容易泄露”的问题时，76%的被调查者表示肯定，有52%的被调查者表示曾发现隐私信息泄露的情况。这些被泄露的隐私数据由于经济利益或其他原因被扩散后，使得“人肉搜索”等侵权手段极易发生。

二、我国隐私权保护的法律追溯

我国对个人隐私的保护在不同法律中都有所体现。在宪法层面上，《宪法》第38条规定：“中华人民共和国公民的人格尊严不受侵犯。禁止用任何方法对公民进行侮辱、诽谤和诬告陷害。”该条款虽未直接对“隐私权”进行规定，但可以认为是保护公民个人隐私间接不受侵犯的权利依据。《宪法》第39条规定“公民住宅不受侵犯”以及《宪法》第40条规定“公民享受通信自由和通信秘密的权利”也同样是公民享有隐私权的宪法依据。在部门法层面上，《刑法》对“非法搜查他人身体、住宅，或者非法侵入他人住宅”、“侵犯公民通信自由”等行为进行规制。《侵权责任法》第2条和第36条对“隐私权”和“网络服务提供者的侵权责任”进行规定。此外，还有部分行政法规、司法解释等也都有所规定。

但缺点在于我国对隐私权保护的立法过于分散和碎片化，特别规则多，普遍规则少。这种立法使得规则的适用具有不确定性。部门规章太多，行业主体不指导具体应当遵守哪项规则，执法部门不明确具体的职责。另外，现有规定往往只针对部分隐私信息，例如《侵权责任法》只保护私密性的隐私信息，金融、保险行业只保护特定类型的隐私信息，而未被包含在内的隐私信息该如何保护尚无法律依据。在人工智能和大数据急剧发展的当下，各类隐私信息都有被侵犯的危险，因此这种碎片化、范围狭窄的隐私保护显然是欠缺的。三、隐私权保护模式的比较法分析

（一）美国隐私权保护模式

美國的隐私保护立法较为分散，主要体现在行业自律。立法层面包括：1974年的《隐私法案》，该法案是对隐私权保护的综合性立法，对政府机构如何收集个人信息、什么内容的个人信息能够储存、收集到的个人信息如何向公众开放及信息主体的权利等都做出了比较详细的规定，以此规范联邦政府处理个人信息的行为，平衡隐私权保护与个人信息有利利用之间的紧张关系。此外，也对通讯、教育、金融等领域进行专门立法，例如1999年的《金融服务现代化法》和2015年的《消费者隐私权法案》等。

对于国家立法中尚未涉及的领域，美国通常采取行业自律的模式，通过更为灵活和简易的行业规则来保护个人隐私的安全。目前，行业自律主要有两种模式：建议性行业指引和网络隐私认证计划。建议性行业指引大多由保护个人隐私的自律组织制定，参加该组织的成员需承诺遵守行业指导性规则，例如“美国隐私在线联盟”，该组织出台了“在线隐私指引”，联盟成员在线上收集用户隐私信息时，需遵守该指引的相关要求。网络隐私认证通过对达到个人隐私保护相关标准的机构颁发隐私认证的方式，督促相关机构促进对个人隐私的保护。这类组织要求所有经过其认证的成员都发布隐私声明，为用户提供对其隐私信息的控制权，并有相应的安全措施和争议纠纷的投诉解决机制。

（二）欧盟隐私权保护模式

1995年欧盟颁布《数据保护指令》，该指令对隐私数据处理的原则、法律救济、向他国转移隐私数据、监管和执行措施等方面进行了规定，立法理念是在保护个人隐私的基础上，兼顾信息的自由流动。为适应大数据以及人工智能的发展，2012年欧盟颁布了《一般数据保护条例》。《一般数据保护条例》在隐私数据安全监管上，主要有以下特点：明确个人数据的范围，位置数据、IP地址和cookies等网络识别数都是个人数据，基因数据也属于个人数据；数据控制者应当及时清除其保留的个人数据，明确了数据清除权；数据主体有权使用被数据服务提供商所持有的自己的数据，也有权将自己的数据从一个服务商移送到另一个服务商；增加数据控制者的义务。

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参考文献：

[1]周汉华.个人信息保护前沿问题研究.北京：法律出版社.2006.

[2]张平.大数据时代个人信息保护的立法选择.北京大学学报（哲学社会科学版）.2017（3）.

[3]邵国松、黄琪.人工智能中的隐私保护问题.现代传播.2017（12）.

[4]鞠晔、王平.云计算背景下欧盟消费者个人敏感数据的法律保护.法学杂志.2014（8）.

人工智能到底有多厉害？

诚邀~要想知道人工智能有多厉害，且听工程师小何给你讲讲：

人工智能，就是人们所说的AI，是最近几年特别火的一个技术概念，它主要是研究领域包括机器人、语音算法、图像识别、语言处理等的一门新的技术科学；

人工智能厉害的地方是因为；

1、人工智能能够像人那样思考，具有与人类似的思维和意识；

2、人工智能是一个多领域的科学，首先要精通计算机，心理学和哲学，这就要求人工智能的研究是一个高技术的工作，这也是人工智能高达上的一个原因吧；

3、人工智能目前在某些领域可以做的比人脑更快、更准确，可以胜任大部分人所不能完成的工作，帮助人们解决生活中的困难，这也是人工智能的厉害之处；

4、人工智能的研究反过来会促进人类对大脑的开发，对人类的发展只会更有好处。

以上就是我的回答，感兴趣的小伙伴可以一起交流分享~谢谢~

关于人工智能，你了解多少？

我认为大部分人都不太了解人工智能，听说过这个词的人较多，真正实际了解的还是从事人工智能专业的人士。接触和应用人工智能的人们也只是知道其中的一部分。

人工智能的原理是什么？

谢邀！

在回复《人类与AI（人工智能）如何相处？（https://www.wukong.com/answer/6955462920969830692/）》中谈了在面对拥有自我意识的机器人，人类该如何与之相处？又该遵从哪些伦理道德？接下来，借着回复此问题，向大家介绍一下AI的三大核心要素（也是AI的三大基石）——数据、算力和算法。

数据是AI算法的“饲料”

在如今这个时代，无时无刻不在产生数据（包括语音、文本、影像等等），AI产业的飞速发展，也萌生了大量垂直领域的数据需求。在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。机器学习中的监督学习（SupervisedLearning）和半监督学习（Semi-supervisedLearning）都要用标注好的数据进行训练（由此催生大量数据标注公司，对未经处理的初级数据进行加工处理,并转换为机器可识别信息），只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。

目前，数据标注是AI的上游基础产业，以人工标注为主，机器标注为辅。最常见的数据标注类型有五种：属性标注（给目标对象打标签）、框选标注（框选出要识别的对象）、轮廓标注（比框选标注更加具体，边缘更加精确）、描点标注（标注出目标对象上细致的特征点）、其他标注（除以上标注外的数据标注类型）。AI算法需要通过数据训练不断完善，而数据标注是大部分AI算法得以有效运行的关键环节。

算法是AI的背后“推手”

AI算法是数据驱动型算法，是AI背后的推动力量。

主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法，目前神经网络算法因为深度学习（源于人工神经网络的研究，特点是试图模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式）的快速发展而达到了高潮。

南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华教授认为，今天“AI热潮”的出现主要由于机器学习，尤其是机器学习中的深度学习技术取得了巨大进展，并在大数据和大算力的支持下发挥巨大的威力。

当前最具代表性深度学习算法模型有深度神经网络（DeepNeuralNetwork，简称DNN）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，简称RNN）、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）。谈到深度学习，DNN和RNN就是深度学习的基础。DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络，是非常庞大的系统，训练出来需要很多数据、很强的算力进行支撑。

算力是基础设施

AI算法模型对于算力的巨大需求，推动了今天芯片业的发展。据OpenAI测算,2012年开始,全球AI训练所用的计算量呈现指数增长,平均每3.43个月便会翻一倍,目前计算量已扩大30万倍,远超算力增长速度。

在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。算力源于芯片，通过基础软件的有效组织，最终释放到终端应用上，作为算力的关键基础，AI芯片的性能决定着AI产业的发展。

加快补齐AI芯片短板

从技术架构来看，AI芯片可以分为四大类：通用性芯片（GPU，特点是具备通用性、性能高、功耗高）、半定制化芯片（FPGA，特点是可编程、功耗和通用性一般）、全定制化芯片（ASIC，特点是不能扩展、性能稳定、功耗可控）和类脑芯片（特点是功耗低、响应速度快）。

AI本质上是使用人工神经网络对人脑进行的模拟，旨在替代人们大脑中的生物神经网络。由于每个任务对芯片的要求不同，所以可以使用不同的AI芯片进行训练和推理。

在过去二十年当中，处理器性能以每年大约55%的速度提升，内存性能的提升速度每年只有10%左右，存储速度严重滞后于处理器的计算速度。随着AI技术的发展，所需数据量变得越来越大，计算量越来越多，“内存墙”（指内存性能严重限制CPU性能发挥的现象）的问题越来越严重。因此，存算一体（将部分或全部的计算移到存储中，计算单元和存储单元集成在同一个芯片，在存储单元内完成运算）有望成为解决芯片性能瓶颈及提升效能比的有效技术手段。

目前，数据中心中核心算力芯片各类通用的GPU占主导地位。IDC的研究指出，2020年，中国的GPU服务器占据95%左右的市场份额，是数据中心AI加速方案的首选。但IDC也做出预测，到2024年，其他类型加速芯片的市场份额将快速发展，AI芯片市场呈现多元化发展趋势。

近些年来，我国AI虽然取得了不少的突破和进展（例如小i机器人主导了全球第一个AI情感计算的国际标准），并在国际上具备一定的竞争力，但AI芯片对外依赖较大（根据赛迪智库人工智能产业形势分析课题组研究指出，国内AI芯片厂商需要大量依靠高通、英伟达、AMD等国际巨头供货）,并缺乏AI框架技术（深度学习主流框架TensorFlow、Caffe等均为美国企业或机构掌握）的支撑。

未来人们对科技的依赖会与日俱增，AI也将会成为大国竞争的焦点。为摆脱我国AI的短板，有专家表示AI芯片方面我国可以借鉴开源软件成功经验,降低创新门槛,提高企业自主能力,发展国产开源芯片；算法框架方面则可通过开源形成广泛的应用生态,广泛支持不同类型的AI芯片、硬件设备、应用等。

算法、算力、数据作为AI核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态，随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新，让人类社会从信息化进入智能化。

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你对这个问题有什么更好的意见吗？欢迎在下方留言讨论！

关于人工智能的那些事儿，人工智能那些事儿阅读答案的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。