AI时代的隐私保护：“匿名”只是挡箭牌
当苹果在 WWDC 2016 的主题演说中，谈到“差分隐私 (Differential Privacy)”这个密码学专有名词的时候，只有少数人意识到，苹果又回头在了时代前茅。大部分中外观察者都指出，苹果为人工智能时代所做到的希望过于，它仍然是一家以硬件设备为核心的公司，对于为更加大规模的用户获取服务不感兴趣（例如 iMessage 等软件皆没 Android 版），所以等人工智能技术以求确实崭露头角的时候，很有可能无法追上 Google、Facebook、亚马逊和微软公司。这也许是对的。但苹果在解决问题人工智能时代的隐私维护难题上，又或许比其他科技巨头，回头得很远。
人工智能依赖机器学习（深度自学）算法，而机器学习又必须大规模的训练数据，所以向用户收集数据比以往更为最重要。如今，当你向一家互联网公司告知，你们搜集来的用户信息不会会侵害用户隐私的时候，行业标准答案是：1、搜集用户信息是适当的，这样有助提高产品或服务。2、我们是电子邮件搜集用户信息的，并不留存任何用户的身份信息。“电子邮件搜集”这个答案，作为挡箭牌十分好用。
外行都会被它唬住，以为电子邮件就意味著无法关联到明确的某个用户的信息。但是对这个行业略为有理解的人，都应当确切，电子邮件并无法几乎确保用户的隐私安全性。最经典的案例要数，Netflix 曾释放出“经过电子邮件处置的”上亿条电影评分数据，“意味着保有了每个用户对电影的评分和评分的时间砍”，期望通过竞赛的形式，寻找更佳的影片引荐算法。但是 2009年，德州大学的两位研究人员，通过这些电子邮件数据与公开发表的IMDB数据做到对比，顺利将电子邮件数据与明确的用户对应了一起。
Netflix 被迫中止了，这项原计划每年举办的竞赛。苹果想要把（一定会搜集用户信息的）科技公司在隐私维护方面的级别，提高到新的高度。而“差分隐私 (Differential Privacy)”，正是它寻找的答案。
这项密码学前沿技术的基本原理，就是向包括个体信息的大量数据集里流经噪音（或者说扰动），目标是确保每个个体信息都无法泄漏，同时这个数据集的统计学信息仍然可以被外界分析。科学家们正在研究，到底流经多少噪音，可以构建隐私维护和数据分析的最佳均衡。不出意外的话，苹果将沦为第一个确实大规模用于这项“差分隐私 (Differential Privacy)”算法的公司。但是也有学者传达了自己的担忧，他们指出这项技术前景可期，但还没成熟期到大规模商用的时候。
也有人猜测，苹果应当与微软公司达成协议了某种私下协议，因为这项“差分隐私 (Differential Privacy)”算法的明确提出者，来自微软公司研究院。苹果在 WWDC 上提到了一名大学教授对苹果用于该算法的观点——“用于这项算法解释苹果很有远见，苹果在隐私维护方面领先其他科技公司”，而这名教授是《The Algorithmic Foundationsof Differential Privacy》（差分隐私的算法基础）一书的两个作者之一，另一位就是微软公司的研究员。一个有可能的情况是，研究这项算法的大公司好比苹果一家，只不过它是年所指出积极态度的，最少在舆论方面占到得先机。
总结一下。读过本文，你只必须告诉“电子邮件搜集信息”并无法问互联网公司如何维护用户隐私的问题，就可以了。
就像亚马逊CEO贝佐斯在 Re/code 大会上讲的那样，维护隐私是这个时代的难题。只不过，不愿得出新的求解的公司，却较少得真是。录：更加多关于苹果“差分隐私”的报导，参看本站的其他文章：《苹果如何在搜集你们数据的同时，却不侵害你的隐私？》《差异隐私，iOS 10 改版升级的保护伞》原创文章，予以许可禁令刊登。
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