巨數據和隱私計算與個人數字/數據主權是一種相互相生的關係。這裡的“巨數據”，是指在我們當前高度自動化世界裡生產出來的高度隱私的數據，比如：

1. 接近人的傳感器，比如物聯網產生的數據；

2. 接近人類行為和互動的數據；

3. “巨數據”是高度隱私的數據— 比如醫療和健康、行為；你可能不介意你的“海淘”、“剁手”數據被亞馬遜和淘寶收集變現（不分給你），但是你一定會介意、甚至恐懼你的醫療和健康數據被收割。

“巨數據”裡這種高度隱私的數據我們也稱之為“重隱私”的數據。 “重隱私”數據的一個特點就是和我們的生物特徵有很高耦合度的綁定，這也是來自於技術進步—因為在過去，由於技術的限制，隱私數據和生物特徵的耦合度比較低—所以那個時代的隱私保護並沒有今天這麼迫切。這種和我們生物特徵耦合度比較低的隱私數據，可以稱之為“輕隱私”數據，比如你在亞馬遜上的“海淘”記錄，你的互聯網瀏覽記錄等。

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（Twitter：Humans have more facial muscles than any other animal on earth - 22 on each side of the face.）

人臉肌肉比地球上任何其他動物都要多：每半邊臉上有22條“表情”肌肉。

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比如：

（HBO - Hall of Faces - Trump)

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（Uncanny Valley graph - wiki)  

在“恐怖谷中”(Uncanny Valley example - Right - Avatar)

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(Uncanny Valley example - Left - Angelina Jolie in Beowulf)

在“恐怖谷中”(Uncanny Valley example - Right - Avatar)

2009年的大片“Avatar《阿凡達》“是第一次越過了“恐怖谷”的影片，就是因為在動作捕捉中用了更多的採樣點。

現在的人工智能技術”Deepfake“是通過對巨量的數據進行“訓練”得到的算法，已經可以很輕鬆地突破“恐怖谷”了。這也說明人工智能已經突破以前只有人類才能涉及的認知領域，我們生活的時代，真的要很不一樣了

ZAO換臉APP在開始病毒傳播的前幾天成了一個刷屏的爆款軟件，因為它實在是太震撼、太好玩了，你可以用你的臉替換任何影視場景裡的明星臉，過足過去只有明星才有的“看片”快感。但是ZAO熱了沒幾天，很多人緩過勁來，才突然覺得“細思恐極”— 能幫我換“明星臉”，難道不能用我的臉欺騙銀行的人臉識別驗證，然後卷走我的錢嗎？ ！

這時我們才意識到，技術的進步真的是一把“雙刃劍”—讓我們“越來越爽”的技術，也會更加深入地侵犯到我們的隱私。特別是和我們的生物特徵深度耦合的重隱私巨數據。

怎麼辦？

目前對類似ZAO這種AI“換臉”技術帶來的隱私安全問題的常見回答是（多數來自使用“刷臉”認證的銀行等機構）：這個技術目前還不足以騙過銀行等地方使用的人臉識別軟件。確實，目前拿著打印著你的照片的彩色激光打印紙在銀行人臉識別前晃動可能還不行，而且比如蘋果手機的刷臉解鎖除了採集你的人臉圖像數據以外，還會採集臉部的深度數據以及皮膚淺層的毛細血管數據，不是那麼容易攻破的（據說一般雙胞胎都解不了鎖）。

That’s it?

這種答案顯然不能讓我們安心。你知道類似於“Deepfake”這類換臉軟件的算法是怎麼得來的嗎？ Deepfake是基於目前叫做“深度學習”的人工神經網絡智能算法，特別是一類叫做“生成對抗網絡”（GAN — Generative Adversarial Network）的算法，是這位斯坦福大學的學霸小哥提出的：Ian GoodFellow

這是一個腦洞大開的算法：創造一個進化的虛擬環境，讓機器生成兩個互相對抗的算法進行博弈，一個模擬，一個判別：

你說這個圖像是真的還是我造假的？
你太挫了，一點都不像！你輸了！
這個呢？
不像！再來
這個呢？
嗯，有點像吧。 。 。
哈哈，你錯了！我這個還是假的，你輸了！

這樣遊戲兩方就在對抗中進化，直到造出“真實”得你不敢相信的圖像。

很明顯，如果我們把上述進化博弈遊戲的一方換成人類，當人類的認知達到極限的時候，另一方的人工智能程序是否會超越人類？很有可能啊。

在這種“道高一尺，魔高一丈，人工智能一丈五”的遊戲裡，人類可以堅守到何時？很快，人類會發現，最好的算法就是把人類認知排除的算法，讓人工智能對付人工智能。然後我們會發現，這是一場人工智能的軍備競賽，誰有資源研發出來更強的人工智能算法，誰就可以暫時勝出。在我們這個資源綁定的經濟體和社會裡，最後只有擁有最多資源的壟斷者可以有玩這個人工智能軍備競賽遊戲的能力，那些沒有資源的人，即大多數人，都會成為失敗者。

但是，如果有一天，不再參與競賽的人類也許會被“人工智能”覺得多餘，那一天將是一個可怕的日子。

所以，我們目前的資源綁定的經濟體，根本不適應這個人工智能已經到來的時代。

回到“換臉”對隱私保護的挑戰的問題，我們需要做的，是換一個思路。

回到問題的另外一端：如果我們不想通過贏得對人工智能的進化對抗賽來解決問題的話，也許可以用我們進化人類自己的經濟社會的方式來做嘗試？

“重隱私”的巨數據的一個特點是和我們的生物特徵深度耦合。我們可以嘗試進行“解耦合”的方向。

（全文完）

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