北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章,指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景,並提出相應的防範方法。 文章指出,自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力,缺乏自主設定目標的功能,雖能執行單一簡單任務,但若無人為指令,則無法實施具有實際意義的操作。 文章指出,人們已習慣應用程式請求授權:獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可,而是直接行動,使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務,並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。 專家預測,自主人工智慧未來將承擔各類任務,如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等,均需調用用戶敏感數據,包括財務信息、實時定位等核心隱私。 專家舉例指出,現有應用通常僅調用單一數據類型,而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」,包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣,乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。 另據國際機構高德納預測,未來企業數據洩露事件中,將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。 文章稱,對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私,網絡安全專家建議,採用多層次防護方法,從基本的安全習慣做起。例如,為所有帳戶啟用多因素認證,將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍,為不同用途創建單獨的帳戶,以分隔數字暴露面。 專家指出,由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源,因此,分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限,而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具,比如一個用於財務任務,另一個用於健康管理,以此類推。 專家還建議,將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為,在分享敏感信息前做好相應預案。(完)
杭州8月3日電(林波)「騎自行車送外賣3周,一共瘦了5千克,特別有成就感。」夜幕降臨,浙江杭州「上班族」李然沒有像往常一樣鑽進地鐵,而是換下職業裝,穿上運動服,戴上頭盔,推出自行車,開啟了「兼職」送外賣,「晚上一般接2單至3單,一天大概能消耗1000大卡熱量。」 自「體重管理年」活動實施以來,「減重」成為年輕人的熱議話題。下班騎自行車送外賣,正成為「Z世代」「上班族」中流行的減重方式。 「一開始是看到社交平臺上有人分享了送外賣減肥的經歷,覺得很新奇,門檻也不高,就加入了這一波的『兼職』隊伍,沒想到後來越送越『上頭』。」李然表示,工作這幾年,因為久坐,他的體重上漲了15千克。為了減重,他也曾在健身房辦卡鍛鍊,但最後都沒有成功,「送單時,覺得自己很快樂,我還喜歡爬樓梯,這樣減重效果更好。」 李然的經歷並非個案。作者注意到,在社交平臺上,「送外賣減重」「帶薪減肥」等相關筆記引發了廣泛關注,眾多用戶對其進行收藏,以獲取減重經驗與靈感。 8月2日,一款送單APP上的交通工具選擇內容。 (陳雨桐供圖) 與此同時,不少年輕人藉助Vlog這一新媒體形式,分享自己騎自行車送外賣減重的日常生活,為這一現象提供了豐富的實踐案例與直觀的視覺呈現。 「我們建了『騎手減重群』,每天分享騎行數據,互相監督。」在寧波工作的陳雨桐於近日加入了「送外賣減重」的隊伍,她向作者展示了一款她用的「秒送」APP。在這裡進行實名註冊和理論學習後,便可成為騎手。 在該APP頁面上的「配送工具」一欄,作者注意到有自行車、電動車、大踏板電動車等交通工具。 「我們減重人一般會選擇自行車,並且設置自己的常駐區域,太遠的單子一般不接。」陳雨桐說,群裡還會組織「周末騎行局」,把送外賣變成社交活動。 而今,年輕人正用獨特的方式重新定義「工作」與「生活」,他們騎著自行車穿梭在樓宇之間,既是為他人傳遞美味,也是在為自己雕刻健康。 「這本質是數字時代『零工經濟』與健康需求的結合。」業內專家指出,「Z世代」成長於網際網路時代,他們更擅長利用碎片化時間,通過技術工具實現自我管理,「送外賣減重」現象折射出健康消費平民化、職業選擇多元化、技術重塑生活方式的三大趨勢。(完)
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