清流十月，静水深流
06-18
当苹果在WWDC主题演讲中提到密码学术语“差异隐私”时，只有少数人意识到苹果已经走在了时代的前面。
大多数中外观察人士认为，苹果在人工智能时代的努力还不够。
它仍然是一家以硬件设备为核心的公司，并没有兴趣为更大规模的用户提供服务（例如iMessage等软件没有Android版本），所以什么时候人工智能技术才能真正脱颖而出，可能很难赶上谷歌、Facebook、亚马逊和微软。
这可能是真的。
但苹果在解决人工智能时代的隐私保护问题上似乎比其他科技巨头走得更远。
人工智能依赖于机器学习（深度学习）算法，而机器学习需要大规模的训练数据，因此从用户那里收集数据比以往任何时候都更加重要。
如今，当你询问互联网公司所收集的用户信息是否会侵犯用户隐私时，行业标准答案是：1、收集用户信息是帮助改进产品或服务所必需的。
2、我们匿名收集用户信息，不保存任何用户身份信息。
答案“匿名收集”作为盾牌非常有用。
外行人会被它愚弄，认为匿名意味着信息无法链接到特定用户。
不过，对这个行业稍有了解的人都应该知道，匿名并不能完全保证用户的隐私和安全。
最经典的案例是，Netflix曾“匿名”发布了数亿电影评分数据，“只保留每个用户对电影的评分以及评分的时间戳”，希望通过竞赛找到更好的。
视频推荐算法。
然而，2016年，德克萨斯大学的两名研究人员成功地将匿名数据与公开的IMDB数据进行了比较，并成功将匿名数据与特定用户进行了匹配。
Netflix不得不取消原计划每年举办的比赛。
苹果希望将科技公司（必须收集用户信息）的隐私保护水平提升到一个新的水平。
而“差异隐私”就是它找到的答案。
这种尖端密码技术的基本原理是将噪声（或扰动）注入大量包含个体信息的数据集中。
目标是确保不会泄露任何个人信息，同时该数据集的统计信息仍然可以使用。
外部分析。
科学家们正在研究注入多少噪声才能达到隐私保护和数据分析的最佳平衡。
如果不出意外，苹果将成为第一家真正大规模使用这种“差异隐私”算法的公司。
不过，也有学者表达了担忧。
他们认为这项技术前景广阔，但目前还不够成熟，无法大规模商用。
也有人猜测苹果应该与微软达成了某种私人协议，因为这种“差异隐私”算法的提出者来自微软研究院。
苹果在 WWDC 上引用了一位大学教授对苹果使用该算法的看法——“该算法的使用表明苹果是有远见的，苹果在隐私保护方面领先于其他科技公司。
”这位教授是《The Algorithmic Foundations?of Differential Privacy》（《差分隐私的算法基础》一书的两位作者之一，另一位是微软的研究员。
一种可能的情况是，苹果并不是唯一一家研究这种算法的大公司，但它是首先表达出积极的态度，至少在舆论上处于领先地位，看完这篇文章你就知道，“匿名收集信息”并不能回答互联网公司如何保护用户的问题。
正如亚马逊首席执行官贝佐斯在 Re/code 会议上所说，保护隐私是这个时代的难题，但很少有公司愿意提供新的解决方案 注：有关苹果“差异隐私”的更多报道。
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