自Google IO 2016之后，通訊行業逐漸流行起一個新的說法：“未來交流靠AI。”
雖然這種說法在之前提到默認隱私第一位時已經開始滋生，Google則強調：“我們的選擇是默認AI第一位。”Google認為AI將在未來徹底改變人們獲取訊息的方式。相應地，Google的最新應用Allo，會監聽對話、通過機器視覺分析你的照片，并且對你的文本內容進行自然語言處理。這樣做的目的是在不離開當前應用的情況下，為用戶提供更智能的回復和可能需要的服務建議。這一切，只為節省時間，給用戶帶來意想不到的體驗——這是傳統方式做不到的。
但是，Google依然為用戶準備了另一個選擇。“如果你需要端對端加密的話，只要點擊特定按鈕就可以切換到隱身模式，我們的服務器不會獲取任何信息。當然，你的用戶體驗也會受到極大影響。追求隱私的用戶們只能通過傳統方式接收枯燥的消息。”
也就是說，未來的消息通訊即將面臨的危險是我們正給予Google和Facebook這些公司免費獲得隱私的通行證：“只要他們不斷地推出新功能，我們就會不停地使用他們的平臺，并不理會他們到底會怎么處理我們的數據。”
但是事實是，我們還有另一種選擇。加密之于人工智能，并不似石油之于水，不可兼容。一直試圖阻止我們把加密跟AI結合的無休止爭論，也毫無技術根據。為什么這么說呢？我們不妨來先回答三個相關的主要問題：
1、消息的分析處理與回復建議一定要在服務器上進行嗎？
答案是否定的。這也解釋了為什么如今移動內置AI那么火熱。曾經只能依賴強大服務器的大量復雜機器學習任務，現在已經智能手機上也可以處理。WWDC2016大會上，蘋果宣布，其圖片應用中所有的面部、物體以及場景識別的算法都將在設備上完成。
當然，消息通訊又是另一回事，比起圖片分析，它需要更多的實時分析。但是，用不了多久，蘋果總會有能力把這個功能應用到iMessage上面。事實上，圖像處理的技術現狀已經能夠每秒處理多個圖像，這對于大部分用戶來說綽綽有余。甚至，芯片制造商，例如Movidus和高通，正在嘗試使芯片具備認知能力——比如視覺感知、語音識別等等——從而促進離線數據分析發展。
2、如果Google不能讀取對話，它還能為我們提供服務建議嗎？
當然可以。舉個例子，有人在群聊里說：“我們叫意式外賣吧，”然后移動內置AI就可以揣測出你的意圖和目的。你會收到一組搜索建議，如“附近的意式餐館”。至此，你完全不必切換應用或設備，只有當你繼續點擊建議的時候，應用搜索才會從Google獲取結果。這種搜索方式跟Google搜索大致相同，也就不需要讀取你的任何聊天記錄甚至任何元數據。對于其他的幾乎所有應用，亦是如此。
3、端對端加密會不會因為阻止了Google的數據采集而影響AI的發展？
這個回答稍微有點復雜。
“從目前來看，會有些許影響；但是最終，不會。”
首先，這些公司的數據可以從其他來源獲得，比如社交網絡上發布的帖子、評論等等。然而，很明顯，Google使用從服務器上采集的聊天內容來訓練Allo，使之回復更加智能。Facebook也通過分析用戶在Messenger上面的聊天內容來改進其聊天機器人引擎和數字助理。因此，加密之后顯然會有影響。但是，未來，當更先進的隱私技術允許加密數據也能進行高級計算時，這一切很有可能會被顛覆。蘋果采用的差異隱私已經開創了先例。從這一點上來說，如果公司有意這么做的話，隱私保護技術可以被更廣泛地應用。相應地，CryptoNets，一家致力于加密圖像中的物體識別技術的神經網絡公司，很有可能成為未來的話題標簽。或者你也可以期待，蘋果站出來向用戶承諾通過隱私保護深度學習來保護用戶。
網絡的詛咒
然而事情遠非如此簡單。從第一天開始，Google和蘋果就選擇了兩種不同的消息獲取方式。Google專注于網絡途徑。而蘋果，選擇以應用為主的方式。
時至今日，網頁應用仍有局限性，不僅在于加密，還有AI。當移動應用可以為某些復雜機器學習模型提供百兆處理空間時，網頁應用的能力要遜色很多。就目前而言，這種局限性使得移動內置AI幾乎不可能完全在瀏覽器上運行。因此，Google對網頁應用的執著意味著該公司只能在基于服務器的AI之路上一條道走到黑了。好處也有，機器學習開發者一般都比較喜歡網頁應用帶來的自由，比如說，可以在計算機運行時部署新的模型和算法，而不需要更新應用。
那有沒有辦法跳出這個循環呢？有，WhatsApp在這方面付出了大量的努力，在不犧牲端對端加密的情況下，允許用戶在瀏覽器中打開該應用。這要求網頁應用與移動設備相匹配。雖然對于長期習慣使用Google之前提供的消息服務的用戶來說，顯得有點倒退，但是相比跨平臺的安全豐富通訊體驗帶來的優勢，這種稍顯不方便的做法完全不是個問題。
展望未來
說到底，從AI為先到隱私為先的轉變不會在一夜之間發生。對于Google一類的公司，上文所說的可以從用戶聊天內容中收集的大量數據，違背了這些公司一直追求的數據第一理念。這也說明了Google為什么不遺余力地為Allo上個的AI功能設置高門檻。在其他公司還不能提供相同等級的端對端加密時，這一招為Google贏得了時間。于是一個無休止的辯論也就產生了：“你是選擇AI還是隱私？”
然而，未來的某一天，我相信AI和隱私會站到一起，與另一方數據收集形成對立面。回想WhatsApp的經歷，它用了6年的時間才完成以端對端加密為先的轉型。但實際上讓WhatsApp的轉型得以在6年內完成的是Open Whisper Systems這類的組織，它們率先推廣自己的理念繼而慢慢被主流公司接受。因此，接下來的一個關鍵問題是，誰會為未來結合了AI技術的加密為先通訊發展帶頭鋪路？蘋果嗎？還是由其他開源組織，比如Open Whisper Systems和OpenAI，共同實現？有趣又神秘，未來正在發生。
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