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人工智能的利與弊:新的經濟增長點和個人隱私數據保護問題

Carol Li ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:李彎彎 ? 2019-10-31 18:10 ? 次閱讀

2019年10月18日國家統計局公布了今年前三季度經濟統計數據,國內生產總值GDP前三季度同比增長6.2%,其中一季度增長6.4%,二季度增長6.2%,三季度增長6.0%。從細分行業看,信息傳輸、軟件和信息服務也GDP同比增長19.8%,排名第一,租賃和商務服務同比增長8.0%,排名第二。國家經濟運行總體平穩,下行壓力加大。

中國經濟正在熱切呼喚新的增長點,呼喚新動能、新業態、新產業,國家調整經濟從高速增長到高質量發展,包括內需消費、基建投資、人工智能等。

根據《中國人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》統計數據預計,到2020年全球人工智能核心產業規模將超速過1300億美元,年均增到60%。自動駕駛、醫療影像識別、輔助診療、智能家居等行業將出現突破,人工智能將成為最受市場關注的新興產業之一。人工智能與我國傳統產業結合將成為推動經濟高質量發展的重要力量,列入國家發展戰略規劃。

智能家居、輔助診療、醫療影像識別、自動駕駛等人工智能重要應用方面,生物特征識別無疑是最核心技術之一。隨著大數據積累、深度學習算法和算力提高,生物特征識別技術已成功應用于多種個人身份認證場景,如人臉/指紋/語音等人體特征采集識別將在人工智能產業中發揮更廣泛的作用,在安博會同期舉辦的第四屆生物特征識別技術創新應用論壇上,全國安防標委會人體生物特征識應用技術委員會秘書長從生物特征識別在復診診療和社會公共安全上的應用,及個人隱私數據如何保護等方面做了精彩分享。

四大生物特征識別技術研究熱點

目前,生物特征識別技術研究熱點體現在幾個方面,一是生物特征識別專用芯片推出,二是生物特征和互聯網融合發展實現遠程身份認證,三是神經網絡算法滿足配合與飛配合不同場景互操作成為迫切要求,四是復雜場景識別自學習需求更加突出。

為降低視頻監控聯網系統等多路采集場景的后端運算壓力和網絡傳輸壓力,具有目標檢索、處理選優、聚類提取功能經過優化的專用預處理芯片已開始移植前端,做進了采集設備中。一些芯片還具有協助查詢和預測分析功能。

遠程授權、遠程支付、遠程開戶、遠程公共服務等遠程身份認證研究正如火如荼開展,在虛擬社會完成現實社會非面對面實名應用要求身份合法,杜絕茂名盜用,實現“數據共享過跑路,人員操控少跑路”一站式辦公模式成趨勢。

非配合視頻采集的人臉樣本與配合采集的各種證件照對比,配合采集的各種證件照與非配合視頻采集的人臉樣本比對,配合采集的各種不同來源證件照交叉對比,非配合視頻采集的各種不同來源樣本交叉比對要求神經網絡算法具有更強的互操作性。

典型場景訓練的系統遠不能滿足復雜變化情況下人臉識別要求,系統應無需窮舉式訓練具有自學習能力,以適應時間跨度環境變化等因素帶來樣本特征改變的復雜場景應用需求。

在輔助診療和社會公共安全上的應用

輔助診療

醫學影像領域行業現狀表現在,專業缺口巨大、漏誤診率不可避免、工作效率急需提高。這個行業的優勢體現在數據龐大、算法快速更新和資本量大。

國內AI醫療在各業務應用情況:

醫學影像——醫學影像是我國AI醫療最成熟領域,在肺結節、乳腺癌、宮頸癌上已有較成熟產品。該領域至今無一例AI醫療產品獲得三類醫療器械證書,我國基本成型的AI醫學影像產品大多處于醫院使用階段,該領域的公司大部分沒有實現盈利。

輔助診斷——電子病歷、導診機器人、虛擬助理是主要應用場景。產品多位軟硬件一體化全套解決方案,目前產品仍處于打磨階段,未來可能傾向服務收費模式。

醫藥研發——相比國外AI藥物研發行業,國內布局較為落后,商業模式主要是人工智能公司與藥企合作開發新藥。

健康管理——國內該領域主要聚焦慢病和母嬰管理方面,商業模式以企業和個人支付的健康體檢為主,后續付費模式有待成熟。

疾病預測——國內主要聚焦于基因檢測領域,由于存在技術壁壘,該領域上有基本被國外公司壟斷,下游主要為醫院投放模式和第三方檢測模式。

國外AI醫療市場發展情況:

根據美國市場研究機構GolbalMarketInsights的報告,2018年全球AI醫療市場規模約為13億美元,在未來7年(2019-2015),預計將以41.7%的年復合增長率(CAGR)快速增長。

全球AI醫療應用領域,藥物研發份額最大,占比達35%,醫學影像為全球第二大細分市場,占比25%。

社會公共安全

幾種常用生物特征識別用于公共安全身份認證:人臉身份認證、指紋身份認證、靜脈身份認證、聲紋身份認證、虹膜身份認證。任何生物特征識別都不是完全準確的,應找對應用場景,才能發揮良好作用。

比如,人臉身份認證的基于體現在,以二代居民身份證電子護照等國家法定證件照片身份查重、實名制、人證同一性、視頻監控和天網工程為助推力,將人臉識別應用實戰化推上新高潮,使之進入快速全面成長期。

由此可見,人工智能在輔助醫療和社會公共安全等行業應用,形成了機器診療和電子警察新業態、新產業、產生了新動能,改變了上述行業的產業形態,形成了新的增長點。

生物識別技術面臨安全問題挑戰

隨著生物特征技術廣泛應用,遇到新問題越來越多,比如個人隱私數據保護問題。個人隱私數據,指凡整合后能確定一個人身份的相關片段數據,如姓名、種族本身不是隱私,但在特定條件下,姓名、種族和其他如住所、工作單位、家庭成員等關聯信息整合一起,就能夠確定一個人身份、收入等,這是姓名、種族等信息就是個人隱私數據。個人數據應保證一致性。

技術快速發展和全球化進程給規模巨大的個人隱私數據保護帶來前所未有的挑戰。國家缺少一個“個人信息采集法/個人信息保護法”,非法買賣個人數據的現象還存在。現在似乎任何部門、企業甚至個人都可以采集個人生物特征數據。

這方面國外走在了前面,歐盟要求必須依法建立一個系統化的管理機制,避免個人隱私數據在市場流通,保證個人數據在可控范圍內共享。可以引用BS10012個人數據管理體系,ISO29100隱私保護框架等。歐盟《一般數據保護法案(GeneralDataProtectionRegulation,679/2016,GDPR)》(簡稱GDPR于2018年5月25日實施。美國與歐盟之間的歐美隱私權屏障架構(EU-USPrivacyShieldFramework)和GDPR均要求不論政府或者民間組織,有義務保護所搜集,處理和利用的個人數據。

面對安全問題,應從技術和管理兩方面采取有效措施,如用假名匿名、重要數據分散處理、作訪問控制等,用正在制定這方面標準的委員會頒布這方面的法律體系來引起特別關注。

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