“這一方麵我們可以看到數據的強大，人工智能的強大，另一方麵我們也發現個人的隱私在這個大數據的時代麵前真的是無所遁形，不知道大家對於這樣的問題怎麼看待。比如說馬芸先生您會根據我點擊的某些商品信息分析我的生活狀況嗎？”
“大家都在擔心隱私的話隱私不會出大問題，所有人不擔心的事情才會出來，19年前我在燕京討論過互聯網，和一批專家，19年以前華國已經有101novel.com多個互聯網專家了，他們那時候擔心很多東西，我發現今天一點都沒有出來，但是他們不擔心的事情今天都出來了。”很顯然，馬芸的策略是避而不答。
你問他會不會分析生活狀況，他答你擔心的問題不會出大問題。
名義上似乎是回答了，讓你安心，實際上什麼都沒有承諾。
到時候真的出了大問題，也不是他馬芸的問題。
“我相信10年以後人類一定能解決隱私的問題。第一，人類會適應。今天其實已經搞不清楚有沒有人知道伱了。第二，大家都擔心的這條路不會出交通事故，大家覺得沒交通事故的地方才會出交通事故，我對未來這些天天充滿各種產品想象的人是充滿信心的。”
馬芸一招【後人的智慧】，將自己的鍋甩得乾乾淨淨。
這是非常經典的應對四部曲，在你麵對一些情況什麼都不想做的時候，可以分四步走。
第一階段，宣稱什麼事都沒有發生。
第二階段，聲稱也許有事發生但我們不該采取行動。
第三階段，說也許我們應該采取行動，但是我們什麼都做不了。
第四階段，也許當初我們能做點什麼，但現在已經太遲了。
聽馬芸這話的意思，現在差不多是處於第二階段。
“我想這也是每個互聯網公司的通病，不可避免地會掌握到用戶的隱私數據，這個問題大家都沒法避免。”最後馬芸以一個拖所有人下水的方式結束了自己的答話。
意思是天下烏鴉一般黑，你也彆說我什麼了，我能有什麼辦法呢？
這的確對現階段的互聯網來說是非常忌諱的一個話題，李彥弘與張朝陽也出言幫腔“很多人覺得我有很多數據，被那些大的互聯網公司掌握了，所以我的隱私受到了侵犯，這些互聯網公司其實是一堆服務器，沒有人會真正地把它拎出來仔細地看一看某一個人在乾一些什麼事情，正是因為這樣的原因，像馬芸說的我買什麼東西，他技術上的確可以知道，但是他不會去看。”
“我想，這對於孟繁岐來說也是一樣吧？不論是做短視頻平台還是做人工智能，都需要大量的用戶數據。我想即便是我們算法屆、人工智能屆的風雲人物，在隱私方麵也沒什麼辦法。”有人幫腔之後，馬芸覺得話題再次回到了安全區域內。
剛剛錘了強東，現在話題回到舒適區，馬芸覺得自己又行了。
麵對孟繁岐的兩次提問，他自然也要反擊回去，將這個球踢到了孟繁岐的腳下。
但他完全沒有料到，孟繁岐從最開始就考慮到了數據隱私問題在人們心中的比重是越來越高的。
“實際上並不是這樣，ai視界對所有用戶的數據以及各方麵存儲都是全本地的。當然了，在相同賬號登陸不同設備的時候，p會自動申請數據互通，獲取積攢在常用設備上的個性化設置信息。但在平時使用，以及人工智能模型訓練的時候，視界是不獲取任何用戶數據的。”孟繁岐心說這球真是秒傳啊。
重生者的預先準備，你想象不到啊！
此話一出，七位大佬的表情瞬間產生了變化。
還未表態的幾位暗自慶幸，這樣一來，即便自己後麵被問到，也隻要說自己在探索在研究這方麵的技術就好了，不會跌份。
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而剛剛已經表過態的，可就有些尷尬了。
尤其是言語之間拉了彆人下水，說著什麼【大家都一樣】，還自信將話頭轉向孟繁岐的馬芸，此刻就顯得有點小醜了。
“不是這怎麼可能呢？那你不讀取用戶的隱私數據，是怎麼把ai視界p的推薦策略做得這麼好的？”馬芸這時候的用意已經不是發難，而是單純的不理解和好奇了“還是說你就不做這部分數據的訓練了？”
短視頻的推薦和馬芸的核心業務，商品推薦有異曲同工之妙。
短視頻推得好，能夠大大增加用戶的逗留時長，觀看時長；商品推薦則能夠總體提升用戶的消費總額，都是非常致命的關鍵技術。
算法做得好，短期就漲個成完全不是難題，長期疊加下來，創造的價值簡直無法估量。
這個部分的東西正是孟繁岐最擅長的，不依靠這些算法，他也不可能從人工智能跨界過來，第一戰就拿下了短視頻平台的大把流量和用戶。
這麼大的用戶量和數據，馬芸當然清楚它對推薦算法的價值。
畢竟tb做這個也做很多，馬芸當然不信孟繁岐會不用。
在他看來，孟繁岐就是為了自己能有數據才來的互聯網，怎可能舍本逐末？
“這部分數據當然是要做訓練的，但我覺得並沒有必要讀取到公司的服務器上。”
“從個人的角度上，我其實基本讚同李彥弘的說法。互聯網公司手裡的數據實在太多了，沒有人會仔細去看某一個人的數據，某一個人的情況。”
“等再過個幾年，麵對日益恐怖的數據量級，一個人可能一輩子也看不完有些公司一天產生的數據。人們最擔心的隱私問題，將不是因為沒人能夠查看他們而解決，而是因為根本看不完而解決。”
這著實有些荒謬，就像是小偷不偷你家的錢，不是因為你的保險櫃足夠強，而是因為他的錢已經太多了，用不完了。
“既然互聯網公司本身就不需要，也不會去查看這部分信息，那為何又要在服務器上麵存放它們呢？我正是本著這種思路，這才儘可能地少存放了用戶的數據。”
“至於大家關心的那部分問題”孟繁岐笑了一下，也沒有繞彎子，直接攤牌了“我也隻是做了一些分布式的專門處理罷了。我派發了模型的一小部分在p中，在用戶的本地做了一部分運算，這樣回傳過來的就是人類已經無法解讀的隱藏層狀態。”
“雖然這部分狀態已經不可逆，無法反推用戶的數據本身了，但我們在狀態回傳的過程當中，還是有二次保險。相同區域或者相同時間段的回傳數據，會一同添加一些微量的噪聲。這部分內容在我們的服務器上會繼續運算下去，得到最終的結果，計算梯度，並反向用於更新我們的算法模型。”
“一個龐大的算法模型，並不一定需要訓練所有的部分，因此我們隻更新絕大部分存留在視界公司本部的即可。切分到用戶端的那一小部分，一直維持不變，這樣我們就不需要頻繁地使用客戶端的計算資源，或者持續更新那部分內容了。”
“當然了，這樣做的話，每隔幾周可能會使用用戶幾分鐘計算資源。如果用戶信任我們的話，也可以在設置裡將隱私計算默認的開啟狀態關閉掉，這樣你的數據就會上傳到服務器，我們也就不再會偶爾使用你的終端算力。”
孟繁岐簡要地解釋完了這一套操作的流程，看向將球踢過來的馬芸，有些不懷好意地說“想學嗎？我教你啊！”
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