来自哈佛大学和约翰斯·霍普金斯大学的医生警告称，大规模监控是一种健康危害，而人工智能正在使这一问题严重得多。对于我们通常作为法律或技术问题来报道的话题而言，这是一个不寻常的框架。AI监控健康风险隐私辩论如今正由医生提出，而不仅仅是安全研究人员和公民自由团体。
源报告篇幅简短，因此本文严格依据已公开的内容，然后探讨它对普通读者意味着什么。我们没有添加报告中未包含的研究结果或数据。
医生们警告的是什么
核心主张很简单。隶属于美国两家最知名医疗机构的医生认为，大规模监控应被视为一种健康危害，而不仅仅是隐私或政策问题。他们还表示，AI正在加剧这种伤害。
这种措辞的转变很重要。公共卫生有着悠久的历史，旨在识别在人群层面上损害福祉的环境或社会条件，然后推动减少暴露的变革。以这种方式描述监控，意味着它应该像其他健康风险一样被评估，关注谁被暴露、暴露频率以及后果如何。
报告没有详细说明医生们所考虑的具体机制，因此我们不会猜测具体发现。我们所能说的是，关注点在于系统性的、大规模的监控，而非单个应用或设备。
AI如何使大规模监控更具侵入性
传统监控产生了大量数据，仍然需要有人去筛选。AI改变了经济账。软件如今可以处理海量视频、位置数据、消息和在线行为，并以任何人类团队都无法管理的规模寻找模式。
总体而言，AI在几个方面使监控更具侵入性：
- 规模： 自动化系统可以同时持续监控许多人。
- 识别： 面部识别等工具可以将一张脸或一种行为与具名个人关联起来。
- 推断： 模型可以从单独看来无害的数据中得出结论，将微小细节组合成详细的画像。
- 永久性： 存储的数据可以在日后用更好的工具重新分析。
这些是该技术被广泛理解的特性，并非医生警告中的具体主张。它们有助于解释为什么医学界受众可能将AI与大规模数据收集的结合视为比旧式监控形式更大的关切。
监控在日常生活中的出现
大多数人不会将监控体验为一个庞大的系统。他们在微小、常规的时刻遇到它：请求位置访问权限的应用、监听唤醒词的智能设备、商店入口的摄像头、记录对话的聊天机器人。
零售是一个明显的例子。实时面部识别正成为英国购物体验的一部分，我们对Home Bargains的Facewatch扫描与你的零售隐私权的报道展示了生物识别监控如何触及做诸如购买食品杂货之类普通事情的人们。
AI聊天机器人是另一个日常接触点，尤其是对年轻用户而言。当八位州检察长于10月14日提起诉讼时，我们对八州就ChatGPT年龄检查起诉OpenAI的报道展示了监管机构如今正在多么密切地审查AI产品如何对待使用它们的人。
这些例子都不能证明特定的健康结果，我们也没有声称它们能。它们说明了数据收集如今触及日常生活的多少场所，而这正是医生们要求社会认真对待的暴露。
这对你意味着什么
你不需要接受将监控视为健康危害的框架，也能从实际启示中受益：关于你的不必要数据被收集得越少，可供分析、组合或滥用的数据就越少。被监视，或者仅仅不知道是否正在被监视，对许多人来说可能是压力的来源。减少你的暴露对你的隐私和内心安宁而言是合理的一步。
同时也要现实一点。没有单一工具能让你隐形。例如，VPN会加密你的设备与VPN服务器之间的互联网流量，并向你访问的网站隐藏你的IP地址。它不能阻止摄像头扫描你的脸，也不能阻止应用收集你登录后交出的数据。将其视为一层防护，而非万灵药。
减少暴露的实用方法
从审计开始。检查哪些应用有权访问你的位置、麦克风、摄像头和联系人，并移除应用运行所不需要的权限。删除你不再使用的账户和应用。
然后添加基本防护：
- 对私人对话使用端到端加密消息，使内容仅你和接收者可读。
- 开启设备加密并使用强密码，以便设备丢失或被扣押时你的存储数据受到保护。
- 考虑使用VPN，在公共Wi-Fi上或限制你的互联网服务提供商和访问的网站对你的连接所能看到的内容。在依赖某提供商之前，研究其隐私政策和独立审计。
- 限制你与AI工具分享的内容。 避免输入健康细节、财务信息或任何你不希望被存储的内容。
- 减少数据共享，选择退出广告个性化、拒绝可选追踪，并选择注重隐私的浏览器设置。
- 了解你的权利，在使用生物识别扫描的地方，包括标识、投诉渠道和数据访问请求。
要点
哈佛和约翰斯·霍普金斯医生的警告使AI监控健康风险隐私关切呈现出新的视角：不仅仅是誰看到你的数据的问题，还有生活在持续监控下可能如何影响人们。他们论点的细节超出了初始报告所阐述的范围，但方向已足够清晰，可以据此行动。
本周花一小时审计你的数据暴露。收紧应用权限，开启加密，仔细考虑VPN何时有帮助，并减少与AI工具的分享。要具体了解生物识别监控如何触及普通日常，请阅读我们关于零售店中的Facewatch的文章，并决定哪些防护对你最重要。
