第439章 揣著明白裝糊塗

「你看見昨天李開復說的話了嗎？」包凡調侃道：「徹底把螞蟻金服惹惱了！」

沈鋒一愣，這事還真不知道。

「如今只要談到人臉數據的歸屬與共享，似乎已經到人人自危的境地。尤其是掌握著大量用戶數據的互聯網技術公司們，必須要時時高舉「安全第一，與我無瓜」的牌子。」

「尤其是螞蟻金服，妥妥的當下最容易惹禍上身的金融大數據公司，沒有之一！」

沈鋒了解完事情來龍去脈，也不由感嘆作為公眾人物必須謹言慎行，否則馬上會被人抓著小辮子不放。

聽起來其實就是幾句吹捧一下自己，同時也為自己曾經投資的公司做一下PR，為其上市吹一下風的客套話。

但是最為敏感、最容易引起網友對隱私擔憂的「人臉數據」出現了，而螞蟻金服的公關團隊比善於解讀的媒體更快找到了冒煙的炸彈引線，並迅速澆滅它們。

不得不說這波操作的確比一年前飽受「校園監視隱私之爭」困擾的曠視，以及喜歡公開講實話的李彥宏要高明多了。

其實如果從技術和產業事實角度來看，螞蟻金服說的並沒有錯，而李開復，也沒有錯。

因為雙方合作僅限授權圖像識別演算法能力給螞蟻做單獨部署和使用，不涉及任何數據的共享與傳輸理論上是沒有錯誤的。

按照葉飛的話說：在行業里大客戶，特別是掌握大量絕對關鍵數據的大公司，一般是不會把數據給AI公司的。

後者都是要把演算法和平台支撐移植到內部去做私有化部署，數據都在客戶自己的伺服器里。

畢竟規模大的甲方爸爸不可能願意把數據做公開分享，這是一個普遍現狀。所以作為技術服務方一般是按照甲方需求去做定製。

就是像螞蟻這種大客戶提各種需求，技術公司再按需求在私有雲平台上採集數據以後再去優化，由他們驗收合格來使用。

除非你達成了某種更高級的合作，比如說投融資，這種情況下有可能，但也只是有可能。

「這次螞蟻金服如此迅速摘清自己，除了一方面避免引起後續關於人臉數據隱私問題的過度解讀，也可能與曠視被列入實體清單企業的背景有關。」

包凡分析道：「這兩點如果被持續放大，都可能為這隻籌資規模將高達300億美元的金融巨獸在魔都與港島兩地的上市帶來一些不利影響，也會給阿裡帶來不利影響。」首個中文網

沈鋒暗自好笑，實際圍繞螞蟻金服旗下金融信貸業務引發的數據隱私問題，早已不是一個新鮮的話題。

早有網友爆料說自己朋友花唄還款聯繫不上，電話居然找到自己？

之所以能找到他，花唄客服表示，根據記錄他曾在某月某日給這個朋友送過禮物？

對於一家掌握並可能打通了用戶購物、借款、物流以及其他多維信息的大數據+金融+技術平台來說，數據隱私是一個很容易惹禍上身，且永遠不會有終結之日的大眾話題。

另一方面其實也佐證AI技術公司對於數據的掌控權和話語權，與大公司相比，不值得一提。

想到這裡開口道：「李開復其實說的也沒錯，所謂的幫助曠視等公司拿數據，其實意為當年投資曠視和拿項目，自己有在其中幫忙洽談調和，起到了中間人的作用。」

「只不過估計他自己也沒想到數據隱私的問題，同時也忘記螞蟻這邊當下的境遇與訴求。」

「畢竟沒有人不清楚，人臉識別演算法訓練，有數據才是王道。有了螞蟻提供的第一波真實場景數據演練，曠視才有機會接著提升整個平台的演算法和算力，拿到更多同類項目合同。」

說白了大家都是揣著明白裝糊塗，只不過說漏嘴而已！

舉個最簡單例子，螞蟻的數據可能有自己的特徵，所以曠視必須針對這些數據將基礎的算力和演算法再進行優化。

所以螞蟻的項目肯定能幫到他們，而且技術人員也積累這方面經驗，完全可以移植這部分能力到其他金融項目對不對？

換句話說這種成功案例會幫助曠視去拿到更多的同類型客戶，因為很多小客戶不一定會做私有部署，可以直接用他們的公開雲服務。

這樣一來所有人臉數據都會先在平台上跑一遍，所以相當於間接幫助曠視擴大數據積累。

在智能時代，數據無處不在，小到個人的日常消費，大到健康、教育等眾多決策，這些分佈在各個系統的數據可能對我們構不成直接傷害。

一旦將這些數據集中起來，通過數據整合和信息加總，數據之間可進行印證和相互解釋，一個網路化的虛擬自己就此誕生，人們的隱私無所遁形。

現在互聯網應用使用者願意用隱私去交換一些便捷性，但用戶真的是自願放棄自己的隱私嗎？

其實都是被自願，使用權和隱私權必須二選一，最後只能為了使用權自願放棄自己的隱私。