AI手机数据处理与安全：2024年AI手机市场新趋势与挑战

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苹果隐私云的策略

苹果发布了“隐私云”系统，该系统依托自家研发的云端AI计算技术，旨在将设备的安全隐私保护扩展至云端。这一行为显示了苹果在用户隐私保护方面的努力。然而，苹果对外仅公开了部分代码，外界对“隐私云”的安全性了解主要依赖其声明，缺乏独立验证，因此引发了不小的争议。

苹果把类似GPT-4这样的大规模模型部署在了PCC节点之外，用于处理非个人化信息。但它在云端解密数据时并未明确告知用户可能存在的风险，也没有说明是否使用了PCC来训练这些模型，这引起了用户对隐私保护的担忧。

端侧 AI 责任关系现状

观察目前手机端AI技术的进展，我们发现，终端制造商、应用软件开发者及第三方AI服务供应方在数据安全方面的职责界定模糊。这种模糊性提升了数据泄露的可能性，导致用户的数据安全得不到有效保护。

端侧AI智能体通过APP执行任务时，双方的数据安全责任界限变得不清晰。这种情况导致一旦数据安全出现问题时，责任的划分变得困难，很容易导致各方之间的争执。

三星端侧 AI 的模式

三星的公开文件中展示了其两种边缘AI操作方式。要使用Galaxy AI功能，用户必须登录谷歌账户。谷歌会根据用户的互动提供个性化服务。这种模式导致数据在两端之间传输，从而提升了数据安全管理上的难度。

三星手机在本地初步处理数据后，通过谷歌云端AI进行深入分析。这种处理方式中，手机端与云端AI对数据处理的决策紧密相连，彼此作用显著。它们可以被视为一种“协同处理”。这种合作模式也引入了新的数据安全隐患。

终端技术接口问题

若终端系统不主动提供技术通道，APP便无法得知或干预终端AI的识别和操作行为。这种情况限制了APP对自身数据安全的掌控，同时也提升了数据安全的不稳定性。

终端制造商需对特定敏感应用程序提供技术支持，使其能拒绝屏幕识别和操作等数据的收集与处理，以确保敏感数据的安全。然而，目前一些制造商在执行这一措施上尚有欠缺。

云端模型训练隐忧

终端要提供持续定制的服务，或许需要借助云端的数据来训练模型。三星已经明确表示，云端处理的数据可能会被用于模型训练。然而，这引发了如何确保个人信息安全以及用户权益不受侵犯的关键问题，尤其是在数据在云端训练时可能存在的泄露隐患。

目前，在模型训练阶段，对个人信息的保护措施尚不健全。这要求厂商及监管机构携手合作，构建更为高效的安全体系，以确保用户数据在训练期间不被滥用。

端侧 AI 时代新挑战

端侧人工智能技术颠覆了以往移动互联网时代的隐私和数据安全秩序，开创了数据处理的新方式。这一变革导致过往的安全规定和监管手段失去了效用，迫切需要我们重新构建并完善相应的体系。

终端智能体在将数据传输至第三方云端进行加工时，会遇到不少潜在风险，比如数据在传输过程中可能泄露，或者第三方云端本身存在安全隐患。这些问题都要求相关各方给予关注，并实施相应的防范策略。

在端侧AI时代，如何处理好个性化服务与数据安全之间的平衡？个性化服务是时代所需，而数据安全则是重中之重。这两者之间，我们该如何找到合适的平衡点？

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