TikTok人工智能化的训炼是不是应用了我国客户的数据信息？Tiktok被售卖我国客户的个人行为特点是不是会泄露？
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【图灵的猫】有关互联网技术出航，我调研了我国客户的隐私保护特点泄漏难题_bilbil (゜-゜)つロ 干杯~-bilibilib23.tv
依据我寻找的数据信息，今年第一季度英国互联网技术客户是3.13亿，但有关数据信息显示信息，今年英国仅有9%的互联网技术客户应用过TikTok，5%的客户对于此事很感兴趣，活跃性客户必定更少。
此外微信刷投票网站免费，TikTok全世界活跃性客户为8亿（不清楚是不是包含Douyin），而TikTok / Douyin客户群中有57％来源于我国。
所述数据信息合乎UP主的剖析，有原因猜疑TikTok人工智能化的训炼全过程中很有可能应用了我国客户的数据信息。
仅仅不清楚他在视頻中提及特征提取的技术性可否完成。
依据我的了解，人工智能化的强烈推荐等服务项目，便是当一个人的特点是A B C时，就给他们强烈推荐“$”这一內容，假如这个人的特点是B C D时，就给他们强烈推荐“¥”这一內容。
一旦这类分辨逻辑性是用我国客户的数据信息训炼出去的，我感觉的确能保证UP主常说的信息内容发掘。
自然，我是一个非专业，不清楚对吗，期待有AI层面的权威专家做一下表明，它是UP主的信口开河還是确有其事。
退一步讲，我觉得即使没法开展信息内容发掘，这类优化算法自身就具备危险因素。
《美国队长》里的“佐拉优化算法”要我记忆力刻骨铭心，TikTok能精准推送客户喜爱的內容，早已有点儿“佐拉优化算法”的味儿了。这类物品此次买卖是不是售卖，可否售卖，全是应当慎重看待的。
假如美国确实能得到 用我国客户数据信息训炼出去的优化算法，随后后有目的性地为总体目标客户推送一些观点，如同川普16年竟选时做的那般，那会十分风险，期待获得警醒。
期待仅仅虚惊一场。
和一位有关行业的盆友沟通交流后，他强调传统式的深度学习就是我了解的状况，但现在是深度神经网络，对特点的解决更繁杂。
另一位盆友强调，Google根据deepDream的一项工作中显示信息，尽管没法复原出用以训炼的原始记录，但能够根据实体模型得到 一部分训炼用数据信息的信息内容。
谢谢她们的科谱。
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假如，国外TikTok留着中国客户的AI实体模型，就会有产生一定的风险性，最不言而喻的是美国剑桥分析企业被曝出根据推荐系统危害了特朗普总统选举结果的恶性事件[1][2]。
比如剑桥分析前员工Christopher Wylie向媒体曝光[3]：来源于英国11个州的210万分档案资料纪录，这种纪录将被用以沟通交流和健全Mercer与Steve Bannon支助的美国民主党竞选宣言。“这一数字意思的是不但是这些搭配Facebook数据信息、选举人数据信息和顾客数据信息的人，并且也有附加的253个预测分析。”根据Facebook，广告宣传顾客只有开展普遍的人口数据，及其窄小的由优化算法决策的类型，例如你是不是喜爱爵士音乐，你喜爱的足球队是啥。可是有着了这253种进一步的预测分析，剑桥分析企业可以得到 他人所沒有的信息内容：一个神经大条的、性格外向的、痛快的民主党人，很有可能会被推广更加激进派的信息内容。这种信息内容全是为了更好地抑制她们的投票用意，即便 是同样的信息内容，也会造成反过来的实际效果。
因此 ，确保网络信息安全的最好是方法便是严禁数据信息离去当地，依据《中华人民共和国网络安全法》，为了更好地较大 水平上维护保养消费者权利，务必将隐秘数据储存在中国的网络服务器中。这也是为什么苹果挑选在地区基本建设大数据中心[4]。
最终，对本人来讲实际上没必要太过忧虑，AI实体模型的难以去反向工程反发布本人的隐私保护信息内容，即便 去做，投入产出率也很划不来。
编写于 2020/8/12 10:53:24YukiRain深层炼丹术士35人赞成了该回应 第一问，tiktok训炼是不是应用了中国客户的数据信息？
tiktok的确有可能用了中国的预训练模型，但这类概率极低
大家都知道字节数的推荐系统的确有很多的累积和沉定，做得粒度分布越密一般代表着实体模型的键入特点粒度分布越密，尤其是客户特点的区划也越细，做transfer的情况下一定会有很多键入特点是兼容问题的，相当于说客户embedding必须重新开始学
此外，推荐算法的冷启是全部feed流都是会碰到的问题，而tiktok开机时间十分早，二零一六年就早已发布，手机客户端网页页面清晰度级复制了http://musical.ly，之后立即将后面一种回收。综合性之上这种信息内容看来，tiktok应该是在较为短的時间里就趟过去了冷启这一坑微信刷投票网站免费，一旦趟过这一坑一般就沒有很大必需用中国的预训练模型了，由于预训炼有时还会继续给实体模型产生bias，因小失大第二问，tiktok被售卖客户个人行为特点是不是会被泄露？
较为普遍的键入方式，键入客户特点和item特点，輸出点一下几率，键入很有可能会出现好几百到几十万维不一，輸出只有一个数据，这类实体模型键入的数据量一定是超过輸出数据量的，要想拿一个实体模型重新构建键入是不太可能的
自然不清除tiktok很有可能用了一些VAE或是GAN这类的生成式实体模型做輔助，理论上而言，这种的实体模型的确能够保证用实体模型重新构建键入特点。可是第一，沒有原始记录，这类实体模型没有办法重新构建“特殊某一个客户的信息内容”，可以重新构建的仅仅“大概合乎客户行为模式的数据信息”；第二，为了更好地维护客户隐私保护微信刷投票网站免费，许多 互联网公司的数据信息从raw data变为训炼数据信息的全过程上都要被换为哈希码，假如你取得的数据信息里有一个层面标值是1，即便 这一特点就是你自身设计方案的，许多 情况下实际上你并不清楚这一1具体意味着了什么含义
个人感想：互联网技术上conspiracy的散播高效率一直高过实际的技术讨论的，许多 不明白的人见到conspiracy全是怀着宁可信其有不能信其无的心理状态，因此 b站小视频才能够在短期内内有那麼强的坑骗工作能力看别的回答哪个up主竟然還是个电子计算机的phd，那么我只有觉得他大约在带着搞清楚看透不说透，吸引住总流量和关注度，很有可能网络红人比phd更合适他本来是一个技术性难题，却硬要扯大半天中国公民隐私保护运营模式国际性布局，不明白两者之间担忧自身的数据信息被tiktok泄漏给海外，比不上担忧下自身的手机里每日有多少个app在qj你的私人信息。尽管国家有明确规定互联网公司务必给客户不提交本人当地数据信息的决定权，尽管每个企业也具体给了一个切换开关 —— 具体去找一找，能寻找关掉数据信息提交的电源开关算我输编写于 2020/8/9 14:47:42