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接力技術，鏈接價值

IT之家報道：9月12日上午，李開復在 HICOOL 全球創業者峰會上表示，曾在早期幫助曠視科技公司找了包括美圖和螞蟻金服等合作伙伴，讓他們拿到了大量的人臉數據，并在隨后的摸索過程中找到了有價值的商業化方向。

IT之家了解到，螞蟻集團隨后否認了與李開復有過合作且目前雙方已無相關業務合作。

螞蟻集團回應稱：螞蟻集團在與曠視科技合作事宜上從未與李開復先生有過接觸，從未提供任何人臉數據給曠視科技，雙方過往合作僅限曠視科技授權其圖像識別算法能力給螞蟻單獨部署和使用，不涉及任何數據的共享和傳輸。

對于該事件，李開復表示：曾建議并幫助曠視團隊尋找更多應用合作伙伴；合作中，曠視提供 AI 技術給到合作方，我理解數據一直存在合作方客戶服務器中，不涉及任何數據的共享與傳輸。

對此，曠視科技再次回應稱：在客戶合作的過程中，將始終尊重并致力于協助客戶確保數據安全。其不掌握，也不會主動收集終端用戶的任何個人信息。

以下是知乎答主Tao精彩分享，首發于知乎，經作者授權轉載

https://www.zhihu.com/question/420809179

此情此景和當年百度CEO李彥宏的那次演講何其相似

“我想中國人可以更加開放，對隱私問題沒有那么敏感，如果他們愿意用隱私交換便捷性，很多情況下他們是愿意的，那我們就可以用數據做一些事情。但我們要遵循一定的原則，如果數據會使用者收益，他也愿意，我們就會去做，這是我們的基本原則，這就是什么該做的，什么不該做。”——李彥宏 2018年3月26日

機器學習界有一句很出名的話：數據和特征決定了機器學習的上限，而模型和算法只是逼近這個上限而已

本人最近剛做了一個NLP的項目，對于數據來源這個問題感受頗深。模型不好可以調參可以換，但是數據量不夠就什么也做不了了。優質的數據太少，導致訓練集的樣本量根本不夠，模型的accuracy就上不去，accuracy上不去，模型就沒有應用的價值。所以對于機器學習來說，數據的質量至關重要。

數據挖掘項目中一般需要三個數據集：

1. 訓練集

2. 驗證集（一般是從訓練集中按比例分離出來的)

3. 測試集

假設我們把機器學習過程比喻為一個高中生學習數學。那么訓練集就是課本中的課程內容，用于讓學生了解新的知識。驗證集就是課后習題，學生學完課本知識后會通過課后習題來驗證自己是否學習正確，如果寫錯了題，就要查漏補缺，糾正錯誤。測試集就像期末考試，雖然學生已經學完了課本上的內容，也通過了課后習題的考驗，但真實水平還不知道，最終就要通過測試集來考驗一下學生的真實水平。（比喻可能比較粗糙，有錯誤歡迎大家指導，謝謝~)

因此，只有學生學的知識越多，做的練習題越多，相應的期末考試得高分的概率也會越高

每個神槍手都是大量的子彈喂出來的。同理，每個好的模型也都是靠大量的優質數據喂出來的，更何況曠視科技這么出名的AI獨角獸，如果沒有足夠的樣本量支撐，是如何喂出這么牛逼的算法的?

像李開復這樣的老一輩資本家可能并沒有意識到隱私對于國人的敏感性和嚴重性，傳統觀念中資本剝奪的是我們的時間和體力，但現在隱私也成了我們每個人的專屬價值。導致禍從口出。而且這三方緊急商議的事后回應更像是“此地無銀三百兩”。仿佛在向我們傳達：“雖然你們已經知道了，但是面子工程我們還是要做一下的。"

但是轉念一想，我們又有什么辦法呢。大數據殺熟已經成了常態，每個人被做成數據保存在云端數據庫里，在那里我們只是一個ID+一堆標簽而已，隨著商業交易我們的數據也被賣來賣去，直到被榨干最后一絲價值，如何反抗？不用淘寶？不用微信？太難了！

每天看著微信給我推的廣告，把我都給看吐了，真就用大數據噶韭菜唄

資本無善類

向大家分享兩個查看自己注冊信息是否泄露過的網站

https://monitor.firefox.com/

輸入自己的郵箱即可查看是否該郵箱注冊過的賬戶信息泄露過

還有一個類似的網站

https://haveibeenpwned.com/

最后，希望大家注重隱私，大家要明白，自己的隱私也是屬于自己的重要價值。

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作者簡介

TaoPython數據分析/前機械工程師/ 數據挖掘

?https://www.zhihu.com/people/tao081017

4年機械工程師經驗,后0基礎轉行Python數據分析,幫助10+名小伙伴轉行數據分析,提供付費轉行指導~
希望大家踴躍提問，問的越多，你的收貨就越多~

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何看待李开复演讲称早期帮旷视拿了蚂蚁金服大量人脸数据，以及李开复、蚂蚁和旷视的澄清？该如何保护隐私？...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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