人工智能 (AI) > AI 监控与数据收集
AI 监控与 AI 数据收集详解
AI 监控和数据收集不仅限于您有意使用的工具。 它们还会通过广告、社交媒体、您在工作中使用的工具，甚至公共场所发生。 以下深入探讨了 AI 监控与数据收集——以及它对您的隐私意味着什么。
AI 监控与 AI 数据收集的定义
AI 监控是指利用 AI 来观察人们——无论是识别人群中的面孔、检测公共场所中的异常行为，还是监控员工在工作中的所作所为。 其目的通常是某种形式的观察、识别或控制。
AI 数据收集是使监控不仅可行、而且极其高效的基础。 从应用、设备、服务和平台收集的信息都被用于构建个人画像，包括他们的习惯、首选项和行为。 数据收集并不总是只涉及实时观察您；它也可以在后台悄然进行。 虽然这些数据可以为监控提供支持，但它们也可用于其他目的，包括训练 AI 模型和定向投放广告。
AI 监控示例 | AI 数据收集示例 |
|---|---|
商场和机场的面部识别摄像头 | 聊天机器人中记录的会话 |
对击键和屏幕活动的工作场所监控 | 应用在后台跟踪您的位置 |
可检测动作或声音的智能设备 | 网站记录点击和浏览习惯 |
监控与数据收集——过去与现在
在 AI 出现之前，大规模监控仍需要人工观看屏幕、筛选记录或交叉比对数据集。 AI 改变了这一点，使得扫描图像、转录会话、标记模式以及将分散的数据源合并为单个画像变得更加快速且成本更低。
其结果不仅是更多的数据收集，还有更多的推断和隐私丧失。 即使您从未明确分享您的兴趣、习惯或信仰，AI 通常也可以根据位置轨迹、浏览模式和社交行为推断出它们。 这就是让 AI 监控和数据收集比单纯的普通跟踪更强大——也更危险——的原因。
用于控制的 AI 监控
当用于控制时，AI 会将公共场所、道路、工作场所和社交平台变成大规模监控不仅变得容易，甚至成为常态的环境。
在工作场所
现代工作场所监控已经从简单的时间跟踪演变为深入的行为分析。 系统现在会记录击键、跟踪鼠标移动、监控屏幕活动，并利用 AI 分析沟通情绪。 一个例子涉及 Meta 记录员工活动的计划，例如用于 AI 训练目的的点击和击键，而据报道，沃尔玛和星巴克正在使用 AI 工具来监控员工沟通（新窗口）。
虽然雇主经常将这些工具标榜为提高生产力的措施，但持续的行为监控引发了严重的隐私担忧——并且在某些司法管辖区，这已越过了法律底线。 使用某些生产力跟踪系统违反了欧盟隐私法律，并且在意大利等国家属于违法行为。
在社交平台上
社交媒体是数据最丰富的监控环境之一，身份、关系、沟通和行为都在此汇聚。 AI 分析帖子、照片、点赞和网络结构，以推断从兴趣到社交连接的所有信息。 由于这些算法在推荐引擎和审核工具的幕后运行，用户通常察觉不到其日常活动所产生的推断深度。
监控资本主义与 AI 画像
监控资本主义是一种收集您在线所做的一切并将这些数据转化为利润的商业模式。 AI 进一步强化了这一点，它使来自应用、网站、平台和数据经纪商的数据更容易整合为高度详细的行为画像，用于形成推荐并投放定向广告。
与国家监控（通常与控制、执法或安全挂钩）不同，监控资本主义是由利润驱动的。 其目标是充分了解用户行为，从而影响他们所看到、所做和所购买的内容。
在手机和应用上
移动设备所包含的个人数据量极为庞大，因此具有极高的数据暴露风险。 应用经常在您不知情的情况下收集广告 ID、精确位置数据、IP 地址和使用遥测数据。 久而久之，这些数据会暴露您的居住地、工作地点、购物地点、就医地点和宗教信仰场所。
跨网站和广告技术网络
每次您访问网站时，像素和 cookie 都会静默记录您的活动，包括您停留了多久以及接下来访问了哪里。 这些信息会在广告技术公司网络中传递，每家公司都会为您的行为画像添加更多详细信息。 当广告出现在您的屏幕上时，您的数据可能已经流经了数十家您从未听说过的公司。
但这不仅限于向您推销产品，同样的基础设施还可以支持国家级监控。 美国政府机构还购买了来自互联网广告经纪商的位置数据，这说明了商业跟踪系统如何也能被改用于执法和调查。
通过数据经纪商
数据经纪商通过社交媒体、位置和在线活动等多种来源创建详细的个人画像，然后将这些数据出售给第三方，而通常并未征得相关个人的同意。 这些公司大多在暗中运作，但最近的执法行动揭示了该问题的普遍程度。 2025 年 1 月，FTC 禁止 Mobilewalla（新窗口） 出售敏感位置数据，此前发现其在数百万人不知情的情况下非法收集并出售了他们的数据。
在 AI 工具和助手中
AI 平台本身也是这一经济体系的一部分。 取决于您使用的工具，提示词、上传的文件、会话历史记录和技术元数据可能会被存储、审查或用于训练模型。 随着人们越来越多地使用 AI 处理工作、规划和敏感任务，您的所有会话都可能被收集、监控和变现。
AI 会收集多少数据？
AI 数据收集的范围十分广泛且仍在不断增长。 例如，OpenAI 的 GPT-3 模型接受了大约 3000 亿个文本令牌的训练，而较新的模型估计使用了数万亿个令牌。 AI 数据收集涵盖了从面部、声音和指纹等生物识别特征，到浏览习惯、信仰和行为模式的方方面面。
如果您使用 AI 平台，收集的数据量和类型取决于您的套餐和使用情况。 以下是根据主流 AI 工具的隐私政策所列出的其收集的数据类型。
平台 | 收集的数据类型 |
|---|---|
ChatGPT | 提示词、上传的内容、帐户信息、使用数据和技术数据 |
Gemini | 文本、语音、文件、照片、反馈、设备信息以及关联服务的上下文 |
Claude | 会话、文件、反馈、帐户详细信息和技术数据 |
Grok | 提示词、X 整合数据（包括 X 帖子和互动）、位置和技术数据 |
Meta AI | 提示词、会话、帐户和个人资料信息，以及来自 Facebook、Instagram、Messenger、WhatsApp 的跨应用行为数据 |
Copilot | 提示词、会话、互动、文件、个性化设置、语音输入和使用数据 |
如何减少 AI 监控和数据收集
虽然彻底消除各种形式的监控并不现实，但您可以采取措施减少收集的与您相关的数据量：
- 避免将敏感的个人、财务、法律、医疗或工作信息输入到 AI 平台或将其公开发布。
- 如果您使用 AI 工具或软件，请仔细查看其隐私政策和默认设置。
- 限制应用和浏览器权限，特别是位置、麦克风、相机、照片和通讯录权限。
- 对关联帐户保持谨慎，因为电子邮件、日历、云端文件和消息整合功能可能会扩大 AI 工具可访问的范围。
- 选择默认情况下不监控、不记录日志或不使用您的聊天内容进行训练的 AI 工具。
换用私有 AI 助手
Lumo 专为希望拥有值得信赖的 AI 助手的用户而设计。 Lumo 绝不会使用您的聊天进行训练，也不会保留任何日志，确保您的数据完全私有。 连 Proton 也无法访问它。
关于 LLM 和 AI 安全的常见问题
- AI 数据收集是否总是用于训练模型？
- 我可以阻止公司将我的数据用于 AI 训练吗？
- 是否存在不收集数据的 AI 工具？
