(有關<世界物聯中>的文章, 容我暫時先放這裡. 稍後將搬到獨立的網站中)
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說到了智慧家庭, 怎麼能夠沒有 Amazon Alexa 的觀點
目前只要是 B2C 的智慧家庭產品,
許多都被指名具備必須與 Alexa 相容的能力
Alexa 的人工智慧平台真會一統江湖, 成為智慧家庭的標準語音平台?
在尋找 Alexa road map 時, 找到了這篇文章
這是MIT Technology Review 與亞馬遜 Alexa 首席科學官 Rohit Prasad 的對談
後續在其他文章中陸續 quote 到這篇,
相信是篇說明 Alexa 未來之路的重要文章之一
有一些有趣的觀點
✅ Alexa 的"智商", 已經讓他可以從被動式的回應請求, 開始前進到簡單的主動推理, 預測
✅ 這需要更多的硬件+軟件, 更大量的紀錄以學習用戶的行為模式
✅ 然而這是否觸犯資料隱私的紅線? 用戶真能選擇何時開啟AI何時關閉? 或是 AI 已經無可避免的將"學習"這一切?
我把這篇文章翻譯出來. 所有著作權屬於原作者, 在此說明
我開始使用Alexa時還挺酷的。剛上市幾個月後，我買了第一代Echo，因為當我在購買新的喇叭時，Amazon.com向我展示了Echo的廣告。Echo寄來後，我當時的室友，谷歌的一名軟件工程師，熱切地將Alexa的功能與她的Google Assistant的功能比了一比。對於我而言，Alexa做了我想要的一切：它播放了我最喜歡的歌曲，響起了我的morning call，有時還告訴了我新聞和天氣。
五年後，我的簡單願望被亞馬遜的野心所遠遠超越。Alexa現在分佈在各地，能夠控制從電視到門鈴再到耳機的超過85,000種智能家居產品。它可以執行超過100,000個“技能”。它每週處理數十億次互動，針對您的每天排程和日常偏好處理大量數據。Alexa已經變成了一個帝國，而亞馬遜才剛剛起步。
Alexa的首席科學家Rohit Prasad在接受《麻省理工科技評論》採訪時，透露了有關Alexa下一步發展方向的更多細節。該計劃的重點是語音助手從被動交互變為主動交互。Alexa可以”預料”用戶可能想要的東西，而不是等待和回應請求。這個想法是將Alexa變成無所不在的同伴，積極塑造和協調您的生活。這將讓Alexa比以往更好地瞭解您。
實際上，普拉薩德今天晚些時候將在葡萄牙里斯本的Web Summit上概述他對Alexa未來的願景，他已經向世人簡要介紹了這種轉變的模樣。在6月的re:Mars會議上，他演示了一項名為Alexa Conversations的功能，展示Alexa如何將其用於幫助您計劃一個夜晚。您無需在晚上的每一段都手動發起新請求，而只需開始一個對話-例如，通過要求預訂電影票。然後Alexa會跟進，詢問您是否還想預訂餐廳或叫個Uber。
為了推動這一轉變，Amazon需要硬體和軟件。去年9月，這家科技巨頭推出了一系列“隨時隨地On-the-Go”Alexa產品，包括Echo Buds（無線耳機）和Echo Loop（智能環）。所有這些新產品都可以讓Alexa學習和記錄有關您生活中很大一部分的數據，從而更好地從您的所在，您的行動和您的喜好提供幫助。
從軟件角度來看，這些功能將要求Alexa使用新方法來處理和理解所有不同的資訊源。在過去的五年中，普拉薩德（Prasad）的團隊專注於建立對AI基礎知識的掌握，例如基本語音和視頻識別，並擴大其對自然語言的理解。在此基礎之上，他們現在已經開始開發Alexa的智能預測和決策能力，並且越來越多地開發其進行高級推理的能力。換句話說，目標是讓Alexa的AI能力在幾年內變得更加複雜。
更智能的Alexa
以下是Alexa的軟件如何組合在一起執行夜間計劃方案。為了跟進電影票請求並提供晚餐和Uber提示，神經網絡通過每週數十億次用戶交互來學習，以識別哪些”技能skills”通常相互使用。這就是智慧預測發揮作用的方式。當有足夠多的用戶在看完電影后預定晚餐時，Alexa會將這些技能打包在一起並一起推薦。
但是需要推理才能知道什麼時間預定Uber。考慮到您和劇院的位置，電影的開始時間以及預計的訪問量，Alexa會確定汽車何時應該接載您，以便準時到達。
普拉薩德設想了許多其他可能需要更複雜推理的情況。例如，您可以想像一種技巧，該技巧可以讓您在超市中向Echo Buds詢問番茄在哪裡。Echo將註冊您在超市網站中，訪問其平面圖，然後告訴您番茄在7號走道上。
另一種情境下，關於您的航班是否延誤，您可能會通過Echo要求Alexa向您發送通知。當需要這樣做時，也許您已經在開車了。 Alexa需要（通過在請求中確定是您的聲音）意識到您（而不是室友或家人）需要通知，並且根據您與Alexa互動的最後一台設備判斷, 您現在是在車上而接收航班延誤通知, 而不是在家裡.
隨著越來越多的與Alexa兼容的產品, 例如攝像頭，這種水平的預測和推理還需要考慮視頻數據。假設您不在家，有個女童軍敲您的門想要賣餅乾。亞馬遜Ring (搭配無線攝影機的智慧門鈴)上的Alexa（通過視頻和音頻輸入）應該辨認誰在您家門口，以及為什麼您不在家，在您附近的Alexa設備上向您發送通知，詢問您想要多少餅乾，並代您訂購。
為了實現這一目標，Prasad的團隊現在正在測試一種新的軟件架構來處理用戶命令。它涉及通過更多層過濾音頻和視覺信息。首先，Alexa需要註冊用戶嘗試使用的大約10萬種技能。接下來，它必須在諸多背景訊息, 例如用戶是誰，用戶正在使用什麼設備以及用戶在哪裡, 去了解用戶的命令。最後，它將需要根據用戶先前表達的偏好來回復用戶的命令。
Prasad說：“我相信這將是未來幾年的事情：推理和使其更具個性化，具有更多
如閱讀般理解“上下文”的判斷。”“這就像將所有內容匯總在一起以做出這些重大決策一樣。”
“房間裡的大象”
從技術角度來看，所有這些都是令人難以置信的成就。幾十年來，普拉薩德一直在談論將各種數據源和機器學習方法相結合以進行高級推理的目標。
但是，從消費者的角度來看，這些改變也具有重要的隱私含義。普拉薩德（Prasad）的願景有效地假設了Alexa將會跟隨您到處走走，對您在任何特定時刻的所作所為都相當了解，並且是您如何協調生活的主要界面。這需要去了解有關您生活的大量私密細節。有些人擔心，亞馬遜最終會通過使用您的數據向您做廣告和向您推銷，從而遠遠超出應該遵守的基準。 “這最終是要通過個人和人群的日常生活獲利，”位於華盛頓特區的消費者隱私倡導組織數字民主中心執行主任杰弗裡·切斯特說。
當談到資料隱私時，Prasad強調說，他的團隊使用戶可以更輕鬆地定期自動刪除其數據並選擇退出這些AI行為。不過，這兩種方法都不能阻止這些數據用於訓練Alexa的機器學習模型。實際上，Prasad提到了正在進行的研究，該研究將把Alexa的學習過程, 切換到可以在有新用戶數據的任何時候快速更新模型. 而這樣的過程，或多或少地保證了從這些數據中獲得的價值將在進一步處理之前得到。換句話說，自動刪除您的數據僅意味著一旦更新了訓練算法，就不再可以訓練未來的模型；對於當前模型，您的數據將以大致相同的方式使用。（不過在後續新聞中，亞馬遜發言人表示，除非用戶通過Alexa訪問亞馬遜服務（例如Amazon.com），否則該公司不會將Alexa收集的數據出售給第三方廣告商，也不會做針對性的廣告。
史丹福大學法學院互聯網與社會中心的隱私主管詹·金（Jen King）說，這類資料隱私管控方式過於膚淺。她說：“如果要賦予人們有意義的控制權，那麼您必須能夠尊重用戶做出的完全退出AI的決定，或者給予他們更多關於如何使用自己的數據的選擇。”“根據用戶在哪裡而提供給用戶各種功能, 可以以一種非常隱私保護的方式來完成。我不認為這種功能天生就需要觸犯用戶隱私。”
實際上，Jen King的論點意味著幾件事。首先，至少應該讓用戶選擇加入而不是選擇退出以使用其數據。其次，亞馬遜應該更清楚地說明其用途。目前，當您刪除數據時，目前尚不清楚該公司可能已經在做什麼, 或是已經做了甚麼。她說：“想像一下，您家裡有一個AI監控攝影機，卻忘了它是打開的，而您卻裸著全身在房子裡走來走去。”“作為消費者，當您刪除這些文件時，知道系統是否已經使用它們來訓練其正在使用的算法是很有用的。”
最後，Amazon應該為用戶提供何時何地可以使用其數據的更多靈活性。例如，用戶可能很樂意放棄自己的數據，而讓孩子們的行為”不受AI管束”。她說：“科技公司傾向於以全有還是全無的想法來設計這些產品。”“我認為這是一種錯誤的處理方式。人們可能想要這些事情帶來一些便利，但這並不意味著他們希望生活中的各個方面都如此。”
普拉薩德（Prasad）的最終願景是使Alexa對所有人可用並有用。 即使在發展中國家，他也想像人們可以在智能手機上也有比較便宜的版本。 他說：“我希望Alexa成為生產力的增強器( productivity enhancer)……也真正無處不在，希望對每個人都有幫助。”
原文: https://www.technologyreview.com/2019/11/05/65069/amazon-alexa-will-run-your-life-data-privacy/
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