大模型时代人机传播中的隐私风险及其应对

作者:郭巧敏; 张琳颖; 董博越; 郭明军; 杨伯溆*
来源:社会治理, 2023, (06): 31-42.
DOI:10.16775/j.cnki.10-1285/d.2023.06.007

摘要

人工智能大模型的应用让机器人变得愈发智能,与此同时伴随个体隐私的让渡。本文以人机传播中的隐私话题为切入点,在人机交互过程中,机器人融入生活对个体隐私带来的风险分为三个方面,一是收集信息的直接监视,如性别、年龄、个人居住地等;二是伴随数据集的丰富,加之“同意—使用”原则中个体和平台的不对等,情绪和精神状态等多维度敏感信息被收集;三是互动风险导致人机边界模糊,导致伴随性风险如安全风险、立法风险、社会风险、信任风险等产生,最终不利于网络空间的有序发展。基于此,本文试图从政策法律、技术规制及伦理设计等角度,提出人机交互中隐私保护问题的破解路径,以平衡技术创新、社会福祉和个人隐私保护之间的关系。

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