数据|蚂蚁金服用李开复挡了一枪( 二 )
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截图来自2016年的一篇报道
有人认为蚂蚁金服如此迅速摘清自己 ， 除了一方面避免引起后续关于人脸数据隐私问题的过度解读 ， 也可能与旷视被列入“实体清单企业”的背景有关 。 这两点如果被持续放大 ， 都可能为这只筹资规模将高达300亿美元的金融巨兽在上海与香港两地的上市带来一些不利影响 。
实际上 ， 围绕蚂蚁金服旗下金融信贷业务引发的数据隐私问题 ， 早已不是一个新鲜的话题 。
2015年 ， 就有网友发帖说 ， 自己朋友花呗还款联系不上 ， 电话找到了自己 。 之所以能找到他 ， 花呗客服表示 ， 根据记录 ， 他曾在某月某日给这个朋友送过礼物 。 因此这位网友还曾感叹自己在大数据下变成了“透明人” 。
这件事情曾在一定范围内引起争议 ， 而蚂蚁金服也曾就此事进行系统整改 ， 并N次在公开场合保证一定将用户数据安全放在首位 。 但是 ， 对于一家掌握并可能打通了用户购物、借款、物流以及其他多维信息的大数据+金融+技术平台来说 ， 数据隐私是一个很容易惹祸上身 ， 且永远不会有终结之日的大众话题 。
“‘目前双方已无相关合作’听起来也挺悲凉的 ， 但蚂蚁现在是需要优先保证自己不受影响 。 另一方面其实也佐证了AI技术公司对于数据的掌控权和话语权 ， 与大公司相比 ， 不值得一提 。 ”有人向虎嗅这样感叹 。 
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李开复在蚂蚁金服澄清事实发布的致歉声明
而另一边 ， 李开复其实说的也没错 。
就像他在随后的“致歉声明”里说的一样 ， 所谓的“帮助旷视等公司拿数据” ， 其实意为“当年投资旷视和拿项目 ， 自己有在其中帮忙洽谈调和 ， 起到了中间人的作用” 。 估计他自己也没想到数据隐私的问题 ， 但他同时也忘记了蚂蚁这边当下的境遇与诉求 。
毕竟没有人不清楚 ， 人脸识别算法训练 ， 有数据才是王道 。 有了蚂蚁提供的第一波真实场景数据“演练” ， 旷视才有机会接着提升整个平台的算法和算力 ， 拿到更多同类项目合同 。 
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图片来自新民晚报
有行业人士告诉虎嗅 ， 尽管给蚂蚁金服做的是私有部署 ， 但前者一定能帮后者带来更多数据 。
“举个例子 ， 蚂蚁的数据可能有自己的特征 ， 所以旷视必须针对这些数据将基础的算力和算法再进行优化 。 所以蚂蚁的项目肯定能帮到他们 ， 而且技术人员也积累了这方面经验 ， 完全可以‘移植’这部分能力到其他金融项目上 。
也就是说 ， 这种成功案例会帮助旷视去拿到更多的同类型客户 。 很多小客户不一定会做私有部署 ， 可以直接用他们的公开云服务 。 这样一来 ， 旷视所有人脸数据都会先在平台上跑一遍 ， 所以相当于间接帮助旷视扩大了数据积累 。 ”
最后 ， 旷视珊珊来迟的声明 ， 为这场还没有戳到问题本质 ， 就被扼杀在摇篮里的数据隐私热搜话题 ， 画上了一个句号 。 而至于你是否应该相信这一箩筐说辞 ， 我仍然坚持那个在《人脸识别第一案 ， 来的太晚了》这篇文章里提出的观点——
你如果不信任这家公司 ， 那么就不要信任他们的算法和数据保障能力 。 
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至于“人脸数据隐私”本身 ， 我觉得可以不用往下讨论了 。 （如果想看相关文章 ， 可以在虎嗅上搜关键词 ， 口诛笔伐的文章有一大堆 。 ）
因为与这个问题沾染的企业和个人一直在被“讨伐” ， 但问题却从未被从本质上得以解决 。 就像上周美团与饿了么因为一篇报道纷纷升级了自己的配送系统一样 ， 普通用户和外卖小哥真的会因为系统升级而从根本上受益吗？那么 ， 系统、算法以及程序员思维问题背后隐藏的根本问题又是什么呢？
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