發達國家的絕大多數人現在隨身攜帶智慧手機。儘管我們中的許多人已經清楚地意識到與智慧手機相關的隱私問題，例如他們跟蹤我們的動作甚至偷拍攝照片的能力，但越來越多的人開始擔心他們的智慧手機實際上正在監聽他們所說的一。

這裡可能沒有太多證據證明這一點，但事實證明，這與事實並不遙遠。全世界的研究人員已經開始開發許多型別的強大的音訊分析AI演算法，這些演算法可以從聲音中提取大量有關我們的資訊。雖然這項技術才剛剛開始在現實世界中出現，但這些不斷增長的功能 - 加上其全天候的存在 - 可能對我們的個人隱私產生嚴重影響。

而不是分析人們所說的每個單詞每句話，已經開發的大部分聽力AI軟體，實際上只能從我們的說話聲中學到大量的個人資訊。它可以判斷一切，從你是誰和你來自哪裡，您的當前位置，你的性別，年齡和什麼語言你在說話-這都是你說話時聲音發出的聲音。

如果這不夠令人毛骨悚然，其他音訊人工智慧系統可以檢測你是否撒謊，分析你的健康和健康水平，你當前的情緒狀態，以及你是否陶醉。甚至有一些系統能夠在你說話時能夠檢測到你正在吃的東西，還有從這些聲音中，透過聲音診斷醫療狀況進行研究。

人工智慧系統也可以準確地用聲音分析事情，，透過聽取汽車碰撞或槍聲等細節或背景噪音環境來準確地分析當前事情。

其他系統可以識別說話人在談話中的態度，獲取未說出的訊息或檢測交談者之間的衝突。去年開發的另一個人工智慧系統可以透過聽取一對夫婦在彼此交談時使用的語氣來預測，無論他們是否會在一起。

這些都是全球研究實驗室開發的當前AI技術的例子。所有這些技術 - 無論他們想要了解什麼 - 都使用機器學習。這涉及訓練具有大量資料的演算法，該資料已被標記以指示資料包含的資訊。

透過處理數千或數百萬個記錄，演算法逐漸開始推斷資料的哪些特徵 - 通常只是從聲音中的微小波動來分析 與哪些語意相關聯。例如，用於檢測性別的系統將記錄來自智慧手機的語音，並對其進行處理以提取“功能” - 一小組不同的值，代表更大的語音記錄資訊分析。

通常，特徵表示每個連續的20毫秒語音週期中的幅度和頻率資訊。對於男性或女性言論，這些隨時間波動的方式會略有不同。機器學習系統不僅會檢視這些功能，還會檢視功能隨時間變化的頻率，頻率和頻率。

當錄製發生在智慧手機本身時，剪輯被髮送到網際網路伺服器，網際網路伺服器將提取功能，計算統計資料，並處理機器學習部分。

使用大資料訓練演算法

AI首先被建立用於執行通常需要人工智慧的概念任務。目前，大多數AI系統執行分析和理解任務，這意味著它們為人類提供資訊，而不是自動行動。

例如，用於道路監控的音訊AI系統可以向交通控制器警告車輛碰撞的聲音，並且基於音訊的醫療診斷AI將警告醫生關注發現問題。但是，人類仍然必須根據AI提供給他們的資訊做出決定。

但新的AI技術正在發生變化。許多人工智慧系統開始超越人類的能力，有些裝置甚至能夠在沒有人為干預的情況下采取行動。

音訊（和影片）監控已經可以檢測到我們的行為，但是我們提到的人工智慧系統已經開始檢測這些行為背後的東西-我們在想什麼，即使我們從來沒有大聲說出來。

研究人員已經證明，把你的手機變成永久監聽器。廣告商和騙子開始使用這種技術來準確理解我們的想法，瞄準我們的使用者弱點，這可能只是一個時間問題。

同時，當你在你的智慧手機上安裝一個應用程式或遊戲，它要求訪問你的裝置上的所有感測器時，記住你可能註冊的是什麼。

這些資料收集者可以學習理解你和你最親密的朋友，也可能更好，因為你的手機隨身攜帶，可能會聽你發出的每一個聲音。

但是，雖然我們可以信任真正的朋友，但我們能否對今天收集資料的人說同樣的話？

智慧裝置發展到今天物物相連的物聯網時代，如何才能保護好個人隱私不被洩露，歡迎大家關注並討論下這個問題。