“你看見昨天李開複說的話了嗎？”包凡調侃道：“徹底把螞蟻金服惹惱了！”

沈鋒一愣，這事還真不知道。

“如今隻要談到人臉數據的歸屬與共享，似乎已經到人人自危的境地。尤其是掌握着大量用戶數據的互聯網技術公司們，必須要時時高舉“安全第一，與我無瓜”的牌子。”

“尤其是螞蟻金服，妥妥的當下最容易惹禍上身的金融大數據公司，沒有之一！”

沈鋒了解完事情來龍去脈，也不由感歎作爲公衆人物必須謹言慎行，否則馬上會被人抓着小辮子不放。

聽起來其實就是幾句吹捧一下自己，同時也爲自己曾經投資的公司做一下PR，爲其上市吹一下風的客套話。

但是最爲敏感、最容易引起網友對隐私擔憂的“人臉數據”出現了，而螞蟻金服的公關團隊比善于解讀的媒體更快找到了冒煙的炸彈引線，并迅速澆滅它們。

不得不說這波操作的确比一年前飽受“校園監視隐私之争”困擾的曠視，以及喜歡公開講實話的李彥宏要高明多了。

其實如果從技術和産業事實角度來看，螞蟻金服說的并沒有錯，而李開複，也沒有錯。

因爲雙方合作僅限授權圖像識别算法能力給螞蟻做單獨部署和使用，不涉及任何數據的共享與傳輸理論上是沒有錯誤的。

按照葉飛的話說：在行業裏大客戶，特别是掌握大量絕對關鍵數據的大公司，一般是不會把數據給AI公司的。

後者都是要把算法和平台支撐移植到内部去做私有化部署，數據都在客戶自己的服務器裏。

畢竟規模大的甲方爸爸不可能願意把數據做公開分享，這是一個普遍現狀。所以作爲技術服務方一般是按照甲方需求去做定制。

就是像螞蟻這種大客戶提各種需求，技術公司再按需求在私有雲平台上采集數據以後再去優化，由他們驗收合格來使用。

除非你達成了某種更高級的合作，比如說投融資，這種情況下有可能，但也隻是有可能。

“這次螞蟻金服如此迅速摘清自己，除了一方面避免引起後續關于人臉數據隐私問題的過度解讀，也可能與曠視被列入實體清單企業的背景有關。”

包凡分析道：“這兩點如果被持續放大，都可能爲這隻籌資規模将高達300億美元的金融巨獸在魔都與港島兩地的上市帶來一些不利影響，也會給阿裏帶來不利影響。”

沈鋒暗自好笑，實際圍繞螞蟻金服旗下金融信貸業務引發的數據隐私問題，早已不是一個新鮮的話題。

早有網友爆料說自己朋友花呗還款聯系不上，電話居然找到自己？

之所以能找到他，花呗客服表示，根據記錄他曾在某月某日給這個朋友送過禮物？

對于一家掌握并可能打通了用戶購物、借款、物流以及其他多維信息的大數據+金融+技術平台來說，數據隐私是一個很容易惹禍上身，且永遠不會有終結之日的大衆話題。

另一方面其實也佐證AI技術公司對于數據的掌控權和話語權，與大公司相比，不值得一提。

想到這裏開口道：“李開複其實說的也沒錯，所謂的幫助曠視等公司拿數據，其實意爲當年投資曠視和拿項目，自己有在其中幫忙洽談調和，起到了中間人的作用。”

“隻不過估計他自己也沒想到數據隐私的問題，同時也忘記螞蟻這邊當下的境遇與訴求。”

“畢竟沒有人不清楚，人臉識别算法訓練，有數據才是王道。有了螞蟻提供的第一波真實場景數據演練，曠視才有機會接着提升整個平台的算法和算力，拿到更多同類項目合同。”

說白了大家都是揣着明白裝糊塗，隻不過說漏嘴而已！

舉個最簡單例子，螞蟻的數據可能有自己的特征，所以曠視必須針對這些數據将基礎的算力和算法再進行優化。

所以螞蟻的項目肯定能幫到他們，而且技術人員也積累這方面經驗，完全可以移植這部分能力到其他金融項目對不對？

換句話說這種成功案例會幫助曠視去拿到更多的同類型客戶，因爲很多小客戶不一定會做私有部署，可以直接用他們的公開雲服務。

這樣一來所有人臉數據都會先在平台上跑一遍，所以相當于間接幫助曠視擴大數據積累。

在智能時代，數據無處不在，小到個人的日常消費，大到健康、教育等衆多決策，這些分布在各個系統的數據可能對我們構不成直接傷害。

一旦将這些數據集中起來，通過數據整合和信息加總，數據之間可進行印證和相互解釋，一個網絡化的虛拟自己就此誕生，人們的隐私無所遁形。

現在互聯網應用使用者願意用隐私去交換一些便捷性，但用戶真的是自願放棄自己的隐私嗎？

其實都是被自願，使用權和隐私權必須二選一，最後隻能爲了使用權自願放棄自己的隐私。