智能家居设备背后的黑洞

1、本文格式为Word版，下载可任意编辑 智能家居设备背后的黑洞语音隐私搜集已经开始我们知道，智能语音设备的标准工作方式是：平日保持开启并静默，当用户呼叫指令关键字时，智能语音设备被唤醒，并执行指令关键字后面的具体指令。根据亚马逊此前提供的信息，智能语音设备在工作时，只会保存紧紧跟随在指令关键字后面的语音信息。未被唤醒时，语音信息不会保存并上传到云端。但堪萨斯州的案件说明，亚马逊并不是完全依照其声明处理客户声音信息的。在案发的过程中，亚马逊的智能语音设备一直沒有被唤醒，但是最终亚马逊的云端仍旧保存了James Bates家里当晚部分的语音信息。为什么亚马逊会保存这些非唤醒状态下的声音信息呢？虽然亚

2、马逊没有就此做任何说明，我们仍旧可以通过一些蛛丝马迹的信息猜想其未来数字化拼图的样貌。在2022年亚马逊申请的语音交互分析与关联特性化推荐的专利（专利号US14/447487）中，有这样的内容：“我在和Laura通话时提到了SantaBarbara市、葡萄酒、Orange郡、海滩和圣迭戈动物园。亚马逊在随后的特性化电商平台上就会针对“我和Laura分别推荐SantaBarbara市的地图和旅行指南、海滩毛巾和圣迭戈动物园的套票。这种通过语音识别然后获取倾向信息的方式被称为“语音嗅探算法（Voice Sniffer Algorithm）。客户的偏好、厌恶、趣向等信息都会在语音嗅探中被提取、标记和

3、一一归档。其实，除了个人偏好信息以外，智能家居设备通过声音还可以获取好多客户意想不到的隐蔽信息。首先是情绪。每个人在不同的情绪状态下的语音语调是不同的，通过提取语音、语速、呼吸乃至哭叫等信息，系统可以判断一个人当前的状态。假如加上咳嗽、打喷嚏等信息，系统还可以进一步判定客户的健康状态。除了语音信息之外，马桶的冲水声、跑步机的活动声都可以用来判断客户的健康状况。至于电视声、游戏机声和其他的日常活动的声音同样有助于系统分析判断客户的日常作息习惯。看到这里，你是不是觉得亚马逊和谷歌的这些智能语音设备已经采集丰富的声音信息，并可以此做出精准的客户画像和分析了？其实这只是巨大拼图的一部分。在谷歌2022

4、年获得的“隐私分析特性化内容智能家居专利（专利号US14/447487）中，呈现了这样的应用场景：智能家居摄像头提取到床头书籍的封面，判别为小说教父，然后向客户推荐观看当晚5频道播放的同名电影。你觉得这些特性化推荐没什么关系？事实上，由于视频可以获取的信息远比声音要多得多，所以通过视频内容获取隐私信息会更加简单也更加全面丰富。首先，家庭结构、性别、年龄、时尚品味、风格、情绪、语言、爱好的活动，显而易见都是十分简单收集的。除此以外，床边的书、寝室里的吉他或者是篮球，甚至墙上或你穿着的T恤衫上明星的头像都会被识别并记录。再进一步的，家庭成员之间的分工、互动、乃至各种大宗购买与旅行计划的商定决策过程，都会被各种智能设备一一记录在案。或许你和太太只是闲聊时谈到家里的汽车有什么小毛病，希望明年发了年终奖考虑买一辆。背后的智能付费广告系统已经向所有汽车厂商明码标价针对你和你太太的各种网页、手机应用和电视的广告位。无论是夫妻关于政治、经济、社会乃至美食的探讨.打孩子屁股教育孩子乃至夫妻间闺房之乐的声音.都被亚马逊Amaz。n Ech0忠实地上传到云端，成为大数据时代个1人特征拼雷的重要组成部分。或许有读者会说，亚马逊和谷歌虽然申请了这些隐私