随着人工智能、摄像与数据分析能力的提升，社会将越来越难维持传统意义上的隐私。许多过去难以探知的信息，如个人行踪乃至性取向，都将变得容易识别和追踪。面对这种“广泛知情”的未来，我们必须重新制定社会规则，在利用技术提升效率与安全的同时，防止其被滥用，并学会在一个更加透明的环境中生活。
技术正在重塑我们的期望
我们的期望源于过去的经验，而技术正在改变这些经验。过去，想和某人交谈时直接打电话是合理的；如今，这种沟通信号早已被淹没在各种信息噪音中。同样，我们对“隐私”的直觉和期望也将被技术发展彻底改变。
人工智能的普及将通过以下方式，极大地改变隐私的边界：
- 更大量的信息记录：设备成本下降，使得无处不在的记录成为可能。
- 更高效的信息处理：人工智能可以以极低的成本处理海量数据。
- 更复杂的信息解读：算法能够从数据中推断出人眼难以察觉的深层信息。
执法与监控的变革
在美国，执法部门查看公民信息需要搜查令，以防止“不合理的搜查”。但技术的进步正在重新定义何为 “合理”。
过去，执法的合理性需要平衡几个因素：
- 保护无辜者隐私：防止执法人员出于个人原因滥用系统（例如查看前女友的动态）。
- 确保信息有效性：避免为了一桩谋杀案而审查整个城市所有人的电话记录，浪费调查精力。
- 降低调查成本：让公务员审查无关信息，是对公共资源的浪费。
技术彻底改变了成本考量。过去，在每个街角都部署警察进行监视成本高昂；如今，每个店主安装的闭路电视系统就能实现这一点。当这些摄像头联网，一座城市便可处于近乎完全的监控之下。
人工智能延续了这一趋势。如果大语言模型能以极低成本审查通话记录，那么审查一百倍的记录也变得可行。软件可以通过面部识别和步态分析追踪整个人群的动向，而不再需要人工逐个镜头追踪。
从技术上讲，只要你带着手机、开着车或身处城市，相关方就已经或即将有能力随时以“批量”而非“定点”的方式追踪你的位置。
从社会角度看，这似乎非常无礼，但也可能是大多数人为了换取安全而愿意做出的交易。技术使得攻击者更容易造成巨大破坏，这反过来又提升了 预测和预防犯罪 的价值。
从公开信息中推断隐藏特质
人工智能不仅能处理数据，还能以惊人的方式解读数据。例如，足够灵敏的摄像头可以通过观察人脸血液流动的微小颜色变化来测量心率，而心率变化能反映人的思想活动。
一个更具社会意义的例子是识别性取向（Gaydar）。2018年，王和柯辛斯基（Wang and Kosinki）训练了一个神经网络，通过分析约会网站的照片来判断性取向，其 成功率达到80%，远超人类的60%。
这意味着，随着智能软件的普及，我们正在失去隐藏某些事物的能力。那么，我们该如何应对？
面对“广为人知”的三种选择
对于那些曾经被隐藏、如今却可能被轻易知晓的事情，社会大致有三种应对方式：
接受 (Acceptance) 知道谁是同性恋谁是异性恋没关系，因为两者都是正常的。消除无知和困惑本身很有用。在过去几十年里，随着越来越多同性恋者被大众所了解，人们发现他们和“普通人”一样，这极大地促进了社会的正常化。
清除 (Purging) 知道谁是同性恋后，你就可以把你想要的“全直男高中”里的同性恋学生全部清除出去。同样，地铁系统也可以利用人脸识别技术追踪并禁止那些最不守规矩的乘客，以换取更清洁、更安全的环境。这看似很有吸引力，但也很容易被用于不良目的。
假装无知 (Pretend Ignorance) 即便技术上可以知道，但社会共同制定规则，假装不知道。例如，“不问，不说”政策。许多我们珍视的社会规范都建立于此，比如禁止基于种族进行决策的法律——尽管种族通常很容易被推断出来。欧洲的许多隐私法规似乎正是在强行让技术朝这个方向发展。
逃避无用，唯有适应
我们把头埋在沙子里的时间不会太长。出于反恐、大国冲突和处理小型犯罪分子等最高优先级的需求，大规模监控技术终将被采用。一旦骆驼的鼻子伸进了帐篷，整个骆驼都会跟进来。
最好的出路是主动修正我们的目标和偏好：
- 修正规则而非逃避执法。 与其希望地方实体能抵制不符合其利益的移民法规，不如制定出全美城市都乐于合作的新法规，然后用先进技术去廉价地执行它。
- 建立监督“监督者”的机制。 确保那些有权访问批量监控系统的人，一旦滥用权力，自己也会被发现和惩罚。
- 适应无害的“异常”行为，并调整法律标准。 当我们发现许多“异常”行为其实非常普遍时，就需要调整法律标准。例如，在一个真实限速比标志限速高20英里的世界里，无处不在的车辆追踪系统就显得不合时宜。
最重要的是，也许你现在就应该开始这样行事：假定自己正被观察，你身上的许多信息比过去更容易被看穿。