蘋果大轉彎,暫緩實施會掃描照片的兒童保護政策!為何會自砸腳引罵聲?
蘋果大轉彎,暫緩實施會掃描照片的兒童保護政策!為何會自砸腳引罵聲?

2021.9.6更新:蘋果宣布暫緩實施

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蘋果上月公布三項針對保護兒童的新政策,但由於有掃描用戶照片等隱私疑慮,引起大量爭議,蘋果近日表示,計畫將會延後實施,並且表示,在向大眾公開推出之前,會再多花時間將這些功能修改的更加完善。

為何保護兒童的政策會演變成隱私問題?往下看原報導一探究竟

2016年2月16日,蘋果收到了法官傳來的長達42頁的政府請求。FBI試圖解鎖槍擊殺人案嫌疑人的iPhone,未果,於是要求蘋果馬上開發一個特殊的iOS版本:可以無限次輸入密碼,直至成功解鎖嫌犯手機。

讓人意外的是,提姆·庫克拒絕了執法者,「建構一個能夠繞過安全保護的iOS版本無疑就是開了一個『後門』。雖然政府可能會爭辯說它僅限於這種情況使用,但事實上,這樣的控制是根本無法保證的。」蘋果看似站到了恐怖份子那一邊,但卻在很多人心裡樹立起了捍衛用戶隱私的形象。

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圖/ TenMax

然而,令人想不到的是,蘋果對「隱私」的態度,轉變得如此之快。

最近,蘋果針對兒童性虐待保護推出了三條新政,其中最讓人不安的一條是:用戶照片在上傳到iCloud前,將會先在裝置端進行雜湊值比對。如果和現存的兒童性虐待資料庫有一定匹配量,那麼,會有人工查驗問題照片是否涉及兒童性虐待,之後採取封鎖帳號、報告機構等措施。

這些還未落地的政策,引發了強烈的輿論地震。 6000多家組織和個人在GitHub上發起聯名信,「儘管打擊兒童虐待的出發點是絕對善意的,但該系統以及背後的智慧算法實際上給蘋果系統加裝了一個『後門』,而這可能侵犯所有蘋果用戶的個人隱私。」曾經曝光美國棱鏡門的「吹哨者」愛德華·斯諾登也簽署了這份聯名信,他警示道: 「今天能掃描兒童虐待照片,明天就能掃描任何東西。」

在這些安全專家和普通用戶看來,蘋果自己打破了「捍衛用戶隱私」的金身。

「我幫孩子洗澡時拍了些照片,會被抓嗎?」

蘋果主動披露,他們開發了一個用於「掃描」用戶相簿以揪出CSAM(兒童性虐待內容)的加密算法。這個算法被稱為「NeuralHash」,是一種利用雜湊值來進行匹配的算法。雜湊值通常是一長串的數字,可以簡單理解成是一段數據(某個文件,或者是字符串)的DNA,或者身份證。之所以比作DNA,是每個文件的雜湊值都是獨一無二的,基於這個特性,雜湊值常常被用來判斷兩個文件是否相同。

這個算法目前在NCMEC(美國國家兒童失蹤與受虐兒童援助中心,是美國國會成立的兒童保護組織,以下簡稱為「兒童保護中心」)提供的「20萬張圖像」上進行訓練,再過幾個月,會隨著iOS 15和macOS Monterey等新系統的上線正式推出。蘋果表示,這項「掃描」用戶照片的特性會率先在美國推行。

NCMEC
美國國家兒童失蹤與受虐兒童援助中心(NCMEC)。
圖/ NCMEC

據蘋果的說法,「掃描」照片的過程是這樣的:

蘋果事先獲得了兒童保護中心提供的已在網上傳播的兒童性虐待數據庫,這個數據庫並非直接提供給蘋果,而是被「分解」成了無數組雜湊值,然後加密儲存在蘋果用戶的裝置上。

用戶裝置上的照片也能被計算出一組雜湊值,在上傳到iCloud之前就在裝置與兒童保護中心的數據庫匹配,原理類似指紋比對。為了防止誤判,只有當匹配達到一定量的時候才能交由人工審核,審核員能看到的也是低解析度的圖像,如果涉事用戶最終被判定為違規,會被停權和上報NCMEC。

有網友提出了疑問: 「我幫孩子洗澡時拍了些照片,會被抓嗎?」 蘋果解釋稱,他們並不能直接看到用戶的照片,比對依靠的是圖像雜湊值。假如用戶的相簿裡沒有那些特定的、在網上廣泛流傳的違規照片,便不會被上報。

針對那些特定的違規照片,蘋果表示他們的雜湊值匹配技術也能「對抗」歹徒對圖片的二次處理。即便原片經過裁剪或者其他顏色處理,蘋果也能確保視覺上相近的圖片會有一樣的雜湊值。

蘋果強調,如果用戶禁用iCloud,那存放在本地的照片就不會被掃描。同時,用戶已經上傳在iCloud裡的照片也會被拿來比對。

掃描這類違規內容並非蘋果「首創」,Facebook、Twitter、Reddit 等公司也會根據Hash庫掃描用戶的文件,他們一般使用的是微軟開發的工具PhotoDNA,通常是掃描用戶儲存在他們伺服器上的文件。按照美國法律,這些公司一旦發現了兒童性虐待內容,就有義務向兒童保護中心報告。蘋果新政和這些公司的不同之處,在於蘋果在用戶裝置端進行掃描、比對。

另外,蘋果針對兒童性虐待保護還將推出兩項更新。一項是在Siri和搜尋功能中提供求助資源和提示訊息,另一項是在訊息app裡加入本地機器學習圖像識別,主動向未成年人及其家長發出「黃色」預警。後者同樣惹來不少非議。

如果用戶在iOS中設置了家人共享功能,未成年人的Apple ID在訊息app中的對話將受到基於本地機器學習的監控。

如果未成年人用戶在iMessage中發送和接收色情照片,蘋果系統也會在本地掃描後進行判定,然後一般會先做模糊處理,如果未成年人繼續操作,蘋果會先警告,然後通知其家長。但蘋果表示,家長並不能直接看到孩子瀏覽的內容,這個過程並沒有違背他們對iMessage加密的承諾。

iMessage
圖/ shutterstock

聯名抗議還在繼續

斯諾登在Twitter上控訴蘋果: 「蘋果2015年:我們不讓FBI查看死掉的恐怖份子的手機,只為保護你的隱私;蘋果2021年:我們會用官方黑名單檢測你的相冊和iCloud照片,除了報警之外,還會告訴你家長。」

科技巨頭也站出來指責蘋果。WhatsApp主管Will Cathcart表示,Facebook旗下的平台不會採用蘋果的方法,他們依靠用戶報告兒童性虐待內容。WhatsApp也會掃描用戶未加密的訊息,比如用戶檔案和群組描述,然後尋找違規內容。

「這是一個由蘋果建立和營運的監視系統,可以非常容易地用於掃描私人內容,以獲取他們或政府決定要控制的任何東西。銷售iPhone的國家會對什麼是可接受的內容有不同的定義。」Cathcart說。在配合監管機構方面,儘管我們看到蘋果曾經拒絕了FBI的傳令,但總體而言蘋果支持監管, 支持在各地的法律框架下經營。

約翰霍普金斯大學學者Matthew Green提出質疑,目前iCloud照片儲存沒有採用端到端加密,為何還要煞費苦心設計如此複雜的機制?畢竟這一機制顯然是為了核驗端到端加密內容而準備的。

一個好的假設是,蘋果會在照片上傳中也應用端到端加密技術;然而壞的假設也有一定可能——蘋果在試圖拓寬監管邊界。

Green還指出,無論是蘋果設計的雜湊值比對算法,還是兒童保護中心提供的資料庫,都是不透明的。若蘋果公開算法,則可能會被利用於釣魚。另外,被當作是判定依據的違規照片庫,更是任何普通用戶甚至蘋果都無法查驗的。

EFF(電子前哨基金會)撰文指出,蘋果在用戶裝置上做本地掃描的做法完全顛覆了「端到端加密」存在的意義,因為用戶難以驗證蘋果究竟「掃描」和「攔截」了什麼,而服務器端也有可能通過這個方法,獲取大量傳輸內容的雜湊值,並進行數據分析。「再小的後門也是後門。」 EFF寫道。

行業分析師Ben Thompson在自己的部落格上寫道,「問題不在於蘋果是否只向父母發送通知或將其搜索限制在特定內容。問題在於,蘋果在數據離開你的手機之前就開始掃描了。」Thompson還說,「沒錯,你可以關閉iCloud同步,但關鍵是蘋果用戶很難擺脫雲端同步。」蘋果生態下的產品協同,就是靠iCloud才能互通互聯的。 「真正令人失望的是,蘋果公司如此執著於他們對隱私的特殊看法,最終呢,用戶根本沒法相信,他們買來的裝置真正屬於自己。」

蘋果的自辯

上週,蘋果軟件副總裁Sebastien Marineau-Mes寫了一份內部備忘錄, 「有些人對這些功能運作方式有誤解」 ,公司將在未來做出更多的解釋。在內部看來,蘋果的三項新政既提供了保護兒童的工具,但也保持了蘋果對用戶隱私的堅定承諾。「我們知道,未來將會充斥著少數人的刺耳聲音,但我們的聲音會蓋過他們的。」

「這項技術僅限於檢測儲存在iCloud中的違規內容,我們不會答應任何政府的要求,擴大它的範圍。」蘋果還在另一文件中說,「我們將拒絕任何此類要求。」

Matthew Green在Twitter上爆料稱,「有人告訴我蘋果表示對人們的反應很『震驚』,原本以為上週五就可以平息,週末(蘋果發布了相關問題與答覆)大家就都會接受。」

但事件還在繼續發酵,聯名抗議的組織和個人的數量仍在上漲。用戶對技術被濫用的擔憂,蘋果用一句「相信我們」顯然無法服眾。

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圖/ Gil C via Shutterstock

沒有人不支持兒童保護。據美國國家兒童協會報告, 平均5個兒童中就有1個在網路遭遇過性騷擾 ,另一兒童性侵害保護中心數據顯示,有30%的侵害從來未曾被報告過。兒童性侵害範圍很廣,但更多潛伏在水面之下不為人知。

但隱私掃描太容易引起公眾恐慌,即便是加了密的隱私掃描,即便是由每次發布會都長篇大論強調隱私保護的蘋果發出的。有用戶表達了自己的擔憂,「這就好比為了預防我犯錯,在我家裡加裝了個攝影機。」 在他們看來,商業公司沒有「審查」用戶數據的權利。

顯然,即便一個可以用科技去解決的真問題,一個哪怕確實源於正義的出發點,也一樣要對面對信任和授權的巨大挑戰。

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

本文授權轉載自:極客公園

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

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Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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