彭晓枫
首先说明一点，如果一个科技产品的进步需要以牺牲隐私为代价的话，那么这个技术本身的价值和未来的应用也是值得深思的。
人工智能主要研究的内容包含六大方面，分别是自然语言处理、知识表示、推理、机器学习、计算机视觉、机器人学，这六大方面都需要数据的支持，所以人工智能的发展确实离不开数据，这也是为什么最近几年伴随着大数据的发展，人工智能研究也快速发展的原因。 数据到底能起到多大的作用呢？下面就描述一下机器学习的操作步骤，以此来阐述一下数据在人工智能领域研究的价值。机器学习简单的说就是在一堆杂乱无章的数据中寻找规律，步骤包括以下几点：
数据采集
准备数据
分析数据
训练算法
测试算法
使用算法
可以说机器学习的操作步骤是从数据开始的，所以数据是做机器学习的前提条件。只有具备一定量的数据才能完成对算法的训练，这是算法在应用前的重要步骤。简单的说就是数据量越大，未来的产品就越智能。
数据对人工智能的发展很重要，但是人工智能的发展也并不是一定要以侵犯数据隐私为代价，重视数据隐私是每个科技从业者必须具备的职业素养。
目前人工智能在使用大数据之前通常要做的一件事情就是做“脱敏处理”，通过“脱敏处理”把涉及到的隐私数据加以保护，这样既能保证数据的”量“，又能保证数据的”质“。
所以重视数据隐私对人工智能的发展本身来说影响并不大，如果非要说影响，那么可能会增加一些数据处理的时间，从整体上来说影响并不大。从数据获取的渠道来说可能更加规范，可能需要一定的资质，这对研发企业来说也是一种负责任的体现。
如果你有关于人工智能方面的问题可以咨询我。
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