编译：小白
自Google IO 2016之后，通讯行业逐渐流行起一个新的说法：“未来交流靠AI。”
虽然这种说法在之前提到默认隐私第一位时已经开始滋生，Google则强调：“我们的选择是默认AI第一位。”Google认为AI将在未来彻底改变人们获取讯息的方式。相应地，Google的最新应用Allo，会监听对话、通过机器视觉分析你的照片，并且对你的文本内容进行自然语言处理。这样做的目的是在不离开当前应用的情况下，为用户提供更智能的回复和可能需要的服务建议。这一切，只为节省时间，给用户带来意想不到的体验——这是传统方式做不到的。
但是，Google依然为用户准备了另一个选择。“如果你需要端对端加密的话，只要点击特定按钮就可以切换到隐身模式，我们的服务器不会获取任何信息。当然，你的用户体验也会受到极大影响。追求隐私的用户们只能通过传统方式接收枯燥的消息。”
也就是说，未来的消息通讯即将面临的危险是我们正给予Google和Facebook这些公司免费获得隐私的通行证：“只要他们不断地推出新功能，我们就会不停地使用他们的平台，并不理会他们到底会怎么处理我们的数据。”
但是事实是，我们还有另一种选择。加密之于人工智能，并不似石油之于水，不可兼容。一直试图阻止我们把加密跟AI结合的无休止争论，也毫无技术根据。为什么这么说呢？我们不妨来先回答三个相关的主要问题：
1、消息的分析处理与回复建议一定要在服务器上进行吗？
答案是否定的。这也解释了为什么如今移动内置AI那么火热。曾经只能依赖强大服务器的大量复杂机器学习任务，现在已经智能手机上也可以处理。WWDC2016大会上，苹果宣布，其图片应用中所有的面部、物体以及场景识别的算法都将在设备上完成。
当然，消息通讯又是另一回事，比起图片分析，它需要更多的实时分析。但是，用不了多久，苹果总会有能力把这个功能应用到iMessage上面。事实上，图像处理的技术现状已经能够每秒处理多个图像，这对于大部分用户来说绰绰有余。甚至，芯片制造商，例如Movidus和高通，正在尝试使芯片具备认知能力——比如视觉感知、语音识别等等——从而促进离线数据分析发展。
2、如果Google不能读取对话，它还能为我们提供服务建议吗？
当然可以。举个例子，有人在群聊里说：“我们叫意式外卖吧，”然后移动内置AI就可以揣测出你的意图和目的。你会收到一组搜索建议，如“附近的意式餐馆”。至此，你完全不必切换应用或设备，只有当你继续点击建议的时候，应用搜索才会从Google获取结果。这种搜索方式跟Google搜索大致相同，也就不需要读取你的任何聊天记录甚至任何元数据。对于其他的几乎所有应用，亦是如此。
3、端对端加密会不会因为阻止了Google的数据采集而影响AI的发展？
这个回答稍微有点复杂。
“从目前来看，会有些许影响；但是最终，不会。”
首先，这些公司的数据可以从其他来源获得，比如社交网络上发布的帖子、评论等等。然而，很明显，Google使用从服务器上采集的聊天内容来训练Allo，使之回复更加智能。Facebook也通过分析用户在Messenger上面的聊天内容来改进其聊天机器人引擎和数字助理。因此，加密之后显然会有影响。但是，未来，当更先进的隐私技术允许加密数据也能进行高级计算时，这一切很有可能会被颠覆。苹果采用的差异隐私已经开创了先例。从这一点上来说，如果公司有意这么做的话，隐私保护技术可以被更广泛地应用。相应地，CryptoNets，一家致力于加密图像中的物体识别技术的神经网络公司，很有可能成为未来的话题标签。或者你也可以期待，苹果站出来向用户承诺通过隐私保护深度学习来保护用户。
网络的诅咒
然而事情远非如此简单。从第一天开始，Google和苹果就选择了两种不同的消息获取方式。Google专注于网络途径。而苹果，选择以应用为主的方式。