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马斯克震怒:微软拿Windows给AI收集数据,不注册不给用

没有微软账户就用不了 Windows?马斯克怒斥大厂收集用户数据训练 AI。

马斯克发的一条 X 动态,让微软 Windows 站上了风口浪尖。

事情的起因是这样的:

马斯克买了一台新的笔记本电脑,他发现:「除非我创建一个微软账户,否则它不让我使用,这意味着要让他们的人工智能访问我的电脑!真是一团糟。以前有一个选项可以跳过登录或创建微软账户。你们看到过吗?」
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感同身受的网友不在少数,包括 Epic Games CEO、虚幻引擎设计者 Tim Sweeney:
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「仔细阅读他们的行为准则。如果他们不喜欢你所说的内容,他们基本上可以禁止你访问他们的服务(Office、Windows 等)。」
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不过,也有人补充,目前仍有方法在没有微软账户的情况下设置最新版本的 Windows。

比方说,设置过程会提示用户登录或创建新的 Microsoft 帐户。但是,可以跳过此步骤并选择「本地帐户」。只需导航设置屏幕,直到到达询问 Microsoft 帐户详细信息的页面。然后,单击「离线帐户」或「本地帐户」选项。这将提示用户输入本地帐户的用户名和密码。

有人传授了另外一种方法:按 Shift + F10,输入 OOBE\BYPASSNRO。

马斯克尝试了一番,表示自己失败了:「这只会重新启动计算机,并将我带回注册 Microsoft 以继续的界面。」
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实际上,重启是有用的,解决方法就是在新的启动过程中不要联网:「我没有网络」——「继续受限设置」——「输入用户名」。图片
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马斯克一开始没有发现这个方法,是因为电脑打开时就自动连上了没有密码的 Wifi。

尽管最终的解决方法看起来很简单,但人们呼吁的是,是不管在何种环境都能不依赖微软账户即可使用 Windows 全部服务的权利。

在没有微软帐户的情况下使用 Windows 有很多好处。一方面,由于用户数据没有直接链接,数据的隐私性得到了改善。同时,用户可以更好地控制设备,更新和设置可以在本地管理。

在今天,数据安全问题的确值得关注。人们质疑的点在于:与谷歌对用户云端信息的访问权限不同,微软甚至有能力通过 Windows 账户对本地信息直接访问。
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所以,马斯克甚至收到了这样的建议:「是时候打造 MuskOS 了。」
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数据安全

实际上,微软服务条款中多项「霸王选项」存在已久,马斯克之所以现在如此担忧是因为,对生成式大模型来说,数据太重要了。

作为决定机器学习模型性能的三大要素之一,数据正在成为制约大模型发展的瓶颈,模型的质量直接取决于训练模型的数据。

然而,获取高质量的数据并不容易。早在 2022 年,论文《Will we run out of data? An analysis of the limits of scaling datasets in Machine Learning》就指出,按照当前大模型吞噬数据的速率,高质量的公域语言数据,例如书籍、新闻报道、科学论文、维基百科等,将在 2026 年左右耗尽。

随着生成式 AI 工具的普遍应用,隐私泄露等个人数据安全问题也引起广泛关注。个人设备存储数据是否会被用于训练大模型成为一个极具争议的话题。这也是马斯克此次质疑微软的关键所在。

马斯克的担忧也不是空穴来风。去年 6 月,一份长达 157 页的起诉书称 OpenAI 从互联网上窃取了大量个人信息来训练其人工智能模型,具体来说是 OpenAI 从互联网上秘密抓取了约 3000 亿词的内容,其中包括未经同意的个人信息。
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                                        诉讼文件链接:https://assets.bwbx.io/documents/users/iqjWHBFdfxIU/rIZH4FXwShJE/v0

有网友调侃说:「买下微软吧」,毕竟马斯克上一个看不惯的推特,他已经收入囊中了。
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但是,马斯克的问题或许可以用「钞能力」解决,广泛的用户数据安全如何保障呢?要回答这个问题,整个 AI 行业都还有很长的路要走。

参考链接:
https://twitter.com/elonmusk/status/1761835728000954654
产业Windows马斯克微软
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Microsoft机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

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