今天和大家分享的是英国卫报的一篇报道
英国情报机构正在向政府请愿，要求削弱他们认为对其训练人工智能模型使用大量个人数据产生“繁重”限制的监视法律。
这些提议将使英国政府通信总部（GCHQ）、英国军情六处（MI6）和英国军情五处（MI5）更容易使用某些类型的数据，放宽旨在保护人们隐私和防止滥用敏感信息的保障措施。
隐私专家和公民自由组织对这一举动表示担忧，这将削弱2016年Edward Snowden披露关于国家侵入性监视后引入的部分法律保护。
英国的间谍机构越来越多地使用基于AI的系统来帮助分析他们持有的大量且不断增长的数据。隐私活动家辩称，迅速发展的AI能力需要更强而不是更弱的监管。
然而，最近的一个尚未受到广泛关注的监视权力审查，揭示了情报机构如何主张减少监管其使用大量信息（称为大批量个人数据集，简称BPDs）的安全保障。
这些数据集通常包含关于非常大的人群的信息，其中一些信息可能是敏感的，大多数人不太可能引起情报和安全关注。
军情五处（MI5）、军情六处（MI6）和政府通信总部（GCHQ）经常使用来自广泛的封闭和开放来源的BPDs，并可以通过隐秘手段获取。
这些机构认为，这些数据集有助于他们识别潜在的恐怖分子和未来的消息提供者，并希望放宽他们使用BPDs的规则，认为人们对这些数据集有“低或无隐私期望”。
此次提议的变动已提交给David Anderson，一位高级律师兼上议院成员。今年早些时候，内政部委托他独立审查对“调查权力法案”的修改。
在他的发现中，Anderson勋爵表示，机构的提议将用自我授权的更快流程替代现有的保障，其中包括要求法官批准审查和保留BPDs。
Anderson表示，这些机构已经使用AI多年，并已经用BPDs训练机器学习模型。他说，数据集的类型和数量的显著增加意味着机器学习工具“已被证明对英国情报部门有用”。
但他说，与BPDs相关的现行法规被机构视为“过分繁重”，特别是应用于“公开可用的数据集，尤其是那些主体对其有很少或没有合理隐私期望的数据”。
情报服务已经争论，这些信息应被归入一个新的BPDs类别，根据Anderson的说法，其中可能包括来自视频分享平台、播客、学术论文、公共记录和公司信息的内容。
这位跨党派贵族得出结论，应修改法律，为新的BPDs类别创建“一个不那么繁重的保障措施”，并说提议的变更的“减规效应相对较小”。
然而，他建议在这个过程中保留一定的部长和司法监督，而不是只允许情报官员决定哪些BPDs被归入新的类别。
在考虑情报服务如何使用新的BPDs类别时，Anderson承认，看起来“用数据来训练模型可能是指向较低监督水平的一个因素”。
上周，在一次关于AI的上议院辩论中，Anderson说，“在一个每个人都使用开源数据集来训练大型语言模型的世界中”，情报机构受到当前立法的“独特限制”。
“我发现这些限制……在某些重要的情境中影响了[情报机构的] 敏捷性、与商业伙伴的合作、招聘和保留数据科学家的能力，最终影响其效果。”这位贵族说。
一位熟悉这些机构提议的消息来源表示，他们希望使用基于AI的工具，特别是训练大型语言模型，确实是推动这些建议的一个“主要驱动力”。然而，使用某些数据集时耗时的行政流程也是一个因素。
在Anderson的审查期间，人权组织Liberty和Privacy International敦促Anderson勋爵反对减少与BPDs相关的现有保障，他们认为这些保障已经很弱，无效且非法。
“不应该更容易地储存那些不受国家怀疑的人的数据，尤其是影响如此多人的大型数据集，” Liberty的一位律师告诉他。“这次审查中不应有任何放宽大批量权力或减少保障的立法改变的诱惑。”
两个组织都辩称，他们的反对意见得到了今年早些时候专门的监视法庭的支持，该法庭裁定MI5违法处理了大量的数据，这些数据违反了法律要求。
回应Anderson的审查，一位领先的隐私和监视专家，Ian Brown，在其网站上写道：“数据科学家因为不能使用他们所有精美的新玩具而感到失望，但这并不是削弱基本权利保护的好理由。”
“鉴于过去十年机器学习技术的快速进步，这将使情报官员和监督他们工作的法官特别难以决定哪些数据集可以包含在‘低/无隐私期望’的制度中。”他补充说。
根据一个Whitehall的消息来源，政府现在正在考虑Anderson的建议，并将在今年晚些时候发布其回应。
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