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亚马逊的Alexa收集的数据比任何其他智能助手都多( 三 )

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据研究机构Canalys的报告，2018年，全球消费者购买了7800万台智能音箱，其中数百万台通过语音软件与智能手机上的智能助手进行交互 。
大多数现代语音识别系统依赖于模仿人脑的神经网络，软件会通过海量数据进行机器学习，为Echo等其他智能音箱的算法提供可能性的模型 。如果用户问Alexa附近有没有名叫“希腊某某”的地方，算法会自动知道用户在寻找希腊餐厅 ， 而不是教堂或社区中心 。
但Alexa也经常犯错 ， 尤其是俚语、口语、方言和非英语的语言 。因此亚马逊需要雇佣人类员工 ， 帮助填补算法的空白 。
除了亚马逊之外，实际上，其他品牌的语音助手也都是在人类的帮助下训练出来的 。
苹果的Siri也有人类员工的帮助，他们负责评估语音助手对请求的解释是否与用户说的相符 。根据苹果安全白皮书 ， 员工检查的Siri录音是没有个人身份信息的，录音会与一个随机标识符关联 ， 存储六个月，之后这些数据就会被移除随机标识符，但它们也有可能存储更长时间以改善Siri的语音识别 。
在谷歌，一些人类员工也可以获取谷歌助手的音频片段帮助训练和改善产品，这些音频也没有个人身份信息，并且经过音频失真处理 。
你会担心被监听 ， 隐私被泄露吗？
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