马斯克震怒:微软拿Windows给AI收集数据,不注册不给用

不微软账户就用不了 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:「除非我创立一个微软账户,否则它不让我使用,这意味着要让他们的人工智能考察我的电脑!真是一团糟。以前有一个选项可以跳过登录或创立微软账户。你们看到过吗?」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:「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

不微软账户就用不了 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:「除非我创立一个微软账户,否则它不让我使用,这意味着要让他们的人工智能考察我的电脑!真是一团糟。以前有一个选项可以跳过登录或创立微软账户。你们看到过吗?」

马斯克震怒:微软拿Windows给AI收集数据,不注册不给用

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:

马斯克震怒:微软拿Windows给AI收集数据,不注册不给用

「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考察他们的效劳(Office、Windows 等)。」

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不过,也有人补充,目前仍有要领在不微软账户的情况下树立最新版本的 Windows。

比方说,树立过程会提示用户登录或创立新的 Microsoft 帐户。但是,可以跳过此步骤并选择「当地帐户」。只需导航树立屏幕,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「当地帐户」选项。这将提示用户输出当地帐户的用户名和暗码。

有人传授了另外一种要领:按 Shift + F10,输出 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,处理要领就是在新的启动过程中不要联网:「我不网络」——「继续受限树立」——「输出用户名」。马斯克震怒:微软拿Windows给AI收集数据,不注册不给用

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马斯克一开始不发现这个要领,是因为电脑打开时就自动连上了不暗码的 Wifi。

尽管最终的处理要领看起来很简单,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 全部效劳的权利。

在不微软帐户的情况下使用 Windows 有很多好处。一方面,由于用户数据不间接链接,数据的隐衷性得到了改善。同时,用户可以更好地控制设备,更新和树立可以在当地管理。

在今天,数据安全课题的确值得关注。人们质疑的点在于:与谷歌对用户云端信息的考察权限不同,微软甚至有能力通过 Windows 账户对当地信息间接考察。

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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,微软效劳条款中多项「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,模型的质量间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,隐衷泄露等个人数据安全课题也引起广泛关注。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,马斯克的课题或许可以用「钞能力」处理,广泛的用户数据安全如何保障呢?要回答这个课题,整个 AI 行业都还有很长的路要走。

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