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星火科技研发中心,算法部门的办公区总是弥漫着一种与其他部门不同的氛围。这里更安静,却并非沉寂,而是一种高度专注下的静谧,仿佛能听到电流在芯片中奔流和数据在神经网络中穿梭的细微声响。然而最近,这片静谧之下,却涌动着一股难以言喻的焦灼感。

部门负责人李晶的独立办公室内,白板上写满了复杂的数学公式和算法结构图,但在几个关键节点上,被打上了巨大的问号。她坐在电脑前,屏幕上显示着模型训练曲线的可视化界面——那代表模型性能的曲线,在经历了初期的快速攀升后,已然陷入平台期,像是一条疲惫的河流,缓慢而无力地蜿蜒,迟迟无法冲向更高的精度峰值。

李晶烦躁地抓了抓头发,原本利落的马尾辫显得有些凌乱。她手边咖啡杯已经空了,旁边还放着半个早已冷掉的三明治。她已经记不清这是第多少个试图突破瓶颈的夜晚了。

“玄武2.0”NpU的强大算力,如同一把无比锋利的宝剑,已经交到了她的手中。但这把宝剑需要更高质量的“磨刀石”来开刃,需要更海量的“实战数据”来喂养,才能发挥出真正的威力。她所构想的下一个代“无感交互”和“深度意图识别”算法,其复杂度和对数据多样性的要求,呈指数级增长。现有的数据集,哪怕已经经过精心清洗和标注,对于新模型来说,也显得杯水车薪,甚至因为固有的模式限制,反而可能成为模型泛化能力的桎梏。

瓶颈,坚如磐石。

问题的核心,在于数据。并非数据不够,而是合规、高质量、且具有足够多样性的脑电数据,获取难度极大。

脑电信号,是人体最隐私的生物数据之一,直接关联到人的思维、情绪、健康状况,甚至潜意识。国内外对于这类数据的采集、使用、存储都有着极其严格的法律法规和伦理要求。星火之前的数据,主要来源于内部员工志愿者(签署了极其严格的授权协议)和早期部分愿意授权数据用于科研的极客用户,数量和质量对于前沿研究来说,已经开始捉襟见肘。

大规模向公众征集?面临的将是巨大的隐私风险、用户信任危机以及潜在的法律诉讼。直接从黑市或灰色渠道购买?这触碰了林烨为星火划下的绝对红线,更是违背了李晶作为一个科学家的基本准则。

她感觉自己像一个手握世界顶级厨艺的大厨,却被困在一间调料匮乏的厨房里,巧妇难为无米之炊。

又一次失败的训练结果弹出窗口。李晶猛地向后靠在椅背上,闭上眼,深深地吸了一口气,试图压下内心的挫败感和烦躁。她知道,不能再这样闭门造车下去了。

第二天一早,顶着一对淡淡的黑眼圈,李晶敲开了林烨办公室的门。

林烨正在听吴坤从外地打来的电话会议,沟通屏幕供应商的最新进展。他示意李晶先坐。李晶安静地坐在沙发上,听着吴坤在电话那头大嗓门地抱怨供应商的苛刻条件,她忽然觉得,自己面临的难题似乎和吴总的有某种奇妙的共通之处——都是被“卡脖子”,只是一个被卡在硬件,一个被卡在数据。

林烨结束通话,看向李晶:“怎么了,李工?看你这脸色,算法又‘难产’了?”他语气轻松,带着关切。

李晶没有寒暄,直接将自己的笔记本电脑屏幕转向林烨,调出那几条令人沮丧的训练曲线和模型性能报告。

“林总,NpU的算力我们已经验证了,天花板很高。但现在,我们的算法模型被数据‘饿’死了。”她的声音带着一丝疲惫,但更多的是技术层面的焦虑,“现有的数据量和多样性,已经无法支撑下一代交互模型的训练。我们需要更大量、更多样化、更高质量的脑电数据,否则‘星曦Ultimate’的体验突破无从谈起。”

她详细解释了当前模型遇到的困境,以及她对所需数据规模和类型的估算。最后,她强调道:“最关键的是,这些数据的获取,必须在绝对合规、尊重用户隐私的前提下进行。这很难,所以我需要公司的帮助。”

林烨身体前倾,手指交叉放在桌上,神情变得严肃起来。他非常清楚数据的重要性,更深知数据隐私是一条绝对不能逾越的高压线。星火科技之所以能走到今天,技术和口碑是立身之本,而用户信任则是口碑的基石。

他沉思了片刻,没有立刻回答李晶关于数据的具体问题,而是拿起内部电话:“李文,你现在来我办公室一趟。”

很快,知识产权与法务总监李文拿着一台平板电脑快步走了进来。她是一位气质干练、思维缜密的女性,对国内外数据安全法规了如指掌。

“李总,坐。”林烨示意了一下,然后将李晶面临的困境和需求言简意赅地转述了一遍,最后问道:“从法律和合规角度,我们有多大操作空间?如何在保护用户隐私的前提下,合法合规地获取李工需要的研究数据?”

李文推了推眼镜,几乎没有思考,立刻条理清晰地回答:“林总,李工,这个问题我们法务部之前做过预研。大规模收集脑电生物数据,敏感度极高,我们必须遵循几个核心原则:最小必要原则、用户知情同意原则、数据脱敏匿名化原则、用途限定原则以及严格的安保存储原则。”

她打开平板,调出几份文件:“直接面向公众无差别征集,风险极大,且成本高昂(用户教育和合规成本)。我认为,目前最可行的路径有以下几条:

”第一,与顶尖高校和科研院所建立深度合作。 他们本身有伦理审查委员会,有长期进行人体实验研究的数据采集经验和合规流程。我们可以以科研合作项目的形式,资助他们进行特定方向的脑电研究,在获得受试者充分授权的前提下,共享脱敏后的匿名化数据。这是目前最稳妥、最合规的方式。

”第二,启动严格的‘用户研究志愿者’计划。 在我们现有的用户群体中,筛选出一批高度认同星火理念、愿意为技术进步贡献力量的‘超级用户’,经过严格的告知和层层授权(包括明确告知数据用途、风险,并允许其随时无条件退出),邀请他们参与更深度的数据采集项目,并给予足够的激励(非单纯金钱,可以是独家体验、荣誉身份等)。

”第三,探索‘联邦学习’等隐私计算技术。 让模型去用户那里‘跑’,而不是把数据拿回来。数据始终留在用户本地设备上,我们只获取加密后的模型参数更新。但这需要对现有产品架构和算法框架进行较大改造,且对数据多样性有一定要求,可以作为长期技术储备。”

李晶听得非常认真,李文提出的几条路径,尤其是前两条,为她打开了新的思路。这不再是单纯的技术问题,而是一个需要技术、法务、市场甚至用户运营共同协作的系统工程。

林烨听完,做出了决断:“好。李文,你负责牵头,立即组建一个跨部门小组,成员包括法务、算法、市场、用户运营。就按照你刚才说的思路,尽快拿出一个完整的、可执行的‘星火脑电科学研究数据库’建设方案。方案必须把合规性和用户权益保护放在首位,任何环节都不能有模糊地带。”

他看向李晶:“李工,你和你的团队,全力配合李文总。从技术角度提出你们对数据的具体要求(格式、标注、场景等),并参与设计数据采集的实验流程和脱敏技术方案。我们要建的,必须是一个干干净净、经得起任何审查的数据库。”

“是!林总!”李晶立刻回答,心中的焦灼感顿时消散大半,取而代之的是一种有了明确方向和支撑的踏实感。

接下来的几天,星火科技内部,一个名为“深蓝计划”的跨部门小组悄然成立并高效运转起来。

会议室里,经常能看到李文带着法务团队,与李晶的算法团队激烈讨论。

“这个数据字段必须匿名化处理,连设备Id都不能直接关联!” “可是如果完全匿名,我们就无法追踪同一个用户的长期数据模式了…” “那就设计一套可逆的假名化系统,密钥由独立第三方托管,访问权限严格分级审批!” “用户授权书里的这个条款表述不够通俗,需要改成普通用户能一眼看懂的大白话。” “采集环境噪音数据用于模型抗干扰训练?可以,但必须在授权书中明确告知…”

技术、法律、伦理,在这些讨论中不断碰撞、融合,寻找着那个最优的平衡点。

同时,市场部和用户运营部也开始着手设计“超级用户”志愿者计划的概念方案,思考如何用最真诚的方式与用户沟通,吸引他们参与到这项可能改变未来的科技探索中。

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