购物应用如今俨然成了我们的“私人导购”，首页精准推送的产品总让人忍不住“剁手”；浏览器页面不断“刷出”我们近期热衷浏览的内容，让人在瀑布流信息海洋中难以自拔；社交媒体上看到的广告也愈发个性化，似乎对我们的喜好一清二楚……AI时代，我们的每一次点击、每一次搜索、每一次购买都成了数据的一部分。

购物应用、浏览器和社交媒体等通过运用大数据和人工智能技术，不仅优化了用户体验，也显著提升了商业效率。但与此同时，数据安全和隐私保护问题也愈发凸显，成了全球关注的热点议题。

在欧洲，不论数据处理在哪个国家，数据控制者、处理者都需要遵守《通用数据保护条例》（GDPR）。近日，据Cyber News报道，自2018年欧盟实施GDPR以来，六年时间已有数百家企业因违反该条例被累计罚款高达45亿欧元，其中Meta公司成为最大的违规者。今年4月，欧洲数据保护委员会（EDPB）发布了其《2024—2027行动计划》，为未来四年的欧盟个人数据保护工作明确了方向。行动计划强调建立新的数字监管框架，旨在进一步促进GDPR与《数字市场法》及《数字服务法》之间的协同和整合。

与此同时，美国也在积极应对数据安全挑战。2024年6月，美国发布了《关键和新兴技术清单（2024版）》，其中包括分布式账本技术、数字资产、数字支付技术等，这些技术旨在促进数据融合和改进数据安全。《美国隐私权法案》（APRA）在今年4月正式出台，数据处理规则被进一步明确。APRA的核心在于确立国家消费者数据隐私权，它要求相关实体对其消费者数据的使用保持透明，并确保个人有权访问、更正、删除和导出其个人信息。此外，APRA允许消费者选择退出定向广告和数据传输，这标志着个人对其数字足迹的控制权发生了重大转变。

近年来，数据规模呈几何级增长，我国已成为全球第一的数据大国。保障数据安全，对于维护国家安全具有重要意义。

我国在数据治理方面迈出了坚实步伐。为了促进数据依法有序自由流动，激发数据要素价值，扩大高水平对外开放，2024年3月发布的《促进和规范数据跨境流动规定》对数据出境安全评估、个人信息出境标准合同、个人信息保护认证等数据出境制度作出优化调整。同月发布的《中华人民共和国消费者权益保护法实施条例》将于7月1日起施行，其在多个方面对消费者个人信息的保护提出了明确要求，如经营者必须依法保护消费者的个人信息，不得过度收集与经营活动无直接关系的个人信息，以确保消费者的隐私权和数据安全得到有效维护。

技术创新为数据安全和隐私保护提供了强有力的支持。差分隐私和区块链等前沿技术的应用，不仅能够有效保护个人隐私和数据安全，还能够为数据的统计分析、供应链管理等领域提供有力支持。以医疗数据为例，差分隐私技术可以在确保患者个人隐私不被泄露的同时，为医疗研究机构提供足够的统计数据，从而支持疾病研究和公共卫生政策制定。区块链技术则通过加密和去中心化身份验证，只有拥有相应私钥的用户才能解密和访问相应的资源或服务，确保了交易数据的安全性和隐私性。

AI时代，数据安全和隐私保护已成为全球性的挑战，但随着技术的不断进步和法规的日益完善，未来我们一定能够在保障数据安全和隐私的前提下，更好地享受科技带来的便利。

AI时代如何避免过度个性化推荐？

AI时代，个性化推荐已然成为众多应用的标配功能，这极大地提高了信息匹配的效率。不过，这也引发了人们对内容同质化的担忧，从而导致用户陷入信息茧房，即只能看到与自己观点相符或兴趣相似的信息，而无法接触到多元化的观点和内容。

那么，如何避免过度个性化推荐？可以从以下几个方面入手。

调整应用设置

多数应用都提供了关闭或调整个性化推荐的选项。用户可以根据自己的需求，在应用的设置中关闭或调整个性化推荐的级别。

以购物应用为例，可以在设置中选择减少首页推荐的商品数量或关闭某些特定类型的推荐。

管理用户标签

虽然目前大部分平台尚未提供直接管理用户标签的工具，但用户可以通过对单条内容或单个广告点击“不感兴趣”来调整推送的内容和广告类型。

主动搜索和浏览

不要完全依赖个性化推荐来获取信息。主动搜索和浏览不同的内容以帮助我们拓宽视野，接触到更广泛的信息。

比如，定期浏览一些与自己兴趣不直接相关的内容，有助于打破信息茧房，增加新的思考角度。

定期清理缓存和数据

定期清理应用缓存和数据可以减少应用收集的个人信息数量，从而降低个性化推荐的匹配程度。

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