神经网络正在改变互联网。 受到人类大脑内神经元网络的启发，这些深层数学模型可以通过分析大量数据来学习离散任务。 他们已经学会识别照片中的面孔，识别口头命令，并将文本从一种语言翻译到另一种语言。 这只是一个开始。 他们也进入了科技巨头如Google和Facebook的心脏。 他们正在帮助您选择您在查询Google搜索引擎或访问您的Facebook新闻Feed时看到的内容。
所有这一切都在锐化在线服务的行为。 但这也意味着互联网准备与欧盟，世界上最大的在线市场发生意识形态对抗。
4月，欧盟为收集，存储和使用个人数据（包括在线数据）制定了新的法规。十年的制定，并将在2018年生效，一般数据保护监管守卫欧盟公民的数据，即使是由世界其他地区的公司收集。它编纂了“被遗忘的权利”，让公民要求某些链接在他们的名字被输入到互联网搜索引擎时不会出现。它给欧盟当局的权力，精细公司一个巨大的2000万欧元，或其全球收入的四分之一，如果他们侵犯。
但这不是全部。由于在官僚体系中埋入了几段话，GDPR也限制了欧盟称之为“自动化个人决策”。对于世界上最大的科技公司，这是一个潜在的问题。 “自动个人决策”是神经网络做的。牛津大学的哲学和社会科学研究员布莱斯·古德曼（Bryce Goodman）说，“他们在谈论机器学习。”牛津大学的哲学和社会科学研究员Bryce Goodman与牛津研究员一起，最近发表了一篇文章，探讨这些新法规的潜在影响。
很难解释
该条例禁止任何“严重影响”欧盟公民的自动决定。这包括评估个人在工作中的表现，经济状况，健康，个人喜好，兴趣，可靠性，行为，位置或运动的技术。“同时，立法提供了古德曼所谓的”解释权“。换句话说，规则给予欧盟公民选择审查特定服务做出特定算法决定的方式。
这两项规定都可能成为主要互联网服务的核心。例如，在Facebook上，机器学习系统已经在推动广告定位，而这些依赖于这么多的个人数据。此外，机器学习并不完全适用于“解释权”。解释神经网络内部发生的事情是一个复杂的任务，即使是专家。这些系统通过分析数百万条数据来运行，虽然它们工作得很好，但很难确定为什么它们工作得很好。你不能轻易地追踪他们的精确路径到最后的答案。
牛津互联网治理专家Viktor Mayer-Schönberger帮助起草了新立法的一部分，他说，GDPR对自动化决策的描述是可以解释的。但在目前，他说，“大问题”是这种语言如何影响深层神经网络。深度神经网络依赖于大量数据，并且它们生成复杂的算法，即使对于那些将这些系统放置到位的人来说也是不透明的。 “在这两个层面上，GDPR有话要说，”Mayer-Schönberger说。
准备冲突
Goodman认为这些规定是Facebook商业模式的中心。 “立法有这些大型跨国公司，”他说。 Facebook没有回应关于这个问题的评论请求，但这里的紧张是显而易见的。该公司每年为广告制作数十亿美元，目前使用机器学习技术。所有迹象表明，Google已将神经网络应用于广告定位，就像它已将其应用于“自然”搜索结果一样。它也没有回应征求意见。
但是古德曼不只是指着大互联网玩家。最新的机器学习从这些巨人流向互联网的其他部分。他说，新的欧盟法规可能影响一切从普通在线推荐引擎到信用卡和保险公司的进展。
欧洲法院可能最终发现，神经网络不属于自动决策类别，他们更多地关注统计分析，Mayer-Schönberger说。然而，即使如此，科技公司仍然在挣扎着“解释的权利”。正如他解释的那样，深层神经网络的一部分是它们是“黑盒子”。他们的工作超越了人类逻辑的界限意味着在未来几年将采用这种技术的无数企业将会遇到欧盟法规似乎需要的那种解释。
“这不是不可能，”神经网络创业公司Skymind的首席执行官和创始人Chris Nicholson说。 “但是很复杂。
人类干预
解决这个难题的一个方法是让人类的决策者介入或超越自动算法。在许多情况下，这已经发生，因为许多服务使用机器学习与其他技术，包括由人类明确定义的规则。这就是Google搜索引擎的工作原理。 “很多时候，算法只是解决方案的一部分 - 一个人在环的解决方案，”Nicholson说。
但互联网正在朝更多的自动化，而不是更少。最后，人类干预不一定是最好的答案。一个评论者在流行的技术讨论网站Hacker News上写道：“人类更糟糕。 “我们非常有偏见。
这是一个公平的论据。它只会变得更公平，因为机器学习不断改进。人们倾向于通过机器来表达对人类的信仰，但机器变得越来越重要。这是同样的紧张局势正在讨论的自驾驶汽车的道德的核心。有人说：“我们不能让机器做出道德决定。”但有人说：“当你看到道路是多么安全的时候，你会改变主意的。”机器永远不会是人类。但在某些情况下，他们会比人类好。
超越数据保护
最终，正如古德曼所暗示的，新的欧盟法规提出的难题将扩展到一切。机器学习是未来的方式，无论任务是生成搜索结果，导航道路，交易股票，或找到一个浪漫的伴侣。 Google目前正在执行一项任务，以重新培训其员工完成这一新的世界订单。 Facebook提供各种工具，让公司内部的任何人都可以利用机器学习的力量。谷歌，微软和亚马逊现在通过他们的云计算服务向世界其他地方提供他们的机器学习技术。
GDPR处理数据保护。但这只是一个潜在冲突的领域。例如，反托拉斯法律如何处理机器学习？ Google现在面临着一个案例，指控该公司在其搜索结果中对某些竞争对手有歧视。但这个案件是在几年前提出的。当公司抱怨机器在做歧视时会发生什么？
“拒绝证据变得更有问题，”Mayer-Schönbergerd说，因为即使谷歌可能有麻烦解释为什么做出决定。
