美国东部时间4月10日下午2点15分，美国参议院商务、科学与交通委员会和参议院司法委员会针对 Facebook 举行了一场联合听证。44位参议院议员轮番轰炸，将热锅中的小扎煮了一遍又一遍。在面对国会各方大佬的质询时，扎克伯格的表情严肃，但脸色苍白，仿佛一个作弊被当场抓住的孩子，此刻正要面对44名凶神恶煞的教导主任。尽管小扎镇定而顽强的应对，涉险守关，但我相信小扎这样的遭遇不会是最后一次。
扎克伯格要在国会对半个多月前爆发的用户数据漏露事件作出回应。事件中预计超过5000万Facebook用户数据遭到了窃取，并疑似被俄罗斯方面利用，干预了美国总统大选，进行基于大数据的政治广告精准投放，最终让特朗普问鼎白宫。 然而，作为一个市值超过5000亿美金公司的掌门人，扎克伯格自有其过人之处。经过连续五小时的连环审问，他的思维依然敏捷，就像一个狡猾的律师，不辩到休庭绝不退缩，并尽可能地把所有冲向被告的指控软化。
美国参议院商务委员会主席图恩发问道：.“这可能是你首次在国会露面，但Facebook其实并不是第一次面对有关隐私的问题了。《Wired》 杂志最近指出，关于用户隐私方面，您从创业之初就开始道歉，已经道歉了14年。那么你凭什么叫我们相信，今天会和以前有所不同呢？”对这个问题，扎克伯格表示没办法。“你想想，在你的宿舍里创办一家公司，然后将它发展到现在的规模，整个过程中一点错误都不犯，这根本不可能。” 这样的托辞显然是不能服众的。
扎克伯格称，“Facebook正在经历一场哲学意义上的转变。”成立之初，公司提供的服务是帮助人们相互连接获取信息，那时整个团队都把精力放在了创造工具上。“我认为我们的责任主要是创造工具，如果我们能够将这些工具放在人们的手中，社会将会变得更美好。”但自从一系列关于假新闻、数据隐私泄漏、外国势力干涉大选等丑闻爆出后，Facebook发觉仅仅构建工具是不够的，必须要采取更为主动的行动，来确保这些工具能够用于良好的目的。
小扎表示，Facebook 之前只专注于为人们提供交流的各种工具，而没有意识到有人会利用这些工具作恶。这是我们错了，现在我们要改进，我们要更关注并治理 Facebook 上的虚假信息、仇恨言论，同时不让恶势力利用用户的信息而左右他们的意见。议员们并不善罢甘休继续追问：“你如何惩罚这些恶势力？”扎克伯格认为人工智能是Facebook对付这些恶势力的工具。
现在，Facebook正在开发人工智能技术，用来主动识别某些不良活动，并为审核团队将疑似内容标记出来。与此同时，作为尚不成熟的人工智能技术的补充，Facebook准备将安全和内容审查团队的规模扩增至两万人。 扎克伯格表示，在例如恐怖主义宣传这样重点关注的的领域，人工智能的技术已经相对完善，能够成功定位到此类言论并实现迅速删除。“Facebook上99％的有关于ISIS和基地组织的内容在被用户看到之前，都被我们的人工智能系统定位删除了。”
但至于煽动性的仇恨言论，扎克伯格，还需要5到10年的时间——这还是在乐观的情况下——人工智能技术才有望识别出人类语气的细微差别。在此之前，这方面的审核依然会处于一种被动的举报-人工干预-删除的过程。为了避免人工审核团队受到主观臆断的影响，扎克伯格称，Facebook制定了一系列政策，力图使团队站在一个客观的位置上。不难发现，扎克伯格将人工智能视为解决审核的未来解决方案，实际上他在五个小时中多次提及这点。
除了媒体和政府，绝大多数人似乎还是抱着一种置身事外的态度来看待数据泄漏的问题。在3月的中国高层发展论坛上，李彦宏发表言论称，中国网民愿意用隐私换便利，结果被众人群起而喷之。但事实上，这一点无论中美，区别都不大。毕竟地球上无论哪个角落，在注册推特或Facebook时，都没几个人会完整读一遍用户协议。毫无疑问，互联网伦理问题凸显，为此我和我的研究生还写一篇文章《伦理应该成为互联网治理的基石》。
中美两国的互联网公司们，在极速扩张的过程中，总会不约而同地选择把道德和社会影响层面的修正往后放一放。尽管移动互联网发展了这么多年，但依然算是新兴技术，监管层理解并做出反应也需要时间。在这个时间差中，公司们以迅雷不及掩耳之势攻城略地，难免留下一地鸡毛。 如今，掌握了天量用户数据的互联网帝国们的走向，事实上都依附在少数几个掌门人的良心中。这一点无法不让人细思极恐。
美国科学家的研究证明：在互联网上，假新闻要跑得比真新闻快。面对虚假信息、信息安全、隐私保护等问题，无论是扎克伯格还是李彦宏都意识到人工智能的作用。近年来，人工智能有了很大发展并成为互联网下一个发力点。然而，大多数互联网巨头还只是把人工智能用于产品开发和产业发展，他们有多大诚意和决心把它用于保护用户利益？用于互联网的健康发展？这是我们都需要关心的事。
当下人们对人工智能（AI）津津乐道，下棋中机器人打败人类，机器人是不是让更多的人失业？无人驾驶汽车什么时候到来？人工智能如何成就教育和学习？以惊人的速度进步发展，电脑成为了视觉学习者。从面部识别付款到监控婴儿睡觉时的情况，机器学习的应用无处不在。但随着大量视觉数据被用来进行深度分析，如何确保AI做到负责地收集视觉数据成为一大难题。
电脑分析人类情绪和行为的能力还有待提高，但相关组织必须快速决定哪些视觉数据可以被电脑所用。机器必须学会如何在不对人类造成困扰的情况下运用数据。此外，相关公司必须学会筛选数据：在收集过程中，要确保所收集的视觉数据既有效又不会得罪人或违法。赋予算法决定能力的同时必须确保其承担相应的重大责任。至少有必要让智能机器做到对它们的决定做出解释并说明该决定的可行性所在。
