第166章 算法的饥渴与数据的围城（2 / 3）

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u1tiate’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‘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位，任何环节都不能有模糊地带。”

他看向李晶：