我在微软做研发 | Ambrosio Blanco:研究院的“合规沙皇”

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Ambrosio Blanco加入微软公司的那一年是1992。那时候,微软与现如今全然不同:规模相对较小,产品也简单得多。在微软的27年,他见证了微软与整个IT行业的成长与变迁,总是有着好奇心、永远不安分的他,却从来没有考虑过离开微软。是的,因为微软太大,他加入过微软的很多部门,而每个部门都有他感兴趣和想要学习的地方。

微软亚洲研究院首席开发经理Ambrosio Blanco

Ambrosio在微软的前十几年基本都是在产品开发部门,两三年换一个地方,从Office、IE、开发工具到Windows,再到CRM、SQL Server,五花八门的产品组让他保持了高昂的学习曲线,也不断满足了他的好奇心。每当他发现“教多于学,答多于问”的时候,便会萌生开启下一段冒险的念头。这个过程中他也在思考,在不同的部门待两三年时间,确实能够学到不少东西,但更像是“Shallow learning(浅层学习)”,他很希望找到一个能够始终满足他好奇心的部门。12年前,命运的起承转合让他来到了微软亚洲研究院,成为研究院内部在微软工作时间最久的员工。

Ambrosio在两年前领取的微软25周年工作年限纪念奖杯

“这里可学的东西太多了!”Ambrosio 的美式口音里有一股子孩子气的真诚和兴奋。他介绍道,在微软亚洲研究院接触到的都是最前沿的技术,跟开发成熟产品的体验完全不同。Ambrosio所在的微软亚洲研究院创新工程组专注的是 “开发导向型研究”,致力于将未来3-5年的最新技术落地、做出应用原型,同时探究人们在实际生活中如何使用这些应用,并基于用户反馈对应用的模型、界面和架构等进行调整,以实践驱动研究,实现更多突破。

这几年,让Ambrosio印象最深刻的要数“人脸识别访客系统”和“微软识花”两个项目。如果你曾经造访微软位于北京中关村丹棱街5号的微软大厦,一定见过接待访客的人脸识别系统,这个系统就是Ambrosio的杰作之一。将人脸识别技术第一时间用到生活中,本身就让人兴奋,让Ambrosio更兴奋的是,“你的用户就在身边,他们能直接走过来告诉你他们的体验和反馈。”

“有时候在办公室遇到同事,他会跟我抱怨早上识别系统没有成功识别到他,叫我想想办法。”Ambrosio分享这样的经历时很开心,能够如此亲切、直接地得到反馈,很有幸福感。后来经过调查发现,造成识别失败的原因是因为早晨一楼大厅的阳光格外充沛,过强的背景光让人脸变黑,导致系统无法准确识别。于是他和团队给人脸图像增加了一道滤镜,问题便轻松解决了。能够在用户的实时反馈中,不断持续优化自己的系统,这是以往远离用户开发自己的产品所没有的体验,Ambrosio很是乐在其中。

微软识花APP是Ambrosio参与的另一个重要项目,虽然是一个微软车库项目,却让他拥有了首个“百万用户”。开发该APP的初衷是为了检验图像识别技术,项目规模不大,不过麻雀虽小五脏俱全,也让Ambrosio有机会从传统工程师的角色转换出来,变得更有全局观,如此的经历让他受益匪浅。

微软识花APP

在微软亚洲研究院所做的项目总能让Ambrosio不断跳出舒适圈,在他看来,微软这几年所提倡的 Growth Mindset(成长型思维),在研究院成立之初就已经拥有,因为做研究,成长型思维是必须具备的素质,而这也正是微软亚洲研究院最吸引他的地方。他把这种吸引力归结为“有方向的自由”,这也是其他研究员曾经提到过的特有的一种平衡:稳定与自由。这里的研究员和工程师有充分的自由去选择自己钻研的方向, 而作为研究机构,这里没有商业压力,大家可以在喧嚣的世界中静下心来稳扎稳打地做研究。这样一份平衡感,让出生在菲律宾的Ambrosio从美国回到亚洲,加入了微软亚洲研究院,并且一待就是12年。

合规性涵盖很多方面,包括安全、适应性、辅助功能、授权许可等。以去年5月生效的GDPR为例,微软作为一家全球公司,会将该保护条例的适用范围扩展到全球消费者身上,虽然目前中国暂不受GDPR约束,但微软也会在中国市场坚持这一严苛的标准,在隐私保护、数据使用方面,尽自己的努力去确保用户的安全和利益。

“微软小英”是微软亚洲研究院推出的一个智能英语学习应用,利用人工智能技术帮助提高英语学习者的口语水平。面对庞大的用户群体和高频的用户使用习惯,研发团队会被要求将获取的用户信息降低到极致,只有对学英语非常必要的数据才会去采集。而目前业界很多公司在数据收集时的默认做法是“诱导式”最大授权法,用户只需要不断点击“同意”,就开始使用软件,根本不会详细看协议详情。但微软小英则采用最小授权方式,只提出最基本的需要用户授权的条款,而且用户一旦撤回授权,其所有数据都将被删除,让用户没有后顾之忧。虽然大多数国内用户对隐私权限的容忍度较高,但产品团队依然在最大限度地保护用户的数据隐私。

Ambrosio表示,微软和其他公司一样都知道数据的可贵,也正因为它太宝贵,所以微软才坚持要让数据保护的边界更加清晰。在微软,还确立了六大主要隐私原则:管控,通过易于使用的工具和清晰的选项来使用户掌控自己的隐私;透明化,公开有关数据收集和使用情况的信息,以便用户作出明智的决策;安全性,通过强大的安全性和加密措施保护用户托付给我们的数据;强大的法律保护,尊重用户当地的隐私法律,并将隐私的法律保护作为一项基本权利来对待;没有基于内容的定向投放,不会使用用户的电子邮件、聊天记录、文件或其他个人内容来针对用户投放广告;使用户收益,当收集数据时,将使用户受益于它的使用,并使用户获得更好的体验。

早在微软识花推出的时候,Ambrosio就坚持不获取用户的精确位置信息,或许为了便于识别出花的品种,可以收集用户的城市信息,但至于是哪个区、哪条街道,一律不会获取。在前文提到的人脸识别访客系统中,如果将每次识别过程中的照片记录下来,不断地用这些新的照片数据进行系统训练,可以有效地提升识别准确率,但是Ambrosio在开发过程中仍然果断舍弃了这一方案,因为他们并没有获得用户的相关授权,即使这一系统只是在微软内部使用,而且大多数用户均为微软员工。

“对于用户隐私的尊重,其实都是些很小的事情,在每个小细节都坚持以用户利益为最大,最后的整体结果才会令人尊敬。”Ambrosio分享道,“如今‘数据即资产’的论调过于甚嚣尘上,企业习惯于截留用户数据,即使他们不需要——那就存起来,但更符合GDPR的理念则是,持有数据是有代价的,改善服务不应当成为探取用户隐私的借口。相反,我们应当削减对用户数据的收集,并向用户解释清楚,正在收集哪些数据,为什么而收集,将保存多久。”

在合规方面严格要求自己,必然对一些需要大量数据的产品造成一定影响,尤其是需要海量数据去做训练的AI算法和应用,如果从正规渠道获得数据,必然会降低效率,增加成本,但在Ambrosio看来这是值得的,“因为用户最终会知道谁对他好,而且用户也会越来越介意自己的影像资料、对话语音被获取和分析。”

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