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研究顯示，面對人工智能的快速發展，現有的法律法規根本不足以保護個人健康數據的隱私性。
阿斯瓦尼通過研究顯示，利用人工智能，我們可以通過個人步數數據（比如通過智能手表和手機記錄的步數）確定某人身份，並將其與人口統計數據相關聯。在進行為時兩年、涉及15000名美國人的數據挖掘之後，研究得出結論：與1996年《健康保險攜帶和責任法案》有關的個人隱私標準需要進行修訂和改寫。
「我們想借助全國健康與營養檢查調查的數據研究隱私問題，因為這些數據能夠很好地代表美國各類群體。」阿斯瓦尼表示，「而結果暴露出了重大問題。就算你把所有身份相關信息都清除掉，也無法為你提供有效保護。別人只要掌握了正確的信息，就能把你的身份重新拼湊出來。」
「想像一下，你的Facebook可能會通過手機應用采集你的步數數據，再從另一家公司那里購得健康醫療數據，這樣一來，他們就可以把醫療數據與人名相匹配，要麼在此基礎上開始向你投放廣告，要麼再把這些數據轉手賣給別人。」
阿斯瓦尼明確指出，問題並不在電子設備，而在於設備收集的信息可能會被他人非法利用，甚至可能在公開市場上出售。
「我不是要大家棄用這些電子設備，」阿斯瓦尼表示，「但我們必須在使用自己的數據時多加小心，要注意保護自己的信息。如果能做到這一點，電子設備就有益無害了。」
雖然此次研究主要看的是步數數據，但阿斯瓦尼認為，人工智能對健康數據隱私性的威脅範圍十分廣泛。「《健康保險攜帶和責任法案》使你的醫療數據變成了個人隱私，但其覆蓋範圍並沒有你所想的那麼廣泛。」阿斯瓦尼表示，「科技公司等機構就不在《健康保險攜帶和責任法案》的管轄範圍之內，並且根據目前規定，只有一些特定信息不允許分享給他人。現在有些公司在四處購買健康數據。這些數據理應是匿名數據，但這些公司的商業模式就是設法找到與數據對應的個人，再將數據賣出去。」
阿斯瓦尼擔心，隨著人工智能不斷發展，企業想獲取個人的健康數據將變得越來越輕而易舉，對這些數據進行非法利用的誘惑也會不斷增加。雇主、放貸人、信用卡公司等都可能利用人工智能技術了解客戶的個人情況，如是否懷孕或身有殘疾等等，在此基礎上對客戶進行歧視區分。
「最理想的情況是，政府會制定新的法律法規、保護個人健康數據，」阿斯瓦尼說道，「但如今削弱這些法規的誘惑反而更大。打比方說，《健康保險攜帶和責任法案》的規則制定小組已經在征求對增強信息共享的意見。風險在於，如果人們對正在發生的事情缺乏清楚的認識，我們已經擁有的規則就會被削弱。我們喪失對醫療數據隱私的掌控的風險正有增無減，這已經成了既定事實。」