Живя в эпоху «больших данных» и с этой огромной шумихой вокруг ИИ, особенно в последнее десятилетие, мы живем в мире, который продолжает развиваться невероятными темпами. Социальные сети не перестают выпускать новые функции и возможности, механизмы рекомендаций становятся более точными, чем мы могли себе представить, а новые приложения значительно упрощают нашу жизнь. Однако есть один аспект этой новой реальности, которому, по крайней мере, на мой взгляд, не уделяется должного внимания. И это конфиденциальность. На самом деле, вся проблема конфиденциальности - одна из самых деликатных, сложных и разнообразных тем, и на вопрос «А как насчет конфиденциальности?» Нельзя дать однозначный ответ. В этой серии из двух статей я бы попытался поднять некоторые проблемы в отношении конфиденциальности и описать потенциальные риски и возможности .

Одна из самых больших проблем конфиденциальности заключается в том, что люди не осознают, насколько уязвимы их личные данные. Мы хотели бы думать, что наши данные (хранящиеся на смартфоне, планшете, ноутбуке или в облаке) совершенно безопасны и нашу конфиденциальность нельзя легко нарушить, но это совершенно не так. Приведу пример: смартфоны постоянно ищут новые сети для подключения. Они в основном ищут все сети Wi-Fi, к которым мы были ранее подключены (например, домашнюю сеть, рабочую сеть и т. Д.), Задавая вопрос типа Есть ли поблизости UCL Wi-Fi?. Для этого они отправляют информацию в незашифрованном виде. Это означает, что любой, у кого есть ноутбук, может получить к ним доступ. Но почему это плохо? Что, если бы я сказал вам, что на основе посещенных вами сетей кто-то может узнать все точные места, в которых вы были ранее? Вы когда-нибудь слышали о проводных драйверах? Это люди, которые разъезжают на своих машинах, подключаются ко всем доступным сетям и хранят их в больших базах данных вместе со своим местоположением. Чтобы получить больше информации об этом, я рекомендую вам посмотреть это отличное видео с TEDx.

Осознав нашу уязвимость, мы должны узнать, как можно использовать эти данные. Это поможет нам оценить важность нашего цифрового следа и понять, что каждый раз, когда мы нажимаем кнопку на веб-сайте или в приложении, мы раскрываем информацию о нашей активности, поведении и, возможно, о поведении и действиях наших функций. . Потенциально все, что мы делаем, может стать товаром и продаваться. В Стэнфордском исследовании, опубликованном 12 января 2015 года, сравнивалась способность компьютеров и людей делать точные суждения о наших личностях. Суждения людей основывались на их знакомстве с оцениваемым человеком, в то время как компьютер использовал лайки Facebook. По сути, ставка исследования заключалась в следующем: Сколько любит компьютер, чтобы быть не хуже человека?. Результаты были ошеломляющими: чтобы превзойти коллегу по работе, компьютеру нужно 10 лайков; другу или соседу по комнате 70 лайков; члену семьи 150 лайков; и супруге 300 лайков. Просто подумайте об этом. Компьютер, использующий 300 лайков (например, количество лайков, которые можно сделать за пару недель или около того), может более точно понять чьи-то черты личности, чем человек, живущий с ним десятилетиями. Другой случай, о котором сообщалось в New York Times, касался Target (одного из крупнейших розничных магазинов со скидками в США), который разработал алгоритм для прогнозирования беременности на основе продуктов, которые покупает покупатель. , а затем отправьте купоны на детские товары покупателям с высокими показателями беременности. Как говорилось в статье, произошел инцидент, когда отец пожаловался Target на отправку таких купонов своей несовершеннолетней дочери, заявив, что продвигать такие товары среди молодых девушек недопустимо. Излишне говорить, что через несколько недель отец узнал, что его дочь действительно беременна.

Есть также еще два примера, которые, как я твердо убежден, являются отличной демонстрацией того, как нашу онлайн-активность можно использовать и эксплуатировать спорным образом. Кампания Коппи-Коппи была направлена ​​на то, чтобы привлечь внимание людей к потенциальным последствиям обмена личными данными в Интернете. Поэтому они создали сайт, где продавали кружки с изображением малышек, найденные в Интернете. В частности, изображения были взяты с Flickr, и, как указано на их сайте: Фотографы сделали свои работы бесплатно доступными на Flickr по лицензии Creative Commons, которая позволяет их коммерческое повторное использование, поэтому мы можем использовать эти изображения любым способом. мы хотим.". Другой такой пример, нацеленный на повышение осведомленности о чрезмерном распространении информации, назывался «PleaseRobMe.com. Этот сайт использовал функцию поиска Twitter, чтобы отображать сообщения на основе местоположения и агрегированные и потоковые проверки в списке всех тех пустых домов, описывая недавно открытые местоположения как новые возможности.

Все приведенные выше примеры наглядно показывают, почему известная поговорка «Если тебе нечего скрывать, тебе нечего бояться», совершенно неубедительна. Конфиденциальность - это не сокрытие чего-то «плохого». Мы можем скрывать хорошее, и в этом нет ничего плохого. Есть определенные вещи и аспекты нашей жизни, которыми мы не хотим делиться ни с кем, даже с семьей или нашими ближайшими друзьями. Конфиденциальность - это право на несовершенство. На словах очень легко сказать, что конфиденциальность не так важна. Люди, которые на словах говорят, что их не волнует конфиденциальность, они на самом деле не верят этому, потому что своими повседневными действиями они принимают все возможные меры для защиты своей конфиденциальности. Итак, в следующий раз, когда вы услышите, как кто-то говорит, что конфиденциальность не важна для общего блага, просто попросите его дать вам ключи от своего дома вместе с паролями электронной почты и банковского счета.

Подводя итог, в этой статье я попытался привести несколько примеров, чтобы понять значение наших цифровых действий, сомнительные способы использования наших личных данных и понять, почему мы должны заботиться о своей конфиденциальности. В своей следующей статье я перейду на другой сайт и попытаюсь объяснить, почему большие данные и искусственный интеллект могут иметь большое преимущество в нашей жизни, возможно, ценой снижения конфиденциальности.