TEDGlobal 2013
Alessandro Acquisti: What will a future without secrets look like?
알레산드로 어퀴스티 (Alessandro Acquisti): 사생활은 왜 중요한가
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지난 10년 간 온라인과 현실 상에서 공공생활과 사생활의 선은 희미해졌고, 알레산드로 어퀴스티는 이 현상의 의미와 중요성을 설명하기 위해 나왔습니다. 생각을 유발하며 약간은 으시시한 이 강연에서 그는 낯선 사람의 사진과 그 사람의 민감한 개인정보를 연결시키는 것이 얼마나 쉬운지를 보여주는 프로젝트를 포함한 최근 진행 중인 연구의 내용을 공유합니다.
Alessandro Acquisti - Privacy economist
What motivates you to share your personal information online? Alessandro Acquisti studies the behavioral economics of privacy (and information security) in social networks. Full bio
What motivates you to share your personal information online? Alessandro Acquisti studies the behavioral economics of privacy (and information security) in social networks. Full bio
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00:12
I would like to tell you a story
0
641
2354
저는 아담과 이브와 관련된
00:14
connecting the notorious privacy incident
1
2995
3176
악명 높은
00:18
involving Adam and Eve,
2
6171
2769
사생활 사건과 관련된 이야기와
00:20
and the remarkable shift in the boundaries
3
8940
3446
지난 10년 간 사생활과
00:24
between public and private which has occurred
4
12386
2686
공개된 생활의 경계가
얼마나 놀랍게 바뀌었는지
얼마나 놀랍게 바뀌었는지
00:27
in the past 10 years.
5
15072
1770
말씀드리겠습니다.
00:28
You know the incident.
6
16842
1298
여러분도 아는 일입니다.
00:30
Adam and Eve one day in the Garden of Eden
7
18140
3330
어느 날 아담과 이브는 에덴 동산에서
00:33
realize they are naked.
8
21470
1843
그들이 알몸이라는 것을
인지합니다.
인지합니다.
00:35
They freak out.
9
23313
1500
매우 놀라죠.
00:36
And the rest is history.
10
24813
2757
나머지는 성경에
나오는 그대로입니다.
나오는 그대로입니다.
00:39
Nowadays, Adam and Eve
11
27570
2188
만약 지금이었다면 아담과 이브는
00:41
would probably act differently.
12
29758
2361
아마 다르게 행동했을 겁니다.
00:44
[@Adam Last nite was a blast! loved dat apple LOL]
13
32119
2268
[@아담 어제 밤은 폭발적이었어!
그 사과 최고야. LOL]
그 사과 최고야. LOL]
00:46
[@Eve yep.. babe, know what happened to my pants tho?]
14
34387
1873
[@이브 응... 자기, 근데
내 바지 어디간 거야?]
내 바지 어디간 거야?]
00:48
We do reveal so much more information
15
36260
2636
우리는 스스로에 관해서
전례가 없을 만큼
전례가 없을 만큼
00:50
about ourselves online than ever before,
16
38896
3334
훨씬 많은 정보를 온라인에 공개하고
00:54
and so much information about us
17
42230
1704
우리에 관한 많은 정보를
00:55
is being collected by organizations.
18
43934
2224
여러 기관들이 수집하고 있습니다.
00:58
Now there is much to gain and benefit
19
46158
3282
이제 대량의 개인 정보 분석자료와
01:01
from this massive analysis of personal information,
20
49440
2446
빅데이터를 통해
01:03
or big data,
21
51886
1946
얻을 수 있는 이득은 매우 많습니다
01:05
but there are also complex tradeoffs that come
22
53832
2638
하지만 우리의 개인정보를 넘김으로써
01:08
from giving away our privacy.
23
56470
3098
발생하는 복잡한 댓가가 있습니다.
01:11
And my story is about these tradeoffs.
24
59568
4023
그리고 제 이야기는
그 댓가에 관한 것입니다.
그 댓가에 관한 것입니다.
01:15
We start with an observation which, in my mind,
25
63591
2584
지난 수년간 제 머리속에서
01:18
has become clearer and clearer in the past few years,
26
66175
3327
더 명확해진 관찰로 시작하겠습니다
01:21
that any personal information
27
69502
2097
어떤 개인 정보도
01:23
can become sensitive information.
28
71599
2285
민감한 정보가 될 수 있습니다
01:25
Back in the year 2000, about 100 billion photos
29
73884
4125
2000년에 전세계에서
01:30
were shot worldwide,
30
78009
1912
천억명의 사람들이 사진을 찍혔고
01:31
but only a minuscule proportion of them
31
79921
3065
하지만 그 중 아주 작은 비율만
01:34
were actually uploaded online.
32
82986
1883
실제로 온라인에 실렸습니다.
01:36
In 2010, only on Facebook, in a single month,
33
84869
3361
2010년엔 단 한 달간 페이스북에서만
01:40
2.5 billion photos were uploaded,
34
88230
3270
25억 장의 사진이 올려졌고
01:43
most of them identified.
35
91500
1882
대부분이 신원 확인되었죠.
01:45
In the same span of time,
36
93382
1880
같은 기간동안
01:47
computers' ability to recognize people in photos
37
95262
4870
사진 속의 사람을 인식할 수 있는
01:52
improved by three orders of magnitude.
38
100132
3608
컴퓨터의 능력은
천배 가량 증가했습니다.
천배 가량 증가했습니다.
01:55
What happens when you combine
39
103740
1882
그 기술들을 모두 합치면
01:57
these technologies together:
40
105622
1501
어떤 일이 일어날까요.
01:59
increasing availability of facial data;
41
107123
2658
안면 정보 이용율의 증가,
02:01
improving facial recognizing ability by computers;
42
109781
3648
컴퓨터의 안면 인식 능력 개선,
02:05
but also cloud computing,
43
113429
2182
또한 클라우드 컴퓨팅을
가능하게 합니다
가능하게 합니다
02:07
which gives anyone in this theater
44
115611
1888
그래서 이 극장에 계신 어떤 분이라도
02:09
the kind of computational power
45
117499
1560
몇년 전에는 세글자를 가진 조직만이
02:11
which a few years ago was only the domain
46
119059
1886
할 수 있었던
02:12
of three-letter agencies;
47
120945
1782
계산 능력을 가질 수 있습니다.
02:14
and ubiquitous computing,
48
122727
1378
그리고 유비쿼터스 컴퓨팅은
02:16
which allows my phone, which is not a supercomputer,
49
124105
2892
슈퍼컴퓨터가 아닌 제 휴대전화를
02:18
to connect to the Internet
50
126997
1671
인터넷에 연결해서
02:20
and do there hundreds of thousands
51
128668
2334
몇 초 만에 수백, 수천장의
02:23
of face metrics in a few seconds?
52
131002
2639
안면인식을 가능하도록 합니다.
02:25
Well, we conjecture that the result
53
133641
2628
우리는 이 기술 조합의 결과가
02:28
of this combination of technologies
54
136269
2064
사생활과 익명성에 관한
02:30
will be a radical change in our very notions
55
138333
2888
개념에 급속한 변화를
02:33
of privacy and anonymity.
56
141221
2257
가져오리라 추측합니다.
02:35
To test that, we did an experiment
57
143478
1993
그것을 시험하기 위해
02:37
on Carnegie Mellon University campus.
58
145471
2121
카네기 멜론 대학교에서
실험을 진행했습니다.
실험을 진행했습니다.
02:39
We asked students who were walking by
59
147592
2099
우리는 걸어 지나가는 학생들에게
02:41
to participate in a study,
60
149691
1779
연구에 참여할 수 있냐고 묻고
02:43
and we took a shot with a webcam,
61
151470
2562
웹캠으로 사진을 찍고
02:46
and we asked them to fill out a survey on a laptop.
62
154032
2782
노트북의 설문조사에
응해달라고 했습니다.
응해달라고 했습니다.
02:48
While they were filling out the survey,
63
156814
1979
그들이 설문에 답하는 동안
02:50
we uploaded their shot to a cloud-computing cluster,
64
158793
2797
우린 그들의 사진을
클라우드 컴퓨팅군에 올렸고
클라우드 컴퓨팅군에 올렸고
02:53
and we started using a facial recognizer
65
161590
1727
안면 인식기를 이용해서 그 사진과
02:55
to match that shot to a database
66
163317
2405
우리가 페이스북 프로필에서 내려받은
02:57
of some hundreds of thousands of images
67
165722
2393
수많은 사진들이 있는 데이터베이스를
03:00
which we had downloaded from Facebook profiles.
68
168115
3596
맞춰보기 시작했습니다.
03:03
By the time the subject reached the last page
69
171711
3259
참가자가 설문지의
마지막장에 도달했을 때
마지막장에 도달했을 때
03:06
on the survey, the page had been dynamically updated
70
174970
3347
실시간으로 업데이트 되는 그 페이지는
03:10
with the 10 best matching photos
71
178317
2313
안면 인식프로그램이 찾은
03:12
which the recognizer had found,
72
180630
2285
가장 비슷한 사진을 10장 표시했고
03:14
and we asked the subjects to indicate
73
182915
1738
우리는 참가자들에게
03:16
whether he or she found themselves in the photo.
74
184653
4120
자신들의 사진이 있는지
표기하도록 했습니다.
표기하도록 했습니다.
03:20
Do you see the subject?
75
188773
3699
설문 참가자가 보이시나요?
03:24
Well, the computer did, and in fact did so
76
192472
2845
컴퓨터는 보았습니다.
03:27
for one out of three subjects.
77
195317
2149
사실 3명 중 1명을 찾아냈습니다.
03:29
So essentially, we can start from an anonymous face,
78
197466
3184
기본적으로 우리는
오프라인 또는 온라인에 있는
오프라인 또는 온라인에 있는
03:32
offline or online, and we can use facial recognition
79
200650
3484
익명의 얼굴로 시작해서
안면 인식 기술을 통해
안면 인식 기술을 통해
03:36
to give a name to that anonymous face
80
204134
2360
그 익명의 얼굴에
이름을 찾을 수 있습니다.
이름을 찾을 수 있습니다.
03:38
thanks to social media data.
81
206494
2108
소셜 미디어 데이터 덕분이지요.
03:40
But a few years back, we did something else.
82
208602
1872
하지만 몇년 전
우린 다른 일을 했습니다.
우린 다른 일을 했습니다.
03:42
We started from social media data,
83
210474
1823
우리는 소셜 미디어 데이터를
03:44
we combined it statistically with data
84
212297
3051
미국 정부의 사회 보장 정보와
03:47
from U.S. government social security,
85
215348
2102
통계적으로 합쳐
03:49
and we ended up predicting social security numbers,
86
217450
3324
사회 보장 번호를
예상하기에 이르렀습니다
예상하기에 이르렀습니다
03:52
which in the United States
87
220774
1512
미국내에서는
03:54
are extremely sensitive information.
88
222286
2040
매우 민감한 정보입니다.
03:56
Do you see where I'm going with this?
89
224326
2093
제가 무슨 말을 하는지 아시겠습니까?
03:58
So if you combine the two studies together,
90
226419
2922
만약 여러분이 두 연구를 합친다면
04:01
then the question becomes,
91
229341
1512
의문을 가지게 될 것 입니다.
04:02
can you start from a face and,
92
230853
2720
얼굴로 시작해서
04:05
using facial recognition, find a name
93
233573
2311
안면 인식 기술을 이용해서
이름을 알아내고
이름을 알아내고
04:07
and publicly available information
94
235884
2669
그 이름과 그 사람에 대해
04:10
about that name and that person,
95
238553
1932
공개된 정보를 얻고
04:12
and from that publicly available information
96
240485
2248
그렇게 공개된 정보로부터
04:14
infer non-publicly available information,
97
242733
2042
훨씬 더 민감한
04:16
much more sensitive ones
98
244775
1606
비공개 정보를 추론해서
04:18
which you link back to the face?
99
246381
1492
그 얼굴에 연결할 수 있을까?
04:19
And the answer is, yes, we can, and we did.
100
247873
1916
답은 예이고 우리는 해냈습니다.
04:21
Of course, the accuracy keeps getting worse.
101
249789
2568
물론 정확도는 계속 안 좋아지죠.
04:24
[27% of subjects' first 5 SSN digits identified (with 4 attempts)]
102
252357
944
[네 번의 시도로 대상의 27%의
사회 보장 번호 첫 다섯 자리가 확인]
사회 보장 번호 첫 다섯 자리가 확인]
04:25
But in fact, we even decided to develop an iPhone app
103
253301
3827
하지만 우리는 사실 아이폰 앱을
개발하기로 결정했습니다.
개발하기로 결정했습니다.
04:29
which uses the phone's internal camera
104
257128
2715
이앱은 전화기의 내부 카메라를 사용하여
04:31
to take a shot of a subject
105
259843
1600
대상의 사진을 찍어
04:33
and then upload it to a cloud
106
261443
1487
클라우드에 올려서
04:34
and then do what I just described to you in real time:
107
262930
2662
제가 방금 설명드린 작업을
실시간으로 진행합니다.
실시간으로 진행합니다.
04:37
looking for a match, finding public information,
108
265592
2088
일치하는 것을 찾고
공개된 정보를 찾으며
공개된 정보를 찾으며
04:39
trying to infer sensitive information,
109
267680
1730
민감한 정보를 추론하여
04:41
and then sending back to the phone
110
269410
2591
그리고 전화기의 사진위에
04:44
so that it is overlaid on the face of the subject,
111
272001
3609
찾은 정보를 덧씌워 표기됩니다.
04:47
an example of augmented reality,
112
275610
1901
증강 현실의 예처럼요.
04:49
probably a creepy example of augmented reality.
113
277511
2451
아마 소름끼치는
증강 현실의 예일 것입니다.
증강 현실의 예일 것입니다.
04:51
In fact, we didn't develop the app to make it available,
114
279962
3339
사실 우리는 그 앱을
사용하기 위해서가 아니라
사용하기 위해서가 아니라
04:55
just as a proof of concept.
115
283301
1922
단지 개념을 증명해
보이기 위해서 만들었죠.
보이기 위해서 만들었죠.
04:57
In fact, take these technologies
116
285223
2313
실제로 이 기술을 이용해서
04:59
and push them to their logical extreme.
117
287536
1837
극한의 논리를 적용해보세요.
05:01
Imagine a future in which strangers around you
118
289373
2719
미래에 여러분 주위에서 낯선 사람들이
05:04
will look at you through their Google Glasses
119
292092
2311
구글 글래스나 콘텍츠 렌즈로
05:06
or, one day, their contact lenses,
120
294403
2307
여러분을 쳐다본다고 상상해 보세요.
05:08
and use seven or eight data points about you
121
296710
4020
여러분에 대한
일곱 여덟 가지 데이터를 사용해
일곱 여덟 가지 데이터를 사용해
05:12
to infer anything else
122
300730
2582
여러분에 대해 알려진
05:15
which may be known about you.
123
303312
2603
어떠한 정보든지 추론합니다.
05:17
What will this future without secrets look like?
124
305915
4794
비밀이 없는 미래는 어떤 모습일까요?
05:22
And should we care?
125
310709
1964
그리고 우리가 그걸 신경써야 할까요?
05:24
We may like to believe
126
312673
1891
우리는 풍부한 데이터가
존재하는 그 미래가
존재하는 그 미래가
05:26
that the future with so much wealth of data
127
314564
3040
편견이 사라진 미래라고
05:29
would be a future with no more biases,
128
317604
2514
믿고 싶어할 수도 있지만
05:32
but in fact, having so much information
129
320118
3583
사실 많은 정보를 갖는다는 것이
05:35
doesn't mean that we will make decisions
130
323701
2191
우리가 보다 객관적인 결정을
05:37
which are more objective.
131
325892
1706
내린다는 뜻은 아닙니다.
05:39
In another experiment, we presented to our subjects
132
327598
2560
또 다른 실험에서 우린 피실험자들에게
05:42
information about a potential job candidate.
133
330158
2246
잠재적 입사지원자들에
대한 정보를 제공하였습니다
대한 정보를 제공하였습니다
05:44
We included in this information some references
134
332404
3178
우린 그 정보 속에
05:47
to some funny, absolutely legal,
135
335582
2646
피실험자들이 인터넷에 올렸던
05:50
but perhaps slightly embarrassing information
136
338228
2465
조금 웃기고 아주 합법적이지만
05:52
that the subject had posted online.
137
340693
2020
아마 조금은 창피할 수 있는 내용을
포함했습니다.
포함했습니다.
05:54
Now interestingly, among our subjects,
138
342713
2366
자 흥미롭게도, 피실험자들 중에서
05:57
some had posted comparable information,
139
345079
3083
어떤 이들은 비슷한 정보를 올렸고
06:00
and some had not.
140
348162
2362
다른 이들은 그러지 않았습니다.
06:02
Which group do you think
141
350524
1949
여러분 생각엔 어떤 그룹이
06:04
was more likely to judge harshly our subject?
142
352473
4552
입사지원자들을 더욱 냉정하게
평가했을까요?
평가했을까요?
06:09
Paradoxically, it was the group
143
357025
1957
역설적으로 그 그룹은
06:10
who had posted similar information,
144
358982
1733
비슷한 정보를 올렸던 그룹이었습니다.
06:12
an example of moral dissonance.
145
360715
2942
도덕적 부조화의 한 예입니다.
06:15
Now you may be thinking,
146
363657
1750
여러분은 아마 숨길게 없기 때문에
06:17
this does not apply to me,
147
365407
1702
이건 나와는 상관없는 일이야
06:19
because I have nothing to hide.
148
367109
2162
라고 생각하실지 모릅니다.
06:21
But in fact, privacy is not about
149
369271
2482
하지만 사실, 사생활은 감춰야 할
06:23
having something negative to hide.
150
371753
3676
부정적인 것에 관한 것이 아닙니다.
06:27
Imagine that you are the H.R. director
151
375429
2354
여러분이 어느 단체의
인사 담당자라고 가정해보세요.
인사 담당자라고 가정해보세요.
06:29
of a certain organization, and you receive résumés,
152
377783
2947
여러분은 이력서를 받고
06:32
and you decide to find more information about the candidates.
153
380730
2473
지원자에 대한 더 많은 정보를
찾기로 결정합니다
찾기로 결정합니다
06:35
Therefore, you Google their names
154
383203
2460
그래서 여러분은 그 이름들을
구글에 검색하고
구글에 검색하고
06:37
and in a certain universe,
155
385663
2240
어느 한 곳에서
06:39
you find this information.
156
387903
2008
그 정보를 찾습니다.
06:41
Or in a parallel universe, you find this information.
157
389911
4437
혹은 평행 세계에서
이런 정보를 찾습니다.
이런 정보를 찾습니다.
06:46
Do you think that you would be equally likely
158
394348
2717
여러분은 두 지원자 모두 동등하게
06:49
to call either candidate for an interview?
159
397065
2803
면접에 부를 것이라 생각하세요?
06:51
If you think so, then you are not
160
399868
2282
만약 그렇다면
06:54
like the U.S. employers who are, in fact,
161
402150
2582
여러분은 우리 실험에 참가했던
06:56
part of our experiment, meaning we did exactly that.
162
404732
3307
미국의 고용자와 다른 겁니다.
우린 그렇게 했어요.
우린 그렇게 했어요.
07:00
We created Facebook profiles, manipulating traits,
163
408039
3182
우린 조작된 페이스북 프로필을 만들고
07:03
then we started sending out résumés to companies in the U.S.,
164
411221
2851
미국 회사에 이력서를 보냈습니다.
07:06
and we detected, we monitored,
165
414072
1908
그리고 그 회사에서
07:07
whether they were searching for our candidates,
166
415980
2393
우리의 지원자를 찾는지
감시하였습니다.
감시하였습니다.
07:10
and whether they were acting on the information
167
418373
1832
또한 그들이 소셜 미디어에서
찾은 정보에 따라
찾은 정보에 따라
07:12
they found on social media. And they were.
168
420205
1938
행동하는지 지켜보았어요.
그들은 그렇게 했습니다.
그들은 그렇게 했습니다.
07:14
Discrimination was happening through social media
169
422143
2101
소셜 미디어로 인해
동등한 기술을 지닌
동등한 기술을 지닌
07:16
for equally skilled candidates.
170
424244
3073
지원자들을 두고
차별이 생겼습니다.
차별이 생겼습니다.
07:19
Now marketers like us to believe
171
427317
4575
마케팅 담당자들은
07:23
that all information about us will always
172
431892
2269
우리에 대한 정보는 항상 우리에게
07:26
be used in a manner which is in our favor.
173
434161
3273
좋은 쪽으로 사용될거라고
믿게 합니다.
믿게 합니다.
07:29
But think again. Why should that be always the case?
174
437434
3715
하지만 다시 생각해보세요.
왜 항상 그래야 할까요?
왜 항상 그래야 할까요?
07:33
In a movie which came out a few years ago,
175
441149
2664
몇년 전에 개봉한 영화,
07:35
"Minority Report," a famous scene
176
443813
2553
"마이너리티 리포트"에는
07:38
had Tom Cruise walk in a mall
177
446366
2576
톰 크루즈가 백화점을 걸을 때
홀로그래픽 개인 맞춤 광고가
홀로그래픽 개인 맞춤 광고가
07:40
and holographic personalized advertising
178
448942
3776
그의 주위에 나타나는
07:44
would appear around him.
179
452718
1835
유명한 장면이 있습니다.
07:46
Now, that movie is set in 2054,
180
454553
3227
그 영화의 배경은 2054년입니다.
07:49
about 40 years from now,
181
457780
1642
지금으로부터 40년 후죠.
07:51
and as exciting as that technology looks,
182
459422
2908
그 기술이 아주 멋지게 보이듯
07:54
it already vastly underestimates
183
462330
2646
단체들이 모을 수 있는
여러분에 대한 정보의 양과
여러분에 대한 정보의 양과
07:56
the amount of information that organizations
184
464976
2140
또 그 정보를 이용해
여러분이 알아챌 수 없도록
여러분이 알아챌 수 없도록
07:59
can gather about you, and how they can use it
185
467116
2483
여러분에게 영향을
줄 수 있다는 사실은
줄 수 있다는 사실은
08:01
to influence you in a way that you will not even detect.
186
469599
3398
매우 과소평가돼있습니다.
08:04
So as an example, this is another experiment
187
472997
2103
예로, 이 실험은
현재 우리가 진행 중인
현재 우리가 진행 중인
08:07
actually we are running, not yet completed.
188
475100
2273
또다른 실험이고
아직 끝나지 않았습니다.
아직 끝나지 않았습니다.
08:09
Imagine that an organization has access
189
477373
2319
어느 단체가 당신의
페이스북 친구 목록에
페이스북 친구 목록에
08:11
to your list of Facebook friends,
190
479692
2056
접근할 수 있다고 상상해보세요.
08:13
and through some kind of algorithm
191
481748
1772
그리고 어떠한 알고리즘을 통해
08:15
they can detect the two friends that you like the most.
192
483520
3734
여러분이 가장 좋아하는
친구 2명을 알아낼 수 있습니다.
친구 2명을 알아낼 수 있습니다.
08:19
And then they create, in real time,
193
487254
2280
그리고 그들은 실시간으로
08:21
a facial composite of these two friends.
194
489534
2842
그 두 친구의 안면 합성을
만들어냅니다.
만들어냅니다.
08:24
Now studies prior to ours have shown that people
195
492376
3069
이 전의 연구들에서 사람들은
08:27
don't recognize any longer even themselves
196
495445
2885
합성된 얼굴에서 자신조차도
인식할 수 없지만
인식할 수 없지만
08:30
in facial composites, but they react
197
498330
2462
그 합성 얼굴에 대해
08:32
to those composites in a positive manner.
198
500792
2117
긍정적인 반응을 보인다고 했습니다.
08:34
So next time you are looking for a certain product,
199
502909
3415
그러니 다음에 만약 여러분이
어떤 제품을 찾을 때
어떤 제품을 찾을 때
08:38
and there is an ad suggesting you to buy it,
200
506324
2559
만약 특정 제품을 권하는 광고가 있으면
08:40
it will not be just a standard spokesperson.
201
508883
2907
일반적인 대변인이 아닐겁니다.
08:43
It will be one of your friends,
202
511790
2313
아마 여러분의 친구 중 한명일 거에요.
08:46
and you will not even know that this is happening.
203
514103
3303
그리고 여러분은 이런 일이
일어나는지도 모르겠죠.
일어나는지도 모르겠죠.
08:49
Now the problem is that
204
517406
2413
이제 문제는
08:51
the current policy mechanisms we have
205
519819
2519
현재 우리가 가진
개인 정보의 남용을
개인 정보의 남용을
08:54
to protect ourselves from the abuses of personal information
206
522338
3438
막기 위한 정책 구조는
08:57
are like bringing a knife to a gunfight.
207
525776
2984
마치 총싸움에 칼을
가지고 가는 것과 같습니다.
가지고 가는 것과 같습니다.
09:00
One of these mechanisms is transparency,
208
528760
2913
그 구조 중 하나는 투명성입니다.
09:03
telling people what you are going to do with their data.
209
531673
3200
사람들의 정보를 가지고
무엇을 할지 말하는 것이죠.
무엇을 할지 말하는 것이죠.
09:06
And in principle, that's a very good thing.
210
534873
2106
원칙대로라면 아주 좋은 거에요.
09:08
It's necessary, but it is not sufficient.
211
536979
3667
필요하지만 충분하지 않습니다.
09:12
Transparency can be misdirected.
212
540646
3698
투명성은 잘못 사용될 수 있습니다.
09:16
You can tell people what you are going to do,
213
544344
2104
사람들에게 무엇을 할지 말을 하고
09:18
and then you still nudge them to disclose
214
546448
2232
계속 그들에게 확실하지 않은 양의
09:20
arbitrary amounts of personal information.
215
548680
2623
정보를 밝히라고 부추길 수 있어요.
09:23
So in yet another experiment, this one with students,
216
551303
2886
그래서 또 다른 학생들과
진행한 실험에서는
진행한 실험에서는
09:26
we asked them to provide information
217
554189
3058
교정 안에서의 행동에 대한
09:29
about their campus behavior,
218
557247
1813
정보를 요구했습니다.
09:31
including pretty sensitive questions, such as this one.
219
559060
2940
꽤나 민감한 이런 질문도 있었어요.
09:34
[Have you ever cheated in an exam?]
220
562000
621
[시험 도중 컨닝한 적이 있습니까?]
09:34
Now to one group of subjects, we told them,
221
562621
2300
우린 한 피실험자 그룹에게
이렇게 얘기했습니다.
이렇게 얘기했습니다.
09:36
"Only other students will see your answers."
222
564921
2841
"다른 학생들만 답을 볼거에요."
09:39
To another group of subjects, we told them,
223
567762
1579
또 다른 그룹에게는 이렇게 얘기했죠.
09:41
"Students and faculty will see your answers."
224
569341
3561
"학생들과 교수진들 모두
응답을 볼겁니다."
응답을 볼겁니다."
09:44
Transparency. Notification. And sure enough, this worked,
225
572902
2591
투명성. 알림. 이건
당연하게도 통했습니다.
당연하게도 통했습니다.
09:47
in the sense that the first group of subjects
226
575493
1407
첫번재 그룹이
두번째 그룹보다
두번째 그룹보다
09:48
were much more likely to disclose than the second.
227
576900
2568
더 많은 정보를 밝혔어요.
09:51
It makes sense, right?
228
579468
1520
납득이 되지요. 그렇죠?
09:52
But then we added the misdirection.
229
580988
1490
그리고 잘못된 지시를 더했습니다.
09:54
We repeated the experiment with the same two groups,
230
582478
2760
같은 그룹에게 실험을 반복했지만
09:57
this time adding a delay
231
585238
2427
이번엔 피실험자들에게
09:59
between the time we told subjects
232
587665
2935
우리가 정보를 어떻게
사용할지 말한 때와
사용할지 말한 때와
10:02
how we would use their data
233
590600
2080
질문에 답하기 시작한 때 사이에
10:04
and the time we actually started answering the questions.
234
592680
4388
시간 간격을 두었어요.
10:09
How long a delay do you think we had to add
235
597068
2561
교수진이 응답을 볼거란 사실에 의한
10:11
in order to nullify the inhibitory effect
236
599629
4613
억제 영향을 무효화시키기 위해
10:16
of knowing that faculty would see your answers?
237
604242
3411
얼마나 긴 간격을 두어야 했을까요?
10:19
Ten minutes?
238
607653
1780
10분?
10:21
Five minutes?
239
609433
1791
5분?
10:23
One minute?
240
611224
1776
1분?
10:25
How about 15 seconds?
241
613000
2049
15초는 어떻습니까?
10:27
Fifteen seconds were sufficient to have the two groups
242
615049
2668
두 그룹이 같은 양의
정보를 밝히기 위해선
정보를 밝히기 위해선
10:29
disclose the same amount of information,
243
617717
1568
15초면 충분했습니다.
10:31
as if the second group now no longer cares
244
619285
2746
두번째 그룹이 교수진이
응답을 볼거란 사실을
응답을 볼거란 사실을
10:34
for faculty reading their answers.
245
622031
2656
신경 쓰지 않은 것처럼요.
10:36
Now I have to admit that this talk so far
246
624687
3336
저는 지금껏 이 강연이
10:40
may sound exceedingly gloomy,
247
628023
2480
매우 우울하게 들렸다는 걸 인정하지만
10:42
but that is not my point.
248
630503
1721
그게 중점은 아닙니다.
10:44
In fact, I want to share with you the fact that
249
632224
2699
사실 전 대안이 있다는 것을
10:46
there are alternatives.
250
634923
1772
알려드리고 싶습니다.
10:48
The way we are doing things now is not the only way
251
636695
2499
지금 저희가 하는 방식이
10:51
they can done, and certainly not the best way
252
639194
3037
유일한 방법이 아니고
또한 최상의 방법은
또한 최상의 방법은
10:54
they can be done.
253
642231
2027
더더욱 아닙니다.
10:56
When someone tells you, "People don't care about privacy,"
254
644258
4171
누군가 여러분에게
"사람들은 사생활에 신경쓰지 않아."
"사람들은 사생활에 신경쓰지 않아."
11:00
consider whether the game has been designed
255
648429
2642
라고 말할 때
모든게 설계되고 조작되어
모든게 설계되고 조작되어
11:03
and rigged so that they cannot care about privacy,
256
651071
2724
사생활에 신경 쓸 수
없게 됬는지 고려해보세요.
없게 됬는지 고려해보세요.
11:05
and coming to the realization that these manipulations occur
257
653795
3262
그리고 그러한 조작들이
일어나고 있음을 깨닫는 순간이
일어나고 있음을 깨닫는 순간이
11:09
is already halfway through the process
258
657057
1607
이미 여러분 자신을
보호하는 과정의
보호하는 과정의
11:10
of being able to protect yourself.
259
658664
2258
절반에 왔습니다.
11:12
When someone tells you that privacy is incompatible
260
660922
3710
누군가 여러분에게 사생활과
11:16
with the benefits of big data,
261
664632
1849
빅 데이터의 장점은
공존할 수 없다 말할 때
공존할 수 없다 말할 때
11:18
consider that in the last 20 years,
262
666481
2473
지난 20년 간 연구진들이
11:20
researchers have created technologies
263
668954
1917
기술을 개발해서
11:22
to allow virtually any electronic transactions
264
670871
3318
거의 모든 전자 거래가
11:26
to take place in a more privacy-preserving manner.
265
674189
3749
사생활을 더 보호하는 방식으로
이뤄지고 있습니다.
이뤄지고 있습니다.
11:29
We can browse the Internet anonymously.
266
677938
2555
우린 익명으로 인터넷을
볼 수 있습니다.
볼 수 있습니다.
11:32
We can send emails that can only be read
267
680493
2678
우린 오직 지정된
수신자만 읽을 수 있는
수신자만 읽을 수 있는
11:35
by the intended recipient, not even the NSA.
268
683171
3709
이메일을 보낼 수 있습니다.
NSA도 읽을 수 없어요.
NSA도 읽을 수 없어요.
11:38
We can have even privacy-preserving data mining.
269
686880
2997
우린 사생활을 보호하며
데이터 마이닝을 할 수 있습니다.
데이터 마이닝을 할 수 있습니다.
11:41
In other words, we can have the benefits of big data
270
689877
3894
다른 말로 우리는 사생활을 보호하며
11:45
while protecting privacy.
271
693771
2132
빅 데이터의 이점을 가질 수 있습니다.
11:47
Of course, these technologies imply a shifting
272
695903
3791
물론 그 기술들은
11:51
of cost and revenues
273
699694
1546
데이터 보유자와 대상자 사이의
11:53
between data holders and data subjects,
274
701240
2107
비용과 수익의 변화를 의미합니다.
11:55
which is why, perhaps, you don't hear more about them.
275
703347
3453
어쩌면 여러분이 그것에 대해
더이상 듣지 못하는 이유일겁니다.
더이상 듣지 못하는 이유일겁니다.
11:58
Which brings me back to the Garden of Eden.
276
706800
3706
다시 에덴의 동산으로 돌아가보죠.
12:02
There is a second privacy interpretation
277
710506
2780
에덴의 동산 이야기엔
12:05
of the story of the Garden of Eden
278
713286
1809
두번째 사생활에 관련된
해석이 있습니다.
해석이 있습니다.
12:07
which doesn't have to do with the issue
279
715095
2096
이건 아담과 이브가
12:09
of Adam and Eve feeling naked
280
717191
2225
알몸인 채
12:11
and feeling ashamed.
281
719416
2381
창피해 하는 것과는 상관 없어요.
12:13
You can find echoes of this interpretation
282
721797
2781
이 해석의 메아리는
12:16
in John Milton's "Paradise Lost."
283
724578
2782
존 밀튼의 "실낙원"에서
찾으실 수 있습니다.
찾으실 수 있습니다.
12:19
In the garden, Adam and Eve are materially content.
284
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4197
동산에서 아담과 이브는
물질적으로 만족합니다.
물질적으로 만족합니다.
12:23
They're happy. They are satisfied.
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731557
2104
그들은 행복합니다.
만족하고 있어요.
만족하고 있어요.
12:25
However, they also lack knowledge
286
733661
2293
하지만 그들은
12:27
and self-awareness.
287
735954
1640
지식과 자기 인식이 없습니다.
12:29
The moment they eat the aptly named
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3319
그들이 적절하게 이름 지어진
12:32
fruit of knowledge,
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1293
선악과를 먹는 순간
12:34
that's when they discover themselves.
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742206
2605
자기 자신을 발견합니다.
12:36
They become aware. They achieve autonomy.
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4031
그들은 의식하게 되요.
자주성을 얻습니다.
자주성을 얻습니다.
12:40
The price to pay, however, is leaving the garden.
292
748842
3126
하지만 그에 대한 대가는
동산을 떠나는 것입니다.
동산을 떠나는 것입니다.
12:43
So privacy, in a way, is both the means
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751968
3881
사생활이란 한편으로
12:47
and the price to pay for freedom.
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755849
2962
자유를 위해 지불하는 대가입니다.
12:50
Again, marketers tell us
295
758811
2770
다시 한번, 마케팅 담당자들은
12:53
that big data and social media
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761581
3019
빅 데이터와 소셜 미디어가
12:56
are not just a paradise of profit for them,
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764600
2979
그들을 위한 이익의 낙원일 뿐만 아니라
12:59
but a Garden of Eden for the rest of us.
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767579
2457
우리를 위한 에덴 동산이라고 말합니다.
13:02
We get free content.
299
770036
1238
우린 무료 콘텐츠를 얻죠.
13:03
We get to play Angry Birds. We get targeted apps.
300
771274
3123
앵그리 버드를 하게 되고요.
특정한 앱을 얻습니다.
특정한 앱을 얻습니다.
13:06
But in fact, in a few years, organizations
301
774397
2897
하지만 사실 몇년 후 단체들은
13:09
will know so much about us,
302
777294
1609
우리에 대해 아주 많이
알게 될 겁니다.
알게 될 겁니다.
13:10
they will be able to infer our desires
303
778903
2710
그들은 우리가 욕구를 가지기도 전에
13:13
before we even form them, and perhaps
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781613
2204
그 욕구를 추론할 수 있고
13:15
buy products on our behalf
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783817
2447
우리가 필요를 느끼기도 전에
13:18
before we even know we need them.
306
786264
2274
제품을 사게 할 수도 있을 겁니다.
13:20
Now there was one English author
307
788538
3237
한 영국 작가가
13:23
who anticipated this kind of future
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791775
3045
이런 미래를 예상했어요.
13:26
where we would trade away
309
794820
1405
편의를 위해
13:28
our autonomy and freedom for comfort.
310
796225
3548
우리의 자주성과 자유를 판다고 말이죠.
13:31
Even more so than George Orwell,
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799773
2161
조지 오웰보다 더한
13:33
the author is, of course, Aldous Huxley.
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801934
2761
자가는 물론 올더스 헉슬리입니다.
13:36
In "Brave New World," he imagines a society
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804695
2854
"멋진 신세계"에서 그는
13:39
where technologies that we created
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807549
2171
우리가 창조한
자유를 위한 기술들이
자유를 위한 기술들이
13:41
originally for freedom
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809720
1859
우리를 강압하는
13:43
end up coercing us.
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811579
2567
사회를 그립니다.
13:46
However, in the book, he also offers us a way out
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814146
4791
하지만 책에서 그는
13:50
of that society, similar to the path
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818937
3438
그런 사회에서 벗어나는
방법도 권합니다.
방법도 권합니다.
13:54
that Adam and Eve had to follow to leave the garden.
319
822375
3955
아담과 이브가 동산을
떠나야 했던 것과 비슷하게요.
떠나야 했던 것과 비슷하게요.
13:58
In the words of the Savage,
320
826330
2147
새비지의 말로
14:00
regaining autonomy and freedom is possible,
321
828477
3069
자주성과 자유를
되찾는 것은 가능합니다.
되찾는 것은 가능합니다.
14:03
although the price to pay is steep.
322
831546
2679
그에 대한 대가는 비싸지만요.
14:06
So I do believe that one of the defining fights
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834225
5715
그래서 저는
14:11
of our times will be the fight
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우리 시대의 중요한 싸움은
14:14
for the control over personal information,
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842503
2387
개인정보 통제를 위한 싸움,
14:16
the fight over whether big data will become a force
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844890
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빅 데이터가 자유를 위한
14:20
for freedom,
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1289
힘이 될지의 싸움이라 믿습니다.
14:21
rather than a force which will hiddenly manipulate us.
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849686
4746
우리를 몰래 조종하는 힘 대신에요.
14:26
Right now, many of us
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2593
지금 많은 사람들은
14:29
do not even know that the fight is going on,
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857025
2753
그 싸움이 진행 중인지도 모를거에요.
14:31
but it is, whether you like it or not.
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859778
2672
하지만 여러분이
좋든 싫든 진행 중입니다.
좋든 싫든 진행 중입니다.
14:34
And at the risk of playing the serpent,
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862450
2804
그리고 뱀을 갖고 노는 위험을 무릅쓰고
14:37
I will tell you that the tools for the fight
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싸움을 위한 도구는
14:40
are here, the awareness of what is going on,
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868151
3009
여기 있습니다.
현 상황의 자각과
현 상황의 자각과
14:43
and in your hands,
335
871160
1355
여러분의 손에 있는
14:44
just a few clicks away.
336
872515
3740
몇 번의 클릭입니다.
14:48
Thank you.
337
876255
1482
감사합니다.
14:49
(Applause)
338
877737
4477
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Alessandro Acquisti - Privacy economistWhat motivates you to share your personal information online? Alessandro Acquisti studies the behavioral economics of privacy (and information security) in social networks.
Why you should listen
Online, we humans are paradoxical: We cherish privacy, but freely disclose our personal information in certain contexts. Privacy economics offers a powerful lens to understand this paradox, and the field has been spearheaded by Alessandro Acquisti and his colleagues' analyses of how we decide what to share online and what we get in return.
His team's surprising studies on facial recognition software showed that it can connect an anonymous human face to an online name -- and then to a Facebook account -- in about 3 seconds. Other work shows how easy it can be to find a US citizen's Social Security number using basic pattern matching on public data. Work like this earned him an invitation to testify before a US Senate committee on the impact technology has on civil liberties.
Read about his work in the New York Times »
Alessandro Acquisti | Speaker | TED.com