TEDGlobal 2013
Alessandro Acquisti: What will a future without secrets look like?
Алессандро Аквисти: О значимости конфиденциальности
Filmed:
Readability: 4.8
1,423,103 views
За последние 10 лет граница между публичной и частной жизнью оказалась размыта, и Алессандро Аквисти рассказывает, что это означает и почему это важно. В этой дающей пищу для размышлений и слегка пугающей речи он делится результатами проделанных и текущих исследований, в том числе и экспериментом, который показывает, как легко по фотографии незнакомца найти сугубо личную информацию.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I would like to tell you a story
0
641
2354
Я хотел бы рассказать вам историю,
00:14
connecting the notorious privacy incident
1
2995
3176
которая объединяет пресловутый случай
00:18
involving Adam and Eve,
2
6171
2769
с участием Адама и Евы
00:20
and the remarkable shift in the boundaries
3
8940
3446
и ту поразительную перемену границы
00:24
between public and private which has occurred
4
12386
2686
между публичным и личным,
которая произошла
которая произошла
00:27
in the past 10 years.
5
15072
1770
за последние 10 лет.
00:28
You know the incident.
6
16842
1298
Случай вам известен.
00:30
Adam and Eve one day in the Garden of Eden
7
18140
3330
Как-то раз в Эдемском саду Адам и Ева
00:33
realize they are naked.
8
21470
1843
поняли, что они голые.
00:35
They freak out.
9
23313
1500
Они пришли в ужас.
00:36
And the rest is history.
10
24813
2757
А остальное — уже история.
00:39
Nowadays, Adam and Eve
11
27570
2188
Сегодня Адам и Ева
00:41
would probably act differently.
12
29758
2361
вели бы себя по-другому.
00:44
[@Adam Last nite was a blast! loved dat apple LOL]
13
32119
2268
@Адам: Прошлая ночь удалась!
Прикольное яблочко LOL
Прикольное яблочко LOL
00:46
[@Eve yep.. babe, know what happened to my pants tho?]
14
34387
1873
@Ева: да...детка, знаешь,
что случилось с моими штанами?
что случилось с моими штанами?
00:48
We do reveal so much more information
15
36260
2636
Мы действительно раскрываем
значительно больше информации
значительно больше информации
00:50
about ourselves online than ever before,
16
38896
3334
о самих себе,
чем когда-либо раньше,
чем когда-либо раньше,
00:54
and so much information about us
17
42230
1704
и гораздо больше информации о нас
00:55
is being collected by organizations.
18
43934
2224
собирается организациями.
00:58
Now there is much to gain and benefit
19
46158
3282
Сегодня можно получить
много полезного
много полезного
01:01
from this massive analysis of personal information,
20
49440
2446
из анализа персональных данных
01:03
or big data,
21
51886
1946
или большого объёма информации,
01:05
but there are also complex tradeoffs that come
22
53832
2638
но так же приходится идти
на ряд непростых компромиссов
на ряд непростых компромиссов
01:08
from giving away our privacy.
23
56470
3098
из-за потери нашей конфиденциальности.
01:11
And my story is about these tradeoffs.
24
59568
4023
Мой рассказ об этих компромиссах.
01:15
We start with an observation which, in my mind,
25
63591
2584
Начнём мы с наблюдения,
результат которого, по моему мнению,
результат которого, по моему мнению,
01:18
has become clearer and clearer in the past few years,
26
66175
3327
становится всё более ясным
за последние несколько лет,
за последние несколько лет,
01:21
that any personal information
27
69502
2097
а именно то, что любая
персональная информация
персональная информация
01:23
can become sensitive information.
28
71599
2285
может стать деликатной.
01:25
Back in the year 2000, about 100 billion photos
29
73884
4125
Ещё в 2000 году в мире было сделано
01:30
were shot worldwide,
30
78009
1912
около 100 миллиардов фото,
01:31
but only a minuscule proportion of them
31
79921
3065
но лишь мизерная их часть
01:34
were actually uploaded online.
32
82986
1883
была действительно загружена онлайн.
01:36
In 2010, only on Facebook, in a single month,
33
84869
3361
В 2010 году только
на Facebook ежемесячно
на Facebook ежемесячно
01:40
2.5 billion photos were uploaded,
34
88230
3270
загружалось 2,5 миллиарда фотографий,
01:43
most of them identified.
35
91500
1882
и большинство из них идентифицированы.
01:45
In the same span of time,
36
93382
1880
В то же самое время,
01:47
computers' ability to recognize people in photos
37
95262
4870
способность компьютеров
распознавать людей на фото
распознавать людей на фото
01:52
improved by three orders of magnitude.
38
100132
3608
улучшилась на три порядка.
01:55
What happens when you combine
39
103740
1882
Что же происходит, когда вы соединяете
01:57
these technologies together:
40
105622
1501
эти технологии вместе:
01:59
increasing availability of facial data;
41
107123
2658
увеличение доступности
персональных данных;
персональных данных;
02:01
improving facial recognizing ability by computers;
42
109781
3648
улучшение компьютерного распознания лиц;
02:05
but also cloud computing,
43
113429
2182
а так же облачные вычисления,
02:07
which gives anyone in this theater
44
115611
1888
которые дают любому в этом зале
02:09
the kind of computational power
45
117499
1560
такую вычислительную мощность,
02:11
which a few years ago was only the domain
46
119059
1886
которая ещё несколько лет назад была
02:12
of three-letter agencies;
47
120945
1782
только у спецслужб;
02:14
and ubiquitous computing,
48
122727
1378
и распределённые вычисления,
02:16
which allows my phone, which is not a supercomputer,
49
124105
2892
которые позволяют моему телефону,
не будучи суперкомпьютером,
не будучи суперкомпьютером,
02:18
to connect to the Internet
50
126997
1671
подключаться к интернету
02:20
and do there hundreds of thousands
51
128668
2334
и просматривать там сотни тысяч
02:23
of face metrics in a few seconds?
52
131002
2639
метрик лица за несколько секунд?
02:25
Well, we conjecture that the result
53
133641
2628
Ну, мы предполагаем, что результат
02:28
of this combination of technologies
54
136269
2064
такой комбинации технологий
02:30
will be a radical change in our very notions
55
138333
2888
радикально изменит наши понятия
02:33
of privacy and anonymity.
56
141221
2257
о конфиденциальности и анонимности.
02:35
To test that, we did an experiment
57
143478
1993
Чтобы проверить это,
мы провели эксперимент
мы провели эксперимент
02:37
on Carnegie Mellon University campus.
58
145471
2121
на кампусе университета Карнеги-Меллон.
02:39
We asked students who were walking by
59
147592
2099
Мы попросили проходящих мимо студентов
02:41
to participate in a study,
60
149691
1779
участвовать в исследовании,
02:43
and we took a shot with a webcam,
61
151470
2562
потом мы сфотографировали
их на вебкамеру
их на вебкамеру
02:46
and we asked them to fill out a survey on a laptop.
62
154032
2782
и попросили заполнить
опросник на компьютере.
опросник на компьютере.
02:48
While they were filling out the survey,
63
156814
1979
Пока они отвечали на вопросы,
02:50
we uploaded their shot to a cloud-computing cluster,
64
158793
2797
мы загрузили их фото
в облачный вычислительный кластер
в облачный вычислительный кластер
02:53
and we started using a facial recognizer
65
161590
1727
и запустили процесс распознавания лица,
02:55
to match that shot to a database
66
163317
2405
чтобы сравнить сделанные
снимки с базой данных
снимки с базой данных
02:57
of some hundreds of thousands of images
67
165722
2393
из нескольких сот тысяч изображений,
03:00
which we had downloaded from Facebook profiles.
68
168115
3596
которые мы загрузили
из анкет на Facebook.
из анкет на Facebook.
03:03
By the time the subject reached the last page
69
171711
3259
К тому времени как субъект доходил
до последней страницы опросника,
до последней страницы опросника,
03:06
on the survey, the page had been dynamically updated
70
174970
3347
страница была динамически обновлена
03:10
with the 10 best matching photos
71
178317
2313
10-ю самыми похожими фото,
03:12
which the recognizer had found,
72
180630
2285
обнаруженными программой;
03:14
and we asked the subjects to indicate
73
182915
1738
и мы просили опрашиваемого указать,
03:16
whether he or she found themselves in the photo.
74
184653
4120
находит ли он или она себя на этих фото.
03:20
Do you see the subject?
75
188773
3699
Вы видите субъекта?
03:24
Well, the computer did, and in fact did so
76
192472
2845
Компьютер видел,
и по факту идентифицировал
и по факту идентифицировал
03:27
for one out of three subjects.
77
195317
2149
одного из трёх опрошенных.
03:29
So essentially, we can start from an anonymous face,
78
197466
3184
Соответственно, мы можем
начать с неизвестного лица,
начать с неизвестного лица,
03:32
offline or online, and we can use facial recognition
79
200650
3484
оффлайн или онлайн, мы можем
использовать систему распознавания лиц,
использовать систему распознавания лиц,
03:36
to give a name to that anonymous face
80
204134
2360
чтобы определить имя неизвестного
03:38
thanks to social media data.
81
206494
2108
благодаря данным из социальных сетей.
03:40
But a few years back, we did something else.
82
208602
1872
А несколько лет назад
мы делали кое-что другое.
мы делали кое-что другое.
03:42
We started from social media data,
83
210474
1823
Мы начинали с данных
из социальных сетей,
из социальных сетей,
03:44
we combined it statistically with data
84
212297
3051
статистически комбинировали
их с данными
их с данными
03:47
from U.S. government social security,
85
215348
2102
социальных служб правительства США,
03:49
and we ended up predicting social security numbers,
86
217450
3324
и мы доходили до предсказания
номеров карточек социального страхования,
номеров карточек социального страхования,
03:52
which in the United States
87
220774
1512
которые в Соединённых Штатах
03:54
are extremely sensitive information.
88
222286
2040
являются чрезвычайно
конфиденциальной информацией.
конфиденциальной информацией.
03:56
Do you see where I'm going with this?
89
224326
2093
Понимаете, к чему я клоню?
03:58
So if you combine the two studies together,
90
226419
2922
Итак, если вы объедините
эти два исследования вместе,
эти два исследования вместе,
04:01
then the question becomes,
91
229341
1512
то возникает вопрос,
04:02
can you start from a face and,
92
230853
2720
можно ли начать с лица,
04:05
using facial recognition, find a name
93
233573
2311
используя систему распознавания,
определить имя
определить имя
04:07
and publicly available information
94
235884
2669
и общедоступную информацию
04:10
about that name and that person,
95
238553
1932
о лице и этом человеке,
04:12
and from that publicly available information
96
240485
2248
и через эту общедоступную информацию
04:14
infer non-publicly available information,
97
242733
2042
сделать предположение
о личной информации,
о личной информации,
04:16
much more sensitive ones
98
244775
1606
гораздо более конфиденциальной
04:18
which you link back to the face?
99
246381
1492
и связать её с этим лицом?
04:19
And the answer is, yes, we can, and we did.
100
247873
1916
И ответ — да, мы можем
и уже сделали это.
и уже сделали это.
04:21
Of course, the accuracy keeps getting worse.
101
249789
2568
Конечно, точность снижается.
04:24
[27% of subjects' first 5 SSN digits identified (with 4 attempts)]
102
252357
944
[определяются 27% первых 5 цифр номера карточки
социального страхования (с 4 попыток)]
социального страхования (с 4 попыток)]
04:25
But in fact, we even decided to develop an iPhone app
103
253301
3827
Но на самом деле, мы даже решили
разработать приложение для iPhone,
разработать приложение для iPhone,
04:29
which uses the phone's internal camera
104
257128
2715
которое использует
встроенную камеру телефона,
встроенную камеру телефона,
04:31
to take a shot of a subject
105
259843
1600
чтобы сделать фото человека,
04:33
and then upload it to a cloud
106
261443
1487
потом загрузить его в облако
04:34
and then do what I just described to you in real time:
107
262930
2662
и после сделать то,
что я описал в реальном времени:
что я описал в реальном времени:
04:37
looking for a match, finding public information,
108
265592
2088
найти совпадения,
используя публичную информацию,
используя публичную информацию,
04:39
trying to infer sensitive information,
109
267680
1730
попытаться связать
с конфиденциальной информацией
с конфиденциальной информацией
04:41
and then sending back to the phone
110
269410
2591
и потом послать обратно на телефон
04:44
so that it is overlaid on the face of the subject,
111
272001
3609
полученную таким образом
информацию об этом человеке,
информацию об этом человеке,
04:47
an example of augmented reality,
112
275610
1901
как пример дополненной реальности,
04:49
probably a creepy example of augmented reality.
113
277511
2451
возможно, ужасный пример
дополненной реальности.
дополненной реальности.
04:51
In fact, we didn't develop the app to make it available,
114
279962
3339
Мы не разработали это приложение,
чтобы сделать его доступным,
чтобы сделать его доступным,
04:55
just as a proof of concept.
115
283301
1922
а лишь в качестве доказательства идеи.
04:57
In fact, take these technologies
116
285223
2313
Просто возьмите эти технологии
04:59
and push them to their logical extreme.
117
287536
1837
и преувеличьте их возможности.
05:01
Imagine a future in which strangers around you
118
289373
2719
Вообразите будущее, в котором
незнакомые люди вокруг вас
незнакомые люди вокруг вас
05:04
will look at you through their Google Glasses
119
292092
2311
будут смотреть на вас
через Google Glass
через Google Glass
05:06
or, one day, their contact lenses,
120
294403
2307
или, однажды, через контактные линзы
05:08
and use seven or eight data points about you
121
296710
4020
и использовать 7 или 8
источников информации о вас,
источников информации о вас,
05:12
to infer anything else
122
300730
2582
чтобы узнать, что ещё
05:15
which may be known about you.
123
303312
2603
может быть известно о вас.
05:17
What will this future without secrets look like?
124
305915
4794
Как вам такое будущее без секретов?
05:22
And should we care?
125
310709
1964
И должны ли мы беспокоиться?
05:24
We may like to believe
126
312673
1891
Возможно нам хотелось бы верить,
05:26
that the future with so much wealth of data
127
314564
3040
что будущее с таким огромным
количеством данных,
количеством данных,
05:29
would be a future with no more biases,
128
317604
2514
будет лишено предвзятости,
05:32
but in fact, having so much information
129
320118
3583
но на самом деле, обладание
таким количеством информации
таким количеством информации
05:35
doesn't mean that we will make decisions
130
323701
2191
совершенно не означает,
что мы будем принимать
что мы будем принимать
05:37
which are more objective.
131
325892
1706
более объективные решения.
05:39
In another experiment, we presented to our subjects
132
327598
2560
В другом эксперименте,
мы представляли нашим испытуемым
мы представляли нашим испытуемым
05:42
information about a potential job candidate.
133
330158
2246
информацию о потенциальном
соискателе работы.
соискателе работы.
05:44
We included in this information some references
134
332404
3178
Мы включали в эту информацию
некоторые ссылки
некоторые ссылки
05:47
to some funny, absolutely legal,
135
335582
2646
на кое-какую забавную,
абсолютно легальную,
абсолютно легальную,
05:50
but perhaps slightly embarrassing information
136
338228
2465
но, пожалуй, слегка неловкую информацию,
05:52
that the subject had posted online.
137
340693
2020
которую этот человек
разместил о себе в сети.
разместил о себе в сети.
05:54
Now interestingly, among our subjects,
138
342713
2366
Интересно то, что среди наших испытуемых
05:57
some had posted comparable information,
139
345079
3083
кто-то разместил о себе
сопоставимую информацию,
сопоставимую информацию,
06:00
and some had not.
140
348162
2362
а кто-то нет.
06:02
Which group do you think
141
350524
1949
Как вы думаете, какая из групп
06:04
was more likely to judge harshly our subject?
142
352473
4552
получила более строгое осуждение?
06:09
Paradoxically, it was the group
143
357025
1957
Парадоксально, но это была группа,
06:10
who had posted similar information,
144
358982
1733
которая предоставляла
сходную информацию, —
сходную информацию, —
06:12
an example of moral dissonance.
145
360715
2942
пример морального диссонанса.
06:15
Now you may be thinking,
146
363657
1750
Теперь вы, может быть, думаете,
06:17
this does not apply to me,
147
365407
1702
что к вам это не применимо,
06:19
because I have nothing to hide.
148
367109
2162
потому что вам нечего скрывать.
06:21
But in fact, privacy is not about
149
369271
2482
Но ведь на самом деле, частная жизнь —
06:23
having something negative to hide.
150
371753
3676
это не наличие чего-либо негативного,
что нужно скрывать.
что нужно скрывать.
06:27
Imagine that you are the H.R. director
151
375429
2354
Представим, что вы директор по кадрам
06:29
of a certain organization, and you receive résumés,
152
377783
2947
некой организации, и вы получаете резюме
06:32
and you decide to find more information about the candidates.
153
380730
2473
и хотите узнать больше
об этих кандидатах.
об этих кандидатах.
06:35
Therefore, you Google their names
154
383203
2460
Поэтому вы ищете их имена через Google
06:37
and in a certain universe,
155
385663
2240
и в каком-то месте
06:39
you find this information.
156
387903
2008
вы найдёте эту информацию.
06:41
Or in a parallel universe, you find this information.
157
389911
4437
Или в другом месте вы
обнаружите другую информацию.
обнаружите другую информацию.
06:46
Do you think that you would be equally likely
158
394348
2717
Вы думаете, что вы равно вероятно
06:49
to call either candidate for an interview?
159
397065
2803
вызовете каждого из кандидатов
на собеседование?
на собеседование?
06:51
If you think so, then you are not
160
399868
2282
Если вы так думаете, то вы не похожи
06:54
like the U.S. employers who are, in fact,
161
402150
2582
на тех работодателей США,
которые фактически
которые фактически
06:56
part of our experiment, meaning we did exactly that.
162
404732
3307
стали частью нашего эксперимента,
а именно мы сделали вот что.
а именно мы сделали вот что.
07:00
We created Facebook profiles, manipulating traits,
163
408039
3182
Мы создали страницы на Facebook,
изменив характерные черты,
изменив характерные черты,
07:03
then we started sending out résumés to companies in the U.S.,
164
411221
2851
и начали рассылать резюме
в компании США,
в компании США,
07:06
and we detected, we monitored,
165
414072
1908
и мы следили, наблюдали,
07:07
whether they were searching for our candidates,
166
415980
2393
будут ли они искать наших кандидатов,
07:10
and whether they were acting on the information
167
418373
1832
и воспользуются ли они информацией
07:12
they found on social media. And they were.
168
420205
1938
найденной в соцсетях.
И они делали это.
И они делали это.
07:14
Discrimination was happening through social media
169
422143
2101
Через социальные сети
произошла дискриминация
произошла дискриминация
07:16
for equally skilled candidates.
170
424244
3073
кандидатов с одинаковыми навыками.
07:19
Now marketers like us to believe
171
427317
4575
Маркетологи убеждают нас в том,
07:23
that all information about us will always
172
431892
2269
что вся информация о нас всегда
07:26
be used in a manner which is in our favor.
173
434161
3273
используется
только в наших интересах.
только в наших интересах.
07:29
But think again. Why should that be always the case?
174
437434
3715
Но задумаемся вновь.
Почему это всегда должно быть так?
Почему это всегда должно быть так?
07:33
In a movie which came out a few years ago,
175
441149
2664
В фильме «Особое мнение»,
который вышел в прокат
который вышел в прокат
07:35
"Minority Report," a famous scene
176
443813
2553
несколько лет назад,
была знаменитая сцена,
была знаменитая сцена,
07:38
had Tom Cruise walk in a mall
177
446366
2576
в которой Том Круз
идёт по торговому центру
идёт по торговому центру
07:40
and holographic personalized advertising
178
448942
3776
и голографическая
персонализированная реклама
персонализированная реклама
07:44
would appear around him.
179
452718
1835
возникает вокруг него.
07:46
Now, that movie is set in 2054,
180
454553
3227
Действия фильма
происходят в 2054 году,
происходят в 2054 году,
07:49
about 40 years from now,
181
457780
1642
спустя 40 лет,
07:51
and as exciting as that technology looks,
182
459422
2908
но как бы захватывающе
не выглядела та технология,
не выглядела та технология,
07:54
it already vastly underestimates
183
462330
2646
она уже существенно недооценивает
07:56
the amount of information that organizations
184
464976
2140
то количество информации,
которую организации
которую организации
07:59
can gather about you, and how they can use it
185
467116
2483
могут собирать о нас,
и как они могут её использовать,
и как они могут её использовать,
08:01
to influence you in a way that you will not even detect.
186
469599
3398
чтобы влиять на нас способом,
который мы даже не замечаем.
который мы даже не замечаем.
08:04
So as an example, this is another experiment
187
472997
2103
Как пример — ещё один эксперимент,
08:07
actually we are running, not yet completed.
188
475100
2273
который мы уже запустили,
но ещё не завершили.
но ещё не завершили.
08:09
Imagine that an organization has access
189
477373
2319
Представим, что организация
имеет доступ
имеет доступ
08:11
to your list of Facebook friends,
190
479692
2056
к списку ваших друзей на Facebook,
08:13
and through some kind of algorithm
191
481748
1772
и, через особого рода алгоритм,
08:15
they can detect the two friends that you like the most.
192
483520
3734
они могут выделить двух друзей,
наиболее вам симпатичных.
наиболее вам симпатичных.
08:19
And then they create, in real time,
193
487254
2280
И потом они создают
в реальном времени,
в реальном времени,
08:21
a facial composite of these two friends.
194
489534
2842
фоторобот из лиц этих двух друзей.
08:24
Now studies prior to ours have shown that people
195
492376
3069
Исследования, проведённые до нас,
показали, что люди уже
показали, что люди уже
08:27
don't recognize any longer even themselves
196
495445
2885
не узнают даже самих себя
08:30
in facial composites, but they react
197
498330
2462
по фотороботу, но они реагируют
08:32
to those composites in a positive manner.
198
500792
2117
на такие составные
изображения позитивно.
изображения позитивно.
08:34
So next time you are looking for a certain product,
199
502909
3415
В следующий раз, когда вы
будете искать определённый товар,
будете искать определённый товар,
08:38
and there is an ad suggesting you to buy it,
200
506324
2559
появится объявление
с предложением купить его,
с предложением купить его,
08:40
it will not be just a standard spokesperson.
201
508883
2907
и это будет не просто
персонаж рекламы.
персонаж рекламы.
08:43
It will be one of your friends,
202
511790
2313
Это будет один из ваших друзей,
08:46
and you will not even know that this is happening.
203
514103
3303
а вы даже не узнаете,
что это случилось.
что это случилось.
08:49
Now the problem is that
204
517406
2413
Проблема сейчас в том,
08:51
the current policy mechanisms we have
205
519819
2519
что существующие правила,
которыми мы располагаем
которыми мы располагаем
08:54
to protect ourselves from the abuses of personal information
206
522338
3438
для защиты себя от злоупотреблений
личными данными,
личными данными,
08:57
are like bringing a knife to a gunfight.
207
525776
2984
напоминают то, когда
для перестрелки приносят нож.
для перестрелки приносят нож.
09:00
One of these mechanisms is transparency,
208
528760
2913
Один из таких механизмов —
это прозрачность,
это прозрачность,
09:03
telling people what you are going to do with their data.
209
531673
3200
объяснение людям того,
что собираются делать с их данными.
что собираются делать с их данными.
09:06
And in principle, that's a very good thing.
210
534873
2106
И в принципе, это очень хорошая вещь.
09:08
It's necessary, but it is not sufficient.
211
536979
3667
Это необходимо, но не достаточно.
09:12
Transparency can be misdirected.
212
540646
3698
Прозрачность может быть притворной.
09:16
You can tell people what you are going to do,
213
544344
2104
Вы можете рассказывать людям,
что вы собираетесь делать,
что вы собираетесь делать,
09:18
and then you still nudge them to disclose
214
546448
2232
а после всё равно вынудить их раскрыть
09:20
arbitrary amounts of personal information.
215
548680
2623
какое-то количество
их персональных данных
их персональных данных
09:23
So in yet another experiment, this one with students,
216
551303
2886
Так в ещё одном эксперименте
с участием студентов
с участием студентов
09:26
we asked them to provide information
217
554189
3058
мы просили их предоставить информацию
09:29
about their campus behavior,
218
557247
1813
о их поведении в учебном заведении,
09:31
including pretty sensitive questions, such as this one.
219
559060
2940
включая довольно деликатные вопросы,
такие как:
такие как:
09:34
[Have you ever cheated in an exam?]
220
562000
621
[Вы когда-нибудь
списывали на экзаменах?]
списывали на экзаменах?]
09:34
Now to one group of subjects, we told them,
221
562621
2300
Одной группе испытуемых было сказано:
09:36
"Only other students will see your answers."
222
564921
2841
«Только остальные студенты
будут видеть ваши ответы».
будут видеть ваши ответы».
09:39
To another group of subjects, we told them,
223
567762
1579
Другой группе студентов мы сказали:
09:41
"Students and faculty will see your answers."
224
569341
3561
«Студенты и преподаватели
будут видеть ваши ответы».
будут видеть ваши ответы».
09:44
Transparency. Notification. And sure enough, this worked,
225
572902
2591
Прозрачность. Уведомление.
И, конечно, это сработало,
И, конечно, это сработало,
09:47
in the sense that the first group of subjects
226
575493
1407
в том смысле,
что первая группа студентов
что первая группа студентов
09:48
were much more likely to disclose than the second.
227
576900
2568
гораздо более охотно
признавалась, чем вторая.
признавалась, чем вторая.
09:51
It makes sense, right?
228
579468
1520
Это логично, верно?
09:52
But then we added the misdirection.
229
580988
1490
А потом мы добавили уловку.
09:54
We repeated the experiment with the same two groups,
230
582478
2760
Мы повторили эксперимент
с теми же двумя группами,
с теми же двумя группами,
09:57
this time adding a delay
231
585238
2427
добавив в этот раз задержку
09:59
between the time we told subjects
232
587665
2935
между тем моментом,
когда мы сказали ребятам,
когда мы сказали ребятам,
10:02
how we would use their data
233
590600
2080
как мы будем использовать их данные,
10:04
and the time we actually started answering the questions.
234
592680
4388
и моментом времени, когда они начали
действительно отвечать на вопросы.
действительно отвечать на вопросы.
10:09
How long a delay do you think we had to add
235
597068
2561
Как вы думаете, насколько
продолжительную задержку мы добавили,
продолжительную задержку мы добавили,
10:11
in order to nullify the inhibitory effect
236
599629
4613
чтобы свести на нет тормозящее действие
10:16
of knowing that faculty would see your answers?
237
604242
3411
того факта, что преподаватели
будут видеть их ответы?
будут видеть их ответы?
10:19
Ten minutes?
238
607653
1780
10 минут?
10:21
Five minutes?
239
609433
1791
5 минут?
10:23
One minute?
240
611224
1776
Одна минута?
10:25
How about 15 seconds?
241
613000
2049
Как насчёт 15 секунд?
10:27
Fifteen seconds were sufficient to have the two groups
242
615049
2668
Пятнадцать секунд
было достаточно для того,
было достаточно для того,
10:29
disclose the same amount of information,
243
617717
1568
чтобы две группы раскрыли
одинаковое количество информации,
одинаковое количество информации,
10:31
as if the second group now no longer cares
244
619285
2746
и вторая группа больше
не беспокоилась о том,
не беспокоилась о том,
10:34
for faculty reading their answers.
245
622031
2656
что преподаватели читают их ответы.
10:36
Now I have to admit that this talk so far
246
624687
3336
Сейчас я могу допустить,
что этот разговор до сих пор
что этот разговор до сих пор
10:40
may sound exceedingly gloomy,
247
628023
2480
может показаться излишне мрачным,
10:42
but that is not my point.
248
630503
1721
но я не это хочу сказать.
10:44
In fact, I want to share with you the fact that
249
632224
2699
В действительности, я хочу
поделиться с вами тем фактом,
поделиться с вами тем фактом,
10:46
there are alternatives.
250
634923
1772
что альтернативы существуют.
10:48
The way we are doing things now is not the only way
251
636695
2499
То, как мы ведём дела сейчас —
не единственный путь
не единственный путь
10:51
they can done, and certainly not the best way
252
639194
3037
и совершенно точно не самый лучший
10:54
they can be done.
253
642231
2027
из возможных.
10:56
When someone tells you, "People don't care about privacy,"
254
644258
4171
Когда кто-либо говорит вам: «Люди
не заботятся о тайне частной жизни», —
не заботятся о тайне частной жизни», —
11:00
consider whether the game has been designed
255
648429
2642
примите во внимание,
что игра разработана
что игра разработана
11:03
and rigged so that they cannot care about privacy,
256
651071
2724
и инсценирована так, что они не могут
заботиться о тайне частной жизни;
заботиться о тайне частной жизни;
11:05
and coming to the realization that these manipulations occur
257
653795
3262
и приходя к осознанию того,
что эти манипуляции происходят,
что эти манипуляции происходят,
11:09
is already halfway through the process
258
657057
1607
вы уже на полпути к тому,
11:10
of being able to protect yourself.
259
658664
2258
чтобы суметь защитить себя самим.
11:12
When someone tells you that privacy is incompatible
260
660922
3710
Когда кто-то говорит вам,
что тайна частной жизни несовместима
что тайна частной жизни несовместима
11:16
with the benefits of big data,
261
664632
1849
с преимуществами «больших данных»,
11:18
consider that in the last 20 years,
262
666481
2473
примите во внимание,
что за последние 20 лет,
что за последние 20 лет,
11:20
researchers have created technologies
263
668954
1917
исследователи создали технологии,
11:22
to allow virtually any electronic transactions
264
670871
3318
позволяющие практически
любую электронную покупку
любую электронную покупку
11:26
to take place in a more privacy-preserving manner.
265
674189
3749
производить более безопасным образом.
11:29
We can browse the Internet anonymously.
266
677938
2555
Мы можем анонимно
искать информацию в интернете.
искать информацию в интернете.
11:32
We can send emails that can only be read
267
680493
2678
Мы можем посылать электронные письма,
которые могут быть прочитаны
которые могут быть прочитаны
11:35
by the intended recipient, not even the NSA.
268
683171
3709
только получателем, а не Управлением
национальной безопасности.
национальной безопасности.
11:38
We can have even privacy-preserving data mining.
269
686880
2997
Можно даже вести интеллектуальный анализ
данных сохраняя конфиденциальность.
данных сохраняя конфиденциальность.
11:41
In other words, we can have the benefits of big data
270
689877
3894
Другими словами, мы можем пользоваться
преимуществом «больших данных»
преимуществом «больших данных»
11:45
while protecting privacy.
271
693771
2132
сохраняя конфиденциальность
частной жизни.
частной жизни.
11:47
Of course, these technologies imply a shifting
272
695903
3791
Конечно, эти технологии
подразумевают перераспределение
подразумевают перераспределение
11:51
of cost and revenues
273
699694
1546
стоимости и доходов
11:53
between data holders and data subjects,
274
701240
2107
между владельцами и субъектами данных,
11:55
which is why, perhaps, you don't hear more about them.
275
703347
3453
именно поэтому, возможно,
вы мало знаете о них.
вы мало знаете о них.
11:58
Which brings me back to the Garden of Eden.
276
706800
3706
Это возвращает меня к саду Эдема.
12:02
There is a second privacy interpretation
277
710506
2780
Существует второе
толкование частной жизни
толкование частной жизни
12:05
of the story of the Garden of Eden
278
713286
1809
в истории Эдемского сада,
12:07
which doesn't have to do with the issue
279
715095
2096
которая не имеет отношения
к вопросу о том,
к вопросу о том,
12:09
of Adam and Eve feeling naked
280
717191
2225
как Адам и Ева ощутили себя голыми
12:11
and feeling ashamed.
281
719416
2381
и испытали стыд за это.
12:13
You can find echoes of this interpretation
282
721797
2781
Вы можете найти отголоски этой трактовки
12:16
in John Milton's "Paradise Lost."
283
724578
2782
в книге Джона Милтона «Потерянный рай».
12:19
In the garden, Adam and Eve are materially content.
284
727360
4197
В этом саду Адам и Ева
удовлетворены материально.
удовлетворены материально.
12:23
They're happy. They are satisfied.
285
731557
2104
Они счастливы. Они довольны.
12:25
However, they also lack knowledge
286
733661
2293
Однако, им также не хватает знаний
12:27
and self-awareness.
287
735954
1640
и самосознания.
12:29
The moment they eat the aptly named
288
737594
3319
Момент, когда они вкусили яблоко, —
называемое, кстати,
называемое, кстати,
12:32
fruit of knowledge,
289
740913
1293
плодом познания, —
12:34
that's when they discover themselves.
290
742206
2605
это момент, когда они
открывают сами себя.
открывают сами себя.
12:36
They become aware. They achieve autonomy.
291
744811
4031
Они начинают осознавать.
Они получают независимость.
Они получают независимость.
12:40
The price to pay, however, is leaving the garden.
292
748842
3126
Однако приходится платить
уходом из сада.
уходом из сада.
12:43
So privacy, in a way, is both the means
293
751968
3881
Так и тайна частной жизни,
в некотором роде и возможность
в некотором роде и возможность
12:47
and the price to pay for freedom.
294
755849
2962
и цена, которую нужно
платить за свободу.
платить за свободу.
12:50
Again, marketers tell us
295
758811
2770
И вновь маркетологи говорят нам,
12:53
that big data and social media
296
761581
3019
что «большие данные»
и социальные сети —
и социальные сети —
12:56
are not just a paradise of profit for them,
297
764600
2979
это не только их райская прибыль,
12:59
but a Garden of Eden for the rest of us.
298
767579
2457
но и Эдемский сад для всех остальных.
13:02
We get free content.
299
770036
1238
Мы получаем бесплатный контент.
13:03
We get to play Angry Birds. We get targeted apps.
300
771274
3123
Мы получаем игру в Angry Birds.
Мы получаем целевые приложения.
Мы получаем целевые приложения.
13:06
But in fact, in a few years, organizations
301
774397
2897
Но через несколько лет организации
13:09
will know so much about us,
302
777294
1609
будут знать о нас так много,
13:10
they will be able to infer our desires
303
778903
2710
что они будут в состоянии
делать выводы о наших желаниях
делать выводы о наших желаниях
13:13
before we even form them, and perhaps
304
781613
2204
ещё до того, как мы
их сформировали и, возможно,
их сформировали и, возможно,
13:15
buy products on our behalf
305
783817
2447
покупать продукты от нашего имени
13:18
before we even know we need them.
306
786264
2274
ещё до того, как мы узнаем,
что нуждаемся в них.
что нуждаемся в них.
13:20
Now there was one English author
307
788538
3237
Был один английский писатель,
13:23
who anticipated this kind of future
308
791775
3045
который предвидел такое будущее,
13:26
where we would trade away
309
794820
1405
где мы будем разменивать
13:28
our autonomy and freedom for comfort.
310
796225
3548
нашу независимость и свободу на комфорт.
13:31
Even more so than George Orwell,
311
799773
2161
В большей мере, чем Джордж Оруэлл,
13:33
the author is, of course, Aldous Huxley.
312
801934
2761
таким автором был,
конечно, Олдос Хаксли.
конечно, Олдос Хаксли.
13:36
In "Brave New World," he imagines a society
313
804695
2854
В своём романе «О дивный новый мир»
он придумал мир,
он придумал мир,
13:39
where technologies that we created
314
807549
2171
в котором технологии, созданные нами
13:41
originally for freedom
315
809720
1859
первоначально для свободы,
13:43
end up coercing us.
316
811579
2567
в конечном итоге поработили нас.
13:46
However, in the book, he also offers us a way out
317
814146
4791
Однако в своей книге,
он также предлагает и выход
он также предлагает и выход
13:50
of that society, similar to the path
318
818937
3438
для того общества, схожий с путём,
13:54
that Adam and Eve had to follow to leave the garden.
319
822375
3955
которым последовали
Адам и Ева покинув сад.
Адам и Ева покинув сад.
13:58
In the words of the Savage,
320
826330
2147
Словами Дикаря [Джона],
14:00
regaining autonomy and freedom is possible,
321
828477
3069
вернуть независимость
и свободу возможно,
и свободу возможно,
14:03
although the price to pay is steep.
322
831546
2679
хотя и цена этого непомерно высока.
14:06
So I do believe that one of the defining fights
323
834225
5715
Я действительно верю,
что одной из предстоящих битв
что одной из предстоящих битв
14:11
of our times will be the fight
324
839940
2563
нашего времени станет битва
14:14
for the control over personal information,
325
842503
2387
за контроль над персональными данными,
14:16
the fight over whether big data will become a force
326
844890
3507
битва за то, станут ли «большие данные»
14:20
for freedom,
327
848397
1289
силами свободы,
14:21
rather than a force which will hiddenly manipulate us.
328
849686
4746
или же силами, которые будут
скрыто нами манипулировать.
скрыто нами манипулировать.
14:26
Right now, many of us
329
854432
2593
Прямо сейчас многие из нас
14:29
do not even know that the fight is going on,
330
857025
2753
даже не подозревают,
что эта битва уже идёт,
что эта битва уже идёт,
14:31
but it is, whether you like it or not.
331
859778
2672
и это так,
нравится ли вам это или нет.
нравится ли вам это или нет.
14:34
And at the risk of playing the serpent,
332
862450
2804
И, рискуя показаться змеем,
14:37
I will tell you that the tools for the fight
333
865254
2897
я скажу вам, что средства
для этой битвы здесь,
для этой битвы здесь,
14:40
are here, the awareness of what is going on,
334
868151
3009
в понимании того, что происходит,
14:43
and in your hands,
335
871160
1355
и [это средство] в ваших руках,
14:44
just a few clicks away.
336
872515
3740
всего лишь в нескольких кликах.
14:48
Thank you.
337
876255
1482
Спасибо!
14:49
(Applause)
338
877737
4477
(Аплодисменты)
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