TEDGlobal 2013
Alessandro Acquisti: What will a future without secrets look like?
أليساندرو أكويسيتي: لماذا للخصوصية أهمية
Filmed:
Readability: 4.8
1,423,103 views
خلال العقد الماضي أصبح الحد الفاصل بين ما هو خاص و ما هو عام يتلاشى، في كلّاً من العالم الافتراضي و العالم الواقعي، و أليساندرو أكويسيتي هنا ليشرح ما الذي يعنيه ذلك و سبب أهميته. في هذا الحديث المحفز للتفكير، الذي تقشعر له الأبدان قليلاً، هو يشاركنا بتفاصيل أبحاثه الحديثة و الجارية -- من ضمنها مشروع يرينا سهولة مطابقة صورة شخص غريب بمعلوماته الشخصية السرية.
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
أريد أن أخبركم بقصة تربط ما بين
00:14
connecting the notorious privacy incident
1
2995
3176
الحادثة الشهيرة المتعلقة بالخصوصية
00:18
involving Adam and Eve,
2
6171
2769
لآدم و حواء،
00:20
and the remarkable shift in the boundaries
3
8940
3446
و التغير المهم في الحدود
00:24
between public and private which has occurred
4
12386
2686
بين ما هو عام و ما هو خاص الحادث
00:27
in the past 10 years.
5
15072
1770
في السنوات ال10 الماضية.
00:28
You know the incident.
6
16842
1298
أنت تعلم الحادثة.
00:30
Adam and Eve one day in the Garden of Eden
7
18140
3330
في يوم من الأيام في جنة عدن قد لاحظ آدم و حواء
00:33
realize they are naked.
8
21470
1843
أنهم عراة.
00:35
They freak out.
9
23313
1500
لقد فزعوا.
00:36
And the rest is history.
10
24813
2757
و حصل ما حصل.
00:39
Nowadays, Adam and Eve
11
27570
2188
لو عاش آدم و حواء في عصرنا هذا
00:41
would probably act differently.
12
29758
2361
لتصرفوا بشكل مختلف على الأرجح.
00:44
[@Adam Last nite was a blast! loved dat apple LOL]
13
32119
2268
[الليلة الماضية كانت رائعة! لقد أحببت هذه التفاحة هاهاها Adam@]
00:46
[@Eve yep.. babe, know what happened to my pants tho?]
14
34387
1873
[أجل عزيزي، لكن هل تعلم ماذا حصل لبنطالي؟ Eve@]
00:48
We do reveal so much more information
15
36260
2636
نحن نكشف العديد من المعلومات
00:50
about ourselves online than ever before,
16
38896
3334
عن أنفسنا على الإنترنت أكثر من أي وقت مضى،
00:54
and so much information about us
17
42230
1704
و الكثير من المعلومات عنا
00:55
is being collected by organizations.
18
43934
2224
تُجمع عن طريق المؤسسات.
00:58
Now there is much to gain and benefit
19
46158
3282
الآن، هناك فائدة كبيرة
01:01
from this massive analysis of personal information,
20
49440
2446
من التحليل العملاق للبيانات الشخصية،
01:03
or big data,
21
51886
1946
أو المعلومات الكثيرة،
01:05
but there are also complex tradeoffs that come
22
53832
2638
لكن هناك أيضاً مقايضات معقدة تنتج عن
01:08
from giving away our privacy.
23
56470
3098
تنازلنا عن خصوصيتنا.
01:11
And my story is about these tradeoffs.
24
59568
4023
و قصتي هي عن ثلاثة مقايضات.
01:15
We start with an observation which, in my mind,
25
63591
2584
دعنا نبدأ بملاحظة و التي، في رأيي،
01:18
has become clearer and clearer in the past few years,
26
66175
3327
تزداد وضوحاً منذ سنوات قليلة،
01:21
that any personal information
27
69502
2097
و هي أن أي معلومة شخصية
01:23
can become sensitive information.
28
71599
2285
يمكن أن تصبح معلومة حساسة.
01:25
Back in the year 2000, about 100 billion photos
29
73884
4125
في سنة 2000، تم التقاط حوالي
01:30
were shot worldwide,
30
78009
1912
100 بليون صورة حول العالم،
01:31
but only a minuscule proportion of them
31
79921
3065
لكن جزء صغير منها فقط
01:34
were actually uploaded online.
32
82986
1883
تم تحميله على الإنترنت.
01:36
In 2010, only on Facebook, in a single month,
33
84869
3361
في عام 2010، على موقع فيسبوك وحده، في شهر واحد،
01:40
2.5 billion photos were uploaded,
34
88230
3270
تم تحميل 2.5 بليون صورة،
01:43
most of them identified.
35
91500
1882
معظمها متعرف عليها.
01:45
In the same span of time,
36
93382
1880
في نفس الفترة الزمنية،
01:47
computers' ability to recognize people in photos
37
95262
4870
قد زادت قدرة الحواسيب على تعرف على الناس
01:52
improved by three orders of magnitude.
38
100132
3608
في الصور إلى ثلاثة أضعاف.
01:55
What happens when you combine
39
103740
1882
الأمر الذي يحدث عندما تدمج
01:57
these technologies together:
40
105622
1501
هاتين التقنيتين معاً:
01:59
increasing availability of facial data;
41
107123
2658
هو زيادة في توفر البيانات عن الوجوه؛
02:01
improving facial recognizing ability by computers;
42
109781
3648
مما يزيد من قدرة الحواسيب على التعرف على الوجوه؛
02:05
but also cloud computing,
43
113429
2182
لكن أيضاً اتصال الحواسيب الآني،
02:07
which gives anyone in this theater
44
115611
1888
الذي يوفر لجميع الموجودين في هذا المسرح
02:09
the kind of computational power
45
117499
1560
نفس القدرة الحاسوبية
02:11
which a few years ago was only the domain
46
119059
1886
التي كانت منذ سنوات قليلة
02:12
of three-letter agencies;
47
120945
1782
حكراً على المنظمات الأمنية؛
02:14
and ubiquitous computing,
48
122727
1378
و وجود قدرة الحاسوبية في كل الأجهزة،
02:16
which allows my phone, which is not a supercomputer,
49
124105
2892
مما يسمح لهاتفي، و هو ليس حاسوب فائق،
02:18
to connect to the Internet
50
126997
1671
بالاتصال بالانترنت
02:20
and do there hundreds of thousands
51
128668
2334
و عمل تطابق للمئات من الآلاف
02:23
of face metrics in a few seconds?
52
131002
2639
من صور الوجوه في ثواني قليلة.
02:25
Well, we conjecture that the result
53
133641
2628
حسناً، يخبرنا حدسنا أن نتيجة
02:28
of this combination of technologies
54
136269
2064
دمج هذه التقنيات
02:30
will be a radical change in our very notions
55
138333
2888
سوف يحدث تغير جذري في مفاهيمنا الخاصة
02:33
of privacy and anonymity.
56
141221
2257
للخصوصية و إخفاء الهوية.
02:35
To test that, we did an experiment
57
143478
1993
لاختبار ذلك، قمنا بعمل تجربة
02:37
on Carnegie Mellon University campus.
58
145471
2121
في حرم جامعة كارينجي ميلون.
02:39
We asked students who were walking by
59
147592
2099
طلبنا من الطلاب الذين كانوا يسيرون في المكان
02:41
to participate in a study,
60
149691
1779
أن يشاركوا في الدراسة،
02:43
and we took a shot with a webcam,
61
151470
2562
و أخذنا صورة لهم باستخدام كاميرا كمبيوتر،
02:46
and we asked them to fill out a survey on a laptop.
62
154032
2782
و طلبنا منهم أن يعبئوا استبيان على اللابتوب.
02:48
While they were filling out the survey,
63
156814
1979
و بينما كانوا يعبئون الاستبيان،
02:50
we uploaded their shot to a cloud-computing cluster,
64
158793
2797
قمنا بتحميل صورهم على شبكة من الحواسيب المتصلة،
02:53
and we started using a facial recognizer
65
161590
1727
و بدأنا باستخدام محلل صور
02:55
to match that shot to a database
66
163317
2405
لإيجاد تطابق للصورة على قاعدة بيانات
02:57
of some hundreds of thousands of images
67
165722
2393
تحتوي على المئات من الآلاف من الصور
03:00
which we had downloaded from Facebook profiles.
68
168115
3596
قمنا بتنزيلها من صفحات الفيسبوك الشخصية،
03:03
By the time the subject reached the last page
69
171711
3259
في الوقت الذي وصل فيه المشارك إلى آخر صفحة
03:06
on the survey, the page had been dynamically updated
70
174970
3347
في الاستبيان، تم تحديث الصفحة
03:10
with the 10 best matching photos
71
178317
2313
بأقرب 10 صور للمشارك
03:12
which the recognizer had found,
72
180630
2285
قد وجدها المتعرف،
03:14
and we asked the subjects to indicate
73
182915
1738
و طلبنا من المشاركين إخبارنا
03:16
whether he or she found themselves in the photo.
74
184653
4120
إن وجدوا أنفسهم في الصور.
03:20
Do you see the subject?
75
188773
3699
هل تستطيع رؤية المشارك؟
03:24
Well, the computer did, and in fact did so
76
192472
2845
حسناً، استطاع الحاسوب فعل ذلك، بالحقيقة استطاع
03:27
for one out of three subjects.
77
195317
2149
التعرف على واحد من كل ثلاثة مشاركين.
03:29
So essentially, we can start from an anonymous face,
78
197466
3184
إذاً الفكرة الرئيسية، هي أننا نستطيع أن نبدأ بوجه شخص غير معروف الهوية
03:32
offline or online, and we can use facial recognition
79
200650
3484
سواء موجود على أرض الواقع أو على الانترنت،
ثم باستخدام خاصية التعرف على الوجوه
ثم باستخدام خاصية التعرف على الوجوه
03:36
to give a name to that anonymous face
80
204134
2360
نستطيع معرفة اسم صاحب هذا الوجه
03:38
thanks to social media data.
81
206494
2108
بفضل بيانات شبكات التواصل الاجتماعي.
03:40
But a few years back, we did something else.
82
208602
1872
لكن، منذ بضع سنوات، كنا نقوم بأمر آخر.
03:42
We started from social media data,
83
210474
1823
كنا نبدأ ببيانات شبكات التواصل الاجتماعي،
03:44
we combined it statistically with data
84
212297
3051
و ندمجها إحصائياً ببيانات
03:47
from U.S. government social security,
85
215348
2102
من الأمن القومي الأمريكي،
03:49
and we ended up predicting social security numbers,
86
217450
3324
و استطعنا توقع أرقام الضمان الاجتماعي،
03:52
which in the United States
87
220774
1512
و التي تعد في الولايات المتحدة الأمريكية
03:54
are extremely sensitive information.
88
222286
2040
معلومات حساسة للغاية.
03:56
Do you see where I'm going with this?
89
224326
2093
هل ترون ما الذي أرمي إليه بهذا؟
03:58
So if you combine the two studies together,
90
226419
2922
إذاً إن دمجت الدراستين سوياً،
04:01
then the question becomes,
91
229341
1512
يصبح السؤال،
04:02
can you start from a face and,
92
230853
2720
هل يمكنك البدء بوجه شخص،
04:05
using facial recognition, find a name
93
233573
2311
و باستخدام خاصية التعرف على الوجوه، إيجاد اسم
04:07
and publicly available information
94
235884
2669
و معلومات متوفرة للعموم
04:10
about that name and that person,
95
238553
1932
عن هذا الاسم و هذا الشخص،
04:12
and from that publicly available information
96
240485
2248
و استخلاص من هذه المعلومات العامة
04:14
infer non-publicly available information,
97
242733
2042
معلومات خاصة،
04:16
much more sensitive ones
98
244775
1606
أكثر حساسية بكثير
04:18
which you link back to the face?
99
246381
1492
يمكنك ربطها بالوجه؟
04:19
And the answer is, yes, we can, and we did.
100
247873
1916
و الإجابة هي، نعم، تستطيع، و استطعنا نحن فعل ذلك.
04:21
Of course, the accuracy keeps getting worse.
101
249789
2568
بالطبع، إن الدقة تزداد سوءاً.
04:24
[27% of subjects' first 5 SSN digits identified (with 4 attempts)]
102
252357
944
[تم معرفة أول خمسة أرقام من رقم الضمان الاجتماعي
ل27% من المشاركين بالدراسة (بعد أربعة محاولات)]
ل27% من المشاركين بالدراسة (بعد أربعة محاولات)]
04:25
But in fact, we even decided to develop an iPhone app
103
253301
3827
لكن في الحقيقة، لقد قررنا حتى تطوير تطبيق للآيفون
04:29
which uses the phone's internal camera
104
257128
2715
الذي يستخدم الكاميرا الداخلية للهاتف
04:31
to take a shot of a subject
105
259843
1600
لأخذ صورة الشخص
04:33
and then upload it to a cloud
106
261443
1487
ثم تحميلها على قاعدة بيانات على الانترنت
04:34
and then do what I just described to you in real time:
107
262930
2662
ثم يتم عمل ما قد وصفته لكم للتو آنياً:
04:37
looking for a match, finding public information,
108
265592
2088
البحث عن صورة مطابقة، إيجاد معلومات عامة،
04:39
trying to infer sensitive information,
109
267680
1730
محاولة استنتاج معلومات حساسة،
04:41
and then sending back to the phone
110
269410
2591
ثم إعادة إرسالها إلى الهاتف
04:44
so that it is overlaid on the face of the subject,
111
272001
3609
بحيث تضاف إلى صورة وجه المشارك،
04:47
an example of augmented reality,
112
275610
1901
إنه مثال للحقيقة المدمجة مع التكنولوجيا،
04:49
probably a creepy example of augmented reality.
113
277511
2451
على الأغلب هو مثال مريب للحقيقة المدمجة.
04:51
In fact, we didn't develop the app to make it available,
114
279962
3339
في الواقع، نحن لم نطور التطبيق لجعله متوفراً،
04:55
just as a proof of concept.
115
283301
1922
فقط لإثبات المبدأ.
04:57
In fact, take these technologies
116
285223
2313
في الواقع، خذ هذه التقنيات
04:59
and push them to their logical extreme.
117
287536
1837
و ادفع بها إلى أقصى حدود المنطق.
05:01
Imagine a future in which strangers around you
118
289373
2719
تخيل مستقبلاً حيث ينظر إليك الغرباء من حولك
05:04
will look at you through their Google Glasses
119
292092
2311
من خلال نظارات جوجل الخاصة بهم
05:06
or, one day, their contact lenses,
120
294403
2307
أو، في يوم ما، عدساتهم اللاصقة،
05:08
and use seven or eight data points about you
121
296710
4020
و يستخدموا سبعة أو ثمانية معلومات عنك
05:12
to infer anything else
122
300730
2582
لاستنتاج أي معلومة أخرى
05:15
which may be known about you.
123
303312
2603
يمكن أن تكون معروفة عنك.
05:17
What will this future without secrets look like?
124
305915
4794
كيف سوف يبدو هذا المستقبل الخالي من الأسرار؟
05:22
And should we care?
125
310709
1964
و هل علينا إبداء الاهتمام؟
05:24
We may like to believe
126
312673
1891
قد نود تصديق
05:26
that the future with so much wealth of data
127
314564
3040
أن المستقبل المليء بكم هائل من البيانات
05:29
would be a future with no more biases,
128
317604
2514
سوف يكون مستقبل بلا تحيز،
05:32
but in fact, having so much information
129
320118
3583
لكن في الحقيقة، امتلاك كم هائل من المعلومات
05:35
doesn't mean that we will make decisions
130
323701
2191
لا يعني أننا سوف نتخذ قرارات
05:37
which are more objective.
131
325892
1706
أكثر موضوعية.
05:39
In another experiment, we presented to our subjects
132
327598
2560
في تجربة أخرى، قدمنا للمشاركين لدينا
05:42
information about a potential job candidate.
133
330158
2246
معلومات عن متقدم محتمل لوظيفة.
05:44
We included in this information some references
134
332404
3178
لقد قمنا بإرفاق هذه المعلومة ببعض المصادر
05:47
to some funny, absolutely legal,
135
335582
2646
لبعض المعلومات المضحكة، و القانونية تماماً،
05:50
but perhaps slightly embarrassing information
136
338228
2465
لكن قد تكون محرجة قليلاً
05:52
that the subject had posted online.
137
340693
2020
قد أدخلها المشارك على شبكة الإنترنت.
05:54
Now interestingly, among our subjects,
138
342713
2366
الآن بشكل مفاجئ، من بين المشاركين،
05:57
some had posted comparable information,
139
345079
3083
بعضهم قد أدخل معلومات قابلة للمقارنة،
06:00
and some had not.
140
348162
2362
و البعض الآخر لم يفعل.
06:02
Which group do you think
141
350524
1949
أي المجموعتين تعتقدوا
06:04
was more likely to judge harshly our subject?
142
352473
4552
أنها كانت أقسى في تقييم مشاركنا؟
06:09
Paradoxically, it was the group
143
357025
1957
بشكل متناقض، لقد كانت المجموعة
06:10
who had posted similar information,
144
358982
1733
التي أدخلت معلومات مماثلة،
06:12
an example of moral dissonance.
145
360715
2942
إنه مثال على عدم الانسجام الأخلاقي.
06:15
Now you may be thinking,
146
363657
1750
الآن إنك قد تفكر،
06:17
this does not apply to me,
147
365407
1702
إن هذا لا ينطبق علي،
06:19
because I have nothing to hide.
148
367109
2162
لأن ليس لدي ما أخفيه.
06:21
But in fact, privacy is not about
149
369271
2482
لكن في الحقيقة، إن الخصوصية ليست متعلقة
06:23
having something negative to hide.
150
371753
3676
بإخفاء الأمور السلبية.
06:27
Imagine that you are the H.R. director
151
375429
2354
تخيل أنك مدير لقسم الموارد البشرية
06:29
of a certain organization, and you receive résumés,
152
377783
2947
في منظمة معينة، و وصلتك سيَر ذاتية،
06:32
and you decide to find more information about the candidates.
153
380730
2473
و قررت أن تجد معلومات أكثر عن المتقدمين.
06:35
Therefore, you Google their names
154
383203
2460
لهذا، فإنك تقوم بالبحث عن أسمائهم في جوجل
06:37
and in a certain universe,
155
385663
2240
و في وجود معين،
06:39
you find this information.
156
387903
2008
وجدت هذه المعلومة.
06:41
Or in a parallel universe, you find this information.
157
389911
4437
أو في وجود آخر، وجدت هذه المعلومة.
06:46
Do you think that you would be equally likely
158
394348
2717
هل تعتقد أنه سوف تكون احتمالات اتصالك
06:49
to call either candidate for an interview?
159
397065
2803
بأي منهما متساوية لإجراء مقابلة؟
06:51
If you think so, then you are not
160
399868
2282
إن كنت تعتقد كذلك، إذاً أنت لست
06:54
like the U.S. employers who are, in fact,
161
402150
2582
كأصحاب العمل الأمريكيين الذين، في الواقع،
06:56
part of our experiment, meaning we did exactly that.
162
404732
3307
جزء من تجربتنا، أي أننا قمنا باختبار ذلك تماماً.
07:00
We created Facebook profiles, manipulating traits,
163
408039
3182
قمنا بإنشاء صفحات شخصية على الفيسبوك، متلاعبين بالصفات،
07:03
then we started sending out résumés to companies in the U.S.,
164
411221
2851
ثم بدأنا بإرسال سير شخصية لشركات في الولايات المتحدة الأمريكية،
07:06
and we detected, we monitored,
165
414072
1908
و قمنا بالكشف، و بمتابعة،
07:07
whether they were searching for our candidates,
166
415980
2393
إن كانوا يبحثون عن مرشحينا،
07:10
and whether they were acting on the information
167
418373
1832
و إن كانوا يتصرفون حيال المعلومات
07:12
they found on social media. And they were.
168
420205
1938
التي وجدوها على شبكات التواصل الاجتماعي. و بالفعل قاموا بذلك.
07:14
Discrimination was happening through social media
169
422143
2101
التفرقة بين المتقدمين ذي الكفاءة المتماثلة كانت حاصلة
07:16
for equally skilled candidates.
170
424244
3073
بناء على شبكات التواصل الاجتماعي.
07:19
Now marketers like us to believe
171
427317
4575
الآن يفضل المسوّقين أن نعتقد
07:23
that all information about us will always
172
431892
2269
أن كل المعلومات المتعلقة بنا سوف تستخدم دائماً
07:26
be used in a manner which is in our favor.
173
434161
3273
فيما يصب في مصلحتنا.
07:29
But think again. Why should that be always the case?
174
437434
3715
لكن فكر مرة أخرى. لماذا يجب ذلك أن يكون صحيحاً في كل مرة؟
07:33
In a movie which came out a few years ago,
175
441149
2664
في فيلم قد عرض منذ بضع سنوات،
07:35
"Minority Report," a famous scene
176
443813
2553
"تقرير الأقلية"، في لقطة مشهورة
07:38
had Tom Cruise walk in a mall
177
446366
2576
يسير توم كروز في مجمع تجاري
07:40
and holographic personalized advertising
178
448942
3776
و يظهر حوله إعلان ثلاثي الأبعاد من حوله تم تخصيصه
07:44
would appear around him.
179
452718
1835
تم تخصيصه ليتناسب مع شخصه.
07:46
Now, that movie is set in 2054,
180
454553
3227
الآن، تدور أحداث هذا الفيلم في عام 2054،
07:49
about 40 years from now,
181
457780
1642
حوالي 40 سنة من الآن.
07:51
and as exciting as that technology looks,
182
459422
2908
بقدر ما تبدو هذه التقنية مثيرة للاهتمام،
07:54
it already vastly underestimates
183
462330
2646
إلّا أن قدرها يستهان به بشكل كبير
07:56
the amount of information that organizations
184
464976
2140
كمية المعلومات التي تستطيع
07:59
can gather about you, and how they can use it
185
467116
2483
المنظمات جمعها عنك، و الكيفية التي تستخدمها بها
08:01
to influence you in a way that you will not even detect.
186
469599
3398
للتأثير بك بطريقة لن يمكنك حتى كشفها.
08:04
So as an example, this is another experiment
187
472997
2103
فكمثال، هذه تجربة أخرى
08:07
actually we are running, not yet completed.
188
475100
2273
لا تزال قيد الدراسة، لم تكتمل بعد.
08:09
Imagine that an organization has access
189
477373
2319
تخيل أن لمنظمة القدرة على الولوج
08:11
to your list of Facebook friends,
190
479692
2056
إلى قائمة أصدقاؤك على الفيسبوك،
08:13
and through some kind of algorithm
191
481748
1772
و من خلال خوارزمية معينة
08:15
they can detect the two friends that you like the most.
192
483520
3734
يستطيعون معرفة الصديقين المفضلين لديك.
08:19
And then they create, in real time,
193
487254
2280
و من ثم ينشئون، آنياً،
08:21
a facial composite of these two friends.
194
489534
2842
تركيب للوجه لهذين الصديقين.
08:24
Now studies prior to ours have shown that people
195
492376
3069
الآن أظهرت الدراسات السابقة لدراستنا أن الناس
08:27
don't recognize any longer even themselves
196
495445
2885
لا تستطيع التعرف حتى على أنفسها في
08:30
in facial composites, but they react
197
498330
2462
في رسومات تركيب الوجه، لكنهم يستجيبون
08:32
to those composites in a positive manner.
198
500792
2117
لهذه التراكيب بطريقة إيجابية.
08:34
So next time you are looking for a certain product,
199
502909
3415
لذا في المرة التالية التي تبحث فيها عن منتج معين،
08:38
and there is an ad suggesting you to buy it,
200
506324
2559
و هناك إعلان يقترح أن تشتريه،
08:40
it will not be just a standard spokesperson.
201
508883
2907
فإنه لن يتضمن متحدث عادي.
08:43
It will be one of your friends,
202
511790
2313
بل سيكون أحد أصدقاؤك،
08:46
and you will not even know that this is happening.
203
514103
3303
و لن تدرك حتى مالذي يحدث.
08:49
Now the problem is that
204
517406
2413
الآن المشكلة في ذلك
08:51
the current policy mechanisms we have
205
519819
2519
أن آليات السياسة التي نمتلكها
08:54
to protect ourselves from the abuses of personal information
206
522338
3438
لحماية أنفسنا من سوء استخدام المعلومات الشخصية
08:57
are like bringing a knife to a gunfight.
207
525776
2984
هي كإحضار سكين إلى قتال بالأسلحة النارية.
09:00
One of these mechanisms is transparency,
208
528760
2913
أحد هذه الآليات هي الشفافية،
09:03
telling people what you are going to do with their data.
209
531673
3200
إخبار الناس بما سوف تفعله ببياناتهم.
09:06
And in principle, that's a very good thing.
210
534873
2106
و كمبدأ، فإنه أمر جيد جداً.
09:08
It's necessary, but it is not sufficient.
211
536979
3667
إنه ضروري، لكنه ليس كافي.
09:12
Transparency can be misdirected.
212
540646
3698
يمكن للشفافية أن يتم توجيهها بصورة خاطئة.
09:16
You can tell people what you are going to do,
213
544344
2104
يمكنك إخبار الناس بما سوف تقوم به،
09:18
and then you still nudge them to disclose
214
546448
2232
ثم لاتزال تدفعهم إلى الإدلاء
09:20
arbitrary amounts of personal information.
215
548680
2623
بكميات كبيرة من المعلومات الشخصية.
09:23
So in yet another experiment, this one with students,
216
551303
2886
لذا في تجربة أخرى، هذه المرة مع طلاب،
09:26
we asked them to provide information
217
554189
3058
فقد طلبنا منهم توفير معلومات
09:29
about their campus behavior,
218
557247
1813
عن تصرفاتهم داخل الحرم الجامعي،
09:31
including pretty sensitive questions, such as this one.
219
559060
2940
تتضمن أسئلة حساسة للغاية، كهذا.
09:34
[Have you ever cheated in an exam?]
220
562000
621
[هل غششت مرة في إمتحان؟]
09:34
Now to one group of subjects, we told them,
221
562621
2300
الآن أحد المجموعات من المشاركين، قلنا لهم،
09:36
"Only other students will see your answers."
222
564921
2841
"فقط الطلاب الآخرون سوف يروا إجاباتكم."
09:39
To another group of subjects, we told them,
223
567762
1579
لمجموعة أخرى من المشاركين، قلنا لهم،
09:41
"Students and faculty will see your answers."
224
569341
3561
"إن الطلاب و أعضاء الهيئة التدريسية سوف يروا إجاباتكم."
09:44
Transparency. Notification. And sure enough, this worked,
225
572902
2591
شفافية. إخطار. و بالطبع، نجح الأمر،
09:47
in the sense that the first group of subjects
226
575493
1407
من ناحية أن المجموعة الأولى من المشاركين
09:48
were much more likely to disclose than the second.
227
576900
2568
كانت أكثر قابلية للإدلاء من المجموعة الثانية.
09:51
It makes sense, right?
228
579468
1520
إنه أمر منطقي، أليس كذلك؟
09:52
But then we added the misdirection.
229
580988
1490
لكننا أضفنا سوء التوجيه بعد ذلك.
09:54
We repeated the experiment with the same two groups,
230
582478
2760
لقد كررنا التجربة مع نفس المجموعتين،
09:57
this time adding a delay
231
585238
2427
لكن بإضافة تأخير هذه المرة
09:59
between the time we told subjects
232
587665
2935
بين زمن إخبار المشتركين
10:02
how we would use their data
233
590600
2080
بالكيفية التي سيتم استخدام بياناتهم بها
10:04
and the time we actually started answering the questions.
234
592680
4388
و زمن الإجابة على الأسئلة.
10:09
How long a delay do you think we had to add
235
597068
2561
كم طول التأخير الذي تتوقعون كان علينا إضافته
10:11
in order to nullify the inhibitory effect
236
599629
4613
لإزالة التأثير الممانع
10:16
of knowing that faculty would see your answers?
237
604242
3411
لمعرفة أن أحد أعضاء هيئة التدريس سوف يرى إجابتك؟
10:19
Ten minutes?
238
607653
1780
عشرة دقائق؟
10:21
Five minutes?
239
609433
1791
خمسة دقائق؟
10:23
One minute?
240
611224
1776
دقيقة؟
10:25
How about 15 seconds?
241
613000
2049
ماذا عن 15 ثانية؟
10:27
Fifteen seconds were sufficient to have the two groups
242
615049
2668
كانت 15 ثانية كافية لجعل المجموعتين تدليان
10:29
disclose the same amount of information,
243
617717
1568
تدليان بنفس الكمية من المعلومات،
10:31
as if the second group now no longer cares
244
619285
2746
و كأن المجموعة الثانية لم تعد تهتم الآن
10:34
for faculty reading their answers.
245
622031
2656
بأمر قراءة أعضاء هيئة الدريس لأجوبتهم.
10:36
Now I have to admit that this talk so far
246
624687
3336
الآن عليّ الاعتراف أن هذا الحديث حتى الآن
10:40
may sound exceedingly gloomy,
247
628023
2480
قد يبدو كئيب لدرجة كبيرة،
10:42
but that is not my point.
248
630503
1721
لكن هذا ليس هدفي.
10:44
In fact, I want to share with you the fact that
249
632224
2699
بالواقع، أود أن أشارككم حقيقة أنه
10:46
there are alternatives.
250
634923
1772
هناك بدائل.
10:48
The way we are doing things now is not the only way
251
636695
2499
إن الطريقة التي نستخدمها في إنجاز الأمور الآن هي ليست الطريقة الوحيدة
10:51
they can done, and certainly not the best way
252
639194
3037
لإنجازها، و مؤكداً هي ليست أفضل طريقة
10:54
they can be done.
253
642231
2027
لإنجازها.
10:56
When someone tells you, "People don't care about privacy,"
254
644258
4171
عندما يخبرك شخص ما: "إن الناس لا تهتم بالخصوصية،"
11:00
consider whether the game has been designed
255
648429
2642
فكر إن كان تم تصميم اللعبة
11:03
and rigged so that they cannot care about privacy,
256
651071
2724
و تزويرها كي لا يستطيعوا الاهتمام بالخصوصية،
11:05
and coming to the realization that these manipulations occur
257
653795
3262
و إدراك أن هذه التلاعبات حاصلة
11:09
is already halfway through the process
258
657057
1607
هو نصف الطريق في عملية
11:10
of being able to protect yourself.
259
658664
2258
حماية نفسك.
11:12
When someone tells you that privacy is incompatible
260
660922
3710
عندما يخبرك شخص أن الخصوصية لا تتوافق
11:16
with the benefits of big data,
261
664632
1849
مع فوائد البيانات الهائلة،
11:18
consider that in the last 20 years,
262
666481
2473
فكر أن في ال20 سنة الماضية،
11:20
researchers have created technologies
263
668954
1917
طور الباحثون تقنيات
11:22
to allow virtually any electronic transactions
264
670871
3318
للسماح عملياً لأي عملية إلكترونية
11:26
to take place in a more privacy-preserving manner.
265
674189
3749
أن تحصل بطريقة أكثر حفظاً للسرية.
11:29
We can browse the Internet anonymously.
266
677938
2555
نحن نستطيع تصفح الانترنت بسرية.
11:32
We can send emails that can only be read
267
680493
2678
نستطيع إرسال رسائل إلكترونية يمكن قراءتها فقط
11:35
by the intended recipient, not even the NSA.
268
683171
3709
بواسطة الشخص المستقبل، و لا حتى الإن أس أيه (وكالة الأمن القومي) يمكنها ذلك.
11:38
We can have even privacy-preserving data mining.
269
686880
2997
يمكننا حتى استخراج البيانات بطريقة تحفظ السرية.
11:41
In other words, we can have the benefits of big data
270
689877
3894
بمعنى آخر، نحن بإمكاننا التمتع بفوائد البيانات الهائلة
11:45
while protecting privacy.
271
693771
2132
مع حماية السرية.
11:47
Of course, these technologies imply a shifting
272
695903
3791
بالطبع، هذه التقنيات تعني تغير
11:51
of cost and revenues
273
699694
1546
في التكاليف و الإيرادات
11:53
between data holders and data subjects,
274
701240
2107
بين حافظين البيانات و أصحاب البيانات،
11:55
which is why, perhaps, you don't hear more about them.
275
703347
3453
يمكن، لهذا السبب، أنت لا تسمع المزيد عنها.
11:58
Which brings me back to the Garden of Eden.
276
706800
3706
الأمر الذي يعيدني إلى جنة عدن.
12:02
There is a second privacy interpretation
277
710506
2780
هناك تفسير آخر متعلق بالخصوصية
12:05
of the story of the Garden of Eden
278
713286
1809
في قصة جنة عدن
12:07
which doesn't have to do with the issue
279
715095
2096
و هو ليس له علاقة بقضية
12:09
of Adam and Eve feeling naked
280
717191
2225
شعور آدم و حواء بالعري
12:11
and feeling ashamed.
281
719416
2381
و بالحرج.
12:13
You can find echoes of this interpretation
282
721797
2781
تستطيع إيجاد لمحات عن هذا التفسير
12:16
in John Milton's "Paradise Lost."
283
724578
2782
في قصيدة جون ملتون "الفردوس المفقود".
12:19
In the garden, Adam and Eve are materially content.
284
727360
4197
في الجنة، إن آدم و حواء مكتفيين مادياً.
12:23
They're happy. They are satisfied.
285
731557
2104
إنهما سعداء. إنهما مكتفيين.
12:25
However, they also lack knowledge
286
733661
2293
على الرغم من ذلك، فإنهم أيضاً يفتقرون المعرفة
12:27
and self-awareness.
287
735954
1640
و إدراك الذات.
12:29
The moment they eat the aptly named
288
737594
3319
و في لحظة إلتقامهما الفاكهة المسماة
12:32
fruit of knowledge,
289
740913
1293
بفاكهة المعرفة،
12:34
that's when they discover themselves.
290
742206
2605
هنا قد اكتشفا نفسيهما.
12:36
They become aware. They achieve autonomy.
291
744811
4031
لقد أصبحا مدركين. لقد حصلا على الاستقلالية الذاتية.
12:40
The price to pay, however, is leaving the garden.
292
748842
3126
لكن، الثمن الذي يجب دفعة، هو ترك الجنة.
12:43
So privacy, in a way, is both the means
293
751968
3881
إذا فالخصوصية، بطريقة ما، هي الوسيلة
12:47
and the price to pay for freedom.
294
755849
2962
و الثمن الذي يجب دفعه مقابل الحرية.
12:50
Again, marketers tell us
295
758811
2770
مجدداً، يخبرنا المسوّقون
12:53
that big data and social media
296
761581
3019
أن البيانات الهائلة و شبكات التواصل الاجتماعي
12:56
are not just a paradise of profit for them,
297
764600
2979
هي ليست فقط مصدر كبير للربح بالنسبة لهم،
12:59
but a Garden of Eden for the rest of us.
298
767579
2457
لكنها جنة عدن بالنسبة لبقيتنا.
13:02
We get free content.
299
770036
1238
نحن نحصل على محتويات مجانية.
13:03
We get to play Angry Birds. We get targeted apps.
300
771274
3123
نستطيع لعب "أنجري بيردز". نستطيع الحصول على تطبيقات موجهة.
13:06
But in fact, in a few years, organizations
301
774397
2897
لكن في الحقيقة، بعد عدة سنوات، سوف
13:09
will know so much about us,
302
777294
1609
تعلم المنظمات الكثير عنا،
13:10
they will be able to infer our desires
303
778903
2710
سوف يستطيعوا استنتاج رغباتنا
13:13
before we even form them, and perhaps
304
781613
2204
قبل حتى تكويننا لها، و ربما
13:15
buy products on our behalf
305
783817
2447
قد يشتروا منتجات باسمنا
13:18
before we even know we need them.
306
786264
2274
حتى قبل معرفتنا أننا نحتاجها.
13:20
Now there was one English author
307
788538
3237
الأن لقد كان هناك مؤلف بريطاني
13:23
who anticipated this kind of future
308
791775
3045
قد توقع هذا النوع من المستقبل
13:26
where we would trade away
309
794820
1405
حيث سوف نتخلى عن
13:28
our autonomy and freedom for comfort.
310
796225
3548
استقلالنا الذاتي و حريتنا من أجل الراحة.
13:31
Even more so than George Orwell,
311
799773
2161
حتى أكثر من جورج أرويل،
13:33
the author is, of course, Aldous Huxley.
312
801934
2761
إن المؤلف هو، بالطبع، ألدوس هكسلي.
13:36
In "Brave New World," he imagines a society
313
804695
2854
في كتابه "العالم الجديد الشجاع،" إنه يتصور مجتمع
13:39
where technologies that we created
314
807549
2171
حيث تصبح التكنولوجيا التي طورناها
13:41
originally for freedom
315
809720
1859
أساساً من أجل الحرية
13:43
end up coercing us.
316
811579
2567
مصدر إجبار لنا.
13:46
However, in the book, he also offers us a way out
317
814146
4791
لكن، في الكتاب، هو يوفر لنا مخرج
13:50
of that society, similar to the path
318
818937
3438
من ذلك المجتمع، كالذي
13:54
that Adam and Eve had to follow to leave the garden.
319
822375
3955
اضطر آدم و حواء اتخاذه للخروج من الجنة.
13:58
In the words of the Savage,
320
826330
2147
بكلمات مقتبسة من فلم "الوحش"،
14:00
regaining autonomy and freedom is possible,
321
828477
3069
"إن استرجاع الاستقلالية الذاتية و الحرية ممكن،
14:03
although the price to pay is steep.
322
831546
2679
على الرغم من أن الثمن باهظ."
14:06
So I do believe that one of the defining fights
323
834225
5715
فإذاً إنني أؤمن أن أحد النضالات الحاسمة
14:11
of our times will be the fight
324
839940
2563
في زمننا سوف يكون النضال
14:14
for the control over personal information,
325
842503
2387
من أجل التحكم بالمعلومات الشخصية،
14:16
the fight over whether big data will become a force
326
844890
3507
النضال حول إذا ما كانت البيانات الهائلة سوف تصبح قوة
14:20
for freedom,
327
848397
1289
دافعة للحرية،
14:21
rather than a force which will hiddenly manipulate us.
328
849686
4746
بدلاً من أن تكون قوة تتلاعب بنا بالخفاء.
14:26
Right now, many of us
329
854432
2593
الآن، الكثير منا
14:29
do not even know that the fight is going on,
330
857025
2753
لا يعلم أن القتال جاري،
14:31
but it is, whether you like it or not.
331
859778
2672
لكنه كذلك، سواء شئت أم أبيت.
14:34
And at the risk of playing the serpent,
332
862450
2804
و مع مجازفة اللعب مع الأفعى،
14:37
I will tell you that the tools for the fight
333
865254
2897
سوف أخبركم أن الأدوات للقتال
14:40
are here, the awareness of what is going on,
334
868151
3009
موجودة، إن إدراك الحاصل،
14:43
and in your hands,
335
871160
1355
في يديك،
14:44
just a few clicks away.
336
872515
3740
فقط على بعد نقرات.
14:48
Thank you.
337
876255
1482
شكراً.
14:49
(Applause)
338
877737
4477
(تصفيق)
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