TEDGlobal 2013
Alessandro Acquisti: What will a future without secrets look like?
Αλεσάντρο Ακουίστι: Γιατί η προστασία των προσωπικών δεδομένων έχει σημασία
Filmed:
Readability: 4.8
1,423,103 views
Η γραμμή μεταξύ του δημόσιου και του ιδιωτικού έχει γίνει θολή την τελευταία δεκαετία, και στο διαδίκτυο και στην πραγματική ζωή, και ο Αλεσάντρο Ακουίστι είναι εδώ για να εξηγήσει τι σημαίνει αυτό και γιατί έχει σημασία. Σε αυτή την προκλητική, ελαφρά ανατριχιαστική ομιλία, μοιράζεται λεπτομέρειες πρόσφατων και εν εξελίξει ερευνών-- συμπεριλαμβανομένου κι ενός σχεδίου που δείχνει πόσο εύκολο είναι να ταιριάξει μια φωτογραφία ενός αγνώστου με τα ευαίσθητα προσωπικά δεδομένα τους.
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
Θα ήθελα να σας πω μια ιστορία
00:14
connecting the notorious privacy incident
1
2995
3176
που συνδέει το διαβόητο περιστατικό
για την προστασία της ιδιωτικής ζωής
για την προστασία της ιδιωτικής ζωής
00:18
involving Adam and Eve,
2
6171
2769
που είχε να κάνει
με τον Αδάμ και την Εύα
με τον Αδάμ και την Εύα
00:20
and the remarkable shift in the boundaries
3
8940
3446
και την αξιοσημείωτη μετατόπιση στα όρια
00:24
between public and private which has occurred
4
12386
2686
μεταξύ του δημοσίου και του ιδιωτικoύ,
00:27
in the past 10 years.
5
15072
1770
η οποία έγινε τα τελευταία 10 χρόνια.
00:28
You know the incident.
6
16842
1298
Ξέρετε το συμβάν.
00:30
Adam and Eve one day in the Garden of Eden
7
18140
3330
Ο Αδάμ και η Εύα,
μία μέρα στον Κήπο της Εδέμ
μία μέρα στον Κήπο της Εδέμ
00:33
realize they are naked.
8
21470
1843
συνειδητοποιούν ότι είναι γυμνοί.
00:35
They freak out.
9
23313
1500
Φρικάρουν.
00:36
And the rest is history.
10
24813
2757
Και τα υπόλοιπα είναι ιστορία.
00:39
Nowadays, Adam and Eve
11
27570
2188
Σήμερα, ο Αδάμ και η Εύα
00:41
would probably act differently.
12
29758
2361
μάλλον θα συμπεριφερόντουσαν
διαφορετικά.
διαφορετικά.
00:44
[@Adam Last nite was a blast! loved dat apple LOL]
13
32119
2268
[@Adam Χτες ήταν τζαμάτα!
Το μήλο ήταν τέλειο LOL]
Το μήλο ήταν τέλειο LOL]
00:46
[@Eve yep.. babe, know what happened to my pants tho?]
14
34387
1873
[@Eve ναι.. μωρό, ξέρεις μήπως
τι έγινε με το παντελόνι μου;]
τι έγινε με το παντελόνι μου;]
00:48
We do reveal so much more information
15
36260
2636
Αποκαλύπτουμε πολύ
περισσότερες πληροφορίες
περισσότερες πληροφορίες
00:50
about ourselves online than ever before,
16
38896
3334
για τους εαυτούς μας στο Διαδίκτυο
παρά ποτέ
παρά ποτέ
00:54
and so much information about us
17
42230
1704
και τόσες πληροφορίες για μας
00:55
is being collected by organizations.
18
43934
2224
συλλέγονται από εταιρίες.
00:58
Now there is much to gain and benefit
19
46158
3282
Είναι πολλά τα κέρδη και τα οφέλη
01:01
from this massive analysis of personal information,
20
49440
2446
από αυτή την μαζική ανάλυση
προσωπικών πληροφοριών
προσωπικών πληροφοριών
01:03
or big data,
21
51886
1946
ή τα μεγάλα δεδομένα,
01:05
but there are also complex tradeoffs that come
22
53832
2638
αλλά υπάρχουν και πολύπλοκα
ανταλλάγματα που έρχονται
ανταλλάγματα που έρχονται
01:08
from giving away our privacy.
23
56470
3098
με το να χαρίζουμε την προστασία
των προσωπικών μας δεδομένων.
των προσωπικών μας δεδομένων.
01:11
And my story is about these tradeoffs.
24
59568
4023
Και η ιστορία μου έχει να κάνει
με αυτά τα ανταλλάγματα.
με αυτά τα ανταλλάγματα.
01:15
We start with an observation which, in my mind,
25
63591
2584
Ξεκινάμε με μία παρατήρηση,
η οποία, στο μυαλό μου,
η οποία, στο μυαλό μου,
01:18
has become clearer and clearer in the past few years,
26
66175
3327
έχει γίνει όλο και πιο ξεκάθαρη
τα τελευταία χρόνια,
τα τελευταία χρόνια,
01:21
that any personal information
27
69502
2097
ότι οποιαδήποτε προσωπική πληροφορία
01:23
can become sensitive information.
28
71599
2285
μπορεί να γίνει ευαίσθητη πληροφορία.
01:25
Back in the year 2000, about 100 billion photos
29
73884
4125
Το 2000, περίπου 100
δισεκατομμύρια φωτογραφίες
δισεκατομμύρια φωτογραφίες
01:30
were shot worldwide,
30
78009
1912
τραβήχτηκαν σε όλο τον κόσμο,
01:31
but only a minuscule proportion of them
31
79921
3065
αλλά μόνο ένα μικροσκοπικό ποσοστό τους
01:34
were actually uploaded online.
32
82986
1883
ανέβηκαν στο διαδίκτυο.
01:36
In 2010, only on Facebook, in a single month,
33
84869
3361
Το 2010, μόνο στο Facebook,
σε έναν μόνο μήνα,
σε έναν μόνο μήνα,
01:40
2.5 billion photos were uploaded,
34
88230
3270
ανεβήκαν 2,5 δισεκατομμύρια
φωτογραφίες,
φωτογραφίες,
01:43
most of them identified.
35
91500
1882
οι περισσότερες από αυτές
έχουν εντοπιστεί.
έχουν εντοπιστεί.
01:45
In the same span of time,
36
93382
1880
Στο ίδιο χρονικό διάστημα,
01:47
computers' ability to recognize people in photos
37
95262
4870
η ικανότητα των υπολογιστών
να αναγνωρίζουν άτομα σε φωτογραφίες
να αναγνωρίζουν άτομα σε φωτογραφίες
01:52
improved by three orders of magnitude.
38
100132
3608
βελτιώθηκε κατά τρεις τάξεις μεγέθους.
01:55
What happens when you combine
39
103740
1882
Τι συμβαίνει όταν συνδυάσετε
01:57
these technologies together:
40
105622
1501
αυτές τις τεχνολογίες:
01:59
increasing availability of facial data;
41
107123
2658
αύξηση της διαθεσιμότητας
των δεδομένων του προσώπου,
των δεδομένων του προσώπου,
02:01
improving facial recognizing ability by computers;
42
109781
3648
βελτίωση της ικανότητας αναγνώρισης
προσώπου από υπολογιστές,
προσώπου από υπολογιστές,
02:05
but also cloud computing,
43
113429
2182
αλλά και το υπολογιστικό νέφος,
02:07
which gives anyone in this theater
44
115611
1888
το οποίο δίνει σε οποιονδήποτε
σε αυτή την αίθουσα
σε αυτή την αίθουσα
02:09
the kind of computational power
45
117499
1560
το είδος της υπολογιστικής δύναμης
02:11
which a few years ago was only the domain
46
119059
1886
η οποία πριν από λίγα χρόνια
ήταν μόνο ο τομέας
ήταν μόνο ο τομέας
02:12
of three-letter agencies;
47
120945
1782
οργανισμών με τρία γράμματα
02:14
and ubiquitous computing,
48
122727
1378
και πανταχού παρούσα
υπολογιστική τεχνολογία,
υπολογιστική τεχνολογία,
02:16
which allows my phone, which is not a supercomputer,
49
124105
2892
η οποία επιτρέπει στο τηλέφωνό μου,
το οποίο δεν είναι ένας υπερ-υπολογιστής
το οποίο δεν είναι ένας υπερ-υπολογιστής
02:18
to connect to the Internet
50
126997
1671
να συνδέεται στο διαδίκτυο
02:20
and do there hundreds of thousands
51
128668
2334
και να κάνει εκεί εκατοντάδες χιλιάδες
02:23
of face metrics in a few seconds?
52
131002
2639
μετρήσεις προσώπων σε λίγα δευτερόλεπτα.
02:25
Well, we conjecture that the result
53
133641
2628
Λοιπόν, εικάζουμε ότι το αποτέλεσμα
02:28
of this combination of technologies
54
136269
2064
αυτού του συνδυασμού τεχνολογιών
02:30
will be a radical change in our very notions
55
138333
2888
θα είναι μία ριζική αλλαγή
στις αντιλήψεις μας
στις αντιλήψεις μας
02:33
of privacy and anonymity.
56
141221
2257
σχετικά με την προστασία προσωπικών
δεδομένων και της ανωνυμίας.
δεδομένων και της ανωνυμίας.
02:35
To test that, we did an experiment
57
143478
1993
Για να το ελέγξουμε αυτό,
κάναμε ένα πείραμα
κάναμε ένα πείραμα
02:37
on Carnegie Mellon University campus.
58
145471
2121
στην πανεπιστημιούπολη
του Carnegie Mellon.
του Carnegie Mellon.
02:39
We asked students who were walking by
59
147592
2099
Ρωτήσαμε φοιτητές που περνούσαν
02:41
to participate in a study,
60
149691
1779
να πάρουν μέρος σε μία έρευνα
02:43
and we took a shot with a webcam,
61
151470
2562
και τραβήξαμε μία φωτογραφία
με μία διαδικτυακή κάμερα
με μία διαδικτυακή κάμερα
02:46
and we asked them to fill out a survey on a laptop.
62
154032
2782
και τους ζητήσαμε να συμπληρώσουν
μία έρευνα σε έναν φορητό υπολογιστή.
μία έρευνα σε έναν φορητό υπολογιστή.
02:48
While they were filling out the survey,
63
156814
1979
Καθώς συμπλήρωναν την έρευνα,
02:50
we uploaded their shot to a cloud-computing cluster,
64
158793
2797
ανεβάσαμε τη φωτογραφία τους
σε ένα σύμπλεγμα υπολογιστικού νέφους
σε ένα σύμπλεγμα υπολογιστικού νέφους
02:53
and we started using a facial recognizer
65
161590
1727
και αρχίσαμε να χρησιμοποιούμε
αναγνώριση προσώπου
αναγνώριση προσώπου
02:55
to match that shot to a database
66
163317
2405
για να ταιριάξουμε αυτή τη φωτογραφία
σε μία βάση δεδομένων
σε μία βάση δεδομένων
02:57
of some hundreds of thousands of images
67
165722
2393
με μερικές εκατοντάδες χιλιάδες
φωτογραφίες
φωτογραφίες
03:00
which we had downloaded from Facebook profiles.
68
168115
3596
τις οποίες είχαμε κατεβάσει
από προφίλ στο Facebook.
από προφίλ στο Facebook.
03:03
By the time the subject reached the last page
69
171711
3259
Μέχρι να φτάσει το άτομο
στην τελευταία σελίδα της έρευνας,
στην τελευταία σελίδα της έρευνας,
03:06
on the survey, the page had been dynamically updated
70
174970
3347
η σελίδα είχε ανανεωθεί δυναμικά
03:10
with the 10 best matching photos
71
178317
2313
με τις 10 φωτογραφίες
που ταίριαζαν καλύτερα
που ταίριαζαν καλύτερα
03:12
which the recognizer had found,
72
180630
2285
τις οποίες είχε βρεί
ο αναγνωριστής
ο αναγνωριστής
03:14
and we asked the subjects to indicate
73
182915
1738
και τους ζητήσαμε να υποδηλώσουν
03:16
whether he or she found themselves in the photo.
74
184653
4120
αν έβλεπαν τον εαυτό τους
στη φωτογραφία.
στη φωτογραφία.
03:20
Do you see the subject?
75
188773
3699
Βλέπετε το άτομο;
03:24
Well, the computer did, and in fact did so
76
192472
2845
Λοιπόν, ο υπολογίστής το είδε
και στην πραγματικότητα το είδε
και στην πραγματικότητα το είδε
03:27
for one out of three subjects.
77
195317
2149
για ένα από τα τρία άτομα.
03:29
So essentially, we can start from an anonymous face,
78
197466
3184
Έτσι, ουσιαστικά, μπορούμε να ξεκινήσουμε
από ένα ανώνυμο πρόσωπο,
από ένα ανώνυμο πρόσωπο,
03:32
offline or online, and we can use facial recognition
79
200650
3484
στο διαδίκτυο ή εκτός, και να
χρησιμοποιήσουμε αναγνώριση προσώπου
χρησιμοποιήσουμε αναγνώριση προσώπου
03:36
to give a name to that anonymous face
80
204134
2360
για να δώσουμε ένα όνομα
σε αυτό το ανώνυμο πρόσωπο
σε αυτό το ανώνυμο πρόσωπο
03:38
thanks to social media data.
81
206494
2108
χάρη στα δεδομένα κοινωνικών μέσων.
03:40
But a few years back, we did something else.
82
208602
1872
Αλλά πριν από μερικά χρόνια,
κάναμε κάτι άλλο.
κάναμε κάτι άλλο.
03:42
We started from social media data,
83
210474
1823
Ξεκινήσαμε από δεδομένα
κοινωνικών μέσων,
κοινωνικών μέσων,
03:44
we combined it statistically with data
84
212297
3051
τα συνδυάσαμε στατιστικά
με δεδομένα
με δεδομένα
03:47
from U.S. government social security,
85
215348
2102
από την κοινωνική ασφάλιση
της κυβέρνησης των ΗΠΑ
της κυβέρνησης των ΗΠΑ
03:49
and we ended up predicting social security numbers,
86
217450
3324
και καταλήξαμε να προβλέπουμε
αριθμούς κοινωνικών ασφαλίσεων,
αριθμούς κοινωνικών ασφαλίσεων,
03:52
which in the United States
87
220774
1512
οι οποίοι στις Ηνωμένες Πολιτείες
03:54
are extremely sensitive information.
88
222286
2040
είναι εξαιρετικά ευαίσθητη πληροφορία.
03:56
Do you see where I'm going with this?
89
224326
2093
Βλέπετε που το πάω;
03:58
So if you combine the two studies together,
90
226419
2922
Έτσι, αν συνδυάσετε τις δύο μελέτες,
04:01
then the question becomes,
91
229341
1512
το ερώτημα που προκύπτει είναι,
04:02
can you start from a face and,
92
230853
2720
μπορείτε να ξεκινήσετε
από ένα πρόσωπο και
από ένα πρόσωπο και
04:05
using facial recognition, find a name
93
233573
2311
χρησιμοποιώντας αναγνώριση προσώπου,
να βρείτε ένα όνομα
να βρείτε ένα όνομα
04:07
and publicly available information
94
235884
2669
και δημόσια διαθέσιμες πληροφορίες
04:10
about that name and that person,
95
238553
1932
σχετικά με αυτό το όνομα
και αυτό το άτομο
και αυτό το άτομο
04:12
and from that publicly available information
96
240485
2248
και από αυτήν την δημόσια διαθέσιμη
πληροφορία
πληροφορία
04:14
infer non-publicly available information,
97
242733
2042
να εντοπίσουν μη-δημόσια
διαθέσιμες πληροφορίες,
διαθέσιμες πληροφορίες,
04:16
much more sensitive ones
98
244775
1606
πολύ πιο ευαίσθητες
04:18
which you link back to the face?
99
246381
1492
τις οποίες συνδέετε με το πρόσωπο;
04:19
And the answer is, yes, we can, and we did.
100
247873
1916
Και η απάντηση είναι, ναι,
μπορούμε και το κάναμε.
μπορούμε και το κάναμε.
04:21
Of course, the accuracy keeps getting worse.
101
249789
2568
Φυσικά, η ακρίβεια όλο και χειροτερεύει.
04:24
[27% of subjects' first 5 SSN digits identified (with 4 attempts)]
102
252357
944
[Βρέθηκαν τα 5 πρώτα ψηφία του αριθμού ΙΚΑ
στο 27% των ατόμων (με 4 προσπάθειες)]
στο 27% των ατόμων (με 4 προσπάθειες)]
04:25
But in fact, we even decided to develop an iPhone app
103
253301
3827
Αλλά στην πραγματικότητα, αποφασίσαμε
να αναπτύξουμε μία εφαρμογή για iPhone
να αναπτύξουμε μία εφαρμογή για iPhone
04:29
which uses the phone's internal camera
104
257128
2715
η οποία χρησιμοποιεί την εσωτερική
κάμερα του τηλεφώνου
κάμερα του τηλεφώνου
04:31
to take a shot of a subject
105
259843
1600
για να βγάλει μία φωτογραφία
του ατόμου
του ατόμου
04:33
and then upload it to a cloud
106
261443
1487
και να την ανεβάσει στο σύννεφο
04:34
and then do what I just described to you in real time:
107
262930
2662
και μετά να κάνει αυτό που μόλις σας
περιέγραψα σε πραγματικό χρόνο:
περιέγραψα σε πραγματικό χρόνο:
04:37
looking for a match, finding public information,
108
265592
2088
αναζήτηση ταύτισης,
εύρεση δημοσίων πληροφοριών,
εύρεση δημοσίων πληροφοριών,
04:39
trying to infer sensitive information,
109
267680
1730
προσπάθεια εντοπισμού
ευαίσθητων πληροφοριών
ευαίσθητων πληροφοριών
04:41
and then sending back to the phone
110
269410
2591
και μετά αποστολή τους πίσω
στο τηλέφωνο
στο τηλέφωνο
04:44
so that it is overlaid on the face of the subject,
111
272001
3609
έτσι ώστε να επικαλύψει
το πρόσωπο του ατόμου.
το πρόσωπο του ατόμου.
04:47
an example of augmented reality,
112
275610
1901
Ένα παράδειγμα επαυξημένης
πραγματικότητας,
πραγματικότητας,
04:49
probably a creepy example of augmented reality.
113
277511
2451
μάλλον ένα ανατριχιαστικό παράδειγμα
επαυξημένης πραγματικότητας.
επαυξημένης πραγματικότητας.
04:51
In fact, we didn't develop the app to make it available,
114
279962
3339
Στην πραγματικότητα, δεν αναπτύξαμε
την εφαρμογή για να την διαθέσουμε,
την εφαρμογή για να την διαθέσουμε,
04:55
just as a proof of concept.
115
283301
1922
απλώς ως απόδειξη της έννοιας.
04:57
In fact, take these technologies
116
285223
2313
Βασικά, πάρτε αυτές τις τεχνολογίες
04:59
and push them to their logical extreme.
117
287536
1837
και ωθήστε τις στα λογικά τους άκρα.
05:01
Imagine a future in which strangers around you
118
289373
2719
Φανταστείτε ένα μέλλον
όπου οι άγνωστοι γύρω σας
όπου οι άγνωστοι γύρω σας
05:04
will look at you through their Google Glasses
119
292092
2311
θα σας κοιτάνε μέσω
των γυαλιών της Google
των γυαλιών της Google
05:06
or, one day, their contact lenses,
120
294403
2307
ή, μία μέρα, τους φακούς επαφής τους
05:08
and use seven or eight data points about you
121
296710
4020
και θα χρησιμοποιούν επτά
ή οκτώ σημεία δεδομένων για εσάς
ή οκτώ σημεία δεδομένων για εσάς
05:12
to infer anything else
122
300730
2582
για να βρουν οτιδήποτε άλλο
05:15
which may be known about you.
123
303312
2603
μπορεί να είναι γνωστό για σας.
05:17
What will this future without secrets look like?
124
305915
4794
Πώς θα είναι αυτό το μέλλον
χωρίς μυστικά;
χωρίς μυστικά;
05:22
And should we care?
125
310709
1964
Και πρέπει να νοιαστούμε;
05:24
We may like to believe
126
312673
1891
Ίσως θέλουμε να πιστεύουμε
05:26
that the future with so much wealth of data
127
314564
3040
ότι το μέλλον με τόσα πολλά δεδομένα
05:29
would be a future with no more biases,
128
317604
2514
θα είναι ένα μέλλον χωρίς προκαταλήψεις,
05:32
but in fact, having so much information
129
320118
3583
αλλά στην πραγματικότητα,
το να έχεις τόσες πολλές πληροφορίες
το να έχεις τόσες πολλές πληροφορίες
05:35
doesn't mean that we will make decisions
130
323701
2191
δεν σημαίνει ότι θα κάνουμε επιλογές
05:37
which are more objective.
131
325892
1706
οι οποίες είναι πιο αντικειμενικές.
05:39
In another experiment, we presented to our subjects
132
327598
2560
Σε ένα άλλο πείραμα,
παρουσιάσαμε στους συμμετέχοντες
παρουσιάσαμε στους συμμετέχοντες
05:42
information about a potential job candidate.
133
330158
2246
πληροφορίες σχετικά
με έναν πιθανό υποψήφιο για δουλειά.
με έναν πιθανό υποψήφιο για δουλειά.
05:44
We included in this information some references
134
332404
3178
Συμπεριλάβαμε μερικές συστάσεις
σε αυτές τις πληροφορίες
σε αυτές τις πληροφορίες
05:47
to some funny, absolutely legal,
135
335582
2646
μερικές αστείες, απολύτως νόμιμες,
05:50
but perhaps slightly embarrassing information
136
338228
2465
αλλά ίσως ελαφρώς
ντροπιαστικές πληροφορίες
ντροπιαστικές πληροφορίες
05:52
that the subject had posted online.
137
340693
2020
τις οποίες είχε ανεβάσει
στο διαδίκτυο ο συμμετέχων.
στο διαδίκτυο ο συμμετέχων.
05:54
Now interestingly, among our subjects,
138
342713
2366
Τώρα είναι πολύ ενδιαφέρον, ότι
ανάμεσα στους συμμετέχοντές μας,
ανάμεσα στους συμμετέχοντές μας,
05:57
some had posted comparable information,
139
345079
3083
μερικοί είχαν ανεβάσει
αντίστοιχες πληροφορίες,
αντίστοιχες πληροφορίες,
06:00
and some had not.
140
348162
2362
και μερικοί όχι.
06:02
Which group do you think
141
350524
1949
Ποια ομάδα νομίζετε
06:04
was more likely to judge harshly our subject?
142
352473
4552
ότι ήταν πιο πιθανόν να κρίνει
πιο σκληρά τον συμμετέχοντα?
πιο σκληρά τον συμμετέχοντα?
06:09
Paradoxically, it was the group
143
357025
1957
Παραδόξως, ήταν η ομάδα
06:10
who had posted similar information,
144
358982
1733
που είχε ανεβάσει
παρόμοιες πληροφορίες,
παρόμοιες πληροφορίες,
06:12
an example of moral dissonance.
145
360715
2942
ένα παράδειγμα ηθικής παραφωνίας.
06:15
Now you may be thinking,
146
363657
1750
Τώρα ίσως να σκέφτεστε,
06:17
this does not apply to me,
147
365407
1702
αυτό δεν με αφορά,
06:19
because I have nothing to hide.
148
367109
2162
επειδή δεν έχω τίποτα να κρύψω.
06:21
But in fact, privacy is not about
149
369271
2482
Όμως, στην πραγματικότητα, η προστασία
των προσωπικών δεδομένων δεν έχει να κάνει
των προσωπικών δεδομένων δεν έχει να κάνει
06:23
having something negative to hide.
150
371753
3676
με το να έχεις κάτι αρνητικό να κρύψεις.
06:27
Imagine that you are the H.R. director
151
375429
2354
Φανταστείτε ότι είστε
ο διευθυντής ανθρώπινου δυναμικού
ο διευθυντής ανθρώπινου δυναμικού
06:29
of a certain organization, and you receive résumés,
152
377783
2947
μίας συγκεκριμένης εταιρίας
και λαμβάνετε βιογραφικά
και λαμβάνετε βιογραφικά
06:32
and you decide to find more information about the candidates.
153
380730
2473
και αποφασίζετε να βρείτε περισσότερες
πληροφορίες για τους υποψήφιους.
πληροφορίες για τους υποψήφιους.
06:35
Therefore, you Google their names
154
383203
2460
Έτσι, γκουγκλάρετε τα ονόματά τους
06:37
and in a certain universe,
155
385663
2240
και σε κάποιο σύμπαν,
06:39
you find this information.
156
387903
2008
βρίσκετε αυτές τις πληροφορίες.
06:41
Or in a parallel universe, you find this information.
157
389911
4437
Ή σε ένα παράλληλο σύμπαν,
βρίσκετε αυτές τις πληροφορίες.
βρίσκετε αυτές τις πληροφορίες.
06:46
Do you think that you would be equally likely
158
394348
2717
Πιστεύετε ότι θα ήταν εξίσου πιθανό
06:49
to call either candidate for an interview?
159
397065
2803
να καλέσετε κάποιον από τους υποψήφιους
για μία συνέντευξη;
για μία συνέντευξη;
06:51
If you think so, then you are not
160
399868
2282
Αν το νομίζετε,
τότε δεν είσαστε
τότε δεν είσαστε
06:54
like the U.S. employers who are, in fact,
161
402150
2582
σαν τους Αμερικανούς εργοδότες,
οι οποίοι, στην πραγματικότητα,
οι οποίοι, στην πραγματικότητα,
06:56
part of our experiment, meaning we did exactly that.
162
404732
3307
είναι μέρος του πειράματός μας,
που σημαίνει ότι κάναμε αυτό ακριβώς.
που σημαίνει ότι κάναμε αυτό ακριβώς.
07:00
We created Facebook profiles, manipulating traits,
163
408039
3182
Δημιουργήσαμε προφίλ στο Facebook,
χειραγωγώντας χαρακτηριστικά,
χειραγωγώντας χαρακτηριστικά,
07:03
then we started sending out résumés to companies in the U.S.,
164
411221
2851
μετά αρχίσαμε να στέλνουμε βιογραφικά
σε εταιρίες στις Η.Π.Α.
σε εταιρίες στις Η.Π.Α.
07:06
and we detected, we monitored,
165
414072
1908
και εντοπίσαμε, παρακολουθήσαμε,
07:07
whether they were searching for our candidates,
166
415980
2393
αν έψαχναν για τους υποψηφίους μας,
07:10
and whether they were acting on the information
167
418373
1832
και αν ενεργούσαν
σύμφωνα με τις πληροφορίες
σύμφωνα με τις πληροφορίες
07:12
they found on social media. And they were.
168
420205
1938
που έβρισκαν στα κοινωνικά μέσα.
Και το έκαναν.
Και το έκαναν.
07:14
Discrimination was happening through social media
169
422143
2101
Γινόντουσαν διακρίσεις μέσω
των κοινωνικών μέσων
των κοινωνικών μέσων
07:16
for equally skilled candidates.
170
424244
3073
για εξίσου έμπειρους υποψήφιους.
07:19
Now marketers like us to believe
171
427317
4575
Τώρα οι μαρκετίστες σαν κι εμάς
θέλουν να πιστεύουν
θέλουν να πιστεύουν
07:23
that all information about us will always
172
431892
2269
ότι όλες οι πληροφορίες για μας
07:26
be used in a manner which is in our favor.
173
434161
3273
θα χρησιμοποιούνται πάντα
με έναν ευνοϊκό για μας τρόπο.
με έναν ευνοϊκό για μας τρόπο.
07:29
But think again. Why should that be always the case?
174
437434
3715
Ξανασκεφτείτε το.
Γιατί να είναι πάντα έτσι;
Γιατί να είναι πάντα έτσι;
07:33
In a movie which came out a few years ago,
175
441149
2664
Σε μία ταινία που βγήκε
πριν από μερικά χρόνια,
πριν από μερικά χρόνια,
07:35
"Minority Report," a famous scene
176
443813
2553
το «Minority Report»,
σε μία διάσημη σκηνή
σε μία διάσημη σκηνή
07:38
had Tom Cruise walk in a mall
177
446366
2576
ο Τομ Κρουζ περπατούσε
σε ένα εμπορικό κέντρο
σε ένα εμπορικό κέντρο
07:40
and holographic personalized advertising
178
448942
3776
και εμφανιζόταν γύρω του
07:44
would appear around him.
179
452718
1835
προσωποποιημένες διαφημίσεις
σε ολόγραμμα.
σε ολόγραμμα.
07:46
Now, that movie is set in 2054,
180
454553
3227
Τώρα, αυτή η ταινία
διαδραματίζεται στο 2054,
διαδραματίζεται στο 2054,
07:49
about 40 years from now,
181
457780
1642
σε περίπου 40 χρόνια από τώρα
07:51
and as exciting as that technology looks,
182
459422
2908
και όσο συναρπαστική
κι αν φαίνεται αυτή η τεχνολογία,
κι αν φαίνεται αυτή η τεχνολογία,
07:54
it already vastly underestimates
183
462330
2646
ήδη υποτιμά αφάνταστα
07:56
the amount of information that organizations
184
464976
2140
τον όγκο των πληροφοριών
που οι εταιρίες
που οι εταιρίες
07:59
can gather about you, and how they can use it
185
467116
2483
μπορούν να συλλέξουν για σας
και πώς μπορούν να τις χρησιμοποιήσουν
και πώς μπορούν να τις χρησιμοποιήσουν
08:01
to influence you in a way that you will not even detect.
186
469599
3398
για να σας επηρεάσουν με ένα τρόπο
που δεν θα τον καταλάβετε καν.
που δεν θα τον καταλάβετε καν.
08:04
So as an example, this is another experiment
187
472997
2103
Έτσι, σαν παράδειγμα,
αυτό είναι ένα άλλο πείραμα
αυτό είναι ένα άλλο πείραμα
08:07
actually we are running, not yet completed.
188
475100
2273
που κάνουμε τώρα,
που δεν έχει ολοκληρωθεί ακόμη.
που δεν έχει ολοκληρωθεί ακόμη.
08:09
Imagine that an organization has access
189
477373
2319
Φανταστείτε πως μία εταιρία
έχει πρόσβαση
έχει πρόσβαση
08:11
to your list of Facebook friends,
190
479692
2056
στη λίστα με τους φίλους σας
στο Facebook
στο Facebook
08:13
and through some kind of algorithm
191
481748
1772
και μέσω κάποιου αλγόριθμου
08:15
they can detect the two friends that you like the most.
192
483520
3734
μπορούν να εντοπίσουν ποιοι δύο φίλοι
σας αρέσουν περισσότερο.
σας αρέσουν περισσότερο.
08:19
And then they create, in real time,
193
487254
2280
Και μετά δημιουργούν,
σε πραγματικό χρόνο,
σε πραγματικό χρόνο,
08:21
a facial composite of these two friends.
194
489534
2842
μία σύνθεση από τα πρόσωπα
των δύο αυτών φίλων.
των δύο αυτών φίλων.
08:24
Now studies prior to ours have shown that people
195
492376
3069
Μελέτες, πριν από την δική μας,
έχουν δείξει ότι οι άνθρωποι
έχουν δείξει ότι οι άνθρωποι
08:27
don't recognize any longer even themselves
196
495445
2885
δεν αναγνωρίζουν ούτε τους εαυτούς τους
08:30
in facial composites, but they react
197
498330
2462
σε συνθέσεις προσώπων, αλλά αντιδρούν
08:32
to those composites in a positive manner.
198
500792
2117
σε αυτές τις συνθέσεις
με θετικό τρόπο.
με θετικό τρόπο.
08:34
So next time you are looking for a certain product,
199
502909
3415
Έτσι την επόμενη φορά που θα ψάχνετε
για ένα συγκεκριμένο προϊόν
για ένα συγκεκριμένο προϊόν
08:38
and there is an ad suggesting you to buy it,
200
506324
2559
και μία διαφήμηση σας προτείνει
να το αγοράσετε,
να το αγοράσετε,
08:40
it will not be just a standard spokesperson.
201
508883
2907
δεν θα είναι απλώς
ένας τυπικός εκπρόσωπος.
ένας τυπικός εκπρόσωπος.
08:43
It will be one of your friends,
202
511790
2313
Θα είναι ένας από τους φίλους σας
08:46
and you will not even know that this is happening.
203
514103
3303
και δεν θα ξέρετε καν ότι συμβαίνει αυτό.
08:49
Now the problem is that
204
517406
2413
Τώρα το πρόβλημα είναι ότι
08:51
the current policy mechanisms we have
205
519819
2519
οι υπάρχοντες μηχανισμοί πολιτικής
που έχουμε
που έχουμε
08:54
to protect ourselves from the abuses of personal information
206
522338
3438
για να προστατεύσουμε τους εαυτούς μας
από καταχρήσεις των προσωπικών πληροφοριών
από καταχρήσεις των προσωπικών πληροφοριών
08:57
are like bringing a knife to a gunfight.
207
525776
2984
είναι σα να φέρνουμε μαχαίρι
σε ένα πιστολίδι.
σε ένα πιστολίδι.
09:00
One of these mechanisms is transparency,
208
528760
2913
Ο ένας από αυτούς τους μηχανισμούς
είναι η διαφάνεια,
είναι η διαφάνεια,
09:03
telling people what you are going to do with their data.
209
531673
3200
το να λες στον κόσμο τι θα κάνεις
με τα δεδομένα τους.
με τα δεδομένα τους.
09:06
And in principle, that's a very good thing.
210
534873
2106
Κατ 'αρχήν, αυτό είναι
ένα πολύ καλό πράγμα.
ένα πολύ καλό πράγμα.
09:08
It's necessary, but it is not sufficient.
211
536979
3667
Είναι απαραίτητο,
αλλά δεν είναι αρκετό.
αλλά δεν είναι αρκετό.
09:12
Transparency can be misdirected.
212
540646
3698
Η διαφάνεια μπορεί να πάει
σε λανθασμένη κατεύθυνση.
σε λανθασμένη κατεύθυνση.
09:16
You can tell people what you are going to do,
213
544344
2104
Μπορείτε να πείτε στον κόσμο
τι θα κάνετε,
τι θα κάνετε,
09:18
and then you still nudge them to disclose
214
546448
2232
αλλά μετά συνεχίζετε να τους ωθείτε
να αποκαλύψουν
να αποκαλύψουν
09:20
arbitrary amounts of personal information.
215
548680
2623
αυθαίρετες ποσότητες
προσωπικών πληροφοριών.
προσωπικών πληροφοριών.
09:23
So in yet another experiment, this one with students,
216
551303
2886
Σε ένα ακόμη πείραμα,
αυτή τη φορά με φοιτητές,
αυτή τη φορά με φοιτητές,
09:26
we asked them to provide information
217
554189
3058
τους ζητήσαμε να παρέχουν πληροφορίες
09:29
about their campus behavior,
218
557247
1813
σχετικά με την συμπεριφορά τους
στην πανεπιστημιούπολη,
στην πανεπιστημιούπολη,
09:31
including pretty sensitive questions, such as this one.
219
559060
2940
συμπεριλαμβανομένων πολύ
ευαίσθητων ερωτήσεων, όπως αυτή.
ευαίσθητων ερωτήσεων, όπως αυτή.
09:34
[Have you ever cheated in an exam?]
220
562000
621
[Έχεις αντιγράψει ποτέ σε εξετάσεις;]
09:34
Now to one group of subjects, we told them,
221
562621
2300
Στην μία ομάδα είπαμε,
09:36
"Only other students will see your answers."
222
564921
2841
«Μόνο άλλοι φοιτητές
θα δούνε τις απαντήσεις σας.»
θα δούνε τις απαντήσεις σας.»
09:39
To another group of subjects, we told them,
223
567762
1579
Στην άλλη ομάδα είπαμε,
09:41
"Students and faculty will see your answers."
224
569341
3561
«Φοιτητές και καθηγητές θα δούνε
τις απαντήσεις σας.»
τις απαντήσεις σας.»
09:44
Transparency. Notification. And sure enough, this worked,
225
572902
2591
Διαφάνεια. Ειδοποίηση.
Και φυσικά, δούλεψε,
Και φυσικά, δούλεψε,
09:47
in the sense that the first group of subjects
226
575493
1407
από την άποψη ότι η πρώτη ομάδα
09:48
were much more likely to disclose than the second.
227
576900
2568
ήταν πολύ πιο πιθανό
να αποκαλύψει από ότι η δεύτερη.
να αποκαλύψει από ότι η δεύτερη.
09:51
It makes sense, right?
228
579468
1520
Κατανοητό, έτσι δεν είναι;
09:52
But then we added the misdirection.
229
580988
1490
Αλλα μετά προσθέσαμε την παραπλάνηση.
09:54
We repeated the experiment with the same two groups,
230
582478
2760
Επαναλάβαμε το πείραμα
με τις δύο ίδιες ομάδες,
με τις δύο ίδιες ομάδες,
09:57
this time adding a delay
231
585238
2427
αλλά αυτή τη φορά
προσθέσαμε μία καθυστέρηση
προσθέσαμε μία καθυστέρηση
09:59
between the time we told subjects
232
587665
2935
μεταξύ της στιγμής που είπαμε
στους συμμετέχοντες
στους συμμετέχοντες
10:02
how we would use their data
233
590600
2080
πώς θα χρησιμοποιήσουμε
τα δεδομένα τους
τα δεδομένα τους
10:04
and the time we actually started answering the questions.
234
592680
4388
και την ώρα που ξεκινήσαμε
να απαντάμε στις ερωτήσεις.
να απαντάμε στις ερωτήσεις.
10:09
How long a delay do you think we had to add
235
597068
2561
Πόση νομίζετε πως ήταν η καθυστέρηση
που έπρεπε να προσθέσουμε
που έπρεπε να προσθέσουμε
10:11
in order to nullify the inhibitory effect
236
599629
4613
για να μηδενίσουμε
την ανασταλτική επίδραση
την ανασταλτική επίδραση
10:16
of knowing that faculty would see your answers?
237
604242
3411
της γνώσης ότι οι καθηγητές
θα δουν τις απαντήσεις σας;
θα δουν τις απαντήσεις σας;
10:19
Ten minutes?
238
607653
1780
Δέκα λεπτά;
10:21
Five minutes?
239
609433
1791
Πέντε λεπτά;
10:23
One minute?
240
611224
1776
Ένα λεπτό;
10:25
How about 15 seconds?
241
613000
2049
Τι λέτε για 15 δευτερόλεπτα;
10:27
Fifteen seconds were sufficient to have the two groups
242
615049
2668
Δεκαπέντε δευτερόλεπττα ήταν αρκετά
για να κάνουμε τις δύο ομάδες
για να κάνουμε τις δύο ομάδες
10:29
disclose the same amount of information,
243
617717
1568
να αποκαλύψουν τον ίδιο
όγκο πληροφοριών,
όγκο πληροφοριών,
10:31
as if the second group now no longer cares
244
619285
2746
λες και η δεύτερη ομάδα
δεν νοιαζόταν πια
δεν νοιαζόταν πια
10:34
for faculty reading their answers.
245
622031
2656
για το αν οι καθηγητές
θα διάβαζαν τις απαντήσεις τους.
θα διάβαζαν τις απαντήσεις τους.
10:36
Now I have to admit that this talk so far
246
624687
3336
Τώρα πρέπει να ομολογήσω,
ότι αυτή η ομιλία μέχρι τώρα
ότι αυτή η ομιλία μέχρι τώρα
10:40
may sound exceedingly gloomy,
247
628023
2480
μπορεί να ακούγεται
ιδιαίτερα απαισιόδοξη,
ιδιαίτερα απαισιόδοξη,
10:42
but that is not my point.
248
630503
1721
αλλά δεν είναι αυτό το θέμα μου.
10:44
In fact, I want to share with you the fact that
249
632224
2699
Στην πραγματικότητα, θέλω να μοιραστώ
μαζί σας το γεγονός
μαζί σας το γεγονός
10:46
there are alternatives.
250
634923
1772
ότι υπάρχουν εναλλακτικές.
10:48
The way we are doing things now is not the only way
251
636695
2499
Ο τρόπος με τον οποίο κάνουμε πράγματα
τώρα δεν είναι ο μοναδικός τρόπος
τώρα δεν είναι ο μοναδικός τρόπος
10:51
they can done, and certainly not the best way
252
639194
3037
που μπορούν να γίνουν,
και σίγουρα όχι ο καλύτερος τρόπος
και σίγουρα όχι ο καλύτερος τρόπος
10:54
they can be done.
253
642231
2027
που μπορούν να γίνουν.
10:56
When someone tells you, "People don't care about privacy,"
254
644258
4171
Όταν σας πουν, «Ο κόσμος δεν ενδιαφέρεται για
την προστασία των προσωπικών του δεδομένων,»
την προστασία των προσωπικών του δεδομένων,»
11:00
consider whether the game has been designed
255
648429
2642
αναρωτηθείτε αν το παιχνίδι
έχει σχεδιαστεί
έχει σχεδιαστεί
11:03
and rigged so that they cannot care about privacy,
256
651071
2724
και στηθεί έτσι ώστε να μην νοιάζονται για
την προστασία των προσωπικών τους δεδομένων
την προστασία των προσωπικών τους δεδομένων
11:05
and coming to the realization that these manipulations occur
257
653795
3262
και όταν συνειδητοποιήσουν ότι
γίνονται αυτοί οι χειρισμοί
γίνονται αυτοί οι χειρισμοί
11:09
is already halfway through the process
258
657057
1607
είναι ήδη στο μέσον της διαδικασίας
11:10
of being able to protect yourself.
259
658664
2258
της προστασίας του εαυτού σας.
11:12
When someone tells you that privacy is incompatible
260
660922
3710
Αν σας πουν ότι η προστασία
των προσωπικών δεδομένων είναι ασύμβατη
των προσωπικών δεδομένων είναι ασύμβατη
11:16
with the benefits of big data,
261
664632
1849
με τα οφέλη των μεγάλων δεδομένων,
11:18
consider that in the last 20 years,
262
666481
2473
αναλογιστείτε ότι τα τελευταία 20 χρόνια,
11:20
researchers have created technologies
263
668954
1917
οι ερευνητές δημιούργησαν τεχνόλογίες
11:22
to allow virtually any electronic transactions
264
670871
3318
που επιτρέπουν σχεδόν κάθε
ηλεκτρονική συναλλαγή
ηλεκτρονική συναλλαγή
11:26
to take place in a more privacy-preserving manner.
265
674189
3749
να γίνεται με τρόπο που προστατεύει
τα πρσωπικά δεδομένα περισσότερο.
τα πρσωπικά δεδομένα περισσότερο.
11:29
We can browse the Internet anonymously.
266
677938
2555
Μπορούμε να πλοηγηθούμε
στο διαδίκτυο ανώνυμα.
στο διαδίκτυο ανώνυμα.
11:32
We can send emails that can only be read
267
680493
2678
Μπορούμε να στείλουμε email
που μπορουν να διαβαστούν μόνο
που μπορουν να διαβαστούν μόνο
11:35
by the intended recipient, not even the NSA.
268
683171
3709
από τον σκοπούμενο αποδέκτη,
ούτε καν από την Yπηρεσία Εθνικής Ασφαλείας.
ούτε καν από την Yπηρεσία Εθνικής Ασφαλείας.
11:38
We can have even privacy-preserving data mining.
269
686880
2997
Μπορούμε να έχουμε ακόμη και εξόρυξη
δεδομένων με διαφύλαξη της ιδιωτικής ζωής.
δεδομένων με διαφύλαξη της ιδιωτικής ζωής.
11:41
In other words, we can have the benefits of big data
270
689877
3894
Με άλλα λόγια, μπορούμε να έχουμε
τα οφέλη των μεγάλων δεδομένων
τα οφέλη των μεγάλων δεδομένων
11:45
while protecting privacy.
271
693771
2132
καθώς προστατεύουμε
τα προσωπικά δεδομένα.
τα προσωπικά δεδομένα.
11:47
Of course, these technologies imply a shifting
272
695903
3791
Φυσικά, αυτές οι τεχνολογίες
υποδηλώνουν μία μετατόπιση
υποδηλώνουν μία μετατόπιση
11:51
of cost and revenues
273
699694
1546
κόστους και τζίρου
11:53
between data holders and data subjects,
274
701240
2107
μεταξύ των κατόχων των δεδομένων και
των υποκειμένων των δεδομένων,
των υποκειμένων των δεδομένων,
11:55
which is why, perhaps, you don't hear more about them.
275
703347
3453
και γι'αυτό, ίσως,
να μην ακούτε πιο πολλά γι'αυτά.
να μην ακούτε πιο πολλά γι'αυτά.
11:58
Which brings me back to the Garden of Eden.
276
706800
3706
Κι επιστρέφω στον Κήπο της Εδέμ.
12:02
There is a second privacy interpretation
277
710506
2780
Υπάρχει και μία δεύτερη ερμηνεία
για την προστασία προσωπικών δεδομένων
για την προστασία προσωπικών δεδομένων
12:05
of the story of the Garden of Eden
278
713286
1809
στην ιστορία του Κήπου της Εδέμ
12:07
which doesn't have to do with the issue
279
715095
2096
η οποία δεν έχει να κάνει
με το γεγονός ότι
με το γεγονός ότι
12:09
of Adam and Eve feeling naked
280
717191
2225
ο Αδάμ και η Εύα νιώθουν γυμνοί
12:11
and feeling ashamed.
281
719416
2381
και νιώθουν ντροπή.
12:13
You can find echoes of this interpretation
282
721797
2781
Μπορείτε να βρείτε την ηχώ
αυτής της ερμηνείας
αυτής της ερμηνείας
12:16
in John Milton's "Paradise Lost."
283
724578
2782
στο «Χαμένος Παράδεισος» του Τζον Μίλτον.
12:19
In the garden, Adam and Eve are materially content.
284
727360
4197
Στον κήπο, ο Αδάμ και η Εύα
είναι υλικά ικανοποιημένοι.
είναι υλικά ικανοποιημένοι.
12:23
They're happy. They are satisfied.
285
731557
2104
Είναι ευτυχισμένοι.
Είναι ικανοποιημένοι.
Είναι ικανοποιημένοι.
12:25
However, they also lack knowledge
286
733661
2293
Όμως δεν έχουν γνώση
12:27
and self-awareness.
287
735954
1640
και αυτογνωσία.
12:29
The moment they eat the aptly named
288
737594
3319
Τη στιγμή που τρώνε
αυτό που εύστοχα ονομάστηκε
αυτό που εύστοχα ονομάστηκε
12:32
fruit of knowledge,
289
740913
1293
φρούτο της γνώσης,
12:34
that's when they discover themselves.
290
742206
2605
τότε ανακάλυψαν τους εαυτούς τους.
12:36
They become aware. They achieve autonomy.
291
744811
4031
Έχουν συνείδηση.
Καταφέρνουν να έχουν αυτονομία.
Καταφέρνουν να έχουν αυτονομία.
12:40
The price to pay, however, is leaving the garden.
292
748842
3126
Όμως το τίμημα,
είναι η δίωξη από τον κήπο.
είναι η δίωξη από τον κήπο.
12:43
So privacy, in a way, is both the means
293
751968
3881
Έτσι, η προστασία των προσωπικών δεδομένων,
κατά κάποιο τρόπο, είναι και ο τρόπος
κατά κάποιο τρόπο, είναι και ο τρόπος
12:47
and the price to pay for freedom.
294
755849
2962
και το τίμημα της ελευθερίας.
12:50
Again, marketers tell us
295
758811
2770
Και πάλι, οι μαρκετίστες μας λένε
12:53
that big data and social media
296
761581
3019
ότι τα μεγάλα δεδομένα
και τα κοινωνικά μέσα
και τα κοινωνικά μέσα
12:56
are not just a paradise of profit for them,
297
764600
2979
δεν είναι απλώς ένας παράδεισος
από κέρδη γι'αυτούς,
από κέρδη γι'αυτούς,
12:59
but a Garden of Eden for the rest of us.
298
767579
2457
αλλά ένας Κήπος της Εδέμ
για τους υπόλοιπους από εμας.
για τους υπόλοιπους από εμας.
13:02
We get free content.
299
770036
1238
Παίρνουμε δωρεάν περιεχόμενο.
13:03
We get to play Angry Birds. We get targeted apps.
300
771274
3123
Μπορούμε να παίξουμε Angry Birds.
Παίρνουμε στοχευμένες εφαρμογές.
Παίρνουμε στοχευμένες εφαρμογές.
13:06
But in fact, in a few years, organizations
301
774397
2897
Αλλά στην πραγματικότητα,
σε μερικά χρόνια, οι εταιρίες
σε μερικά χρόνια, οι εταιρίες
13:09
will know so much about us,
302
777294
1609
θα γνωρίζουν τόσα πολλά για μας,
13:10
they will be able to infer our desires
303
778903
2710
που θα μπορούν να συμπεραίνουν
τις επιθυμίες μας
τις επιθυμίες μας
13:13
before we even form them, and perhaps
304
781613
2204
πριν ακόμη τις σχηματίσουμε,
13:15
buy products on our behalf
305
783817
2447
και ίσως να αγοράζουν προϊόντα
για λογαριασμό μας
για λογαριασμό μας
13:18
before we even know we need them.
306
786264
2274
πριν καν ξέρουμε ότι τα χρειαζόμαστε.
13:20
Now there was one English author
307
788538
3237
Υπήρχε ένας Άγγλος συγγραφέας
13:23
who anticipated this kind of future
308
791775
3045
ο οποίος προέβλεψε ένα τέτοιο μέλλον
13:26
where we would trade away
309
794820
1405
όπου θα ανταλλάζαμε
την αυτονομία μας
την αυτονομία μας
13:28
our autonomy and freedom for comfort.
310
796225
3548
και την ελευθερία μας
για την άνεσή μας.
για την άνεσή μας.
13:31
Even more so than George Orwell,
311
799773
2161
Ακόμη περισσότερο από
τον Τζώρτζ Όργουελ,
τον Τζώρτζ Όργουελ,
13:33
the author is, of course, Aldous Huxley.
312
801934
2761
ο συγγραφέας είναι, φυσικά,
ο Άλντους Χάξλεϋ.
ο Άλντους Χάξλεϋ.
13:36
In "Brave New World," he imagines a society
313
804695
2854
Στο «Θαυμαστός Καινούργιος Κόσμος»,
φαντάζεται μία κοινωνία
φαντάζεται μία κοινωνία
13:39
where technologies that we created
314
807549
2171
όπου οι τεχνολογίες που δημιουργήσαμε
13:41
originally for freedom
315
809720
1859
αρχικά για ελευθερία
13:43
end up coercing us.
316
811579
2567
κατέληξαν να μας εξαναγκάζουν.
13:46
However, in the book, he also offers us a way out
317
814146
4791
Όμως, στο βιβλίο, μας προσφέρει
επίσης έναν τρόπο να ξεφύγουμε
επίσης έναν τρόπο να ξεφύγουμε
13:50
of that society, similar to the path
318
818937
3438
από αυτή την κοινωνία,
παρόμοιο με το μονοπάτι
παρόμοιο με το μονοπάτι
13:54
that Adam and Eve had to follow to leave the garden.
319
822375
3955
που έπρεπε να ακολουθήσει ο Αδάμ
και η Εύα για να φύγουν από τον κήπο.
και η Εύα για να φύγουν από τον κήπο.
13:58
In the words of the Savage,
320
826330
2147
Σύμφωνα με τα λόγια του Άγριου,
14:00
regaining autonomy and freedom is possible,
321
828477
3069
είναι δυνατή η επανάκτηση
της αυτονομίας και της ελευθερίας,
της αυτονομίας και της ελευθερίας,
14:03
although the price to pay is steep.
322
831546
2679
αλλά το τίμημα είναι υψηλό.
14:06
So I do believe that one of the defining fights
323
834225
5715
Έτσι πιστεύω ότι μία από
τις καθοριστικές μάχες
τις καθοριστικές μάχες
14:11
of our times will be the fight
324
839940
2563
των καιρών μας θα είναι η μάχη
14:14
for the control over personal information,
325
842503
2387
για το έλεγχο των προσωπικών πληροφοριών,
14:16
the fight over whether big data will become a force
326
844890
3507
η μάχη για το αν τα μεγάλα δεδομένα
θα γίνουν μία δύναμη
θα γίνουν μία δύναμη
14:20
for freedom,
327
848397
1289
για ελευθερία,
14:21
rather than a force which will hiddenly manipulate us.
328
849686
4746
αντί για μία δύναμη που θα μας
χειρίζεται στα κρυφά.
χειρίζεται στα κρυφά.
14:26
Right now, many of us
329
854432
2593
Τώρα, πολλοί από εμάς
14:29
do not even know that the fight is going on,
330
857025
2753
δεν ξέρουν καν ότι γίνεται
αυτή η μάχη,
αυτή η μάχη,
14:31
but it is, whether you like it or not.
331
859778
2672
αλλά γίνεται, είτε σας αρέσει, είτε όχι.
14:34
And at the risk of playing the serpent,
332
862450
2804
Και με το ρίσκο του να παίξω τον όφι,
14:37
I will tell you that the tools for the fight
333
865254
2897
θα σας πω ότι τα εργαλεία για τη μάχη
14:40
are here, the awareness of what is going on,
334
868151
3009
είναι εδώ, η επίγνωση του τι συμβαίνει,
14:43
and in your hands,
335
871160
1355
στα χέρια σας,
14:44
just a few clicks away.
336
872515
3740
απλώς λίγα κλικ μακρυά.
14:48
Thank you.
337
876255
1482
Σας ευχαριστώ.
14:49
(Applause)
338
877737
4477
(Χειροκρότημα)
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