TEDGlobal 2013
Alessandro Acquisti: What will a future without secrets look like?
Alessandro Acquisti: Como será um futuro sem segredos?
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A fronteira entre o público e o privado tem-se atenuado na última década, tanto na Internet como na vida real. Alessandro Acquisti está aqui para explicar o que isto significa e qual é a sua importância. Nesta palestra estimulante e de reflexão, ele partilha pormenores duma investigação recente que está a decorrer — incluindo um projeto que demonstra quão fácil é ligar uma fotografia de um estranho às suas informações pessoais e confidenciais.
Alessandro Acquisti - Privacy economist
What motivates you to share your personal information online? Alessandro Acquisti studies the behavioral economics of privacy (and information security) in social networks. Full bio
What motivates you to share your personal information online? Alessandro Acquisti studies the behavioral economics of privacy (and information security) in social networks. Full bio
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00:12
I would like to tell you a story
0
641
2354
Gostava de vos contar uma história
00:14
connecting the notorious privacy incident
1
2995
3176
que liga o conhecido
incidente de privacidade
incidente de privacidade
00:18
involving Adam and Eve,
2
6171
2769
que envolveu Adão e Eva,
00:20
and the remarkable shift in the boundaries
3
8940
3446
e a mudança notável nas fronteiras
00:24
between public and private which has occurred
4
12386
2686
entre o público e o privado,
que ocorreu nos últimos 10 anos.
00:27
in the past 10 years.
5
15072
1770
00:28
You know the incident.
6
16842
1298
Vocês conhecem o incidente.
00:30
Adam and Eve one day in the Garden of Eden
7
18140
3330
Um dia, no jardim do Éden,
Adão e Eva apercebem-se de que estão nus.
00:33
realize they are naked.
8
21470
1843
00:35
They freak out.
9
23313
1500
Ficam doidos.
00:36
And the rest is history.
10
24813
2757
E o resto é história.
00:39
Nowadays, Adam and Eve
11
27570
2188
Nos dias de hoje, provavelmente,
Adão e Eva agiriam de forma diferente
Adão e Eva agiriam de forma diferente
00:41
would probably act differently.
12
29758
2361
00:44
[@Adam Last nite was a blast! loved dat apple LOL]
13
32119
2268
[ @Adão A noite ontem foi baril!
Adorei a maçã LOL]
Adorei a maçã LOL]
00:46
[@Eve yep.. babe, know what happened to my pants tho?]
14
34387
1873
[@Eva ya... fofo, onde estão
as minhas calças?]
as minhas calças?]
00:48
We do reveal so much more information
15
36260
2636
Hoje, revelamos "online" mais informações
00:50
about ourselves online than ever before,
16
38896
3334
sobre nós próprios do que nunca.
00:54
and so much information about us
17
42230
1704
Essas informações todas sobre nós
00:55
is being collected by organizations.
18
43934
2224
estão a ser recolhidas por organizações.
00:58
Now there is much to gain and benefit
19
46158
3282
Hoje, há muito a ganhar e a beneficiar
01:01
from this massive analysis of personal information,
20
49440
2446
com esta análise maciça
de informações pessoais,
de informações pessoais,
01:03
or big data,
21
51886
1946
ou seja, os metadados,
01:05
but there are also complex tradeoffs that come
22
53832
2638
mas há também complexos inconvenientes,
01:08
from giving away our privacy.
23
56470
3098
que advêm de abdicarmos
da nossa privacidade.
da nossa privacidade.
01:11
And my story is about these tradeoffs.
24
59568
4023
A minha história
é sobre esses inconvenientes.
é sobre esses inconvenientes.
01:15
We start with an observation which, in my mind,
25
63591
2584
Começamos com uma observação
que, quanto a mim,
que, quanto a mim,
01:18
has become clearer and clearer in the past few years,
26
66175
3327
se tornou cada vez mais clara
nos últimos anos:
nos últimos anos:
01:21
that any personal information
27
69502
2097
quaisquer informações pessoais
01:23
can become sensitive information.
28
71599
2285
podem tornar-se em informações sensíveis.
01:25
Back in the year 2000, about 100 billion photos
29
73884
4125
No ano 2000, tiraram-se em todo o mundo
cerca de 100 mil milhões de fotos,
01:30
were shot worldwide,
30
78009
1912
01:31
but only a minuscule proportion of them
31
79921
3065
mas apenas uma proporção
minúscula dessas fotos
minúscula dessas fotos
01:34
were actually uploaded online.
32
82986
1883
foram carregadas na Internet.
01:36
In 2010, only on Facebook, in a single month,
33
84869
3361
Em 2010, só no Facebook, num único mês,
01:40
2.5 billion photos were uploaded,
34
88230
3270
foram carregadas 2500 milhões de fotos,
01:43
most of them identified.
35
91500
1882
a maior parte delas identificadas.
01:45
In the same span of time,
36
93382
1880
No mesmo período de tempo,
01:47
computers' ability to recognize people in photos
37
95262
4870
a capacidade, por parte dos computadores,
de reconhecer pessoas em fotos
de reconhecer pessoas em fotos
01:52
improved by three orders of magnitude.
38
100132
3608
aumentou para o triplo.
01:55
What happens when you combine
39
103740
1882
O que acontece quando combinamos
01:57
these technologies together:
40
105622
1501
todas as tecnologias?
01:59
increasing availability of facial data;
41
107123
2658
a crescente disponibilidade
de dados faciais;
de dados faciais;
02:01
improving facial recognizing ability by computers;
42
109781
3648
a crescente capacidade
de os computadores reconhecerem caras;
de os computadores reconhecerem caras;
02:05
but also cloud computing,
43
113429
2182
e também a computação em nuvem,
02:07
which gives anyone in this theater
44
115611
1888
que fornece a qualquer pessoa neste teatro
02:09
the kind of computational power
45
117499
1560
o tipo de poder computacional
02:11
which a few years ago was only the domain
46
119059
1886
que, há uns anos, estava apenas
na posse de agências secretas;
na posse de agências secretas;
02:12
of three-letter agencies;
47
120945
1782
02:14
and ubiquitous computing,
48
122727
1378
e a computação omnipresente,
02:16
which allows my phone, which is not a supercomputer,
49
124105
2892
que permite que o meu telemóvel,
— que não é um super computador —
— que não é um super computador —
02:18
to connect to the Internet
50
126997
1671
se ligue à Internet
02:20
and do there hundreds of thousands
51
128668
2334
e realize centenas de milhares
02:23
of face metrics in a few seconds?
52
131002
2639
de medições faciais em poucos segundos.
02:25
Well, we conjecture that the result
53
133641
2628
Bem, nós presumimos que o resultado
02:28
of this combination of technologies
54
136269
2064
desta combinação de tecnologias
02:30
will be a radical change in our very notions
55
138333
2888
será uma mudança radical
nas nossas noções
de privacidade e anonimato.
de privacidade e anonimato.
02:33
of privacy and anonymity.
56
141221
2257
02:35
To test that, we did an experiment
57
143478
1993
Para testar isso, fizemos uma experiência
02:37
on Carnegie Mellon University campus.
58
145471
2121
no campus da Universidade
de Carnegie Mellon.
de Carnegie Mellon.
02:39
We asked students who were walking by
59
147592
2099
Pedimos a estudantes,
que estavam a passar,
que estavam a passar,
02:41
to participate in a study,
60
149691
1779
para participarem num estudo,
02:43
and we took a shot with a webcam,
61
151470
2562
e tirámos-lhes uma fotografia
com uma "webcam".
com uma "webcam".
02:46
and we asked them to fill out a survey on a laptop.
62
154032
2782
Pedimos-lhes para preencherem
um questionário num portátil.
um questionário num portátil.
02:48
While they were filling out the survey,
63
156814
1979
Enquanto eles preenchiam o questionário,
02:50
we uploaded their shot to a cloud-computing cluster,
64
158793
2797
carregámos a fotografia numa
nuvem de computação
nuvem de computação
02:53
and we started using a facial recognizer
65
161590
1727
e iniciámos um processo
de reconhecimento facial
de reconhecimento facial
02:55
to match that shot to a database
66
163317
2405
para combinar essa foto
com uma base de dados
com uma base de dados
02:57
of some hundreds of thousands of images
67
165722
2393
de algumas centenas de milhares de imagens
03:00
which we had downloaded from Facebook profiles.
68
168115
3596
que tínhamos descarregado
dos perfis no Facebook.
dos perfis no Facebook.
03:03
By the time the subject reached the last page
69
171711
3259
Quando os participantes chegavam
à ultima página do questionário,
à ultima página do questionário,
03:06
on the survey, the page had been dynamically updated
70
174970
3347
a página tinha-se alterado dinamicamente
03:10
with the 10 best matching photos
71
178317
2313
com as dez fotografias mais compatíveis
03:12
which the recognizer had found,
72
180630
2285
que o programa de reconhecimento
tinha encontrado.
tinha encontrado.
03:14
and we asked the subjects to indicate
73
182915
1738
Pedimos aos participantes para indicar
03:16
whether he or she found themselves in the photo.
74
184653
4120
se se conseguiam encontrar nas fotos.
03:20
Do you see the subject?
75
188773
3699
Veem o indivíduo?
03:24
Well, the computer did, and in fact did so
76
192472
2845
O computador conseguiu ver,
e de facto fê-lo
e de facto fê-lo
03:27
for one out of three subjects.
77
195317
2149
para um em cada três participantes.
03:29
So essentially, we can start from an anonymous face,
78
197466
3184
Portanto, podemos começar
com uma face anónima
com uma face anónima
03:32
offline or online, and we can use facial recognition
79
200650
3484
"offline" ou "online",
e podemos usar o reconhecimento facial
e podemos usar o reconhecimento facial
03:36
to give a name to that anonymous face
80
204134
2360
para dar um nome a essa face anónima,
03:38
thanks to social media data.
81
206494
2108
graças aos dados das redes sociais.
03:40
But a few years back, we did something else.
82
208602
1872
Aqui há uns anos, fizemos outra coisa.
03:42
We started from social media data,
83
210474
1823
Começámos com dados de redes sociais,
03:44
we combined it statistically with data
84
212297
3051
que combinámos estatisticamente
com dados da Segurança Social
do governo dos EUA,
do governo dos EUA,
03:47
from U.S. government social security,
85
215348
2102
03:49
and we ended up predicting social security numbers,
86
217450
3324
e acabámos por prever
números da segurança social,
números da segurança social,
03:52
which in the United States
87
220774
1512
que, nos EUA, são informações
extremamente confidenciais.
extremamente confidenciais.
03:54
are extremely sensitive information.
88
222286
2040
03:56
Do you see where I'm going with this?
89
224326
2093
Percebem onde quero chegar com isto?
03:58
So if you combine the two studies together,
90
226419
2922
Portanto, se combinarmos os dois estudos,
04:01
then the question becomes,
91
229341
1512
a pergunta passa a ser:
04:02
can you start from a face and,
92
230853
2720
Podemos começar com uma face
04:05
using facial recognition, find a name
93
233573
2311
e, usando o reconhecimento facial,
encontrar um nome e informações
disponíveis publicamente
disponíveis publicamente
04:07
and publicly available information
94
235884
2669
04:10
about that name and that person,
95
238553
1932
acerca desse nome e dessa pessoa?
04:12
and from that publicly available information
96
240485
2248
A partir dessa informação
pública disponível,
pública disponível,
04:14
infer non-publicly available information,
97
242733
2042
inferir as que não estão disponíveis,
04:16
much more sensitive ones
98
244775
1606
muito mais confidenciais,
04:18
which you link back to the face?
99
246381
1492
que poderemos relacionar com a face?
04:19
And the answer is, yes, we can, and we did.
100
247873
1916
A resposta é: "Sim, podemos e fizemos".
04:21
Of course, the accuracy keeps getting worse.
101
249789
2568
É claro, a precisão vai ficando pior.
04:24
[27% of subjects' first 5 SSN digits identified (with 4 attempts)]
102
252357
944
[27% (em 4 tentativas)]
04:25
But in fact, we even decided to develop an iPhone app
103
253301
3827
Mas, de facto, até decidimos desenvolver
uma aplicação para iPhone
uma aplicação para iPhone
04:29
which uses the phone's internal camera
104
257128
2715
que usa a câmara interna do telemóvel
04:31
to take a shot of a subject
105
259843
1600
para tirar uma fotografia do participante
e, depois, carregá-la para a nuvem.
e, depois, carregá-la para a nuvem.
04:33
and then upload it to a cloud
106
261443
1487
04:34
and then do what I just described to you in real time:
107
262930
2662
Faz em tempo real o que descrevi:
procura uma compatibilidade,
informações públicas,
informações públicas,
04:37
looking for a match, finding public information,
108
265592
2088
04:39
trying to infer sensitive information,
109
267680
1730
tenta inferir informações confidenciais,
04:41
and then sending back to the phone
110
269410
2591
e depois envia de novo para o telemóvel
04:44
so that it is overlaid on the face of the subject,
111
272001
3609
para que fique sobreposto
na cara do participante.
na cara do participante.
04:47
an example of augmented reality,
112
275610
1901
É um exemplo de "realidade aumentada",
04:49
probably a creepy example of augmented reality.
113
277511
2451
provavelmente um exemplo assustador
de realidade aumentada.
de realidade aumentada.
04:51
In fact, we didn't develop the app to make it available,
114
279962
3339
Não desenvolvemos
a aplicação para a tornar disponível,
a aplicação para a tornar disponível,
04:55
just as a proof of concept.
115
283301
1922
mas apenas como validação do conceito.
04:57
In fact, take these technologies
116
285223
2313
Peguem nestas tecnologias
04:59
and push them to their logical extreme.
117
287536
1837
e levem-nas até ao seu extremo lógico.
05:01
Imagine a future in which strangers around you
118
289373
2719
Imaginem um futuro
em que estranhos à nossa volta
em que estranhos à nossa volta
05:04
will look at you through their Google Glasses
119
292092
2311
vão olhar para nós
com os seus óculos Google
com os seus óculos Google
05:06
or, one day, their contact lenses,
120
294403
2307
ou, um dia, com as suas lentes de contacto,
05:08
and use seven or eight data points about you
121
296710
4020
e vão usar sete ou oito dados sobre nós
05:12
to infer anything else
122
300730
2582
para deduzir tudo o resto
05:15
which may be known about you.
123
303312
2603
que pode ser conhecida sobre nós.
05:17
What will this future without secrets look like?
124
305915
4794
Com o que é que se vai parecer
este futuro sem segredos?
este futuro sem segredos?
05:22
And should we care?
125
310709
1964
Devemo-nos importar?
05:24
We may like to believe
126
312673
1891
Podemos querer acreditar
05:26
that the future with so much wealth of data
127
314564
3040
que o futuro, com tanta riqueza de dados,
05:29
would be a future with no more biases,
128
317604
2514
será um futuro sem mais preconceitos,
05:32
but in fact, having so much information
129
320118
3583
mas o facto de termos tanta informação
05:35
doesn't mean that we will make decisions
130
323701
2191
não significa que vamos tomar
decisões mais objetivas.
decisões mais objetivas.
05:37
which are more objective.
131
325892
1706
05:39
In another experiment, we presented to our subjects
132
327598
2560
Noutra experiência,
apresentámos aos participantes
apresentámos aos participantes
05:42
information about a potential job candidate.
133
330158
2246
informações sobre candidatos
potenciais a um emprego.
potenciais a um emprego.
05:44
We included in this information some references
134
332404
3178
Incluímos, nestas informações,
algumas referências
algumas referências
05:47
to some funny, absolutely legal,
135
335582
2646
a informações engraçadas,
absolutamente legais,
absolutamente legais,
05:50
but perhaps slightly embarrassing information
136
338228
2465
mas talvez um pouco embaraçosas,
05:52
that the subject had posted online.
137
340693
2020
que o indivíduo tinha
publicado na Internet.
publicado na Internet.
05:54
Now interestingly, among our subjects,
138
342713
2366
Curiosamente, entre os participantes,
05:57
some had posted comparable information,
139
345079
3083
alguns tinham publicado "online"
informações semelhantes,
informações semelhantes,
06:00
and some had not.
140
348162
2362
outros não.
06:02
Which group do you think
141
350524
1949
Que grupo acham
06:04
was more likely to judge harshly our subject?
142
352473
4552
que avaliou mais severamente o indivíduo?
06:09
Paradoxically, it was the group
143
357025
1957
Paradoxalmente, foi o grupo
06:10
who had posted similar information,
144
358982
1733
que tinha colocado
informações semelhantes.
informações semelhantes.
06:12
an example of moral dissonance.
145
360715
2942
Um exemplo de dissonância moral.
06:15
Now you may be thinking,
146
363657
1750
Podem estar a pensar:
06:17
this does not apply to me,
147
365407
1702
"Isto não se aplica a mim,
06:19
because I have nothing to hide.
148
367109
2162
"porque eu não tenho nada a esconder."
06:21
But in fact, privacy is not about
149
369271
2482
Mas, na realidade, a privacidade
06:23
having something negative to hide.
150
371753
3676
não se trata de ter coisas
negativas a esconder.
negativas a esconder.
06:27
Imagine that you are the H.R. director
151
375429
2354
Imaginem que são o diretor
de Recursos Humanos
de Recursos Humanos
06:29
of a certain organization, and you receive résumés,
152
377783
2947
duma certa organização,
recebem currículos,
recebem currículos,
e decidem procurar mais informações
sobre os candidatos.
sobre os candidatos.
06:32
and you decide to find more information about the candidates.
153
380730
2473
06:35
Therefore, you Google their names
154
383203
2460
Por isso, procuram os nomes no Google
06:37
and in a certain universe,
155
385663
2240
e, num determinado universo,
06:39
you find this information.
156
387903
2008
encontram esta informação.
06:41
Or in a parallel universe, you find this information.
157
389911
4437
Ou, num universo paralelo,
encontram esta informação.
encontram esta informação.
06:46
Do you think that you would be equally likely
158
394348
2717
Acham que a probabilidade
de chamarem um ou outro candidato
de chamarem um ou outro candidato
06:49
to call either candidate for an interview?
159
397065
2803
para uma entrevista seria a mesma?
06:51
If you think so, then you are not
160
399868
2282
Se concordam, então não são
06:54
like the U.S. employers who are, in fact,
161
402150
2582
como os empregadores norte-americanos
que tomaram parte na nossa experiência
— fizemos isso mesmo.
— fizemos isso mesmo.
06:56
part of our experiment, meaning we did exactly that.
162
404732
3307
07:00
We created Facebook profiles, manipulating traits,
163
408039
3182
Criámos perfis no Facebook,
manipulámos características
manipulámos características
07:03
then we started sending out résumés to companies in the U.S.,
164
411221
2851
e depois enviámos currículos
para empresas nos EUA.
para empresas nos EUA.
07:06
and we detected, we monitored,
165
414072
1908
Detetámos, monitorizámos
07:07
whether they were searching for our candidates,
166
415980
2393
se elas investigaram os nossos candidatos,
07:10
and whether they were acting on the information
167
418373
1832
e se agiram baseando-se nas informações
07:12
they found on social media. And they were.
168
420205
1938
que encontraram nas redes sociais.
E agiram.
E agiram.
07:14
Discrimination was happening through social media
169
422143
2101
A discriminação acontecia
a partir das redes sociais
a partir das redes sociais
07:16
for equally skilled candidates.
170
424244
3073
entre candidatos com habilitações iguais.
07:19
Now marketers like us to believe
171
427317
4575
Os publicitários gostariam
que acreditássemos
que acreditássemos
07:23
that all information about us will always
172
431892
2269
que todas as nossas informações pessoais
07:26
be used in a manner which is in our favor.
173
434161
3273
serão sempre usadas em nosso favor.
07:29
But think again. Why should that be always the case?
174
437434
3715
Mas pensem novamente.
Por que razão será sempre assim?
Por que razão será sempre assim?
07:33
In a movie which came out a few years ago,
175
441149
2664
Num filme que saiu há uns anos,
07:35
"Minority Report," a famous scene
176
443813
2553
o "Relatório Minoritário",
existe uma cena famosa
existe uma cena famosa
07:38
had Tom Cruise walk in a mall
177
446366
2576
em que Tom Cruise anda a passear
num centro comercial
num centro comercial
07:40
and holographic personalized advertising
178
448942
3776
e, à sua volta, aparece
publicidade holográfica personalizada.
07:44
would appear around him.
179
452718
1835
07:46
Now, that movie is set in 2054,
180
454553
3227
Esse filme passa-se em 2054,
07:49
about 40 years from now,
181
457780
1642
daqui a cerca de 40 anos.
07:51
and as exciting as that technology looks,
182
459422
2908
Por mais empolgante
que essa tecnologia pareça,
que essa tecnologia pareça,
07:54
it already vastly underestimates
183
462330
2646
subestima largamente
07:56
the amount of information that organizations
184
464976
2140
a quantidade de informações
que as organizações recolhem sobre nós
que as organizações recolhem sobre nós
07:59
can gather about you, and how they can use it
185
467116
2483
e a maneira como a podem usar
08:01
to influence you in a way that you will not even detect.
186
469599
3398
para nos influenciar duma maneira
que nem sequer vamos detetar.
que nem sequer vamos detetar.
08:04
So as an example, this is another experiment
187
472997
2103
Como exemplo, eis outra experiência
08:07
actually we are running, not yet completed.
188
475100
2273
que ainda está a decorrer,
ainda não está finalizada.
ainda não está finalizada.
08:09
Imagine that an organization has access
189
477373
2319
Imaginem que uma organização tem acesso
08:11
to your list of Facebook friends,
190
479692
2056
à nossa lista de amigos no Facebook
08:13
and through some kind of algorithm
191
481748
1772
e, através de um qualquer algoritmo,
08:15
they can detect the two friends that you like the most.
192
483520
3734
consegue detetar dois
dos nossos amigos mais chegados.
dos nossos amigos mais chegados.
08:19
And then they create, in real time,
193
487254
2280
Depois criam, em tempo real,
08:21
a facial composite of these two friends.
194
489534
2842
um compósito facial desses dois amigos.
08:24
Now studies prior to ours have shown that people
195
492376
3069
Estudos anteriores ao nosso
mostram que as pessoas
mostram que as pessoas
08:27
don't recognize any longer even themselves
196
495445
2885
já não se reconhecem a si mesmos
nesses compósitos faciais,
nesses compósitos faciais,
08:30
in facial composites, but they react
197
498330
2462
mas reagem a eles duma maneira positiva.
08:32
to those composites in a positive manner.
198
500792
2117
08:34
So next time you are looking for a certain product,
199
502909
3415
Por isso, da próxima vez que estiverem
à procura de um certo produto
à procura de um certo produto
08:38
and there is an ad suggesting you to buy it,
200
506324
2559
e existir uma campanha
sugerindo que compre aquele,
sugerindo que compre aquele,
08:40
it will not be just a standard spokesperson.
201
508883
2907
não será um apresentador qualquer.
08:43
It will be one of your friends,
202
511790
2313
será um dos nossos amigos,
08:46
and you will not even know that this is happening.
203
514103
3303
e nós nem percebemos
que isso está a acontecer.
que isso está a acontecer.
08:49
Now the problem is that
204
517406
2413
Neste momento, o problema
é que os atuais mecanismos
políticos que temos
políticos que temos
08:51
the current policy mechanisms we have
205
519819
2519
08:54
to protect ourselves from the abuses of personal information
206
522338
3438
para nos protegermos do abuso
de informações pessoais
de informações pessoais
08:57
are like bringing a knife to a gunfight.
207
525776
2984
funcionam como levar uma faca
para um duelo de pistolas.
para um duelo de pistolas.
09:00
One of these mechanisms is transparency,
208
528760
2913
Um destes mecanismos é a transparência,
09:03
telling people what you are going to do with their data.
209
531673
3200
dizer às pessoas o que vão fazer
com os seus dados.
com os seus dados.
09:06
And in principle, that's a very good thing.
210
534873
2106
Em princípio, isso é uma coisa boa.
09:08
It's necessary, but it is not sufficient.
211
536979
3667
É necessário, mas não é suficiente.
09:12
Transparency can be misdirected.
212
540646
3698
A transparência pode ser mal direcionada.
09:16
You can tell people what you are going to do,
213
544344
2104
Podem dizer às pessoas o que vão fazer,
09:18
and then you still nudge them to disclose
214
546448
2232
e, mesmo assim, incitá-las
09:20
arbitrary amounts of personal information.
215
548680
2623
a revelar quantidades arbitrárias
de informações pessoais.
de informações pessoais.
09:23
So in yet another experiment, this one with students,
216
551303
2886
Ainda noutra experiência,
— esta com estudantes —
— esta com estudantes —
09:26
we asked them to provide information
217
554189
3058
pedimos para fornecerem informações
09:29
about their campus behavior,
218
557247
1813
sobre o seu comportamento no campus,
09:31
including pretty sensitive questions, such as this one.
219
559060
2940
incluindo algumas questões
sensíveis, como esta.
sensíveis, como esta.
[Alguma vez copiaram num exame?]
09:34
[Have you ever cheated in an exam?]
220
562000
621
09:34
Now to one group of subjects, we told them,
221
562621
2300
A um grupo dissemos:
09:36
"Only other students will see your answers."
222
564921
2841
"As respostas só serão vistas
por outros estudantes".
por outros estudantes".
09:39
To another group of subjects, we told them,
223
567762
1579
A outro grupo dissemos:
09:41
"Students and faculty will see your answers."
224
569341
3561
"As respostas vão ser vistas
pelos outros estudantes e professores".
pelos outros estudantes e professores".
09:44
Transparency. Notification. And sure enough, this worked,
225
572902
2591
Transparência. Notificação.
Isso resultou.
Isso resultou.
09:47
in the sense that the first group of subjects
226
575493
1407
O primeiro grupo de participantes
09:48
were much more likely to disclose than the second.
227
576900
2568
estava mais disposto a revelar
as informações do que o outro.
as informações do que o outro.
09:51
It makes sense, right?
228
579468
1520
Faz sentido, não faz?
09:52
But then we added the misdirection.
229
580988
1490
Mas depois induzimo-los em erro.
09:54
We repeated the experiment with the same two groups,
230
582478
2760
Repetimos a experiência
com os mesmos dois grupos,
com os mesmos dois grupos,
09:57
this time adding a delay
231
585238
2427
mas desta vez adicionando um atraso
09:59
between the time we told subjects
232
587665
2935
entre a altura em que lhes dissemos
10:02
how we would use their data
233
590600
2080
como iríamos usar os dados deles
10:04
and the time we actually started answering the questions.
234
592680
4388
e a altura em que começámos
a fzer as perguntas.
a fzer as perguntas.
10:09
How long a delay do you think we had to add
235
597068
2561
Que atraso acham que tivemos de adicionar
10:11
in order to nullify the inhibitory effect
236
599629
4613
no sentido de anular o efeito inibitório
10:16
of knowing that faculty would see your answers?
237
604242
3411
de saber que os membros da faculdade
iriam ver as suas respostas?
iriam ver as suas respostas?
10:19
Ten minutes?
238
607653
1780
Dez minutos?
10:21
Five minutes?
239
609433
1791
Cinco minutos?
10:23
One minute?
240
611224
1776
Um minuto?
10:25
How about 15 seconds?
241
613000
2049
Que tal quinze segundos?
10:27
Fifteen seconds were sufficient to have the two groups
242
615049
2668
Quinze segundos chegaram
para que os dois grupos
para que os dois grupos
revelassem a mesma
quantidade de informações,
quantidade de informações,
10:29
disclose the same amount of information,
243
617717
1568
10:31
as if the second group now no longer cares
244
619285
2746
como se o segundo grupo
já não se importasse
já não se importasse
10:34
for faculty reading their answers.
245
622031
2656
com o facto de os membros da faculdade
irem ler as suas respostas.
irem ler as suas respostas.
10:36
Now I have to admit that this talk so far
246
624687
3336
Tenho que reconhecer
que esta palestra, até agora,
que esta palestra, até agora,
10:40
may sound exceedingly gloomy,
247
628023
2480
pode ter soado excessivamente sombria
10:42
but that is not my point.
248
630503
1721
mas não é isso que me interessa.
10:44
In fact, I want to share with you the fact that
249
632224
2699
Quero partilhar convosco o facto
10:46
there are alternatives.
250
634923
1772
de que existem alternativas.
10:48
The way we are doing things now is not the only way
251
636695
2499
A maneira como estamos a fazer as coisas
não é a única maneira de as fazer
10:51
they can done, and certainly not the best way
252
639194
3037
e certamente também não é
a melhor maneira de serem feitas.
a melhor maneira de serem feitas.
10:54
they can be done.
253
642231
2027
10:56
When someone tells you, "People don't care about privacy,"
254
644258
4171
Quando alguém vos diz:
"As pessoas não ligam à sua privacidade",
"As pessoas não ligam à sua privacidade",
11:00
consider whether the game has been designed
255
648429
2642
considerem se a ideia foi desenvolvida
11:03
and rigged so that they cannot care about privacy,
256
651071
2724
e manipulada para que elas
não se importem.
não se importem.
11:05
and coming to the realization that these manipulations occur
257
653795
3262
Chegar à conclusão de que
estas manipulações ocorrem
estas manipulações ocorrem
11:09
is already halfway through the process
258
657057
1607
é já meio caminho andado para
sermos capazes de nos protegermos.
sermos capazes de nos protegermos.
11:10
of being able to protect yourself.
259
658664
2258
11:12
When someone tells you that privacy is incompatible
260
660922
3710
Quando alguém nos diz
que a privacidade é incompatível
que a privacidade é incompatível
11:16
with the benefits of big data,
261
664632
1849
com os benefícios dos metadados,
11:18
consider that in the last 20 years,
262
666481
2473
considerem que, nos últimos 20 anos,
11:20
researchers have created technologies
263
668954
1917
os investigadores criaram tecnologias
11:22
to allow virtually any electronic transactions
264
670871
3318
que permitem que, virtualmente,
qualquer transação eletrónica
qualquer transação eletrónica
11:26
to take place in a more privacy-preserving manner.
265
674189
3749
ocorra de uma maneira que preserve
a privacidade dos envolvidos.
a privacidade dos envolvidos.
11:29
We can browse the Internet anonymously.
266
677938
2555
Podemos navegar anonimamente
pela Internet.
pela Internet.
11:32
We can send emails that can only be read
267
680493
2678
Podemos enviar "emails"
que só poderão ser lidos
que só poderão ser lidos
11:35
by the intended recipient, not even the NSA.
268
683171
3709
pelo destinatário pretendido,
nem mesmo pela NSA.
nem mesmo pela NSA.
11:38
We can have even privacy-preserving data mining.
269
686880
2997
Podemos até realizar extração de dados
preservando a nossa privacidade.
preservando a nossa privacidade.
11:41
In other words, we can have the benefits of big data
270
689877
3894
Em suma, podemos ter os benefícios
das grandes base de dados
das grandes base de dados
11:45
while protecting privacy.
271
693771
2132
enquanto protegemos a nossa privacidade.
11:47
Of course, these technologies imply a shifting
272
695903
3791
É claro, estas tecnologias implicam
uma mudança de custos e receitas
11:51
of cost and revenues
273
699694
1546
entre os detentores de dados
e os titulares dos dados,
e os titulares dos dados,
11:53
between data holders and data subjects,
274
701240
2107
11:55
which is why, perhaps, you don't hear more about them.
275
703347
3453
o que é, talvez, a razão
de não se ouvir falar mais sobre isto.
de não se ouvir falar mais sobre isto.
11:58
Which brings me back to the Garden of Eden.
276
706800
3706
O que me traz de novo ao jardim do Éden.
12:02
There is a second privacy interpretation
277
710506
2780
Há uma segunda interpretação
da privacidade
da privacidade
12:05
of the story of the Garden of Eden
278
713286
1809
na história do jardim do Éden
12:07
which doesn't have to do with the issue
279
715095
2096
que não tem a ver com o facto
12:09
of Adam and Eve feeling naked
280
717191
2225
de Adão e Eva se sentirem
nus e envergonhados.
nus e envergonhados.
12:11
and feeling ashamed.
281
719416
2381
12:13
You can find echoes of this interpretation
282
721797
2781
É possível encontrar
ecos desta interpretação
ecos desta interpretação
12:16
in John Milton's "Paradise Lost."
283
724578
2782
em "Paraíso Perdido", de John Milton.
12:19
In the garden, Adam and Eve are materially content.
284
727360
4197
No jardim, Adão e Eva estavam
materialmente contentes.
materialmente contentes.
12:23
They're happy. They are satisfied.
285
731557
2104
Eram felizes. Estavam satisfeitos.
12:25
However, they also lack knowledge
286
733661
2293
Contudo, eles não possuíam
conhecimento nem consciência.
conhecimento nem consciência.
12:27
and self-awareness.
287
735954
1640
12:29
The moment they eat the aptly named
288
737594
3319
No momento em que comem
o apropriadamente chamado
"fruto do conhecimento",
"fruto do conhecimento",
12:32
fruit of knowledge,
289
740913
1293
12:34
that's when they discover themselves.
290
742206
2605
descobrem-se a eles próprios.
12:36
They become aware. They achieve autonomy.
291
744811
4031
Tornam-se conscientes.
Alcançam a autonomia.
Alcançam a autonomia.
12:40
The price to pay, however, is leaving the garden.
292
748842
3126
O preço a pagar, porém, é sair do jardim.
12:43
So privacy, in a way, is both the means
293
751968
3881
Daí que a privacidade engloba igualmente
os meios e o preço a pagar pela liberdade.
12:47
and the price to pay for freedom.
294
755849
2962
12:50
Again, marketers tell us
295
758811
2770
De novo, os publicitários dizem-nos
12:53
that big data and social media
296
761581
3019
que os metadados e as redes sociais
12:56
are not just a paradise of profit for them,
297
764600
2979
não são apenas um paraíso
de lucro para eles,
de lucro para eles,
12:59
but a Garden of Eden for the rest of us.
298
767579
2457
mas um Jardim do Éden
para todos nós.
para todos nós.
13:02
We get free content.
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770036
1238
Temos um conteúdo livre.
13:03
We get to play Angry Birds. We get targeted apps.
300
771274
3123
Podemos jogar Angry Birds.
Temos aplicativos direcionados.
Temos aplicativos direcionados.
13:06
But in fact, in a few years, organizations
301
774397
2897
Mas, na verdade, dentro de poucos anos,
as organizações vão saber tanto sobre nós
13:09
will know so much about us,
302
777294
1609
13:10
they will be able to infer our desires
303
778903
2710
que serão capazes de inferir
os nossos desejos
os nossos desejos
13:13
before we even form them, and perhaps
304
781613
2204
antes de nós os formularmos,
e talvez até comprar produtos
em nosso nome
em nosso nome
13:15
buy products on our behalf
305
783817
2447
13:18
before we even know we need them.
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786264
2274
antes sequer de sabermos
que precisamos deles.
que precisamos deles.
13:20
Now there was one English author
307
788538
3237
Existiu um autor inglês
13:23
who anticipated this kind of future
308
791775
3045
que previu este tipo de futuro
13:26
where we would trade away
309
794820
1405
em que trocaremos a nossa autonomia
e liberdade pelo conforto,
e liberdade pelo conforto,
13:28
our autonomy and freedom for comfort.
310
796225
3548
13:31
Even more so than George Orwell,
311
799773
2161
ainda mais do que George Orwell,
13:33
the author is, of course, Aldous Huxley.
312
801934
2761
O autor é, naturalmente, Aldous Huxley.
13:36
In "Brave New World," he imagines a society
313
804695
2854
Em "Admirável Mundo Novo",
ele imagina uma sociedade
ele imagina uma sociedade
13:39
where technologies that we created
314
807549
2171
em que as tecnologias que criámos,
13:41
originally for freedom
315
809720
1859
inicialmente para a liberdade,
13:43
end up coercing us.
316
811579
2567
acabam por nos controlar.
13:46
However, in the book, he also offers us a way out
317
814146
4791
No entanto, no livro, ele também
nos oferece uma saída dessa sociedade,
nos oferece uma saída dessa sociedade,
13:50
of that society, similar to the path
318
818937
3438
semelhante ao caminho
que Adão e Eva tiveram de seguir
que Adão e Eva tiveram de seguir
13:54
that Adam and Eve had to follow to leave the garden.
319
822375
3955
para sair do jardim.
13:58
In the words of the Savage,
320
826330
2147
Nas palavras da personagem Selvagem,
14:00
regaining autonomy and freedom is possible,
321
828477
3069
é possível recuperar
a autonomia e a liberdade ,
a autonomia e a liberdade ,
14:03
although the price to pay is steep.
322
831546
2679
embora o preço a pagar seja acentuado.
14:06
So I do believe that one of the defining fights
323
834225
5715
Então, eu acredito que uma das lutas
decisivas dos nossos tempos
decisivas dos nossos tempos
14:11
of our times will be the fight
324
839940
2563
será a luta pelo controlo
dessas informações pessoais,
dessas informações pessoais,
14:14
for the control over personal information,
325
842503
2387
14:16
the fight over whether big data will become a force
326
844890
3507
a luta sobre se os metadados
vão tornar-se uma força pela liberdade,
vão tornar-se uma força pela liberdade,
14:20
for freedom,
327
848397
1289
14:21
rather than a force which will hiddenly manipulate us.
328
849686
4746
em vez duma força
que nos manipula secretamente.
que nos manipula secretamente.
14:26
Right now, many of us
329
854432
2593
Neste momento, muitos de nós
14:29
do not even know that the fight is going on,
330
857025
2753
nem sequer sabemos
que a luta está a acontecer,
que a luta está a acontecer,
14:31
but it is, whether you like it or not.
331
859778
2672
mas está, gostem ou não.
14:34
And at the risk of playing the serpent,
332
862450
2804
Correndo o risco de fazer
o papel da serpente,
o papel da serpente,
14:37
I will tell you that the tools for the fight
333
865254
2897
vou dizer-vos que
as ferramentas para a luta
as ferramentas para a luta
14:40
are here, the awareness of what is going on,
334
868151
3009
estão aqui, a consciência
do que está a acontecer,
do que está a acontecer,
14:43
and in your hands,
335
871160
1355
e nas nossas mãos,
14:44
just a few clicks away.
336
872515
3740
apenas a alguns cliques de distância.
14:48
Thank you.
337
876255
1482
Obrigado.
14:49
(Applause)
338
877737
4477
(Aplausos)
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