TEDGlobal 2013
Alessandro Acquisti: What will a future without secrets look like?
Алессандро Аквісті: Чому приватність важлива
Filmed:
Readability: 4.8
1,423,103 views
Межа між публічним і приватним протягом останніх 10 років стерлася як у реальному, так і в віртуальному житті, тому Алессандро Аквісті вирішив пояснити, що це означає і чому це важливо. У цьому мислетворчому відео, яке дещо спантеличує, він ділиться подробицями останніх досліджень, а також тих, які ще тривають - включно з проектом, що демонструє, наскільки просто зараз поєднати фотографію незнайомця з конфіденційною інформацією про нього.
Alessandro Acquisti - Privacy economist
What motivates you to share your personal information online? Alessandro Acquisti studies the behavioral economics of privacy (and information security) in social networks. Full bio
What motivates you to share your personal information online? Alessandro Acquisti studies the behavioral economics of privacy (and information security) in social networks. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I would like to tell you a story
0
641
2354
Я б хотів розповісти Вам історію,
00:14
connecting the notorious privacy incident
1
2995
3176
що містить загальновідомий випадок приватності,
00:18
involving Adam and Eve,
2
6171
2769
що трапився з Адамом та Євою,
00:20
and the remarkable shift in the boundaries
3
8940
3446
і про значні зміщення меж
00:24
between public and private which has occurred
4
12386
2686
між публічним і приватним, що відбулися
00:27
in the past 10 years.
5
15072
1770
протягом останніх 10 років.
00:28
You know the incident.
6
16842
1298
Ви знаєте цей випадок.
00:30
Adam and Eve one day in the Garden of Eden
7
18140
3330
Одного дня в Едемському саду Адам і Єва
00:33
realize they are naked.
8
21470
1843
усвідомлюють, що вони голі.
00:35
They freak out.
9
23313
1500
Вони шоковані.
00:36
And the rest is history.
10
24813
2757
А решта - це вже історія.
00:39
Nowadays, Adam and Eve
11
27570
2188
Сьогодні Адам і Єва
00:41
would probably act differently.
12
29758
2361
напевне повели б себе по-іншому.
00:44
[@Adam Last nite was a blast! loved dat apple LOL]
13
32119
2268
[@Адам: вчорашня ніч була супер! ]
00:46
[@Eve yep.. babe, know what happened to my pants tho?]
14
34387
1873
[@Єва: егеж, крихітко, не знаєш, де мої штани? ]
00:48
We do reveal so much more information
15
36260
2636
Ми таки видаємо набагато більше інформації
00:50
about ourselves online than ever before,
16
38896
3334
про нас в Інтернеті, ніж коли-небудь раніше,
00:54
and so much information about us
17
42230
1704
і дуже багато інформації про нас
00:55
is being collected by organizations.
18
43934
2224
збирається різними структурами.
00:58
Now there is much to gain and benefit
19
46158
3282
Тепер є багато вигод
01:01
from this massive analysis of personal information,
20
49440
2446
з масового аналізу особистої інформації
01:03
or big data,
21
51886
1946
чи з баз даних,
01:05
but there are also complex tradeoffs that come
22
53832
2638
але ми також платимо певну ціну
01:08
from giving away our privacy.
23
56470
3098
за викриття приватності.
01:11
And my story is about these tradeoffs.
24
59568
4023
І в моїй розповіді ідеться про цю ціну.
01:15
We start with an observation which, in my mind,
25
63591
2584
Почнемо зі спостереження, яке, на мою думку,
01:18
has become clearer and clearer in the past few years,
26
66175
3327
стає все чіткішим за останні кілька років.
01:21
that any personal information
27
69502
2097
Воно полягає в тому, що будь-яка особиста інформація
01:23
can become sensitive information.
28
71599
2285
може стати точкою ураження.
01:25
Back in the year 2000, about 100 billion photos
29
73884
4125
Повертаючись у 2000 рік, близько 100 млрд фотографій
01:30
were shot worldwide,
30
78009
1912
було зроблено по всьому світу,
01:31
but only a minuscule proportion of them
31
79921
3065
проте лише крихітну їх частину
01:34
were actually uploaded online.
32
82986
1883
завантажили в Інтернет.
01:36
In 2010, only on Facebook, in a single month,
33
84869
3361
У 2010 році лише на Facebook, всього за один місяць
01:40
2.5 billion photos were uploaded,
34
88230
3270
було завантажено 2,5 млрд фотографій,
01:43
most of them identified.
35
91500
1882
і більшість з них ідентифіковані.
01:45
In the same span of time,
36
93382
1880
За той самий проміжок часу
01:47
computers' ability to recognize people in photos
37
95262
4870
можливість комп'ютера розпізнавати людей на фотографіях
01:52
improved by three orders of magnitude.
38
100132
3608
покращилася втричі.
01:55
What happens when you combine
39
103740
1882
Що ж відбувається, коли ви поєднуєте
01:57
these technologies together:
40
105622
1501
ці технології:
01:59
increasing availability of facial data;
41
107123
2658
збільшення доступності до особистих даних;
02:01
improving facial recognizing ability by computers;
42
109781
3648
покращення можливості комп'ютера розпізнавати обличчя;
02:05
but also cloud computing,
43
113429
2182
але також "хмарні" обчислення,
02:07
which gives anyone in this theater
44
115611
1888
що дає кожному присутньому
02:09
the kind of computational power
45
117499
1560
певну обчислювальну потужність,
02:11
which a few years ago was only the domain
46
119059
1886
яка кілька років тому була доступна
02:12
of three-letter agencies;
47
120945
1782
лише підпільним державним структурам;
02:14
and ubiquitous computing,
48
122727
1378
і глобальні обчислення,
02:16
which allows my phone, which is not a supercomputer,
49
124105
2892
що дозволяють моєму телефону, що не є супер-комп'ютером,
02:18
to connect to the Internet
50
126997
1671
під'єднуватися до інтернету
02:20
and do there hundreds of thousands
51
128668
2334
і виконувати там сотні тисяч
02:23
of face metrics in a few seconds?
52
131002
2639
співставлень облич всього за кілька секунд?
02:25
Well, we conjecture that the result
53
133641
2628
Ну, як результат, ми припускаємо,
02:28
of this combination of technologies
54
136269
2064
що ця комбінація технологій
02:30
will be a radical change in our very notions
55
138333
2888
здійснить радикальні зміни в нашому сприйнятті
02:33
of privacy and anonymity.
56
141221
2257
понять приватності та анонімності.
02:35
To test that, we did an experiment
57
143478
1993
Щоб це перевірити, ми здійснили експеримент
02:37
on Carnegie Mellon University campus.
58
145471
2121
у студмістечку університету Карнеґі-Меллон.
02:39
We asked students who were walking by
59
147592
2099
Ми попросили студентів, які проходили повз,
02:41
to participate in a study,
60
149691
1779
взяти участь в дослідженні.
02:43
and we took a shot with a webcam,
61
151470
2562
Ми фотографували їх на веб-камеру
02:46
and we asked them to fill out a survey on a laptop.
62
154032
2782
і просили пройти опитування на лептопі.
02:48
While they were filling out the survey,
63
156814
1979
Поки вони заповнювали анкети,
02:50
we uploaded their shot to a cloud-computing cluster,
64
158793
2797
ми завантажили їхні фото до кластера хмарних обчислень
02:53
and we started using a facial recognizer
65
161590
1727
та застосували систему розпізнавання облич,
02:55
to match that shot to a database
66
163317
2405
щоб знайти їхні відповідники в базі даних
02:57
of some hundreds of thousands of images
67
165722
2393
сотень тисяч фотографій,
03:00
which we had downloaded from Facebook profiles.
68
168115
3596
які ми завантажили з профілів соцмережі Facebook.
03:03
By the time the subject reached the last page
69
171711
3259
Коли учасник дійшов до останньої сторінки
03:06
on the survey, the page had been dynamically updated
70
174970
3347
опитування, оновившись, сторінка динамічно
03:10
with the 10 best matching photos
71
178317
2313
підібрала 10 найбільш відповідних фотографій,
03:12
which the recognizer had found,
72
180630
2285
які знайшов розпізнавач.
03:14
and we asked the subjects to indicate
73
182915
1738
Ми попросили учасників сказати,
03:16
whether he or she found themselves in the photo.
74
184653
4120
чи знайшли вони себе на фотографіях.
03:20
Do you see the subject?
75
188773
3699
Ви бачите респондента?
03:24
Well, the computer did, and in fact did so
76
192472
2845
Що ж, комп'ютер побачив. І побачив
03:27
for one out of three subjects.
77
195317
2149
кожного третього з респондентів.
03:29
So essentially, we can start from an anonymous face,
78
197466
3184
По суті, ми можемо почати з лиця аноніма,
03:32
offline or online, and we can use facial recognition
79
200650
3484
в мережі чи ні, і використати систему розпізнавання облич,
03:36
to give a name to that anonymous face
80
204134
2360
щоб ідентифікувати обличчя цього аноніма
03:38
thanks to social media data.
81
206494
2108
за допомогою даних соціальних мереж.
03:40
But a few years back, we did something else.
82
208602
1872
Проте кілька років тому ми діяли по-іншому.
03:42
We started from social media data,
83
210474
1823
Ми розпочинали з даних соціальних мереж
03:44
we combined it statistically with data
84
212297
3051
та поєднували їх статистично з даними
03:47
from U.S. government social security,
85
215348
2102
уряду соціальної безпеки США.
03:49
and we ended up predicting social security numbers,
86
217450
3324
В результаті ми спрогнозували номери соціального страхування,
03:52
which in the United States
87
220774
1512
які в Сполучених Штатах
03:54
are extremely sensitive information.
88
222286
2040
є надзвичайно конфіденційною інформацією.
03:56
Do you see where I'm going with this?
89
224326
2093
Чи ви бачите, до чого я веду?
03:58
So if you combine the two studies together,
90
226419
2922
Тобто якщо об'єднати ці два дослідження,
04:01
then the question becomes,
91
229341
1512
виникає питання:
04:02
can you start from a face and,
92
230853
2720
чи можемо ми почати з обличчя
04:05
using facial recognition, find a name
93
233573
2311
і, використовуючи розпізнавач облич, знайти ім'я
04:07
and publicly available information
94
235884
2669
та публічно доступну інформацію
04:10
about that name and that person,
95
238553
1932
про це ім'я і цю людину
04:12
and from that publicly available information
96
240485
2248
і, виходячи з цієї інформації,
04:14
infer non-publicly available information,
97
242733
2042
вивести таку, яка не є публічно доступною,
04:16
much more sensitive ones
98
244775
1606
більш конфіденційну,
04:18
which you link back to the face?
99
246381
1492
яку можна знову співставити з обличчям?
04:19
And the answer is, yes, we can, and we did.
100
247873
1916
Відповідь - так, ми можемо. І ми це зробили.
04:21
Of course, the accuracy keeps getting worse.
101
249789
2568
Звісно, точність погіршується.
04:24
[27% of subjects' first 5 SSN digits identified (with 4 attempts)]
102
252357
944
[ у 27%респондентів визначено перших 5 символів номеру соціального страхування (з 4 спроб) ]
04:25
But in fact, we even decided to develop an iPhone app
103
253301
3827
Але насправді ми навіть вирішили розробити додаток для iPhone,
04:29
which uses the phone's internal camera
104
257128
2715
який застосовує фронтальну камеру телефона,
04:31
to take a shot of a subject
105
259843
1600
щоб сфотографувати респондента
04:33
and then upload it to a cloud
106
261443
1487
і завантажити її в хмару,
04:34
and then do what I just described to you in real time:
107
262930
2662
а потім зробити все те, що я щойно описав:
04:37
looking for a match, finding public information,
108
265592
2088
шукати співпадіння, знайти публічну інформацію,
04:39
trying to infer sensitive information,
109
267680
1730
спробувати вивести конфіденційну
04:41
and then sending back to the phone
110
269410
2591
і надіслати в телефон,
04:44
so that it is overlaid on the face of the subject,
111
272001
3609
щоб вона відобразилася на обличчі респондента,
04:47
an example of augmented reality,
112
275610
1901
як приклад доповненої реальності,
04:49
probably a creepy example of augmented reality.
113
277511
2451
мабуть жахаючої доповненої реальності.
04:51
In fact, we didn't develop the app to make it available,
114
279962
3339
Насправді, ми не розробляли додаток, щоб він був доступним,
04:55
just as a proof of concept.
115
283301
1922
просто для підтвердження концепції.
04:57
In fact, take these technologies
116
285223
2313
Візьмемо ці технології
04:59
and push them to their logical extreme.
117
287536
1837
та доведемо їх до логічної межі.
05:01
Imagine a future in which strangers around you
118
289373
2719
Уявіть майбутнє, в якому незнайомці навколо вас
05:04
will look at you through their Google Glasses
119
292092
2311
дивитимуться на вас крізь Google окуляри
05:06
or, one day, their contact lenses,
120
294403
2307
а, одного дня, й крізь контактні лінзи,
05:08
and use seven or eight data points about you
121
296710
4020
і, використовуючи 7 чи 8 пунктів вихідних даних про Вас,
05:12
to infer anything else
122
300730
2582
виведуть ще щось,
05:15
which may be known about you.
123
303312
2603
що може бути про Вас відомим.
05:17
What will this future without secrets look like?
124
305915
4794
Як же виглядатиме таке майбутнє без таємниць?
05:22
And should we care?
125
310709
1964
Чи повинно нас це хвилювати?
05:24
We may like to believe
126
312673
1891
Нам би хотілося вірити,
05:26
that the future with so much wealth of data
127
314564
3040
що майбутнє з таким обсягом доступної інформації
05:29
would be a future with no more biases,
128
317604
2514
буде майбутнім без упереджень,
05:32
but in fact, having so much information
129
320118
3583
але, насправді, володіння такою кількістю інформації
05:35
doesn't mean that we will make decisions
130
323701
2191
не означає, що наші рішення
05:37
which are more objective.
131
325892
1706
будуть об'єктивнішими.
05:39
In another experiment, we presented to our subjects
132
327598
2560
В іншому експерименті ми запропонували респондентам
05:42
information about a potential job candidate.
133
330158
2246
інформацію про потенційного працівника.
05:44
We included in this information some references
134
332404
3178
Ми включили до інформації про них кілька посилань
05:47
to some funny, absolutely legal,
135
335582
2646
на певну смішну, цілком доступну інформацію,
05:50
but perhaps slightly embarrassing information
136
338228
2465
проте дещо таку, що осоромлює,
05:52
that the subject had posted online.
137
340693
2020
яку респондент виклав в мережі.
05:54
Now interestingly, among our subjects,
138
342713
2366
Цікаво, що поміж респондентів
05:57
some had posted comparable information,
139
345079
3083
дехто оприлюднив непевну інформацію,
06:00
and some had not.
140
348162
2362
а дехто ні.
06:02
Which group do you think
141
350524
1949
Яка з груп, на Вашу думку,
06:04
was more likely to judge harshly our subject?
142
352473
4552
більш імовірно, суворо засудить респондента?
06:09
Paradoxically, it was the group
143
357025
1957
Парадоксально, але це була група,
06:10
who had posted similar information,
144
358982
1733
що виклала ідентичну інформацію -
06:12
an example of moral dissonance.
145
360715
2942
приклад морального дисонансу.
06:15
Now you may be thinking,
146
363657
1750
Як Ви, мабуть, думаєте,
06:17
this does not apply to me,
147
365407
1702
це не про мене,
06:19
because I have nothing to hide.
148
367109
2162
оскільки мені нічого приховувати.
06:21
But in fact, privacy is not about
149
369271
2482
Та насправді приватність не обов'язково означає
06:23
having something negative to hide.
150
371753
3676
мати щось до приховування.
06:27
Imagine that you are the H.R. director
151
375429
2354
Уявіть, що ви директор відділу кадрів
06:29
of a certain organization, and you receive résumés,
152
377783
2947
певної організації. Ви отримуєте резюме
06:32
and you decide to find more information about the candidates.
153
380730
2473
і вирішуєте пошукати більше інформації про аплікантів.
06:35
Therefore, you Google their names
154
383203
2460
Таким чином, ви гуглите їхні імена
06:37
and in a certain universe,
155
385663
2240
і в якомусь із всесвітів
06:39
you find this information.
156
387903
2008
знаходите цю інформацію.
06:41
Or in a parallel universe, you find this information.
157
389911
4437
Чи навіть в паралельному всесвіті, ви все ж знаходите цю інформацію.
06:46
Do you think that you would be equally likely
158
394348
2717
Як Ви думаєте, Ви з однаковою впевненістю
06:49
to call either candidate for an interview?
159
397065
2803
запросите обох кандидатів на співбесіду?
06:51
If you think so, then you are not
160
399868
2282
Якщо так, то Ви не є
06:54
like the U.S. employers who are, in fact,
161
402150
2582
такими, як роботодавці США, які
06:56
part of our experiment, meaning we did exactly that.
162
404732
3307
є частиною нашого експерименту, і вважають, що так чинити правильно.
07:00
We created Facebook profiles, manipulating traits,
163
408039
3182
Ми створили профілі на Facebook, засоби маніпуляції,
07:03
then we started sending out résumés to companies in the U.S.,
164
411221
2851
і почали розсилати резюме в американські компанії.
07:06
and we detected, we monitored,
165
414072
1908
Ми провели моніторинг,
07:07
whether they were searching for our candidates,
166
415980
2393
чи шукали вони наших кандидатів
07:10
and whether they were acting on the information
167
418373
1832
та чи зважали вони на знайдену в соціальних
07:12
they found on social media. And they were.
168
420205
1938
мережах інформацію. І вони зважали.
07:14
Discrimination was happening through social media
169
422143
2101
Дискримінація, що ґрунтується на інформації з соціальних мереж,
07:16
for equally skilled candidates.
170
424244
3073
застосовувалася щодо однаково кваліфікованих кандидатів.
07:19
Now marketers like us to believe
171
427317
4575
Сучасні маркетологи хочуть, щоб ми повірили,
07:23
that all information about us will always
172
431892
2269
що вся інформація про нас завжди
07:26
be used in a manner which is in our favor.
173
434161
3273
буде використана в нашу користь.
07:29
But think again. Why should that be always the case?
174
437434
3715
Але подумайте ще раз. Чи завжди це так?
07:33
In a movie which came out a few years ago,
175
441149
2664
У фільмі "Особлива думка", що вийшов
07:35
"Minority Report," a famous scene
176
443813
2553
кілька років тому, є сцена, де
07:38
had Tom Cruise walk in a mall
177
446366
2576
Том Круз іде в торговому центрі,
07:40
and holographic personalized advertising
178
448942
3776
а навколо нього з'являються
07:44
would appear around him.
179
452718
1835
персоналізовані рекламні голограми.
07:46
Now, that movie is set in 2054,
180
454553
3227
Дія фільму відбувається у 2054 році
07:49
about 40 years from now,
181
457780
1642
близько 40 років від нашого часу,
07:51
and as exciting as that technology looks,
182
459422
2908
і хоч як захоплююче виглядають ці технології,
07:54
it already vastly underestimates
183
462330
2646
вони вже значно недооцінюють
07:56
the amount of information that organizations
184
464976
2140
кількості інформації, яку організації
07:59
can gather about you, and how they can use it
185
467116
2483
можуть про Вас зібрати і як вони можуть нею скористатись,
08:01
to influence you in a way that you will not even detect.
186
469599
3398
щоб вплинути на Вас без Вашого відома.
08:04
So as an example, this is another experiment
187
472997
2103
Отже, як приклад маємо інший експеримент,
08:07
actually we are running, not yet completed.
188
475100
2273
який ще триває.
08:09
Imagine that an organization has access
189
477373
2319
Уявіть, що організація має доступ
08:11
to your list of Facebook friends,
190
479692
2056
до списку ваших друзів на Facebook
08:13
and through some kind of algorithm
191
481748
1772
і завдяки певному алгоритму дій
08:15
they can detect the two friends that you like the most.
192
483520
3734
вона може виокремити двох улюблених,
08:19
And then they create, in real time,
193
487254
2280
а також в реальному часі скомпонувати
08:21
a facial composite of these two friends.
194
489534
2842
з них двох фоторобот.
08:24
Now studies prior to ours have shown that people
195
492376
3069
Дослідження, що передували нашим, показують, що люди
08:27
don't recognize any longer even themselves
196
495445
2885
більше не розпізнають навіть самих себе
08:30
in facial composites, but they react
197
498330
2462
на фотороботах, проте реагують
08:32
to those composites in a positive manner.
198
500792
2117
на такі вельми позитивно.
08:34
So next time you are looking for a certain product,
199
502909
3415
Тому наступного разу, шукаючи певний товар,
08:38
and there is an ad suggesting you to buy it,
200
506324
2559
в рекламі, що пропонуватиме вам його придбати
08:40
it will not be just a standard spokesperson.
201
508883
2907
буде не просто незнайома людина.
08:43
It will be one of your friends,
202
511790
2313
Це буде один із ваших друзів,
08:46
and you will not even know that this is happening.
203
514103
3303
а ви навіть не здогадуватиметесь про це.
08:49
Now the problem is that
204
517406
2413
Проблема полягає в тому,
08:51
the current policy mechanisms we have
205
519819
2519
що сучасні механізми захисту
08:54
to protect ourselves from the abuses of personal information
206
522338
3438
від зловживання персональною інформацією
08:57
are like bringing a knife to a gunfight.
207
525776
2984
виглядають як ніж, принесений на перестрілку.
09:00
One of these mechanisms is transparency,
208
528760
2913
Один із цих механізмів - прозорість,
09:03
telling people what you are going to do with their data.
209
531673
3200
яка каже людям, яким чином ви збираєтеся використовувати їхні особисті дані.
09:06
And in principle, that's a very good thing.
210
534873
2106
Загалом це дуже хороша і необхідна річ.
09:08
It's necessary, but it is not sufficient.
211
536979
3667
Але її недостатньо.
09:12
Transparency can be misdirected.
212
540646
3698
Прозорість може бути неправильно адресована.
09:16
You can tell people what you are going to do,
213
544344
2104
Ви можете інформувати людей про те, що ви збираєтесь робити,
09:18
and then you still nudge them to disclose
214
546448
2232
але, все-таки, підштовхувати їх видавати
09:20
arbitrary amounts of personal information.
215
548680
2623
довільну кількість персональної інформації.
09:23
So in yet another experiment, this one with students,
216
551303
2886
Ми здійснили ще один експеримент, цього разу зі студентами.
09:26
we asked them to provide information
217
554189
3058
Ми попросили їх надати інформацію
09:29
about their campus behavior,
218
557247
1813
про їхню поведінку в студентському містечку,
09:31
including pretty sensitive questions, such as this one.
219
559060
2940
включивши доволі делікатні питання, наприклад:
09:34
[Have you ever cheated in an exam?]
220
562000
621
[ Ви коли-небудь списували на іспиті?]
09:34
Now to one group of subjects, we told them,
221
562621
2300
Одній групі студентів ми сказали:
09:36
"Only other students will see your answers."
222
564921
2841
"Тільки студенти бачитимуть ваші відповіді".
09:39
To another group of subjects, we told them,
223
567762
1579
Іншій групі ми сказали:
09:41
"Students and faculty will see your answers."
224
569341
3561
"Ваші відповіді бачитимуть студенти і викладачі".
09:44
Transparency. Notification. And sure enough, this worked,
225
572902
2591
Прозорість. Попередження. Звісно, це спрацювало.
09:47
in the sense that the first group of subjects
226
575493
1407
В тому сенсі, що у першій групі піддослідних
09:48
were much more likely to disclose than the second.
227
576900
2568
була більша ймовірність правдивості інформації.
09:51
It makes sense, right?
228
579468
1520
Логічно, чи не так?
09:52
But then we added the misdirection.
229
580988
1490
Але тоді ми застосували зворотню вказівку.
09:54
We repeated the experiment with the same two groups,
230
582478
2760
Ми повторили експеримент з тими ж групами,
09:57
this time adding a delay
231
585238
2427
проте цього разу додали затримку
09:59
between the time we told subjects
232
587665
2935
в часі, між тим, щоб повідомити опонентам,
10:02
how we would use their data
233
590600
2080
як ми будемо використовувати їх дані,
10:04
and the time we actually started answering the questions.
234
592680
4388
і часом, коли вони почали відповідати.
10:09
How long a delay do you think we had to add
235
597068
2561
Наскільки довгою, на Вашу думку, мала бути затримка,
10:11
in order to nullify the inhibitory effect
236
599629
4613
щоб звести нанівець ефект придушення
10:16
of knowing that faculty would see your answers?
237
604242
3411
факту, що викладачі побачать їхні відповіді?
10:19
Ten minutes?
238
607653
1780
10 хвилин?
10:21
Five minutes?
239
609433
1791
5 хвилин?
10:23
One minute?
240
611224
1776
1 хвилина?
10:25
How about 15 seconds?
241
613000
2049
Як щодо 15 секунд?
10:27
Fifteen seconds were sufficient to have the two groups
242
615049
2668
15 секунд було достатньо, щоб дві групи опонентів
10:29
disclose the same amount of information,
243
617717
1568
розкрили таку ж кількість інформації,
10:31
as if the second group now no longer cares
244
619285
2746
при тому, що другу групу не хвилювало те,
10:34
for faculty reading their answers.
245
622031
2656
що викладачі побачать відповіді.
10:36
Now I have to admit that this talk so far
246
624687
3336
Мушу визнати, що моя промова
10:40
may sound exceedingly gloomy,
247
628023
2480
мабуть звучить надзвичайно гнітюче,
10:42
but that is not my point.
248
630503
1721
але це не моя точка зору.
10:44
In fact, I want to share with you the fact that
249
632224
2699
Насправді, я хочу сказати вам про те,
10:46
there are alternatives.
250
634923
1772
що є альтернатива.
10:48
The way we are doing things now is not the only way
251
636695
2499
Спосіб, до якого ми вдаємося, не єдиний
10:51
they can done, and certainly not the best way
252
639194
3037
і не найкращий, порівняно зі способом,
10:54
they can be done.
253
642231
2027
яким ми можемо їх робити.
10:56
When someone tells you, "People don't care about privacy,"
254
644258
4171
Коли хтось каже вам: "Люди не зважають на приватність",
11:00
consider whether the game has been designed
255
648429
2642
подумайте про те, чи правилами гри було обумовлено,
11:03
and rigged so that they cannot care about privacy,
256
651071
2724
що вони не можуть турбуватися про приватність
11:05
and coming to the realization that these manipulations occur
257
653795
3262
і усвідомлюючи, що такі маніпуляції тапляються
11:09
is already halfway through the process
258
657057
1607
на половині шляху до
11:10
of being able to protect yourself.
259
658664
2258
здатності захисти себе.
11:12
When someone tells you that privacy is incompatible
260
660922
3710
Коли хтось каже вам, що приватність несумісна
11:16
with the benefits of big data,
261
664632
1849
з перевагами великих баз даних,
11:18
consider that in the last 20 years,
262
666481
2473
подумайте про те, що протягом останніх 20 років
11:20
researchers have created technologies
263
668954
1917
дослідники створили технології,
11:22
to allow virtually any electronic transactions
264
670871
3318
що дозволяють віртуальним електронним транзакціям
11:26
to take place in a more privacy-preserving manner.
265
674189
3749
відбуватися в режимі збереження приватності.
11:29
We can browse the Internet anonymously.
266
677938
2555
Ми можемо анонімно переглядати інтернет-сторінки.
11:32
We can send emails that can only be read
267
680493
2678
Ми можемо надсилати приватні електронні листи,
11:35
by the intended recipient, not even the NSA.
268
683171
3709
до яких не має доступу навіть Управління національної безпеки.
11:38
We can have even privacy-preserving data mining.
269
686880
2997
Ми навіть можемо мати глибокий аналіз приватних даних.
11:41
In other words, we can have the benefits of big data
270
689877
3894
Іншими словами, ми можемо отримувати вигоду від великих баз даних,
11:45
while protecting privacy.
271
693771
2132
одночасно захищаючи свою приватність.
11:47
Of course, these technologies imply a shifting
272
695903
3791
Звісно, такі технології передбачають рух
11:51
of cost and revenues
273
699694
1546
вартості та доходів
11:53
between data holders and data subjects,
274
701240
2107
між сервісами зберігання та власниками даних,
11:55
which is why, perhaps, you don't hear more about them.
275
703347
3453
саме тому ви, мабуть, не чули багато про них.
11:58
Which brings me back to the Garden of Eden.
276
706800
3706
Це повертає мене до Едемського саду.
12:02
There is a second privacy interpretation
277
710506
2780
Існує інше трактування приватності
12:05
of the story of the Garden of Eden
278
713286
1809
з історії Едемського саду,
12:07
which doesn't have to do with the issue
279
715095
2096
яке не має нічого спільного з тим,
12:09
of Adam and Eve feeling naked
280
717191
2225
що Адам і Єва побачили, що вони голі
12:11
and feeling ashamed.
281
719416
2381
і відчули сором.
12:13
You can find echoes of this interpretation
282
721797
2781
Ви можете знайти схоже трактування
12:16
in John Milton's "Paradise Lost."
283
724578
2782
у "Втраченому раї" Джона Мільтона.
12:19
In the garden, Adam and Eve are materially content.
284
727360
4197
В саду Адам і Єва природньо задоволені.
12:23
They're happy. They are satisfied.
285
731557
2104
Вони щасливі. Вони задоволені.
12:25
However, they also lack knowledge
286
733661
2293
Тим не менше, їм бракує знань
12:27
and self-awareness.
287
735954
1640
та самосвідомості.
12:29
The moment they eat the aptly named
288
737594
3319
У мить, коли вони куштують
12:32
fruit of knowledge,
289
740913
1293
плід пізнання,
12:34
that's when they discover themselves.
290
742206
2605
вони усвідомлюють себе.
12:36
They become aware. They achieve autonomy.
291
744811
4031
Вони стають свідомими. Вони досягають автономії.
12:40
The price to pay, however, is leaving the garden.
292
748842
3126
Проте ціна розплати - вигнання з раю.
12:43
So privacy, in a way, is both the means
293
751968
3881
Тому приватність є засобом і ціною,
12:47
and the price to pay for freedom.
294
755849
2962
яку слід платити за свободу.
12:50
Again, marketers tell us
295
758811
2770
Знову ж таки, маркетологи кажуть нам,
12:53
that big data and social media
296
761581
3019
що великі бази даних і соціальні медіа
12:56
are not just a paradise of profit for them,
297
764600
2979
є не тільки раєм прибутків для них,
12:59
but a Garden of Eden for the rest of us.
298
767579
2457
але Едемським садом для всіх нас.
13:02
We get free content.
299
770036
1238
Ми отримуємо безкоштовний контент.
13:03
We get to play Angry Birds. We get targeted apps.
300
771274
3123
Ми отримуємо гру Angry Birds. Ми отримуємо цільові додатки.
13:06
But in fact, in a few years, organizations
301
774397
2897
Але через кілька років організації
13:09
will know so much about us,
302
777294
1609
знатимуть про нас стільки,
13:10
they will be able to infer our desires
303
778903
2710
що вони будуть здатні вивести наші бажання
13:13
before we even form them, and perhaps
304
781613
2204
перед тим, як ми їх сформуємо, а можливо й
13:15
buy products on our behalf
305
783817
2447
придбати продукти від нашого імені
13:18
before we even know we need them.
306
786264
2274
до того, як ми знатимемо, що вони нам потрібні.
13:20
Now there was one English author
307
788538
3237
Був один англійський письменник,
13:23
who anticipated this kind of future
308
791775
3045
що очікував майбутнього,
13:26
where we would trade away
309
794820
1405
в якому ми віддамо
13:28
our autonomy and freedom for comfort.
310
796225
3548
свою автономність і свободу заради комфорту.
13:31
Even more so than George Orwell,
311
799773
2161
Навіть більше, ніж Джордж Орвелл,
13:33
the author is, of course, Aldous Huxley.
312
801934
2761
цей автор, звісно ж, Олдос Гакслі.
13:36
In "Brave New World," he imagines a society
313
804695
2854
У романі "Чудовий новий світ" він описав суспільство,
13:39
where technologies that we created
314
807549
2171
в якому технології, що первинно створені
13:41
originally for freedom
315
809720
1859
для свободи,
13:43
end up coercing us.
316
811579
2567
в результаті поневолюють нас.
13:46
However, in the book, he also offers us a way out
317
814146
4791
Проте в книзі він також пропонує нам вихід
13:50
of that society, similar to the path
318
818937
3438
з цього суспільства, схожий до шляху,
13:54
that Adam and Eve had to follow to leave the garden.
319
822375
3955
який Адам і Єва пішли, щоб покинути рай.
13:58
In the words of the Savage,
320
826330
2147
Словами Дикуна (героя роману),
14:00
regaining autonomy and freedom is possible,
321
828477
3069
відновлення автономності і свободи можливе,
14:03
although the price to pay is steep.
322
831546
2679
проте ціна надмірно висока.
14:06
So I do believe that one of the defining fights
323
834225
5715
Тому я вважаю, що одним із вирішальних боїв
14:11
of our times will be the fight
324
839940
2563
нашого часу буде бій
14:14
for the control over personal information,
325
842503
2387
за отримання контролю над особистими даними,
14:16
the fight over whether big data will become a force
326
844890
3507
боротьба, в якій великі бази даних стануть силою
14:20
for freedom,
327
848397
1289
для свободи,
14:21
rather than a force which will hiddenly manipulate us.
328
849686
4746
а не такою, що приховано маніпулюватиме нами.
14:26
Right now, many of us
329
854432
2593
Саме зараз багато з нас
14:29
do not even know that the fight is going on,
330
857025
2753
навіть не усвідомлюють, що боротьба вже триває.
14:31
but it is, whether you like it or not.
331
859778
2672
Проте факт залишається фактом, подобається вам це чи ні.
14:34
And at the risk of playing the serpent,
332
862450
2804
І, ризикуючи зіграти змія,
14:37
I will tell you that the tools for the fight
333
865254
2897
скажу вам, що засоби боротьби
14:40
are here, the awareness of what is going on,
334
868151
3009
є тут - усвідомлення того, що відбувається.
14:43
and in your hands,
335
871160
1355
І вони в ваших руках.
14:44
just a few clicks away.
336
872515
3740
Всього кілька кліків мишкою.
14:48
Thank you.
337
876255
1482
Дякую.
14:49
(Applause)
338
877737
4477
(Оплески)
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