Por que a privacidade é importante?

A distinção entre o público e o privado tem ficado cada vez mais obscura na última década, tanto on-line quanto na vida real e Alessandro Ac...

A distinção entre o público e o privado tem ficado cada vez mais obscura na última década, tanto on-line quanto na vida real e Alessandro Acquisti está aqui para explicar o que isso significa e por que é importante. Nesta palestra instigante e levemente arrepiadora, ele exibe detalhes de pesquisas recentes e em andamento -- incluindo um projeto que mostra a facilidade em fazer a correspondência entre uma fotografia de um estranho com suas informações pessoais confidenciais.



Eu gostaria de contar-lhes uma história que conecta o famoso incidente de privacidade envolvendo Adão e Eva, e a notável mudança no limite entre o público e o privado que vem acontecendo nos últimos 10 anos.



Vocês conhecem o incidente. Adão e Eva, um dia, no Jardim do Éden, se dão conta de que estão nus. Eles se apavoram. E o resto vocês já conhecem.

Hoje em dia, Adão e Eva provavelmente reagiriam diferente.

[@Adão Ontem à noite foi show! Curti akela maçã LOL]

[@Eva pois é... gata, cê viu minha calça por aí?]

Nós publicamos muito mais informações sobre nós mesmos on-line do que jamais antes, e tanta informação sobre nós está sendo coletada por organizações. Bem, essa análise massiva de informações pessoais, ou big data, traz muitos ganhos e benefícios, mas há também desvantagens complexas ao abrir mão da privacidade. E minha história é sobre essas desvantagens.

Começamos com uma observação que, na minha mente, se tornou cada vez mais clara nos últimos anos, de que qualquer informação pessoal pode se tornar delicada. No ano de 2000, cerca de 100 bilhões de fotos foram tiradas em todo o mundo, mas somente uma porção minúscula delas acabou sendo carregada na Internet. Em 2010, somente no Facebook, em um único mês, 2,5 bilhões de fotos foram carregadas, a maioria identificada. No mesmo período de tempo, a capacidade dos computadores de reconhecerem pessoas em fotos melhorou em três ordens de grandeza. O que acontece quando colocamos essas tecnologias juntas: crescente disponibilidade de informações faciais; crescente capacidade de reconhecimento facial por computadores; mas também computação em nuvem, que oferece a qualquer um neste salão o tipo de poder computacional que há alguns anos era somente o domínio de agências de três letras; e computação ubíqua, que permite que meu celular, que não é um supercomputador, conecte-se à Internet e faça lá centenas de milhares de correspondências faciais em alguns segundos? Bem, nós conjecturamos que o resultado dessa combinação de tecnologias será uma mudança radical em nossas noções de privacidade e anonimato.

Para testar isso, fizemos um experimento no campus da universidade de Carnegie Mellon. Nós pedimos a estudantes que estavam passando para participarem em um estudo, e tiramos uma foto com uma webcam, e pedimos que eles preenchessem uma pesquisa em um laptop. Enquanto estavam preenchendo a pesquisa, nós enviamos a foto para um cluster de computação em nuvem, e começamos a usar um reconhecedor facial para equiparar aquela foto com um banco de dados de algumas centenas de milhares de fotos que tínhamos baixado de perfis do Facebook. No momento que o participante atingia a última página na pesquisa, a página tinha sido atualizada dinamicamente com as 10 fotos que melhor se ajustavam e que o reconhecedor tinha encontrado, e pedimos que os participantes indicassem se eles estavam ou não na foto.

Você vê o participante? Bem, o computador viu e, de fato, viu para um em cada três participantes.

Então essencialmente, podemos partir de um rosto anônimo, off-line ou on-line, e podemos usar reconhecimento facial para dar um nome a um rosto anônimo, graças a dados de mídia social. Mas há alguns anos, nós fizemos algo diferente. Nós partimos de dados de mídia social, combinamos estatisticamente com dados da seguridade social do governo americano, e acabamos prevendo números de seguridade social, que nos Estados Unidos são informações extremamente delicadas.

Vocês veem onde estou indo com isso? Então, se combinarmos os dois estudos, a questão se torna: dá para partir de um rosto e, usando reconhecimento facial, encontrar um nome e informação disponível publicamente sobre esse nome e essa pessoa, e dessa informação publicamente disponível inferir informação indisponível publicamente, muito mais delicada, que podemos conectar de volta com o rosto? E a resposta é, sim, dá para fazer, e nós fizemos. Claro, a precisão continua caindo. [27% dos cinco primeiros dígitos do SSN do indivíduo identificados (em 4 tentativas)] Mas na verdade, nós até decidimos desenvolver um aplicativo para iPhone que usa a câmera interna do celular para tirar a foto de um indivíduo e então envia para a nuvem e faz em tempo real o que acabei de descrever: faz a correspondência, encontra informação pública, tenta inferir informação delicada, e então envia de volta ao iPhone para que seja sobreposta ao rosto do indivíduo, um exemplo de realidade aumentada, provavelmente um exemplo assustador de realidade aumentada. Na verdade, não desenvolvemos o aplicativo para disponibilizar, somente como prova de conceito.

De fato, pegue essas tecnologias e coloque-as até seu extremo lógico. Imagine um futuro onde estranhos à sua volta olharão para você por seus Google Glasses ou, um dia, suas lentes de contato, e usar sete ou oito pontos de dados sobre você para inferir qualquer outra coisa que se possa saber sobre você. Como será esse futuro sem segredos? E deveríamos nos preocupar?

Nós talvez queiramos acreditar que o futuro com tanta riqueza de dados será um futuro sem preconceitos, mas na verdade, ter tanta informação não quer dizer que tomaremos decisões que sejam mais objetivas. Em outro experimento, nós apresentamos aos participantes informações sobre um potencial candidato de emprego. Incluímos nessas informações algumas referências a informações engraçadas, totalmente legais, mas talvez levemente constrangedoras que o participante tinha postado on-line. Agora, curiosamente, entre os participantes, alguns tinham postado informações comparáveis, e outros não. Que grupo vocês acham que estava mais suscetível a julgar severamente nosso participante? Paradoxalmente, foi o grupo que tinha postado informação similar, um exemplo de dissonância moral.

Você podem estar pensando. isso não se aplica a mim, porque não tenho nada a esconder. Mas na verdade, privacidade não se trata de ter algo negativo a esconder. Imagine que você é o diretor de RH de uma certa organização, e você recebe currículos, e decide procurar mais informações sobre os candidatos. Portanto, você pesquisa seus nomes e em um certo universo, você encontra esta informação. Ou em um universo paralelo, você encontra esta informação. Você acha que estaria igualmente disposto a chamar o candidato para uma entrevista? Se você pensa que sim, então você não é como os empregadores americanos que, na verdade, são parte de nosso experimento, ou seja, fizemos exatamente isso. Criamos perfis no Facebook, manipulando características, e começamos a enviar currículos para empresas nos EUA, e detectamos, monitoramos, se estavam procurando pelos nossos candidatos, e se estavam reagindo às informações que encontravam na mídia social. E estavam. Discriminação estava acontecendo pela mídia social para candidatos igualmente capazes.

Marqueteiros gostam que acreditemos que toda informação sobre nós sempre será usada de uma maneira a nosso favor. Mas pensem novamente. Por que esse deve ser sempre o caso? Em um filme que saiu há alguns anos, "Minority Report", uma cena famosa tinha Tom Cruise entrando em um shopping e anúncios holográficos personalizados apareciam a sua volta. Agora, esse filme acontece em 2054, cerca de daqui a 40 anos, e por mais interessante que pareça essa tecnologia, ela já subestima enormemente a quantidade de informação que as organizações podem juntar sobre você, e como podem usá-la para influenciá-lo de uma maneira que você nem perceba.

E como exemplo, este é um outro experimento que estamos fazendo, ainda não terminamos. Imagine que uma organização tem acesso à sua lista de amigos no Facebook, e através de algum tipo de algoritmo eles conseguem detectar seus dois amigos preferidos. E eles criam, em tempo real, uma composição facial desses dois amigos. E estudos anteriores ao nosso mostraram que as pessoas não reconhecem mais, mesmo se forem elas mesmas em composições faciais, mas elas reagem a essas composições de maneira positiva. Então, da próxima vez que você estiver procurando por um certo produto, e houver um anúncio sugerindo que você o compre, não será somente um porta-voz em geral. Será um de seus amigos, e você nem vai saber que isso está acontecendo.

E o problema é que os mecanismos de políticas que temos atualmente para nos proteger dos abusos de informações pessoais são como levar uma faca para um tiroteio. Um desses mecanismos é a transparência, dizer às pessoas o que se vai fazer com os dados delas. E, em princípio, isso é uma coisa muito boa. É necessário, mas não é suficiente. A transparência pode ser mal direcionada. Você pode dizer às pessoas o que vai fazer, e você ainda avisa para revelar quantidades arbitrárias de informações pessoais.

E ainda em outro experimento, este com estudantes, nós pedimos que eles fornecessem informações a respeito de seu comportamento no campus, incluindo questões delicadas, como esta. [Você já colou em uma prova?] Agora para um grupo de participantes nós dissemos: "Somente outros estudantes verão suas respostas." Para outro grupo de participantes, nós dissemos: "Estudantes e professores verão suas respostas." Transparência. Notificação. E com certeza, funcionou, no sentido de que o primeiro grupo de participantes estava muito mais disposto a se expor do que o segundo. Faz sentido, certo? Mas aí adicionamos um despiste. Nós repetimos o experimento com os mesmos dois grupos, desta vez adicionando uma demora entre o momento quando dizíamos aos participantes como usaríamos seus dados e o momento em que eles realmente começaram a responder as perguntas.

Quanto tempo vocês acham que tivemos que adicionar para anular o efeito inibitório de saber que os professores veriam suas respostas? Dez minutos? Cinco minutos? Um minuto? Que tal 15 segundos? 15 segundos foram suficientes para que os dois grupos expusessem a mesma quantidade de informação, como se o segundo grupo não se importasse mais com os professores lendo suas respostas.

Bem, eu tenho que admitir que, até agora, essa palestra pode parecer excessivamente sombria, mas não é esse meu argumento. Na verdade, quero compartilhar com vocês o fato de que há alternativas. O jeito pelo qual estamos fazendo as coisas agora não é o único pelo qual elas podem ser feitas, e certamente não é o melhor pelo qual podem ser feitas. Quando alguém lhe diz: "As pessoas não se importam com privacidade", pense que o jogo foi projetado e manipulado para que elas não possam se importar com privacidade, e chegar à percepção de que essas manipulações ocorrem já é metade do caminho para ser capaz de se proteger. Quando alguém lhe diz que a privacidade é incompatível com os benefícios da big data, considere que nos últimos 20 anos, pesquisadores criaram tecnologias para permitir que praticamente qualquer transação eletrônica aconteça protegendo mais a privacidade. Podemos navegar pela internet anonimamente. Podemos enviar e-mails que só podem ser lidos pelo destinatário desejado, nem mesmo a NSA. Podemos até ter mineração de dados preservando a privacidade. Em outras palavras, podemos ter os benefícios da big data e proteger a privacidade ao mesmo tempo. Claro, essas tecnologias implicam numa mudança de custos e receitas entre os detentores dos dados e as pessoas referidas, que é o motivo, talvez, por que não se fala mais disso.

O que me leva de volta ao Jardim do Éden. Há uma segunda interpretação de privacidade da história do Jardim do Éden que não tem a ver com a questão de Adão e Eva se sentirem nus e envergonhados. Dá para encontrar ecos desta interpretação no poema de John Milton, "Paraíso Perdido". No jardim, Adão e Eva estão satisfeitos materialmente Estão felizes. Estão satisfeitos. Entretanto, eles também não têm conhecimento e autoconsciência. No momento em que eles comem o que é chamado apropriadamente de fruta do conhecimento, é aí que eles se descobrem. Eles se tornam cientes. Eles atingem autonomia. O preço a se pagar, entretanto, é abandonar o jardim. Então, privacidade, de certa maneira, é tanto o meio quanto o preço a se pagar pela liberdade.

Novamente, marqueteiros nos dizem que big data e mídia social não são somente um paraíso de lucros para eles, mas um Jardim do Éden para o resto de nós. Nós temos conteúdo gratuito. Podemos jogar Angry Birds. Temos aplicativos direcionados. Mas na verdade, em alguns anos, organizações saberão tanto sobre nós, que conseguirão inferir nossos desejos antes mesmo que os tenhamos e, talvez, comprar produtos em nosso nome antes mesmo de sabermos que precisamos deles.

Bom, havia um escritor inglês que antecipou esse tipo de futuro onde ofereceríamos nossa autonomia e liberdade em troca de conforto. Mais ainda do que George Orwell, o escritor é, obviamente, Aldous Huxley. Em "Admirável Mundo Novo", ele imagina uma sociedade onde as tecnologias que criamos originalmente por liberdade acabam nos reprimindo. Entretanto, no livro, ele também nos oferece uma saída dessa sociedade, parecida com o caminho que Adão e Eva tiveram que seguir para sair do jardim. No mundo dos Selvagens, recuperar a autonomia e a liberdade é possível, porém o preço a se pagar é alto. Então eu acredito que uma das lutas que definirão nossa época será a luta pelo controle de informações pessoais, a luta por se big data vai se tornar um força pela liberdade, em vez de uma força que vai nos manipular ocultamente.

Agora mesmo, muitos de nós nem mesmo sabem que a luta está acontecendo, mas ela está, quer vocês gostem ou não. E com o risco de fazer o papel da serpente, vou lhes dizer que as ferramentas para a luta estão aqui, a consciência do que está acontecendo, e em suas mãos, só a alguns cliques de distância.

Obrigado.

(Aplausos)
[Via BBA]

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Brasil Acadêmico Draft: Por que a privacidade é importante?
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