本文是来自Stanford Compression Workshop 2019的演讲,演讲者是Okay的首席战略官Jonathan Dotan。演讲的主题是在去中心化的网络的背景下,数据压缩带给每个人的数据自治权,以及相应的隐私保护方法。
演讲包括以下三个部分:
第一部分讨论了机器。《监督资本主义》这本书提到,我们在提升技术的同时,也面临很多风险,这本书把用户描述成机器处理的原材料。一般情况下,我们使用一个系统时,会将自己产生的数据传送到某个集中的数据平台,这个平台就是一个技术黑箱,并会通过机器学习等方式产生一些预测产品。整个数据平台最有价值的东西并不是用户直接产生的数据,而是机器产生的预测产品。产品开发者可以多层次利用数据预测产品:一种是依据这些数据预测产品分析用户对应用的使用习惯,并依照此对应用进行优化,以达到进一步吸引用户的目的;另一种是他们直接出售根据用户数据产生的预测产品。
第二部分提出“隐私就是安全”的论点。由于受联邦隐私法的限制,联邦政府直接搜集公民信息的能力有限,但是大型的互联网公司并不受法案的限制,用户在使用这些公司的产品和服务时,已经签署了隐私条约,授权了公司可以获取和储存他们的数据。同时这些公司受“爱国者法律”的影响,联邦政府有权从这些公司中获取有关用户隐私的数据。但是隐私和保密无关,保护个人隐私是每个人的权利和自由,更为重要是的,隐私决定了控制权。一个叫做Paul的电气工程师提出了去中心化网络的概念,并试图找到一种非分层的信息流动方式,以至于网络中某一个节点损坏,仍不影响整个网络的通信,从而摆脱对某一节点的过度依赖,来构造一个平等的网络,这为用户保护个人隐私提供了物理基础。
第三部分讨论了解决目前隐私问题的一些方案。管理层面上,公司要建立起“信息受托人”的概念,从规范或立法层面对数据使用做出规定。技术层面上,我们可以解耦数据对象本身,然后验证数据,从而得知谁拥有我的数据并能够自主控制自己的数据。演讲者提出“数据可移植性”的概念,并指出数据可移植性将会应用在多种场景中。为了实现数据可移植性,数据压缩就是一个必要的步骤,我们不必对所有源数据进行压缩,而只需要对有价值的数据分析结果进行压缩,从而使得数据便携变得高效可行。