压缩，数据自治权以及去中心化网络

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。