Tháng trước, chương trình Nghiên cứu và Phát triển Công nghệ Thông tin và Mạng (NITRD) đã kỷ niệm 30 năm thành lập tại Washington DC. Bạn có thể đọc toàn bộ bản tóm tắt sự kiện Ở đây. Trong nỗ lực làm nổi bật tác động mà các khoản đầu tư liên bang đã mang lại đối với cộng đồng nghiên cứu máy tính, sự kiện này có năm phần trong đó những người tham gia thảo luận về những thành tựu quan trọng trong lĩnh vực này trong thập kỷ qua và những định hướng trong tương lai. Mỗi hội thảo tập trung vào một lĩnh vực phụ quan trọng của nghiên cứu máy tính: Điện toán quy mô lớn, Mạng và Bảo mật, Trí tuệ nhân tạo/Học máy, Quyền riêng tư và Internet vạn vật và Điện toán có trách nhiệm với xã hội. 

Quyền riêng tư đã trở thành một chủ đề thảo luận sôi nổi không chỉ trong cộng đồng nghiên cứu máy tính mà còn trên tất cả các lĩnh vực trong cả giới học thuật và ngành công nghiệp. Những tác động bất lợi về quyền riêng tư xuất phát từ sự sẵn có của các bộ dữ liệu quy mô lớn đang được nhân lên gấp bội. cảm biến, thiết bị và cơ cấu chấp hành được kết nối với nhau tạo nên Internet of Things (IoT). Kiểm duyệt bởi Charles (“Chuck”) Romine (NIST) và có sự góp mặt của các chuyên gia lĩnh vực Ed Felten (Princeton), Marc Groman (Groman Consulting), Katerina Megas (NIST) và Sunoo Park (Cornell), Hội thảo 4: Quyền riêng tư và IoT thảo luận các chủ đề quan trọng như sự cân bằng giữa việc sử dụng dữ liệu và quyền riêng tư cũng như các mục tiêu nghiên cứu tiềm năng để giúp đạt được các giải pháp chính sách hiệu quả. 

Romine bắt đầu bằng cách nêu bật một chủ đề chung trong tất cả các hội thảo: “nói về cả lợi ích và khả năng phi thường được mang lại thông qua các khoản đầu tư tài trợ của liên bang, cùng với những rủi ro liên quan”. IoT cũng không khác, nó mang đến cho mọi người quyền truy cập vào những thông tin không thể vượt qua, cho phép các chiến dịch quảng cáo thành công và công nghệ điều chỉnh theo sở thích cá nhân của bạn, nhưng nó cũng gây nguy hiểm cho quyền riêng tư của người dùng.

Như Megas đã chỉ ra, “Toàn bộ lý do khiến chúng tôi thực hiện nỗ lực này là vì chúng tôi muốn có thể thực sự thấy IoT được công nhận và để xã hội thu được lợi ích”. Cô tiếp tục chia sẻ những lợi ích tiềm năng và tầm quan trọng của việc có thể chia sẻ dữ liệu trên IoT. Có một quy mô thiết bị “phi thường” trong IoT có thể được sử dụng để xác định các vấn đề trên các bộ dữ liệu, tìm hiểu những thứ có tiềm năng tác động cao đến cá nhân và xã hội, đào tạo công nghệ Trí tuệ nhân tạo và cho phép các công ty đổi mới nhỏ thử nghiệm thiết bị của họ. Romine đã hỏi những người tham gia hội thảo về những rủi ro liên quan đến quyền riêng tư thực sự là gì trong bối cảnh chia sẻ thông tin và IoT này.

Groman trả lời bằng cách giải thích trước tiên về mối tương tác giữa quyền riêng tư và IoT. Mặt riêng tư của IoT là một tập hợp con dữ liệu trong tập hợp lớn hơn đang được thu thập, tức là về hoặc liên quan đến con người. Mọi người có biết rằng dữ liệu đang được thu thập về họ không? Có giao diện nào để bạn có thể tương tác với thiết bị, tìm hiểu những gì nó đang thu thập hoặc thay đổi nó không? Mọi người có hiểu thông tin nào đang được thu thập hoặc thiết bị hoặc công ty đang đưa ra những suy luận gì từ dữ liệu được thu thập không? Do cơ cấu khuyến khích tiền tệ và số lượng “khổng lồ” mà các công ty có thể kiếm được từ việc tận dụng những dữ liệu đó, Groman kêu gọi mọi người chuyển sang chính sách để tìm giải pháp.

“Mục tiêu ở đây là tối đa hóa lợi ích và giảm thiểu tác hại. Chúng tôi không có khuôn khổ chính sách, pháp lý hoặc quy định ở đất nước này để tạo ra động lực để đạt được điều đó” – Marc Groman

Phản đối lập trường của Groman, Romine đã hỏi hội thảo về tiềm năng của một giải pháp công nghệ.

Felten đề xuất chúng ta nên bắt đầu bằng cách tìm cách hiểu rõ hơn và áp dụng các công cụ xây dựng và kiểm soát thông tin thống kê cho phép mọi người tương tác với dữ liệu của họ và giảm thiểu tác động tiêu cực. Park, người đặc biệt quan tâm đến các công cụ bảo mật bằng mật mã, đã nêu tên một số cách mà mật mã có thể trợ giúp trong vấn đề này.

“Mật mã học cung cấp một bộ công cụ để xây dựng các hệ thống có cấu hình luồng thông tin và bao gồm khả năng kiểm soát truy cập chi tiết hơn”. – Công viên Sunoo

Một trong những công cụ có thể là bằng chứng không có kiến ​​thức, cho phép chia sẻ một phần dữ liệu trong khi giữ bí mật các khía cạnh khác với các thực thể. Cô ấy đưa ra ví dụ về một nhân viên bảo vệ kiểm tra ID để vào quán bar – thông qua bằng chứng không có kiến ​​thức, bạn có thể chứng minh rằng mình 21 tuổi mà không cần chia sẻ địa chỉ hoặc ngày sinh của mình cũng được liệt kê trên ID.

Park cảnh báo rằng mặc dù mật mã cung cấp “không gian giải pháp lớn hơn mà chúng ta có thể sử dụng để xây dựng quyền riêng tư” nhưng nó không trả lời câu hỏi chúng ta nên xây dựng những thứ gì bằng cách sử dụng các công cụ này hoặc dạng thông tin nào chúng ta cho là phù hợp hoặc mong muốn chia sẻ. Đó là điều chúng ta phải giải quyết với tư cách là một xã hội và là một vấn đề chính sách.

Cuối cùng, các tham luận viên được hỏi tại sao mọi người nên quan tâm. Nếu họ không có gì để giấu thì sao? Khiến đám đông bật cười, Felten nói đùa rằng mọi người đều có điều gì đó muốn che giấu. Trong một lưu ý nghiêm trọng hơn, ông tiếp tục nhấn mạnh tác hại tiềm tàng của việc lập hồ sơ dữ liệu.

“Mọi người ngoài kia đang xây dựng một mô hình toàn diện về bạn là ai và bạn có khả năng làm gì.” – Ed Felten

Vốn đã là một suy nghĩ đáng sợ, những giả định này có thể sai và đôi khi hạn chế các cơ hội cũng như “quyền tự do hành động” trong tương lai. Groman đã chỉ ra một chủ đề chung khác xuyên suốt các cuộc thảo luận của các nhóm – tầm quan trọng của việc nhận ra rằng một số cộng đồng đang bị ảnh hưởng một cách không cân xứng. Tiền đặt cọc có thể cao hơn để giữ một số dữ liệu ở chế độ riêng tư cho dù đó là xu hướng tình dục, giới tính, chủng tộc hay phụ nữ hoặc trẻ em bị lạm dụng.

Trong phần hỏi đáp, cựu diễn giả của nhóm 3, Ben Zorn, đã nhắc lại những lợi ích của việc sử dụng dữ liệu để đào tạo AI. Anh ấy hỏi về những gì có thể làm được nếu thông tin cá nhân bị rò rỉ thông qua các bộ dữ liệu được sử dụng để đào tạo AI.

Felten chỉ ra rằng trừ khi bạn sử dụng một phương pháp nghiêm ngặt để cố tình ngăn chặn việc truyền thông tin nhỏ giọt, nếu không thì thông tin sẽ chảy ra. Đó là lý do tại sao điều quan trọng là phải tập trung vào việc xây dựng các phương pháp nghiêm ngặt và có thể chứng minh được cho những thứ như học máy bảo đảm quyền riêng tư và giao diện để kiểm soát hiệu ứng nhỏ giọt.

Megas đã tóm tắt một cách hoàn hảo rằng cuối cùng thì chúng tôi không thể đào tạo tất cả mọi người, nhưng chúng tôi có thể cung cấp cho mọi người một khuôn khổ cho phép họ suy nghĩ về rủi ro và cung cấp cho họ các công cụ để giúp họ kiểm soát tốt hơn dữ liệu của mình. Bạn có thể xem bản ghi đầy đủ trên  trang web CCC hoặc trên Kênh YouTube của NITRD.

Hãy chú ý theo dõi blog cuối cùng của loạt bài này, Phần 5: Công nghệ có thể mang lại lợi ích như thế nào cho xã hội: Mở rộng quan điểm trong nghiên cứu cơ bản.