What will a future without secrets look like? | Alessandro Acquisti

Alessandro Acquisti: Was Datenschutz ausmacht

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2013-10-18 ・ TED


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What will a future without secrets look like? | Alessandro Acquisti

Alessandro Acquisti: Was Datenschutz ausmacht

202,219 views ・ 2013-10-18

TED


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Übersetzung: Philipp Bock Lektorat: Judith Matz
00:12
I would like to tell you a story
0
12641
2354
Ich möchte eine Geschichte erzählen,
00:14
connecting the notorious privacy incident
1
14995
3176
die den berüchtigten Datenschutz-Zwischenfall
00:18
involving Adam and Eve,
2
18171
2769
von Adam und Eva
00:20
and the remarkable shift in the boundaries
3
20940
3446
und die bemerkenswerte Verschiebung der Grenzen
00:24
between public and private which has occurred
4
24386
2686
zwischen „öffentlich“ und „privat“ in den
00:27
in the past 10 years.
5
27072
1770
letzten 10 Jahren vereint.
00:28
You know the incident.
6
28842
1298
Sie kennen den Fall.
00:30
Adam and Eve one day in the Garden of Eden
7
30140
3330
Eines Tages bemerken Adam und Eva im Garten Eden,
00:33
realize they are naked.
8
33470
1843
dass sie nackt sind.
00:35
They freak out.
9
35313
1500
Sie drehen durch.
00:36
And the rest is history.
10
36813
2757
Und der Rest ist Geschichte.
00:39
Nowadays, Adam and Eve
11
39570
2188
Heute würden sich Adam und Eva
00:41
would probably act differently.
12
41758
2361
wahrscheinlich anders verhalten.
00:44
[@Adam Last nite was a blast! loved dat apple LOL]
13
44119
2268
[@Adam Letzte Nacht war wahnsinn! leckerer Apfel LOL]
00:46
[@Eve yep.. babe, know what happened to my pants tho?]
14
46387
1873
[@Eva ja.. schatz, was ist denn mit meiner Hose passiert?]
00:48
We do reveal so much more information
15
48260
2636
Im Internet geben wir wirklich so viel mehr
00:50
about ourselves online than ever before,
16
50896
3334
Informationen über uns preis als je zuvor,
00:54
and so much information about us
17
54230
1704
und so viel mehr davon
00:55
is being collected by organizations.
18
55934
2224
wird von Organisationen gesammelt.
00:58
Now there is much to gain and benefit
19
58158
3282
Diese massive Auswertung persönlicher Daten
01:01
from this massive analysis of personal information,
20
61440
2446
– oder „Big Data“ – kann eine große
01:03
or big data,
21
63886
1946
Bereicherung sein,
01:05
but there are also complex tradeoffs that come
22
65832
2638
aber wir lassen uns auf komplexe Kompromisse ein,
01:08
from giving away our privacy.
23
68470
3098
wenn wir unsere Privatsphäre aufgeben.
01:11
And my story is about these tradeoffs.
24
71568
4023
Und davon handelt meine Geschichte.
01:15
We start with an observation which, in my mind,
25
75591
2584
Wir beginnen mit einer Beobachtung, die für mich
01:18
has become clearer and clearer in the past few years,
26
78175
3327
in den letzten Jahren immer eindeutiger geworden ist,
01:21
that any personal information
27
81502
2097
dass jede persönliche Information
01:23
can become sensitive information.
28
83599
2285
zu sensibler Information werden kann.
01:25
Back in the year 2000, about 100 billion photos
29
85884
4125
Im Jahr 2000 wurden weltweit etwa 100 Milliarden
01:30
were shot worldwide,
30
90009
1912
Fotos geschossen,
01:31
but only a minuscule proportion of them
31
91921
3065
aber nur ein winziger Teil davon
01:34
were actually uploaded online.
32
94986
1883
wurde ins Netz geladen.
01:36
In 2010, only on Facebook, in a single month,
33
96869
3361
2010 wurden allein auf Facebook in einem Monat
01:40
2.5 billion photos were uploaded,
34
100230
3270
2,5 Milliarden Fotos hochgeladen,
01:43
most of them identified.
35
103500
1882
die meisten mit Namen beschriftet.
01:45
In the same span of time,
36
105382
1880
In derselben Zeit
01:47
computers' ability to recognize people in photos
37
107262
4870
hat sich die Gesichtserkennung von Computern
01:52
improved by three orders of magnitude.
38
112132
3608
um drei Größenordnungen verbessert.
01:55
What happens when you combine
39
115740
1882
Was passiert, wenn man diese beiden
01:57
these technologies together:
40
117622
1501
Technologien kombiniert:
01:59
increasing availability of facial data;
41
119123
2658
Erhöhte Verfügbarkeit von Gesichtsdaten;
02:01
improving facial recognizing ability by computers;
42
121781
3648
verbesserte Gesichtserkennung durch Computer;
02:05
but also cloud computing,
43
125429
2182
aber auch Cloud-Computing,
02:07
which gives anyone in this theater
44
127611
1888
das jedem in diesem Saal
02:09
the kind of computational power
45
129499
1560
Rechenkapazitäten in die Hände legt,
02:11
which a few years ago was only the domain
46
131059
1886
die vor ein paar Jahren nur Behörden
02:12
of three-letter agencies;
47
132945
1782
mit drei Buchstaben hatten;
02:14
and ubiquitous computing,
48
134727
1378
und allgegenwärtige Computer,
02:16
which allows my phone, which is not a supercomputer,
49
136105
2892
die es meinem Telefon, das nun kein Supercomputer ist,
02:18
to connect to the Internet
50
138997
1671
ermöglichen, ins Internet zu gehen
02:20
and do there hundreds of thousands
51
140668
2334
und dort hunderttausende Gesichter
02:23
of face metrics in a few seconds?
52
143002
2639
in ein paar Sekunden zu vergleichen?
02:25
Well, we conjecture that the result
53
145641
2628
Wir mutmaßen, dass das Ergebnis
02:28
of this combination of technologies
54
148269
2064
dieser Kombination von Technologien
02:30
will be a radical change in our very notions
55
150333
2888
eine radikaler Wandel in unserer Auffassung
02:33
of privacy and anonymity.
56
153221
2257
von Privatsphäre und Anonymität sein wird.
02:35
To test that, we did an experiment
57
155478
1993
Mit einem Experiment auf dem Campus
02:37
on Carnegie Mellon University campus.
58
157471
2121
unserer Universität haben wir das getestet.
02:39
We asked students who were walking by
59
159592
2099
Wir baten vorbeilaufende Studenten,
02:41
to participate in a study,
60
161691
1779
an einer Studie teilzunehmen,
02:43
and we took a shot with a webcam,
61
163470
2562
machten ein Foto mit einer Webcam,
02:46
and we asked them to fill out a survey on a laptop.
62
166032
2782
und baten sie, auf einem Laptop einen Fragebogen auszufüllen.
02:48
While they were filling out the survey,
63
168814
1979
Während sie das taten,
02:50
we uploaded their shot to a cloud-computing cluster,
64
170793
2797
schickten wir ihr Foto an einen Großrechner
02:53
and we started using a facial recognizer
65
173590
1727
und fingen an, dieses Foto
02:55
to match that shot to a database
66
175317
2405
per Gesichtserkennung mit einer Datenbank
02:57
of some hundreds of thousands of images
67
177722
2393
von ein paar hunderttausend Fotos abzugleichen,
03:00
which we had downloaded from Facebook profiles.
68
180115
3596
die wir von Facebook-Profilen gesammelt hatten.
03:03
By the time the subject reached the last page
69
183711
3259
Bevor die Testperson die letzte Seite erreichte,
03:06
on the survey, the page had been dynamically updated
70
186970
3347
wurde sie automatisch mit den zehn Fotos aktualisiert,
03:10
with the 10 best matching photos
71
190317
2313
die laut Gesichtserkennung
03:12
which the recognizer had found,
72
192630
2285
die größte Übereinstimmung hatten,
03:14
and we asked the subjects to indicate
73
194915
1738
und wir fragten die Teilnehmer,
03:16
whether he or she found themselves in the photo.
74
196653
4120
ob sie sich selbst auf einem Foto erkannten.
03:20
Do you see the subject?
75
200773
3699
Erkennen Sie die Testperson?
03:24
Well, the computer did, and in fact did so
76
204472
2845
Der Computer schon, und zwar
03:27
for one out of three subjects.
77
207317
2149
bei einem von drei Teilnehmern.
03:29
So essentially, we can start from an anonymous face,
78
209466
3184
Im Grunde können wir also ein unbekanntes Gesicht nehmen,
03:32
offline or online, and we can use facial recognition
79
212650
3484
offline oder online, und ihm durch Gesichtserkennung
03:36
to give a name to that anonymous face
80
216134
2360
dank Daten aus den sozialen Medien
03:38
thanks to social media data.
81
218494
2108
einen Namen geben.
03:40
But a few years back, we did something else.
82
220602
1872
Aber vor ein paar Jahren taten wir etwas anderes.
03:42
We started from social media data,
83
222474
1823
Wir nahmen Daten aus sozialen Medien,
03:44
we combined it statistically with data
84
224297
3051
kombinierten sie statistisch mit Daten
03:47
from U.S. government social security,
85
227348
2102
der US-amerikanischen Sozialversicherung,
03:49
and we ended up predicting social security numbers,
86
229450
3324
und konnten damit Sozialversicherungsnummern vorhersagen –
03:52
which in the United States
87
232774
1512
in den USA sind das
03:54
are extremely sensitive information.
88
234286
2040
extrem sensible Daten.
03:56
Do you see where I'm going with this?
89
236326
2093
Sehen Sie, worauf ich hinauswill?
03:58
So if you combine the two studies together,
90
238419
2922
Wenn man diese beiden Studien kombiniert,
04:01
then the question becomes,
91
241341
1512
ist die Frage, ob man
04:02
can you start from a face and,
92
242853
2720
von einem Gesicht ausgehen kann,
04:05
using facial recognition, find a name
93
245573
2311
dazu per Gesichtserkennung einen Namen
04:07
and publicly available information
94
247884
2669
und anhand des Namens
04:10
about that name and that person,
95
250553
1932
öffentliche Informationen finden kann,
04:12
and from that publicly available information
96
252485
2248
und aus diesen öffentlichen Informationen
04:14
infer non-publicly available information,
97
254733
2042
auf nicht-öffentliche schließen kann,
04:16
much more sensitive ones
98
256775
1606
die viel sensibler sind,
04:18
which you link back to the face?
99
258381
1492
die man dann zum Gesicht zurückführt?
04:19
And the answer is, yes, we can, and we did.
100
259873
1916
Die Antwort ist: Ja, können und haben wir.
04:21
Of course, the accuracy keeps getting worse.
101
261789
2568
Natürlich leidet darunter die Genauigkeit.
04:24
[27% of subjects' first 5 SSN digits identified (with 4 attempts)]
102
264357
944
[27 % der ersten 5 Ziffern der SV-Nummern gefunden (bei 4 Versuchen)]
04:25
But in fact, we even decided to develop an iPhone app
103
265301
3827
Aber wir haben sogar eine App fürs iPhone entwickelt,
04:29
which uses the phone's internal camera
104
269128
2715
die mit der Kamera des Geräts ein Foto
04:31
to take a shot of a subject
105
271843
1600
von einer Person macht,
04:33
and then upload it to a cloud
106
273443
1487
es an die Cloud schickt,
04:34
and then do what I just described to you in real time:
107
274930
2662
und dann in Echtzeit tut, was ich gerade beschrieben habe:
04:37
looking for a match, finding public information,
108
277592
2088
Sie vergleicht Gesichter, findet öffentliche Informationen,
04:39
trying to infer sensitive information,
109
279680
1730
versucht, auf sensible Informationen zu schließen,
04:41
and then sending back to the phone
110
281410
2591
sendet sie an das Telefon zurück,
04:44
so that it is overlaid on the face of the subject,
111
284001
3609
und zeigt sie über dem Gesicht der Person an;
04:47
an example of augmented reality,
112
287610
1901
Ein Beispiel für erweiterte Realität,
04:49
probably a creepy example of augmented reality.
113
289511
2451
und wohl eher ein unheimliches Beispiel.
04:51
In fact, we didn't develop the app to make it available,
114
291962
3339
Wir haben diese App nicht entwickelt, um sie zu veröffentlichen,
04:55
just as a proof of concept.
115
295301
1922
sondern um die Machbarkeit zu beweisen.
04:57
In fact, take these technologies
116
297223
2313
Aber nehmen wir diese Technologien
04:59
and push them to their logical extreme.
117
299536
1837
und treiben wir sie auf die logische Spitze.
05:01
Imagine a future in which strangers around you
118
301373
2719
Stellen Sie sich eine Zukunft vor, in der Fremde
05:04
will look at you through their Google Glasses
119
304092
2311
Sie durch ihre Google-Brille sehen,
05:06
or, one day, their contact lenses,
120
306403
2307
oder irgendwann durch ihre Kontaktlinsen,
05:08
and use seven or eight data points about you
121
308710
4020
und mit sieben, acht Datenpunkten über Sie
05:12
to infer anything else
122
312730
2582
auf alles andere schließen,
05:15
which may be known about you.
123
315312
2603
das man über Sie wissen kann.
05:17
What will this future without secrets look like?
124
317915
4794
Wie sieht diese Zukunft ohne Geheimnisse aus?
05:22
And should we care?
125
322709
1964
Und spielt das für uns eine Rolle?
05:24
We may like to believe
126
324673
1891
Vielleicht glauben wir gerne,
05:26
that the future with so much wealth of data
127
326564
3040
dass eine Zukunft mit solchen Datenreichtümern
05:29
would be a future with no more biases,
128
329604
2514
eine Zukunft ohne Vorurteile ist,
05:32
but in fact, having so much information
129
332118
3583
aber tatsächlich bedeutet diese Fülle
05:35
doesn't mean that we will make decisions
130
335701
2191
an Information nicht, dass wir objektivere
05:37
which are more objective.
131
337892
1706
Entscheidungen treffen.
05:39
In another experiment, we presented to our subjects
132
339598
2560
In einem anderen Experiment gaben wir den Teilnehmern
05:42
information about a potential job candidate.
133
342158
2246
Informationen über einen Bewerber auf einen Job.
05:44
We included in this information some references
134
344404
3178
Ein Teil dieser Informationen betraf Situationen,
05:47
to some funny, absolutely legal,
135
347582
2646
die zwar lustig und völlig legal,
05:50
but perhaps slightly embarrassing information
136
350228
2465
aber vielleicht etwas peinlich waren,
05:52
that the subject had posted online.
137
352693
2020
die die „Bewerber“ ins Netz gestellt hatten.
05:54
Now interestingly, among our subjects,
138
354713
2366
Interessant war, dass manche Teilnehmer
05:57
some had posted comparable information,
139
357079
3083
so etwas auch schon einmal gepostet hatten
06:00
and some had not.
140
360162
2362
und andere nicht.
06:02
Which group do you think
141
362524
1949
Welche Gruppe, glauben Sie,
06:04
was more likely to judge harshly our subject?
142
364473
4552
hat die Bewerber strenger beurteilt?
06:09
Paradoxically, it was the group
143
369025
1957
Paradoxerweise war es die Gruppe,
06:10
who had posted similar information,
144
370982
1733
die selbst ähnliche Posts geschrieben hatte –
06:12
an example of moral dissonance.
145
372715
2942
ein Beispiel für moralische Dissonanz.
06:15
Now you may be thinking,
146
375657
1750
Vielleicht denken Sie jetzt:
06:17
this does not apply to me,
147
377407
1702
„Das betrifft mich nicht,
06:19
because I have nothing to hide.
148
379109
2162
weil ich nichts zu verbergen habe.“
06:21
But in fact, privacy is not about
149
381271
2482
Aber Privatsphäre bedeutet nicht,
06:23
having something negative to hide.
150
383753
3676
etwas Negatives verbergen zu wollen.
06:27
Imagine that you are the H.R. director
151
387429
2354
Stellen Sie sich vor, Sie seien Personalchef
06:29
of a certain organization, and you receive résumés,
152
389783
2947
einer Organisation. Man schickt Ihnen Lebensläufe
06:32
and you decide to find more information about the candidates.
153
392730
2473
und Sie wollen mehr Informationen über die Bewerber finden.
06:35
Therefore, you Google their names
154
395203
2460
Also googlen Sie ihre Namen
06:37
and in a certain universe,
155
397663
2240
und in einem gewissen Universum
06:39
you find this information.
156
399903
2008
finden Sie diese Information.
06:41
Or in a parallel universe, you find this information.
157
401911
4437
Oder in einem Paralleluniversum finden Sie diese.
06:46
Do you think that you would be equally likely
158
406348
2717
Glauben Sie, Sie würden beide Bewerberinnen
06:49
to call either candidate for an interview?
159
409065
2803
mit derselben Wahrscheinlichkeit zum Gespräch einladen?
06:51
If you think so, then you are not
160
411868
2282
Wenn ja, dann denken Sie anders
06:54
like the U.S. employers who are, in fact,
161
414150
2582
als die Arbeitgeber der USA, die tatsächlich
06:56
part of our experiment, meaning we did exactly that.
162
416732
3307
Teil unseres Experimentes waren, denn genau das taten wir:
07:00
We created Facebook profiles, manipulating traits,
163
420039
3182
Wir erstellten Facebook-Profile mit verschiedenen Eigenschaften
07:03
then we started sending out résumés to companies in the U.S.,
164
423221
2851
und schickten Bewerbungen an Firmen in den USA,
07:06
and we detected, we monitored,
165
426072
1908
wir zeichneten auf,
07:07
whether they were searching for our candidates,
166
427980
2393
ob sie nach unseren Bewerbern suchten,
07:10
and whether they were acting on the information
167
430373
1832
und ob sie anhand der Informationen
07:12
they found on social media. And they were.
168
432205
1938
aus sozialen Medien handelten. Und das taten sie.
07:14
Discrimination was happening through social media
169
434143
2101
Durch soziale Medien wurden Bewerber
07:16
for equally skilled candidates.
170
436244
3073
trotz gleicher Fähigkeiten diskriminiert.
07:19
Now marketers like us to believe
171
439317
4575
Vermarkter hätten gerne, dass wir glauben,
07:23
that all information about us will always
172
443892
2269
dass Informationen über uns immer
07:26
be used in a manner which is in our favor.
173
446161
3273
zu unseren Gunsten genutzt werden.
07:29
But think again. Why should that be always the case?
174
449434
3715
Aber denken Sie noch mal nach. Warum sollten sie?
07:33
In a movie which came out a few years ago,
175
453149
2664
In einem Film, der vor ein paar Jahren lief,
07:35
"Minority Report," a famous scene
176
455813
2553
„Minority Report“, läuft Tom Cruise
07:38
had Tom Cruise walk in a mall
177
458366
2576
durch ein Einkaufszentrum
07:40
and holographic personalized advertising
178
460942
3776
und um ihn herum taucht personalisierte
07:44
would appear around him.
179
464718
1835
holografische Werbung auf.
07:46
Now, that movie is set in 2054,
180
466553
3227
Dieser Film spielt im Jahr 2054,
07:49
about 40 years from now,
181
469780
1642
also in ungefähr 40 Jahren,
07:51
and as exciting as that technology looks,
182
471422
2908
und so spannnend diese Technologie aussieht,
07:54
it already vastly underestimates
183
474330
2646
unterschätzt sie schon jetzt zutiefst,
07:56
the amount of information that organizations
184
476976
2140
wie viele Informationen Organisationen
07:59
can gather about you, and how they can use it
185
479116
2483
über Sie sammeln können, und wie sie diese nutzen können,
08:01
to influence you in a way that you will not even detect.
186
481599
3398
um Sie so zu beeinflussen, dass Sie es nicht einmal merken.
08:04
So as an example, this is another experiment
187
484997
2103
Als Beispiel ist hier noch ein Experiment,
08:07
actually we are running, not yet completed.
188
487100
2273
das wir gerade durchführen, es läuft noch.
08:09
Imagine that an organization has access
189
489373
2319
Stellen Sie sich vor, eine Organisation
08:11
to your list of Facebook friends,
190
491692
2056
hat eine Liste Ihrer Facebook-Freunde,
08:13
and through some kind of algorithm
191
493748
1772
und mit irgendeinem Algorithmus
08:15
they can detect the two friends that you like the most.
192
495520
3734
können sie Ihre zwei besten Freunde herausfinden.
08:19
And then they create, in real time,
193
499254
2280
Und dann vermischen sie in Echtzeit
08:21
a facial composite of these two friends.
194
501534
2842
die Gesichter dieser beiden Freunde.
08:24
Now studies prior to ours have shown that people
195
504376
3069
Frühere Studien haben gezeigt, dass Menschen
08:27
don't recognize any longer even themselves
196
507445
2885
sich in diesen digital vermischten Gesichtern
08:30
in facial composites, but they react
197
510330
2462
nicht einmal selbst erkennen, dass sie aber
08:32
to those composites in a positive manner.
198
512792
2117
auf diese Bilder positiv reagieren.
08:34
So next time you are looking for a certain product,
199
514909
3415
Wenn Sie also das nächste Mal ein Produkt suchen
08:38
and there is an ad suggesting you to buy it,
200
518324
2559
und Sie Werbung dafür sehen,
08:40
it will not be just a standard spokesperson.
201
520883
2907
dann wird darin nicht irgendein Model sein.
08:43
It will be one of your friends,
202
523790
2313
Es wird einer Ihrer Freunde sein,
08:46
and you will not even know that this is happening.
203
526103
3303
und Sie werden es nicht einmal merken.
08:49
Now the problem is that
204
529406
2413
Das Problem ist,
08:51
the current policy mechanisms we have
205
531819
2519
dass die aktuellen Datenschutzmechanismen
08:54
to protect ourselves from the abuses of personal information
206
534338
3438
gegen den Missbrauch persönlicher Informationen
08:57
are like bringing a knife to a gunfight.
207
537776
2984
so nützlich sind wie ein Messer bei einer Schießerei.
09:00
One of these mechanisms is transparency,
208
540760
2913
Ein solcher Mechanismus ist Transparenz,
09:03
telling people what you are going to do with their data.
209
543673
3200
man sagt Menschen, was man mit ihren Daten vorhat.
09:06
And in principle, that's a very good thing.
210
546873
2106
Und im Prinzip ist das etwas sehr Gutes.
09:08
It's necessary, but it is not sufficient.
211
548979
3667
Es ist notwendig, aber nicht hinreichend.
09:12
Transparency can be misdirected.
212
552646
3698
Transparenz kann in die Irre führen.
09:16
You can tell people what you are going to do,
213
556344
2104
Sie können Menschen sagen, was Sie vorhaben,
09:18
and then you still nudge them to disclose
214
558448
2232
und ihnen dann doch beliebige Mengen
09:20
arbitrary amounts of personal information.
215
560680
2623
persönlicher Informationen herauslocken.
09:23
So in yet another experiment, this one with students,
216
563303
2886
In noch einem anderen Experiment baten wir Studierende,
09:26
we asked them to provide information
217
566189
3058
uns Informationen über ihr Verhalten
09:29
about their campus behavior,
218
569247
1813
an der Uni zu geben,
09:31
including pretty sensitive questions, such as this one.
219
571060
2940
darunter ziemlich sensible Fragen, so wie diese hier.
09:34
[Have you ever cheated in an exam?]
220
574000
621
09:34
Now to one group of subjects, we told them,
221
574621
2300
[Haben Sie je in einer Prüfung betrogen?]
Einer Gruppe der Teilnehmer sagten wir:
09:36
"Only other students will see your answers."
222
576921
2841
„Nur Kommilitonen lesen Ihre Antworten.“
09:39
To another group of subjects, we told them,
223
579762
1579
Einer zweiten Gruppe sagten wir:
09:41
"Students and faculty will see your answers."
224
581341
3561
„Studierende und Lehrende lesen Ihre Antworten.“
09:44
Transparency. Notification. And sure enough, this worked,
225
584902
2591
Transparenz. Aufklärung. Und natürlich funktionierte das,
09:47
in the sense that the first group of subjects
226
587493
1407
nämlich so, dass die erste Gruppe
09:48
were much more likely to disclose than the second.
227
588900
2568
viel eher „Ja“ antwortete als die zweite.
09:51
It makes sense, right?
228
591468
1520
Das ist logisch, oder?
09:52
But then we added the misdirection.
229
592988
1490
Aber dann führten wir sie in die Irre.
09:54
We repeated the experiment with the same two groups,
230
594478
2760
Wir wiederholten das Experiment mit den gleichen Gruppen,
09:57
this time adding a delay
231
597238
2427
fügten aber eine Verzögerung ein
09:59
between the time we told subjects
232
599665
2935
zwischen der Aufklärung darüber,
10:02
how we would use their data
233
602600
2080
wie wir mit den Daten umgehen,
10:04
and the time we actually started answering the questions.
234
604680
4388
und dem eigentlichen Beginn des Fragebogens.
10:09
How long a delay do you think we had to add
235
609068
2561
Wie lange musste die Verzögerung sein,
10:11
in order to nullify the inhibitory effect
236
611629
4613
um die Hemmungen der Teilnehmer aufzuheben,
10:16
of knowing that faculty would see your answers?
237
616242
3411
deren Antworten auch Dozenten lesen würden?
10:19
Ten minutes?
238
619653
1780
Zehn Minuten?
10:21
Five minutes?
239
621433
1791
Fünf Minuten?
10:23
One minute?
240
623224
1776
Eine Minute?
10:25
How about 15 seconds?
241
625000
2049
Wie wär’s mit 15 Sekunden?
10:27
Fifteen seconds were sufficient to have the two groups
242
627049
2668
15 Sekunden waren genug, damit die beiden Gruppen
10:29
disclose the same amount of information,
243
629717
1568
dieselbe Menge an Informationen preisgaben,
10:31
as if the second group now no longer cares
244
631285
2746
als wäre es der zweiten Gruppe plötzlich egal,
10:34
for faculty reading their answers.
245
634031
2656
dass Dozenten ihre Antworten lesen.
10:36
Now I have to admit that this talk so far
246
636687
3336
Ich muss zugeben, dass meine Rede bis hierhin
10:40
may sound exceedingly gloomy,
247
640023
2480
vielleicht äußerst finster klang,
10:42
but that is not my point.
248
642503
1721
aber darum geht es mir nicht.
10:44
In fact, I want to share with you the fact that
249
644224
2699
Ich will mit Ihnen über die Tatsache reden,
10:46
there are alternatives.
250
646923
1772
dass es Alternativen gibt.
10:48
The way we are doing things now is not the only way
251
648695
2499
Unsere jetzige Vorgehensweise ist nicht die einzige
10:51
they can done, and certainly not the best way
252
651194
3037
und bestimmt nicht die beste Weise,
10:54
they can be done.
253
654231
2027
die Dinge anzugehen.
10:56
When someone tells you, "People don't care about privacy,"
254
656258
4171
Wenn Ihnen jemand sagt: „Den Leuten ist Datenschutz egal,“
11:00
consider whether the game has been designed
255
660429
2642
dann überlegen Sie, ob die Würfel
11:03
and rigged so that they cannot care about privacy,
256
663071
2724
so gezinkt sind, dass ihnen Datenschutz egal sein muss,
11:05
and coming to the realization that these manipulations occur
257
665795
3262
und mit der Einsicht, dass diese Manipulationen geschehen,
11:09
is already halfway through the process
258
669057
1607
haben Sie die halbe Strecke
11:10
of being able to protect yourself.
259
670664
2258
zum Schutz Ihrer Daten schon geschafft.
11:12
When someone tells you that privacy is incompatible
260
672922
3710
Wenn Ihnen jemand sagt, Datenschutz sei unvereinbar
11:16
with the benefits of big data,
261
676632
1849
mit den Vorteilen von Big Data,
11:18
consider that in the last 20 years,
262
678481
2473
überlegen Sie, dass Wissenschaftler
11:20
researchers have created technologies
263
680954
1917
seit 20 Jahren Technologien geschaffen haben,
11:22
to allow virtually any electronic transactions
264
682871
3318
mit sich denen nahezu jeder elektronische Vorgang
11:26
to take place in a more privacy-preserving manner.
265
686189
3749
datenschutzfreundlicher abwickeln lässt.
11:29
We can browse the Internet anonymously.
266
689938
2555
Wir können anonym im Internet surfen.
11:32
We can send emails that can only be read
267
692493
2678
Wir können E-Mails verschicken, die nur
11:35
by the intended recipient, not even the NSA.
268
695171
3709
der Empfänger lesen kann, nicht einmal die NSA.
11:38
We can have even privacy-preserving data mining.
269
698880
2997
Und sogar datenschutzfreundlich nach Daten schürfen.
11:41
In other words, we can have the benefits of big data
270
701877
3894
Mit anderen Worten, wir können die Vorteile von Big Data genießen
11:45
while protecting privacy.
271
705771
2132
und dabei die Privatsphäre schützen.
11:47
Of course, these technologies imply a shifting
272
707903
3791
Voraussetzung für diese Technologien ist eine Verschiebung
11:51
of cost and revenues
273
711694
1546
von Kosten und Nutzen
11:53
between data holders and data subjects,
274
713240
2107
zwischen Inhaber und Gegenstand von Daten,
11:55
which is why, perhaps, you don't hear more about them.
275
715347
3453
was erklären mag, warum Sie nicht viel davon hören.
11:58
Which brings me back to the Garden of Eden.
276
718800
3706
Und das bringt mich zurück zum Garten Eden.
12:02
There is a second privacy interpretation
277
722506
2780
Es gibt eine zweite Datenschutz-Interpretation
12:05
of the story of the Garden of Eden
278
725286
1809
der Geschichte aus dem Garten Eden,
12:07
which doesn't have to do with the issue
279
727095
2096
die nichts damit zu tun hat,
12:09
of Adam and Eve feeling naked
280
729191
2225
dass Adam und Eva sich nackt fühlen
12:11
and feeling ashamed.
281
731416
2381
und schämen.
12:13
You can find echoes of this interpretation
282
733797
2781
Ein Echo dieser Interpretation finden Sie
12:16
in John Milton's "Paradise Lost."
283
736578
2782
in John Miltons „Paradise Lost“.
12:19
In the garden, Adam and Eve are materially content.
284
739360
4197
Im Paradies sind Adam und Eva materiell zufrieden.
12:23
They're happy. They are satisfied.
285
743557
2104
Sie sind glücklich. Sie sind zufrieden.
12:25
However, they also lack knowledge
286
745661
2293
Gleichzeitig fehlt ihnen aber Wissen
12:27
and self-awareness.
287
747954
1640
und Selbstwahrnehmung.
12:29
The moment they eat the aptly named
288
749594
3319
In dem Moment, in dem sie die treffend benannte
12:32
fruit of knowledge,
289
752913
1293
„Frucht der Erkenntnis“ essen,
12:34
that's when they discover themselves.
290
754206
2605
genau dann erkennen sie sich selbst.
12:36
They become aware. They achieve autonomy.
291
756811
4031
Sie erreichen Bewusstsein und Selbständigkeit.
12:40
The price to pay, however, is leaving the garden.
292
760842
3126
Der Preis dafür ist die Vertreibung aus dem Paradies.
12:43
So privacy, in a way, is both the means
293
763968
3881
Privatsphäre ist also gewissermaßen
12:47
and the price to pay for freedom.
294
767849
2962
zugleich Mittel und Preis der Freiheit.
12:50
Again, marketers tell us
295
770811
2770
Vermarkter erzählen uns,
12:53
that big data and social media
296
773581
3019
Big Data und Soziale Medien
12:56
are not just a paradise of profit for them,
297
776600
2979
seien nicht nur ein Profit-Paradies für sie,
12:59
but a Garden of Eden for the rest of us.
298
779579
2457
sondern auch ein Garten Eden für alle.
13:02
We get free content.
299
782036
1238
Wir bekommen kostenlose Inhalte,
13:03
We get to play Angry Birds. We get targeted apps.
300
783274
3123
dürfen Angry Birds spielen, bekommen bessere Werbung.
13:06
But in fact, in a few years, organizations
301
786397
2897
Aber in ein paar Jahren werden Organisationen
13:09
will know so much about us,
302
789294
1609
so viel über uns wissen,
13:10
they will be able to infer our desires
303
790903
2710
dass sie unsere Wünsche ablesen können,
13:13
before we even form them, and perhaps
304
793613
2204
bevor wir sie überhaupt geformt haben,
13:15
buy products on our behalf
305
795817
2447
und vielleicht Produkte für uns kaufen,
13:18
before we even know we need them.
306
798264
2274
bevor wir wissen, dass wir sie brauchen.
13:20
Now there was one English author
307
800538
3237
Es gibt einen englischen Schriftsteller,
13:23
who anticipated this kind of future
308
803775
3045
der diese Zukunft vorhergesehen hat,
13:26
where we would trade away
309
806820
1405
in der wir Freiheit und
13:28
our autonomy and freedom for comfort.
310
808225
3548
Selbständigkeit gegen Bequemlichkeit tauschen.
13:31
Even more so than George Orwell,
311
811773
2161
Viel mehr noch als George Orwell,
13:33
the author is, of course, Aldous Huxley.
312
813934
2761
ich meine natürlich Aldous Huxley.
13:36
In "Brave New World," he imagines a society
313
816695
2854
In „Schöne neue Welt“ beschreibt er eine Gesellschaft,
13:39
where technologies that we created
314
819549
2171
in der Technologien, die ursprünglich
13:41
originally for freedom
315
821720
1859
unserer Freiheit dienten,
13:43
end up coercing us.
316
823579
2567
uns schließlich unterdrücken.
13:46
However, in the book, he also offers us a way out
317
826146
4791
Aber im Buch schlägt er auch einen Ausweg
13:50
of that society, similar to the path
318
830937
3438
aus dieser Gesellschaft vor, ähnlich dem Weg
13:54
that Adam and Eve had to follow to leave the garden.
319
834375
3955
dem Adam und Eva aus dem Paradies folgen mussten.
13:58
In the words of the Savage,
320
838330
2147
In den Worten des Wilden,
14:00
regaining autonomy and freedom is possible,
321
840477
3069
man kann Autonomie und Freiheit zurück erobern,
14:03
although the price to pay is steep.
322
843546
2679
aber der Preis dafür ist hoch.
14:06
So I do believe that one of the defining fights
323
846225
5715
Ich glaube, einer der entscheidenden Kämpfe
14:11
of our times will be the fight
324
851940
2563
unserer Zeit wird der Kampf
14:14
for the control over personal information,
325
854503
2387
um die Kontrolle über persönliche Informationen sein,
14:16
the fight over whether big data will become a force
326
856890
3507
der Kampf darüber, ob Big Data eine Macht
14:20
for freedom,
327
860397
1289
der Freiheit wird,
14:21
rather than a force which will hiddenly manipulate us.
328
861686
4746
und nicht eine Macht, die uns heimlich manipuliert.
14:26
Right now, many of us
329
866432
2593
Noch wissen viele von uns nicht,
14:29
do not even know that the fight is going on,
330
869025
2753
dass dieser Kampf gerade geführt wird,
14:31
but it is, whether you like it or not.
331
871778
2672
aber das wird er, ob Sie wollen oder nicht.
14:34
And at the risk of playing the serpent,
332
874450
2804
Und auf die Gefahr hin, die Schlange zu sein,
14:37
I will tell you that the tools for the fight
333
877254
2897
sage ich Ihnen, dass die Waffen für den Kampf
14:40
are here, the awareness of what is going on,
334
880151
3009
hier drin sind – die Erkenntnis darüber, was geschieht –,
14:43
and in your hands,
335
883160
1355
und in Ihren Händen –
14:44
just a few clicks away.
336
884515
3740
nur ein paar Klicks entfernt.
14:48
Thank you.
337
888255
1482
Vielen Dank.
14:49
(Applause)
338
889737
4477
(Applaus)
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