What tech companies know about your kids | Veronica Barassi

Transcriber: Leslie Gauthier Reviewer: Joanna Pietrulewicz

Μετάφραση: Chryssa R. Takahashi Επιμέλεια: Thanasis Zantrimas

Every day, every week,

Κάθε μέρα, κάθε εβδομάδα,

we agree to terms and conditions.

αποδεχόμαστε όρους και προϋποθέσεις.

And when we do this,

Και όταν το κάνουμε αυτό,

we provide companies with the lawful right

παρέχουμε σε εταιρίες το νόμιμο δικαίωμά τους

to do whatever they want with our data

να κάνουν ό,τι θέλουν με τα δεδομένα μας

and with the data of our children.

και τα δεδομένα των παιδιών μας.

Which makes us wonder:

Κάτι που μας κάνει να αναρωτηθούμε:

how much data are we giving away of children,

πόσα δεδομένα των παιδιών δίνουμε

and what are its implications?

και ποιο είναι το αντίκτυπό τους;

I'm an anthropologist,

Είμαι ανθρωπολόγος και μητέρα δύο μικρών κοριτσιών.

and I'm also the mother of two little girls.

And I started to become interested in this question in 2015

Άρχισα να ενδιαφέρομαι γι' αυτό το ερώτημα το 2015

όταν συνειδητοποίησα ξαφνικά ότι υπήρχε ένας αχανής,

when I suddenly realized that there were vast --

almost unimaginable amounts of data traces

σχεδόν αδιανόητος όγκος από ίχνη δεδομένων

that are being produced and collected about children.

που δημιουργείται και συλλέγεται σχετικά με τα παιδιά.

So I launched a research project,

Έτσι, ξεκίνησα ένα ερευνητικό έργο

which is called Child Data Citizen,

που ονομάζεται Child Data Citizen,

and I aimed at filling in the blank.

κι ο στόχος του είναι να καλύψει τα κενά.

Now you may think that I'm here to blame you

Τώρα ίσως νομίζετε ότι είμαι εδώ για να σας ρίξω το φταίξιμο

for posting photos of your children on social media,

που ανεβάζετε φωτογραφίες των παιδιών σας στα κοινωνικά μέσα,

but that's not really the point.

αλλά δεν είναι αυτό το θέμα.

The problem is way bigger than so-called "sharenting."

Το θέμα είναι πολύ μεγαλύτερο από τους γονείς που μοιράζονται τα πάντα.

This is about systems, not individuals.

Έχει να κάνει με τα συστήματα, όχι με μεμονωμένα άτομα.

You and your habits are not to blame.

Δεν φταίτε εσείς και οι συνήθειές σας.

For the very first time in history,

Για πρώτη φορά στην ιστορία

we are tracking the individual data of children

παρακολουθούμε τα μεμονωμένα δεδομένα των παιδιών πολύ πριν τη γέννησή τους.

from long before they're born --

sometimes from the moment of conception,

Μερικές φορές από τη στιγμή της σύλληψης

and then throughout their lives.

και μετά σε όλη τους τη ζωή.

You see, when parents decide to conceive,

Όταν οι γονείς αποφασίζουν να κάνουν παιδιά,

they go online to look for "ways to get pregnant,"

μπαίνουν στο ίντερνετ ψάχνοντας τρόπους για την εγκυμοσύνη

or they download ovulation-tracking apps.

ή κατεβάζουν εφαρμογές παρακολούθησης ωορρηξίας.

When they do get pregnant,

Όταν μείνουν έγκυες,

they post ultrasounds of their babies on social media,

ανεβάζουν τους υπερήχους από το μωρό τους στα κοινωνικά μέσα,

they download pregnancy apps

κατεβάζουν εφαρμογές εγκυμοσύνης

or they consult Dr. Google for all sorts of things,

ή παίρνουν συμβουλές από τον Δρ Google για διάφορα,

like, you know --

όπως για «κινδύνους αποβολής σε αεροπλάνο»

for "miscarriage risk when flying"

or "abdominal cramps in early pregnancy."

ή «κοιλιακές κράμπες στην αρχή της εγκυμοσύνης».

I know because I've done it --

Το ξέρω επειδή το έχω κάνει πολλές φορές.

and many times.

And then, when the baby is born, they track every nap,

Και μετά, όταν γεννιέται το μωρό, καταγράφουν κάθε υπνάκο, κάθε τάισμα,

every feed,

every life event on different technologies.

κάθε γεγονός σε διάφορες τεχνολογίες.

And all of these technologies

Κι όλες αυτές οι τεχνολογίες μεταμορφώνουν

transform the baby's most intimate behavioral and health data into profit

τα πιο ενδόμυχα δεδομένα συμπεριφοράς και υγείας του μωρού σε κέρδος,

by sharing it with others.

μοιράζοντάς τα με άλλους.

So to give you an idea of how this works,

Για να σας δώσω μια ιδέα πώς λειτουργεί αυτό,

in 2019, the British Medical Journal published research that showed

το 2019 το Βρετανικό Ιατρικό Περιοδικό δημοσίευσε μια έρευνα που έδειξε

that out of 24 mobile health apps,

ότι από τις 24 εφαρμογές υγείας για κινητό,

19 shared information with third parties.

οι 19 μοιράζονταν πληροφορίες με τρίτους.

And these third parties shared information with 216 other organizations.

Και αυτοί οι τρίτοι μοιράζονταν πληροφορίες με άλλους 216 οργανισμούς.

Of these 216 other fourth parties,

Από αυτούς τους 216 τέταρτους,

only three belonged to the health sector.

μόνο οι τρεις ανήκαν στον τομέα της υγείας.

The other companies that had access to that data were big tech companies

Οι άλλες εταιρίες που είχαν πρόσβαση σ' αυτά τα δεδομένα

ήταν μεγάλες τεχνολογικές εταιρίες όπως η Google, το Facebook ή η Oracle,

like Google, Facebook or Oracle,

they were digital advertising companies

ήταν ψηφιακές διαφημιστικές εταιρίες

and there was also a consumer credit reporting agency.

και επίσης υπήρχε μια εταιρία αναφοράς πίστωσης καταναλωτών.

So you get it right:

Πολύ σωστά καταλάβατε.

ad companies and credit agencies may already have data points on little babies.

Διαφημιστικές και πιστωτικές εταιρίες ίσως έχουν ήδη σημεία δεδομένων από μικρά μωρά.

But mobile apps, web searches and social media

Αλλά οι εφαρμογές, οι αναζητήσεις και τα κοινωνικά μέσα

are really just the tip of the iceberg,

είναι μόνο η κορυφή του παγόβουνου,

because children are being tracked by multiple technologies

επειδή τα παιδιά παρακολουθούνται από πολλαπλές τεχνολογίες

in their everyday lives.

στην καθημερινότητά τους.

They're tracked by home technologies and virtual assistants in their homes.

Παρακολουθούνται από οικιακές τεχνολογίες και ψηφιακούς βοηθούς στα σπίτια τους,

They're tracked by educational platforms

παρακολουθούνται από εκπαιδευτικές πλατφόρμες

and educational technologies in their schools.

και εκπαιδευτικές τεχνολογίες στα σχολεία τους.

They're tracked by online records

Παρακολουθούνται από διαδικτυακά αρχεία

and online portals at their doctor's office.

και διαδικτυακά πόρταλ στο γραφείο του γιατρού τους.

They're tracked by their internet-connected toys,

Από τα παιχνίδια τους που συνδέονται στο διαδίκτυο,

their online games

τα διαδικτυακά τους παιχνίδια και πάρα πολλές άλλες τεχνολογίες.

and many, many, many, many other technologies.

So during my research,

Κατά τη διάρκεια της έρευνάς μου, πολλοί γονείς ήρθαν και μου είπαν,

a lot of parents came up to me and they were like, "So what?

«Και τι έγινε;

Why does it matter if my children are being tracked?

Τι σημασία έχει αν παρακολουθούνται τα παιδιά μου;

Δεν έχουμε κάτι να κρύψουμε».

We've got nothing to hide."

Well, it matters.

Έχει σημασία όμως.

It matters because today individuals are not only being tracked,

Έχει σημασία επειδή τα άτομα σήμερα δεν παρακολουθούνται μόνο,

they're also being profiled on the basis of their data traces.

σκιαγραφείται και το προφίλ τους βάσει του ίχνους των δεδομένων τους.

Artificial intelligence and predictive analytics are being used

Η τεχνητή νοημοσύνη και τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία χρησιμοποιούνται

to harness as much data as possible of an individual life

για να συλλέξουν όσο περισσότερα δεδομένα γίνεται για τη ζωή ενός ατόμου

from different sources:

από διάφορες πηγές:

family history, purchasing habits, social media comments.

οικογενειακό ιστορικό,

καταναλωτικές συνήθειες, σχόλια στα κοινωνικά μέσα.

And then they bring this data together

Και μετά ενώνουν αυτά τα δεδομένα

to make data-driven decisions about the individual.

για να πάρουν αποφάσεις σύμφωνα μ' αυτά για το άτομο.

And these technologies are used everywhere.

Και αυτές οι τεχνολογίες χρησιμοποιούνται παντού.

Banks use them to decide loans.

Από τράπεζες για την έγκριση δανείων,

Insurance uses them to decide premiums.

από ασφαλιστικές για τον υπολογισμό των ασφαλίστρων.

Recruiters and employers use them

Από γραφεία ευρέσεως εργασίας κι εργοδότες

to decide whether one is a good fit for a job or not.

για να αποφασίσουν αν κάποιος είναι κατάλληλος για μια θέση.

Also the police and courts use them

Τα χρησιμοποιούν επίσης η αστυνομία και τα δικαστήρια

to determine whether one is a potential criminal

για να αποφασίζουν αν κάποιος είναι ένας δυνητικός εγκληματίας

or is likely to recommit a crime.

ή είναι πιθανόν να διαπράξει πάλι ένα έγκλημα.

We have no knowledge or control

Δεν γνωρίζουμε ούτε ελέγχουμε

over the ways in which those who buy, sell and process our data

τους τρόπους που αυτοί που αγοράζουν, πωλούν και επεξεργάζονται τα δεδομένα μας

are profiling us and our children.

σκιαγραφούν τα δικά μας προφίλ και των παιδιών μας.

But these profiles can come to impact our rights in significant ways.

Αλλά αυτά τα προφίλ μπορούν να επηρεάσουν τα δικαιώματά μας με σημαντικούς τρόπους.

To give you an example,

Για να σας δώσω ένα παράδειγμα,

in 2018 the "New York Times" published the news

το 2018 οι New York Times δημοσίευσαν ένα άρθρο

that the data that had been gathered

ότι τα δεδομένα που συλλέχθηκαν

through online college-planning services --

μέσω διαδικτυακών υπηρεσιών σχεδιασμού κολεγίου,

that are actually completed by millions of high school kids across the US

τα οποία συμπληρώθηκαν από εκατομμύρια μαθητές λυκείου στις ΗΠΑ

who are looking for a college program or a scholarship --

που ψάχνουν για ένα πρόγραμμα κολεγίου ή μια υποτροφία,

had been sold to educational data brokers.

πωλήθηκαν σε μεσίτες εκπαιδευτικών δεδομένων.

Now, researchers at Fordham who studied educational data brokers

Τώρα, ερευνητές στο Φόρνταμ που μελέτησαν μεσίτες εκπαιδευτικών δεδομένων,

revealed that these companies profiled kids as young as two

αποκάλυψαν ότι αυτές οι εταιρίες

σκιαγραφούσαν προφίλ παιδιών έως και δύο ετών

on the basis of different categories:

σύμφωνα με διάφορες κατηγορίες:

ethnicity, religion, affluence,

εθνικότητα, θρησκεία, ευημερία,

social awkwardness

κοινωνική αδεξιότητα,

and many other random categories.

και πολλές άλλες τυχαίες κατηγορίες.

And then they sell these profiles together with the name of the kid,

Μετά πωλούν αυτά τα προφίλ μαζί με το όνομα του παιδιού,

their home address and the contact details

τη διεύθυνσή τους και τα στοιχεία επικοινωνίας

to different companies,

σε διάφορες εταιρίες,

including trade and career institutions,

συμπεριλαμβανομένων οργανισμών εμπορίου και καριέρας,

εταιρίες για φοιτητικά δάνεια και φοιτητικές πιστωτικές κάρτες.

student loans

and student credit card companies.

To push the boundaries,

Για να ξεπεράσουν τα όρια,

the researchers at Fordham asked an educational data broker

οι ερευνητές στo Φόρνταμ ζήτησαν από έναν μεσίτη εκπαιδευτικών δεδομένων

to provide them with a list of 14-to-15-year-old girls

να τους δώσει μια λίστα από κορίτσια 14 με 15 ετών

who were interested in family planning services.

που ενδιαφέρθηκαν για υπηρεσίες οικογενειακού προγραμματισμού.

The data broker agreed to provide them the list.

Ο μεσίτης δεδομένων συμφώνησε να τους παρέχει τη λίστα.

So imagine how intimate and how intrusive that is for our kids.

Φανταστείτε πόσο ενδόμυχο και παρεμβατικό είναι αυτό για τα παιδιά μας.

But educational data brokers are really just an example.

Αλλά οι μεσίτες εκπαιδευτικών δεδομένων είναι μόνο ένα παράδειγμα.

The truth is that our children are being profiled in ways that we cannot control

Η αλήθεια είναι ότι σκιαγραφούν το προφίλ των παιδιών μας

με τρόπους που δεν ελέγχουμε,

but that can significantly impact their chances in life.

αλλά που μπορούν να επηρεάσουν σημαντικά τις ευκαιρίες τους στη ζωή.

So we need to ask ourselves:

Έτσι, πρέπει να αναρωτηθούμε:

can we trust these technologies when it comes to profiling our children?

μπορούμε να εμπιστευτούμε αυτές τις τεχνολογίες

με τη σκιαγράφηση του προφίλ των παιδιών μας;

Can we?

Μπορούμε;

My answer is no.

Η απάντησή μου είναι όχι.

As an anthropologist,

Ως ανθρωπολόγος,

πιστεύω ότι η τεχνητή νοημοσύνη και τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία

I believe that artificial intelligence and predictive analytics can be great

to predict the course of a disease

είναι σπουδαία στην πρόβλεψη της πορείας μιας ασθένειας

or to fight climate change.

ή στην καταπολέμηση της κλιματικής αλλαγής.

Αλλά πρέπει να εγκαταλείψουμε την πεποίθηση

But we need to abandon the belief

that these technologies can objectively profile humans

ότι αυτές οι τεχνολογίες μπορούν να δημιουργήσουν αντικειμενικά προφίλ

and that we can rely on them to make data-driven decisions

και ότι μπορούμε να βασιστούμε πάνω τους για να πάρουμε αποφάσεις βάσει δεδομένων

about individual lives.

για μεμονωμένες ζωές.

Because they can't profile humans.

Επειδή δεν μπορούν να σκιαγραφήσουν προφίλ ανθρώπων.

Data traces are not the mirror of who we are.

Τα ίχνη των δεδομένων δεν είναι ο καθρέφτης αυτού που είμαστε.

Humans think one thing and say the opposite,

Οι άνθρωποι σκέφτονται ένα πράγμα και λένε κάτι άλλο,

feel one way and act differently.

νιώθουν κάπως αλλά πράττουν διαφορετικά.

Algorithmic predictions or our digital practices

Οι αλγοριθμικές προβλέψεις ή οι ψηφιακές μας πρακτικές

cannot account for the unpredictability and complexity of human experience.

δεν μπορούν να εξηγήσουν τη μη προβλεψιμότητα

και την πολυπλοκότητα της ανθρώπινης εμπειρίας.

But on top of that,

Αλλά πάνω απ' όλα,

these technologies are always --

αυτές οι τεχνολογίες είναι πάντα,

always --

μα πάντα,

με τον έναν ή τον άλλο τρόπο, προκατειλημμένες.

in one way or another, biased.

You see, algorithms are by definition sets of rules or steps

Βλέπετε, οι αλγόριθμοι είναι εξ ορισμού ένα σύνολο κανόνων ή βημάτων

that have been designed to achieve a specific result, OK?

που έχουν σχεδιαστεί για να επιτύχουν ένα συγκεκριμένο αποτέλεσμα, εντάξει;

But these sets of rules or steps cannot be objective,

Αλλά αυτό το σύνολο κανόνων ή βημάτων δεν είναι αντικειμενικό,

because they've been designed by human beings

επειδή έχουν σχεδιαστεί από ανθρώπους

within a specific cultural context

σε ένα συγκεκριμένο πολιτισμικό πλαίσιο

and are shaped by specific cultural values.

και διαμορφώνονται από συγκεκριμένες πολιτισμικές αξίες.

So when machines learn,

Έτσι, όταν μαθαίνουν οι μηχανές,

they learn from biased algorithms,

μαθαίνουν από αλγόριθμους που είναι προκατειλημμένοι,

and they often learn from biased databases as well.

και συχνά μαθαίνουν και από προκατειλημμένες βάσεις δεδομένων.

At the moment, we're seeing the first examples of algorithmic bias.

Αυτήν τη στιγμή βλέπουμε τα πρώτα παραδείγματα αλγοριθμικής προκατάληψης.

And some of these examples are frankly terrifying.

Και μερικά από αυτά τα παραδείγματα είναι πραγματικά τρομακτικά.

This year, the AI Now Institute in New York published a report

Φέτος, το Ινστιτούτο AI Now στη Νέα Υόρκη δημοσίευσε μια αναφορά

that revealed that the AI technologies

που αποκάλυψε ότι οι τεχνολογίες ΤΝ

that are being used for predictive policing

που χρησιμοποιούνται για προγνωστική αστυνόμευση

have been trained on "dirty" data.

εκπαιδεύτηκαν με «βρόμικα» δεδομένα.

This is basically data that had been gathered

Βασικά, αυτά είναι δεδομένα που συλλέχθηκαν

during historical periods of known racial bias

κατά τη διάρκεια ιστορικών περιόδων με γνωστές ρατσιστικές προκαταλήψεις

and nontransparent police practices.

και μη διαφανείς πρακτικές αστυνόμευσης.

Because these technologies are being trained with dirty data,

Επειδή αυτές οι τεχνολογίες έχουν εκπαιδευτεί με βρόμικα δεδομένα,

they're not objective,

δεν είναι αντικειμενικές,

and their outcomes are only amplifying and perpetrating

και τα αποτελέσματά τους οδηγούν μόνο

στην ενίσχυση της αστυνομικής προκατάληψης και τη διάπραξη λαθών.

police bias and error.

So I think we are faced with a fundamental problem

Νομίζω λοιπόν ότι αντιμετωπίζουμε ένα ουσιαστικό πρόβλημα

in our society.

στην κοινωνία μας.

We are starting to trust technologies when it comes to profiling human beings.

Αρχίζουμε να εμπιστευόμαστε τεχνολογίες για τη σκιαγράφηση προφίλ ανθρώπων.

We know that in profiling humans,

Γνωρίζουμε ότι στη σκιαγράφηση προφίλ ανθρώπων

these technologies are always going to be biased

αυτές οι τεχνολογίες πάντα θα είναι προκατειλημμένες

and are never really going to be accurate.

και ποτέ δεν θα είναι πραγματικά ακριβείς.

So what we need now is actually political solution.

Αυτό που χρειαζόμαστε τώρα είναι μια πολιτική λύση.

We need governments to recognize that our data rights are our human rights.

Πρέπει οι κυβερνήσεις να αναγνωρίσουν

ότι τα δικαιώματα στα δεδομένα μας είναι ανθρώπινα δικαιώματα.

(Applause and cheers)

(Χειροκρότημα και επευφημίες)

Until this happens, we cannot hope for a more just future.

Μέχρι να γίνει αυτό, δεν μπορούμε να ελπίζουμε για ένα πιο δίκαιο μέλλον.

I worry that my daughters are going to be exposed

Ανησυχώ ότι οι κόρες μου θα εκτεθούν

to all sorts of algorithmic discrimination and error.

σε διάφορες αλγοριθμικές προκαταλήψεις και λάθη.

You see the difference between me and my daughters

Η διαφορά ανάμεσα σε μένα και τις κόρες μου

is that there's no public record out there of my childhood.

είναι ότι δεν υπάρχει δημόσιο αρχείο εκεί έξω για την παιδική μου ηλικία.

There's certainly no database of all the stupid things that I've done

Σίγουρα δεν υπάρχει βάση δεδομένων

με όλες τις χαζομάρες που έκανα και σκέφτηκα όταν ήμουν έφηβη.

and thought when I was a teenager.

(Laughter)

(Γέλια)

But for my daughters this may be different.

Αλλά για τις κόρες μου ίσως είναι διαφορετικά.

The data that is being collected from them today

Τα δεδομένα που συλλέγονται σήμερα από αυτές

may be used to judge them in the future

μπορεί να χρησιμοποιηθούν για να τις κρίνει στο μέλλον

and can come to prevent their hopes and dreams.

και μπορεί να τις αποτρέψει από τις ελπίδες και τα όνειρά τους.

I think that's it's time.

Νομίζω ότι είναι καιρός.

It's time that we all step up.

Είναι καιρός να επιταχύνουμε.

It's time that we start working together

Είναι καιρός να αρχίσουμε να συνεργαζόμαστε

as individuals,

ως μεμονωμένα άτομα,

as organizations and as institutions,

ως οργανισμοί και θεσμοί,

and that we demand greater data justice for us

και να απαιτήσουμε μεγαλύτερη δικαιοσύνη δεδομένων για εμάς

and for our children

και για τα παιδιά μας

before it's too late.

πριν είναι πολύ αργά.

Thank you.

Σας ευχαριστώ.

(Applause)

(Χειροκρότημα)