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

번역: Wooran Lee 검토: Gemma Lee

I would like to tell you a story

저는 아담과 이브와 관련된

connecting the notorious privacy incident

악명 높은

involving Adam and Eve,

사생활 사건과 관련된 이야기와

and the remarkable shift in the boundaries

지난 10년 간 사생활과

between public and private which has occurred

공개된 생활의 경계가 얼마나 놀랍게 바뀌었는지

in the past 10 years.

말씀드리겠습니다.

You know the incident.

여러분도 아는 일입니다.

Adam and Eve one day in the Garden of Eden

어느 날 아담과 이브는 에덴 동산에서

realize they are naked.

그들이 알몸이라는 것을 인지합니다.

They freak out.

매우 놀라죠.

And the rest is history.

나머지는 성경에 나오는 그대로입니다.

Nowadays, Adam and Eve

만약 지금이었다면 아담과 이브는

would probably act differently.

아마 다르게 행동했을 겁니다.

[@Adam Last nite was a blast! loved dat apple LOL]

[@아담 어제 밤은 폭발적이었어! 그 사과 최고야. LOL]

[@Eve yep.. babe, know what happened to my pants tho?]

[@이브 응... 자기, 근데 내 바지 어디간 거야?]

We do reveal so much more information

우리는 스스로에 관해서 전례가 없을 만큼

about ourselves online than ever before,

훨씬 많은 정보를 온라인에 공개하고

and so much information about us

우리에 관한 많은 정보를

is being collected by organizations.

여러 기관들이 수집하고 있습니다.

Now there is much to gain and benefit

이제 대량의 개인 정보 분석자료와

from this massive analysis of personal information,

빅데이터를 통해

or big data,

얻을 수 있는 이득은 매우 많습니다

but there are also complex tradeoffs that come

하지만 우리의 개인정보를 넘김으로써

from giving away our privacy.

발생하는 복잡한 댓가가 있습니다.

And my story is about these tradeoffs.

그리고 제 이야기는 그 댓가에 관한 것입니다.

We start with an observation which, in my mind,

지난 수년간 제 머리속에서

has become clearer and clearer in the past few years,

더 명확해진 관찰로 시작하겠습니다

that any personal information

어떤 개인 정보도

can become sensitive information.

민감한 정보가 될 수 있습니다

Back in the year 2000, about 100 billion photos

2000년에 전세계에서

were shot worldwide,

천억명의 사람들이 사진을 찍혔고

but only a minuscule proportion of them

하지만 그 중 아주 작은 비율만

were actually uploaded online.

실제로 온라인에 실렸습니다.

In 2010, only on Facebook, in a single month,

2010년엔 단 한 달간 페이스북에서만

2.5 billion photos were uploaded,

25억 장의 사진이 올려졌고

most of them identified.

대부분이 신원 확인되었죠.

In the same span of time,

같은 기간동안

computers' ability to recognize people in photos

사진 속의 사람을 인식할 수 있는

improved by three orders of magnitude.

컴퓨터의 능력은 천배 가량 증가했습니다.

What happens when you combine

그 기술들을 모두 합치면

these technologies together:

어떤 일이 일어날까요.

increasing availability of facial data;

안면 정보 이용율의 증가,

improving facial recognizing ability by computers;

컴퓨터의 안면 인식 능력 개선,

but also cloud computing,

또한 클라우드 컴퓨팅을 가능하게 합니다

which gives anyone in this theater

그래서 이 극장에 계신 어떤 분이라도

the kind of computational power

몇년 전에는 세글자를 가진 조직만이

which a few years ago was only the domain

할 수 있었던

of three-letter agencies;

계산 능력을 가질 수 있습니다.

and ubiquitous computing,

그리고 유비쿼터스 컴퓨팅은

which allows my phone, which is not a supercomputer,

슈퍼컴퓨터가 아닌 제 휴대전화를

to connect to the Internet

인터넷에 연결해서

and do there hundreds of thousands

몇 초 만에 수백, 수천장의

of face metrics in a few seconds?

안면인식을 가능하도록 합니다.

Well, we conjecture that the result

우리는 이 기술 조합의 결과가

of this combination of technologies

사생활과 익명성에 관한

will be a radical change in our very notions

개념에 급속한 변화를

of privacy and anonymity.

가져오리라 추측합니다.

To test that, we did an experiment

그것을 시험하기 위해

on Carnegie Mellon University campus.

카네기 멜론 대학교에서 실험을 진행했습니다.

We asked students who were walking by

우리는 걸어 지나가는 학생들에게

to participate in a study,

연구에 참여할 수 있냐고 묻고

and we took a shot with a webcam,

웹캠으로 사진을 찍고

and we asked them to fill out a survey on a laptop.

노트북의 설문조사에 응해달라고 했습니다.

While they were filling out the survey,

그들이 설문에 답하는 동안

we uploaded their shot to a cloud-computing cluster,

우린 그들의 사진을 클라우드 컴퓨팅군에 올렸고

and we started using a facial recognizer

안면 인식기를 이용해서 그 사진과

to match that shot to a database

우리가 페이스북 프로필에서 내려받은

of some hundreds of thousands of images

수많은 사진들이 있는 데이터베이스를

which we had downloaded from Facebook profiles.

맞춰보기 시작했습니다.

By the time the subject reached the last page

참가자가 설문지의 마지막장에 도달했을 때

on the survey, the page had been dynamically updated

실시간으로 업데이트 되는 그 페이지는

with the 10 best matching photos

안면 인식프로그램이 찾은

which the recognizer had found,

가장 비슷한 사진을 10장 표시했고

and we asked the subjects to indicate

우리는 참가자들에게

whether he or she found themselves in the photo.

자신들의 사진이 있는지 표기하도록 했습니다.

Do you see the subject?

설문 참가자가 보이시나요?

Well, the computer did, and in fact did so

컴퓨터는 보았습니다.

for one out of three subjects.

사실 3명 중 1명을 찾아냈습니다.

So essentially, we can start from an anonymous face,

기본적으로 우리는 오프라인 또는 온라인에 있는

offline or online, and we can use facial recognition

익명의 얼굴로 시작해서 안면 인식 기술을 통해

to give a name to that anonymous face

그 익명의 얼굴에 이름을 찾을 수 있습니다.

thanks to social media data.

소셜 미디어 데이터 덕분이지요.

But a few years back, we did something else.

하지만 몇년 전 우린 다른 일을 했습니다.

We started from social media data,

우리는 소셜 미디어 데이터를

we combined it statistically with data

미국 정부의 사회 보장 정보와

from U.S. government social security,

통계적으로 합쳐

and we ended up predicting social security numbers,

사회 보장 번호를 예상하기에 이르렀습니다

which in the United States

미국내에서는

are extremely sensitive information.

매우 민감한 정보입니다.

Do you see where I'm going with this?

제가 무슨 말을 하는지 아시겠습니까?

So if you combine the two studies together,

만약 여러분이 두 연구를 합친다면

then the question becomes,

의문을 가지게 될 것 입니다.

can you start from a face and,

얼굴로 시작해서

using facial recognition, find a name

안면 인식 기술을 이용해서 이름을 알아내고

and publicly available information

그 이름과 그 사람에 대해

about that name and that person,

공개된 정보를 얻고

and from that publicly available information

그렇게 공개된 정보로부터

infer non-publicly available information,

훨씬 더 민감한

much more sensitive ones

비공개 정보를 추론해서

which you link back to the face?

그 얼굴에 연결할 수 있을까?

And the answer is, yes, we can, and we did.

답은 예이고 우리는 해냈습니다.

Of course, the accuracy keeps getting worse.

물론 정확도는 계속 안 좋아지죠.

[27% of subjects' first 5 SSN digits identified (with 4 attempts)]

[네 번의 시도로 대상의 27%의 사회 보장 번호 첫 다섯 자리가 확인]

But in fact, we even decided to develop an iPhone app

하지만 우리는 사실 아이폰 앱을 개발하기로 결정했습니다.

which uses the phone's internal camera

이앱은 전화기의 내부 카메라를 사용하여

to take a shot of a subject

대상의 사진을 찍어

and then upload it to a cloud

클라우드에 올려서

and then do what I just described to you in real time:

제가 방금 설명드린 작업을 실시간으로 진행합니다.

looking for a match, finding public information,

일치하는 것을 찾고 공개된 정보를 찾으며

trying to infer sensitive information,

민감한 정보를 추론하여

and then sending back to the phone

그리고 전화기의 사진위에

so that it is overlaid on the face of the subject,

찾은 정보를 덧씌워 표기됩니다.

an example of augmented reality,

증강 현실의 예처럼요.

probably a creepy example of augmented reality.

아마 소름끼치는 증강 현실의 예일 것입니다.

In fact, we didn't develop the app to make it available,

사실 우리는 그 앱을 사용하기 위해서가 아니라

just as a proof of concept.

단지 개념을 증명해 보이기 위해서 만들었죠.

In fact, take these technologies

실제로 이 기술을 이용해서

and push them to their logical extreme.

극한의 논리를 적용해보세요.

Imagine a future in which strangers around you

미래에 여러분 주위에서 낯선 사람들이

will look at you through their Google Glasses

구글 글래스나 콘텍츠 렌즈로

or, one day, their contact lenses,

여러분을 쳐다본다고 상상해 보세요.

and use seven or eight data points about you

여러분에 대한 일곱 여덟 가지 데이터를 사용해

to infer anything else

여러분에 대해 알려진

which may be known about you.

어떠한 정보든지 추론합니다.

What will this future without secrets look like?

비밀이 없는 미래는 어떤 모습일까요?

And should we care?

그리고 우리가 그걸 신경써야 할까요?

We may like to believe

우리는 풍부한 데이터가 존재하는 그 미래가

that the future with so much wealth of data

편견이 사라진 미래라고

would be a future with no more biases,

믿고 싶어할 수도 있지만

but in fact, having so much information

사실 많은 정보를 갖는다는 것이

doesn't mean that we will make decisions

우리가 보다 객관적인 결정을

which are more objective.

내린다는 뜻은 아닙니다.

In another experiment, we presented to our subjects

또 다른 실험에서 우린 피실험자들에게

information about a potential job candidate.

잠재적 입사지원자들에 대한 정보를 제공하였습니다

We included in this information some references

우린 그 정보 속에

to some funny, absolutely legal,

피실험자들이 인터넷에 올렸던

but perhaps slightly embarrassing information

조금 웃기고 아주 합법적이지만

that the subject had posted online.

아마 조금은 창피할 수 있는 내용을 포함했습니다.

Now interestingly, among our subjects,

자 흥미롭게도, 피실험자들 중에서

some had posted comparable information,

어떤 이들은 비슷한 정보를 올렸고

and some had not.

다른 이들은 그러지 않았습니다.

Which group do you think

여러분 생각엔 어떤 그룹이

was more likely to judge harshly our subject?

입사지원자들을 더욱 냉정하게 평가했을까요?

Paradoxically, it was the group

역설적으로 그 그룹은

who had posted similar information,

비슷한 정보를 올렸던 그룹이었습니다.

an example of moral dissonance.

도덕적 부조화의 한 예입니다.

Now you may be thinking,

여러분은 아마 숨길게 없기 때문에

this does not apply to me,

이건 나와는 상관없는 일이야

because I have nothing to hide.

라고 생각하실지 모릅니다.

But in fact, privacy is not about

하지만 사실, 사생활은 감춰야 할

having something negative to hide.

부정적인 것에 관한 것이 아닙니다.

Imagine that you are the H.R. director

여러분이 어느 단체의 인사 담당자라고 가정해보세요.

of a certain organization, and you receive résumés,

여러분은 이력서를 받고

and you decide to find more information about the candidates.

지원자에 대한 더 많은 정보를 찾기로 결정합니다

Therefore, you Google their names

그래서 여러분은 그 이름들을 구글에 검색하고

and in a certain universe,

어느 한 곳에서

you find this information.

그 정보를 찾습니다.

Or in a parallel universe, you find this information.

혹은 평행 세계에서 이런 정보를 찾습니다.

Do you think that you would be equally likely

여러분은 두 지원자 모두 동등하게

to call either candidate for an interview?

면접에 부를 것이라 생각하세요?

If you think so, then you are not

만약 그렇다면

like the U.S. employers who are, in fact,

여러분은 우리 실험에 참가했던

part of our experiment, meaning we did exactly that.

미국의 고용자와 다른 겁니다. 우린 그렇게 했어요.

We created Facebook profiles, manipulating traits,

우린 조작된 페이스북 프로필을 만들고

then we started sending out résumés to companies in the U.S.,

미국 회사에 이력서를 보냈습니다.

and we detected, we monitored,

그리고 그 회사에서

whether they were searching for our candidates,

우리의 지원자를 찾는지 감시하였습니다.

and whether they were acting on the information

또한 그들이 소셜 미디어에서 찾은 정보에 따라

they found on social media. And they were.

행동하는지 지켜보았어요. 그들은 그렇게 했습니다.

Discrimination was happening through social media

소셜 미디어로 인해 동등한 기술을 지닌

for equally skilled candidates.

지원자들을 두고 차별이 생겼습니다.

Now marketers like us to believe

마케팅 담당자들은

that all information about us will always

우리에 대한 정보는 항상 우리에게

be used in a manner which is in our favor.

좋은 쪽으로 사용될거라고 믿게 합니다.

But think again. Why should that be always the case?

하지만 다시 생각해보세요. 왜 항상 그래야 할까요?

In a movie which came out a few years ago,

몇년 전에 개봉한 영화,

"Minority Report," a famous scene

"마이너리티 리포트"에는

had Tom Cruise walk in a mall

톰 크루즈가 백화점을 걸을 때 홀로그래픽 개인 맞춤 광고가

and holographic personalized advertising

그의 주위에 나타나는

would appear around him.

유명한 장면이 있습니다.

Now, that movie is set in 2054,

그 영화의 배경은 2054년입니다.

about 40 years from now,

지금으로부터 40년 후죠.

and as exciting as that technology looks,

그 기술이 아주 멋지게 보이듯

it already vastly underestimates

단체들이 모을 수 있는 여러분에 대한 정보의 양과

the amount of information that organizations

또 그 정보를 이용해 여러분이 알아챌 수 없도록

can gather about you, and how they can use it

여러분에게 영향을 줄 수 있다는 사실은

to influence you in a way that you will not even detect.

매우 과소평가돼있습니다.

So as an example, this is another experiment

예로, 이 실험은 현재 우리가 진행 중인

actually we are running, not yet completed.

또다른 실험이고 아직 끝나지 않았습니다.

Imagine that an organization has access

어느 단체가 당신의 페이스북 친구 목록에

to your list of Facebook friends,

접근할 수 있다고 상상해보세요.

and through some kind of algorithm

그리고 어떠한 알고리즘을 통해

they can detect the two friends that you like the most.

여러분이 가장 좋아하는 친구 2명을 알아낼 수 있습니다.

And then they create, in real time,

그리고 그들은 실시간으로

a facial composite of these two friends.

그 두 친구의 안면 합성을 만들어냅니다.

Now studies prior to ours have shown that people

이 전의 연구들에서 사람들은

don't recognize any longer even themselves

합성된 얼굴에서 자신조차도 인식할 수 없지만

in facial composites, but they react

to those composites in a positive manner.

긍정적인 반응을 보인다고 했습니다.

So next time you are looking for a certain product,

그러니 다음에 만약 여러분이 어떤 제품을 찾을 때

and there is an ad suggesting you to buy it,

만약 특정 제품을 권하는 광고가 있으면

it will not be just a standard spokesperson.

일반적인 대변인이 아닐겁니다.

It will be one of your friends,

아마 여러분의 친구 중 한명일 거에요.

and you will not even know that this is happening.

그리고 여러분은 이런 일이 일어나는지도 모르겠죠.

Now the problem is that

이제 문제는

the current policy mechanisms we have

현재 우리가 가진 개인 정보의 남용을

to protect ourselves from the abuses of personal information

막기 위한 정책 구조는

are like bringing a knife to a gunfight.

마치 총싸움에 칼을 가지고 가는 것과 같습니다.

One of these mechanisms is transparency,

그 구조 중 하나는 투명성입니다.

telling people what you are going to do with their data.

사람들의 정보를 가지고 무엇을 할지 말하는 것이죠.

And in principle, that's a very good thing.

원칙대로라면 아주 좋은 거에요.

It's necessary, but it is not sufficient.

필요하지만 충분하지 않습니다.

Transparency can be misdirected.

투명성은 잘못 사용될 수 있습니다.

You can tell people what you are going to do,

사람들에게 무엇을 할지 말을 하고

and then you still nudge them to disclose

계속 그들에게 확실하지 않은 양의

arbitrary amounts of personal information.

정보를 밝히라고 부추길 수 있어요.

So in yet another experiment, this one with students,

그래서 또 다른 학생들과 진행한 실험에서는

we asked them to provide information

교정 안에서의 행동에 대한

about their campus behavior,

정보를 요구했습니다.

including pretty sensitive questions, such as this one.

꽤나 민감한 이런 질문도 있었어요.

[Have you ever cheated in an exam?]

Now to one group of subjects, we told them,

[시험 도중 컨닝한 적이 있습니까?]

우린 한 피실험자 그룹에게 이렇게 얘기했습니다.

"Only other students will see your answers."

"다른 학생들만 답을 볼거에요."

To another group of subjects, we told them,

또 다른 그룹에게는 이렇게 얘기했죠.

"Students and faculty will see your answers."

"학생들과 교수진들 모두 응답을 볼겁니다."

Transparency. Notification. And sure enough, this worked,

투명성. 알림. 이건 당연하게도 통했습니다.

in the sense that the first group of subjects

첫번재 그룹이 두번째 그룹보다

were much more likely to disclose than the second.

더 많은 정보를 밝혔어요.

It makes sense, right?

납득이 되지요. 그렇죠?

But then we added the misdirection.

그리고 잘못된 지시를 더했습니다.

We repeated the experiment with the same two groups,

같은 그룹에게 실험을 반복했지만

this time adding a delay

이번엔 피실험자들에게

between the time we told subjects

우리가 정보를 어떻게 사용할지 말한 때와

how we would use their data

질문에 답하기 시작한 때 사이에

and the time we actually started answering the questions.

시간 간격을 두었어요.

How long a delay do you think we had to add

교수진이 응답을 볼거란 사실에 의한

in order to nullify the inhibitory effect

억제 영향을 무효화시키기 위해

of knowing that faculty would see your answers?

얼마나 긴 간격을 두어야 했을까요?

Ten minutes?

10분?

Five minutes?

5분?

One minute?

1분?

How about 15 seconds?

15초는 어떻습니까?

Fifteen seconds were sufficient to have the two groups

두 그룹이 같은 양의 정보를 밝히기 위해선

disclose the same amount of information,

15초면 충분했습니다.

as if the second group now no longer cares

두번째 그룹이 교수진이 응답을 볼거란 사실을

for faculty reading their answers.

신경 쓰지 않은 것처럼요.

Now I have to admit that this talk so far

저는 지금껏 이 강연이

may sound exceedingly gloomy,

매우 우울하게 들렸다는 걸 인정하지만

but that is not my point.

그게 중점은 아닙니다.

In fact, I want to share with you the fact that

사실 전 대안이 있다는 것을

there are alternatives.

알려드리고 싶습니다.

The way we are doing things now is not the only way

지금 저희가 하는 방식이

they can done, and certainly not the best way

유일한 방법이 아니고 또한 최상의 방법은

they can be done.

더더욱 아닙니다.

When someone tells you, "People don't care about privacy,"

누군가 여러분에게 "사람들은 사생활에 신경쓰지 않아."

consider whether the game has been designed

라고 말할 때 모든게 설계되고 조작되어

and rigged so that they cannot care about privacy,

사생활에 신경 쓸 수 없게 됬는지 고려해보세요.

and coming to the realization that these manipulations occur

그리고 그러한 조작들이 일어나고 있음을 깨닫는 순간이

is already halfway through the process

이미 여러분 자신을 보호하는 과정의

of being able to protect yourself.

절반에 왔습니다.

When someone tells you that privacy is incompatible

누군가 여러분에게 사생활과

with the benefits of big data,

빅 데이터의 장점은 공존할 수 없다 말할 때

consider that in the last 20 years,

지난 20년 간 연구진들이

researchers have created technologies

기술을 개발해서

to allow virtually any electronic transactions

거의 모든 전자 거래가

to take place in a more privacy-preserving manner.

사생활을 더 보호하는 방식으로 이뤄지고 있습니다.

We can browse the Internet anonymously.

우린 익명으로 인터넷을 볼 수 있습니다.

We can send emails that can only be read

우린 오직 지정된 수신자만 읽을 수 있는

by the intended recipient, not even the NSA.

이메일을 보낼 수 있습니다. NSA도 읽을 수 없어요.

We can have even privacy-preserving data mining.

우린 사생활을 보호하며 데이터 마이닝을 할 수 있습니다.

In other words, we can have the benefits of big data

다른 말로 우리는 사생활을 보호하며

while protecting privacy.

빅 데이터의 이점을 가질 수 있습니다.

Of course, these technologies imply a shifting

물론 그 기술들은

of cost and revenues

데이터 보유자와 대상자 사이의

between data holders and data subjects,

비용과 수익의 변화를 의미합니다.

which is why, perhaps, you don't hear more about them.

어쩌면 여러분이 그것에 대해 더이상 듣지 못하는 이유일겁니다.

Which brings me back to the Garden of Eden.

다시 에덴의 동산으로 돌아가보죠.

There is a second privacy interpretation

에덴의 동산 이야기엔

of the story of the Garden of Eden

두번째 사생활에 관련된 해석이 있습니다.

which doesn't have to do with the issue

이건 아담과 이브가

of Adam and Eve feeling naked

알몸인 채

and feeling ashamed.

창피해 하는 것과는 상관 없어요.

You can find echoes of this interpretation

이 해석의 메아리는

in John Milton's "Paradise Lost."

존 밀튼의 "실낙원"에서 찾으실 수 있습니다.

In the garden, Adam and Eve are materially content.

동산에서 아담과 이브는 물질적으로 만족합니다.

They're happy. They are satisfied.

그들은 행복합니다. 만족하고 있어요.

However, they also lack knowledge

하지만 그들은

and self-awareness.

지식과 자기 인식이 없습니다.

The moment they eat the aptly named

그들이 적절하게 이름 지어진

fruit of knowledge,

선악과를 먹는 순간

that's when they discover themselves.

자기 자신을 발견합니다.

They become aware. They achieve autonomy.

그들은 의식하게 되요. 자주성을 얻습니다.

The price to pay, however, is leaving the garden.

하지만 그에 대한 대가는 동산을 떠나는 것입니다.

So privacy, in a way, is both the means

사생활이란 한편으로

and the price to pay for freedom.

자유를 위해 지불하는 대가입니다.

Again, marketers tell us

다시 한번, 마케팅 담당자들은

that big data and social media

빅 데이터와 소셜 미디어가

are not just a paradise of profit for them,

그들을 위한 이익의 낙원일 뿐만 아니라

but a Garden of Eden for the rest of us.

우리를 위한 에덴 동산이라고 말합니다.

We get free content.

우린 무료 콘텐츠를 얻죠.

We get to play Angry Birds. We get targeted apps.

앵그리 버드를 하게 되고요. 특정한 앱을 얻습니다.

But in fact, in a few years, organizations

하지만 사실 몇년 후 단체들은

will know so much about us,

우리에 대해 아주 많이 알게 될 겁니다.

they will be able to infer our desires

그들은 우리가 욕구를 가지기도 전에

before we even form them, and perhaps

그 욕구를 추론할 수 있고

buy products on our behalf

우리가 필요를 느끼기도 전에

before we even know we need them.

제품을 사게 할 수도 있을 겁니다.

Now there was one English author

한 영국 작가가

who anticipated this kind of future

이런 미래를 예상했어요.

where we would trade away

편의를 위해

our autonomy and freedom for comfort.

우리의 자주성과 자유를 판다고 말이죠.

Even more so than George Orwell,

조지 오웰보다 더한

the author is, of course, Aldous Huxley.

자가는 물론 올더스 헉슬리입니다.

In "Brave New World," he imagines a society

"멋진 신세계"에서 그는

where technologies that we created

우리가 창조한 자유를 위한 기술들이

originally for freedom

우리를 강압하는

end up coercing us.

사회를 그립니다.

However, in the book, he also offers us a way out

하지만 책에서 그는

of that society, similar to the path

그런 사회에서 벗어나는 방법도 권합니다.

that Adam and Eve had to follow to leave the garden.

아담과 이브가 동산을 떠나야 했던 것과 비슷하게요.

In the words of the Savage,

새비지의 말로

regaining autonomy and freedom is possible,

자주성과 자유를 되찾는 것은 가능합니다.

although the price to pay is steep.

그에 대한 대가는 비싸지만요.

So I do believe that one of the defining fights

그래서 저는

of our times will be the fight

우리 시대의 중요한 싸움은

for the control over personal information,

개인정보 통제를 위한 싸움,

the fight over whether big data will become a force

빅 데이터가 자유를 위한

for freedom,

힘이 될지의 싸움이라 믿습니다.

rather than a force which will hiddenly manipulate us.

우리를 몰래 조종하는 힘 대신에요.

Right now, many of us

지금 많은 사람들은

do not even know that the fight is going on,

그 싸움이 진행 중인지도 모를거에요.

but it is, whether you like it or not.

하지만 여러분이 좋든 싫든 진행 중입니다.

And at the risk of playing the serpent,

그리고 뱀을 갖고 노는 위험을 무릅쓰고

I will tell you that the tools for the fight

싸움을 위한 도구는

are here, the awareness of what is going on,

여기 있습니다. 현 상황의 자각과

and in your hands,

여러분의 손에 있는

just a few clicks away.

몇 번의 클릭입니다.

Thank you.

감사합니다.

(Applause)

(박수)