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

Alessandro Acquisti: Por que a privacidade é importante

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2013-10-18 ・ TED


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Alessandro Acquisti: Por que a privacidade é importante

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TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Gustavo Rocha Revisor: Leonardo Silva
00:12
I would like to tell you a story
0
12641
2354
Eu gostaria de contar-lhes uma história
00:14
connecting the notorious privacy incident
1
14995
3176
que conecta o famoso incidente de privacidade
00:18
involving Adam and Eve,
2
18171
2769
envolvendo Adão e Eva,
00:20
and the remarkable shift in the boundaries
3
20940
3446
e a notável mudança no limite
00:24
between public and private which has occurred
4
24386
2686
entre o público e o privado que vem acontecendo
00:27
in the past 10 years.
5
27072
1770
nos últimos 10 anos.
00:28
You know the incident.
6
28842
1298
Vocês conhecem o incidente.
00:30
Adam and Eve one day in the Garden of Eden
7
30140
3330
Adão e Eva, um dia, no Jardim do Éden,
00:33
realize they are naked.
8
33470
1843
se dão conta de que estão nus.
00:35
They freak out.
9
35313
1500
Eles se apavoram.
00:36
And the rest is history.
10
36813
2757
E o resto vocês já conhecem.
00:39
Nowadays, Adam and Eve
11
39570
2188
Hoje em dia, Adão e Eva
00:41
would probably act differently.
12
41758
2361
provavelmente reagiriam diferente.
00:44
[@Adam Last nite was a blast! loved dat apple LOL]
13
44119
2268
[@Adão Ontem à noite foi show! Curti akela maçã LOL]
00:46
[@Eve yep.. babe, know what happened to my pants tho?]
14
46387
1873
[@Eva pois é... gata, cê viu minha calça por aí?]
00:48
We do reveal so much more information
15
48260
2636
Nós publicamos muito mais informações
00:50
about ourselves online than ever before,
16
50896
3334
sobre nós mesmos on-line do que jamais antes,
00:54
and so much information about us
17
54230
1704
e tanta informação sobre nós
00:55
is being collected by organizations.
18
55934
2224
está sendo coletada por organizações.
00:58
Now there is much to gain and benefit
19
58158
3282
Bem, essa análise massiva de informações pessoais,
01:01
from this massive analysis of personal information,
20
61440
2446
ou big data, traz muitos ganhos e benefícios,
01:03
or big data,
21
63886
1946
01:05
but there are also complex tradeoffs that come
22
65832
2638
mas há também desvantagens complexas
01:08
from giving away our privacy.
23
68470
3098
ao abrir mão da privacidade.
01:11
And my story is about these tradeoffs.
24
71568
4023
E minha história é sobre essas desvantagens.
01:15
We start with an observation which, in my mind,
25
75591
2584
Começamos com uma observação que, na minha mente,
01:18
has become clearer and clearer in the past few years,
26
78175
3327
se tornou cada vez mais clara nos últimos anos,
01:21
that any personal information
27
81502
2097
de que qualquer informação pessoal
01:23
can become sensitive information.
28
83599
2285
pode se tornar delicada.
01:25
Back in the year 2000, about 100 billion photos
29
85884
4125
No ano de 2000, cerca de 100 bilhões de fotos
01:30
were shot worldwide,
30
90009
1912
foram tiradas em todo o mundo,
01:31
but only a minuscule proportion of them
31
91921
3065
mas somente uma porção minúscula delas
01:34
were actually uploaded online.
32
94986
1883
acabou sendo carregada na Internet.
01:36
In 2010, only on Facebook, in a single month,
33
96869
3361
Em 2010, somente no Facebook, em um único mês,
01:40
2.5 billion photos were uploaded,
34
100230
3270
2,5 bilhões de fotos foram carregadas,
01:43
most of them identified.
35
103500
1882
a maioria identificada.
01:45
In the same span of time,
36
105382
1880
No mesmo período de tempo,
01:47
computers' ability to recognize people in photos
37
107262
4870
a capacidade dos computadores de reconhecerem pessoas em fotos
01:52
improved by three orders of magnitude.
38
112132
3608
melhorou em três ordens de grandeza.
01:55
What happens when you combine
39
115740
1882
O que acontece quando colocamos
01:57
these technologies together:
40
117622
1501
essas tecnologias juntas:
01:59
increasing availability of facial data;
41
119123
2658
crescente disponibilidade de informações faciais;
02:01
improving facial recognizing ability by computers;
42
121781
3648
crescente capacidade de reconhecimento facial por computadores;
02:05
but also cloud computing,
43
125429
2182
mas também computação em nuvem,
02:07
which gives anyone in this theater
44
127611
1888
que oferece a qualquer um neste salão
02:09
the kind of computational power
45
129499
1560
o tipo de poder computacional
02:11
which a few years ago was only the domain
46
131059
1886
que há alguns anos era somente o domínio
02:12
of three-letter agencies;
47
132945
1782
de agências de três letras;
02:14
and ubiquitous computing,
48
134727
1378
e computação ubíqua,
02:16
which allows my phone, which is not a supercomputer,
49
136105
2892
que permite que meu celular, que não é um supercomputador,
02:18
to connect to the Internet
50
138997
1671
conecte-se à Internet
02:20
and do there hundreds of thousands
51
140668
2334
e faça lá centenas de milhares
02:23
of face metrics in a few seconds?
52
143002
2639
de correspondências faciais em alguns segundos?
02:25
Well, we conjecture that the result
53
145641
2628
Bem, nós conjecturamos que o resultado
02:28
of this combination of technologies
54
148269
2064
dessa combinação de tecnologias
02:30
will be a radical change in our very notions
55
150333
2888
será uma mudança radical em nossas noções
02:33
of privacy and anonymity.
56
153221
2257
de privacidade e anonimato.
02:35
To test that, we did an experiment
57
155478
1993
Para testar isso, fizemos um experimento
02:37
on Carnegie Mellon University campus.
58
157471
2121
no campus da universidade de Carnegie Mellon.
02:39
We asked students who were walking by
59
159592
2099
Nós pedimos a estudantes que estavam passando
02:41
to participate in a study,
60
161691
1779
para participarem em um estudo,
02:43
and we took a shot with a webcam,
61
163470
2562
e tiramos uma foto com uma webcam,
02:46
and we asked them to fill out a survey on a laptop.
62
166032
2782
e pedimos que eles preenchessem uma pesquisa em um laptop.
02:48
While they were filling out the survey,
63
168814
1979
Enquanto estavam preenchendo a pesquisa,
02:50
we uploaded their shot to a cloud-computing cluster,
64
170793
2797
nós enviamos a foto para um cluster de computação em nuvem,
02:53
and we started using a facial recognizer
65
173590
1727
e começamos a usar um reconhecedor facial
02:55
to match that shot to a database
66
175317
2405
para equiparar aquela foto com um banco de dados
02:57
of some hundreds of thousands of images
67
177722
2393
de algumas centenas de milhares de fotos
03:00
which we had downloaded from Facebook profiles.
68
180115
3596
que tínhamos baixado de perfis do Facebook.
03:03
By the time the subject reached the last page
69
183711
3259
No momento que o participante atingia a última página
03:06
on the survey, the page had been dynamically updated
70
186970
3347
na pesquisa, a página tinha sido atualizada dinamicamente
03:10
with the 10 best matching photos
71
190317
2313
com as 10 fotos que melhor se ajustavam
03:12
which the recognizer had found,
72
192630
2285
e que o reconhecedor tinha encontrado,
03:14
and we asked the subjects to indicate
73
194915
1738
e pedimos que os participantes indicassem
03:16
whether he or she found themselves in the photo.
74
196653
4120
se eles estavam ou não na foto.
03:20
Do you see the subject?
75
200773
3699
Você vê o participante?
03:24
Well, the computer did, and in fact did so
76
204472
2845
Bem, o computador viu e, de fato, viu
03:27
for one out of three subjects.
77
207317
2149
para um em cada três participantes.
03:29
So essentially, we can start from an anonymous face,
78
209466
3184
Então essencialmente, podemos partir de um rosto anônimo,
03:32
offline or online, and we can use facial recognition
79
212650
3484
off-line ou on-line, e podemos usar reconhecimento facial
03:36
to give a name to that anonymous face
80
216134
2360
para dar um nome a um rosto anônimo,
03:38
thanks to social media data.
81
218494
2108
graças a dados de mídia social.
03:40
But a few years back, we did something else.
82
220602
1872
Mas há alguns anos, nós fizemos algo diferente.
03:42
We started from social media data,
83
222474
1823
Nós partimos de dados de mídia social,
03:44
we combined it statistically with data
84
224297
3051
combinamos estatisticamente com dados
03:47
from U.S. government social security,
85
227348
2102
da seguridade social do governo americano,
03:49
and we ended up predicting social security numbers,
86
229450
3324
e acabamos prevendo números de seguridade social,
03:52
which in the United States
87
232774
1512
que nos Estados Unidos
03:54
are extremely sensitive information.
88
234286
2040
são informações extremamente delicadas.
03:56
Do you see where I'm going with this?
89
236326
2093
Vocês veem onde estou indo com isso?
03:58
So if you combine the two studies together,
90
238419
2922
Então, se combinarmos os dois estudos,
04:01
then the question becomes,
91
241341
1512
a questão se torna:
04:02
can you start from a face and,
92
242853
2720
dá para partir de um rosto e,
04:05
using facial recognition, find a name
93
245573
2311
usando reconhecimento facial, encontrar um nome
04:07
and publicly available information
94
247884
2669
e informação disponível publicamente
04:10
about that name and that person,
95
250553
1932
sobre esse nome e essa pessoa,
04:12
and from that publicly available information
96
252485
2248
e dessa informação publicamente disponível
04:14
infer non-publicly available information,
97
254733
2042
inferir informação indisponível publicamente,
04:16
much more sensitive ones
98
256775
1606
muito mais delicada,
04:18
which you link back to the face?
99
258381
1492
que podemos conectar de volta com o rosto?
04:19
And the answer is, yes, we can, and we did.
100
259873
1916
E a resposta é, sim, dá para fazer, e nós fizemos.
04:21
Of course, the accuracy keeps getting worse.
101
261789
2568
Claro, a precisão continua caindo.
04:24
[27% of subjects' first 5 SSN digits identified (with 4 attempts)]
102
264357
944
[27% dos cinco primeiros dígitos do SSN do indivíduo identificados (em 4 tentativas)]
04:25
But in fact, we even decided to develop an iPhone app
103
265301
3827
Mas na verdade, nós até decidimos desenvolver um aplicativo para iPhone
04:29
which uses the phone's internal camera
104
269128
2715
que usa a câmera interna do celular
04:31
to take a shot of a subject
105
271843
1600
para tirar a foto de um indivíduo
04:33
and then upload it to a cloud
106
273443
1487
e então envia para a nuvem
04:34
and then do what I just described to you in real time:
107
274930
2662
e faz em tempo real o que acabei de descrever:
04:37
looking for a match, finding public information,
108
277592
2088
faz a correspondência, encontra informação pública,
04:39
trying to infer sensitive information,
109
279680
1730
tenta inferir informação delicada,
04:41
and then sending back to the phone
110
281410
2591
e então envia de volta ao iPhone
04:44
so that it is overlaid on the face of the subject,
111
284001
3609
para que seja sobreposta ao rosto do indivíduo,
04:47
an example of augmented reality,
112
287610
1901
um exemplo de realidade aumentada,
04:49
probably a creepy example of augmented reality.
113
289511
2451
provavelmente um exemplo assustador de realidade aumentada.
04:51
In fact, we didn't develop the app to make it available,
114
291962
3339
Na verdade, não desenvolvemos o aplicativo para disponibilizar,
04:55
just as a proof of concept.
115
295301
1922
somente como prova de conceito.
04:57
In fact, take these technologies
116
297223
2313
De fato, pegue essas tecnologias
04:59
and push them to their logical extreme.
117
299536
1837
e coloque-as até seu extremo lógico.
05:01
Imagine a future in which strangers around you
118
301373
2719
Imagine um futuro onde estranhos à sua volta
05:04
will look at you through their Google Glasses
119
304092
2311
olharão para você por seus Google Glasses
05:06
or, one day, their contact lenses,
120
306403
2307
ou, um dia, suas lentes de contato,
05:08
and use seven or eight data points about you
121
308710
4020
e usar sete ou oito pontos de dados sobre você
05:12
to infer anything else
122
312730
2582
para inferir qualquer outra coisa
05:15
which may be known about you.
123
315312
2603
que se possa saber sobre você.
05:17
What will this future without secrets look like?
124
317915
4794
Como será esse futuro sem segredos?
05:22
And should we care?
125
322709
1964
E deveríamos nos preocupar?
05:24
We may like to believe
126
324673
1891
Nós talvez queiramos acreditar
05:26
that the future with so much wealth of data
127
326564
3040
que o futuro com tanta riqueza de dados
05:29
would be a future with no more biases,
128
329604
2514
será um futuro sem preconceitos,
05:32
but in fact, having so much information
129
332118
3583
mas na verdade, ter tanta informação
05:35
doesn't mean that we will make decisions
130
335701
2191
não quer dizer que tomaremos decisões
05:37
which are more objective.
131
337892
1706
que sejam mais objetivas.
05:39
In another experiment, we presented to our subjects
132
339598
2560
Em outro experimento, nós apresentamos aos participantes
05:42
information about a potential job candidate.
133
342158
2246
informações sobre um potencial candidato de emprego.
05:44
We included in this information some references
134
344404
3178
Incluímos nessas informações algumas referências
05:47
to some funny, absolutely legal,
135
347582
2646
a informações engraçadas, totalmente legais,
05:50
but perhaps slightly embarrassing information
136
350228
2465
mas talvez levemente constrangedoras
05:52
that the subject had posted online.
137
352693
2020
que o participante tinha postado <i>on-line</i>.
05:54
Now interestingly, among our subjects,
138
354713
2366
Agora, curiosamente, entre os participantes,
05:57
some had posted comparable information,
139
357079
3083
alguns tinham postado informações comparáveis,
06:00
and some had not.
140
360162
2362
e outros não.
06:02
Which group do you think
141
362524
1949
Que grupo vocês acham
06:04
was more likely to judge harshly our subject?
142
364473
4552
que estava mais suscetível a julgar severamente nosso participante?
06:09
Paradoxically, it was the group
143
369025
1957
Paradoxalmente, foi o grupo
06:10
who had posted similar information,
144
370982
1733
que tinha postado informação similar,
06:12
an example of moral dissonance.
145
372715
2942
um exemplo de dissonância moral.
06:15
Now you may be thinking,
146
375657
1750
Você podem estar pensando.
06:17
this does not apply to me,
147
377407
1702
isso não se aplica a mim,
06:19
because I have nothing to hide.
148
379109
2162
porque não tenho nada a esconder.
06:21
But in fact, privacy is not about
149
381271
2482
Mas na verdade, privacidade não se trata
06:23
having something negative to hide.
150
383753
3676
de ter algo negativo a esconder.
06:27
Imagine that you are the H.R. director
151
387429
2354
Imagine que você é o diretor de RH
06:29
of a certain organization, and you receive résumés,
152
389783
2947
de uma certa organização, e você recebe currículos,
06:32
and you decide to find more information about the candidates.
153
392730
2473
e decide procurar mais informações sobre os candidatos.
06:35
Therefore, you Google their names
154
395203
2460
Portanto, você pesquisa seus nomes
06:37
and in a certain universe,
155
397663
2240
e em um certo universo,
06:39
you find this information.
156
399903
2008
você encontra esta informação.
06:41
Or in a parallel universe, you find this information.
157
401911
4437
Ou em um universo paralelo, você encontra esta informação.
06:46
Do you think that you would be equally likely
158
406348
2717
Você acha que estaria igualmente disposto
06:49
to call either candidate for an interview?
159
409065
2803
a chamar o candidato para uma entrevista?
06:51
If you think so, then you are not
160
411868
2282
Se você pensa que sim, então você não é
06:54
like the U.S. employers who are, in fact,
161
414150
2582
como os empregadores americanos que, na verdade,
06:56
part of our experiment, meaning we did exactly that.
162
416732
3307
são parte de nosso experimento, ou seja, fizemos exatamente isso.
07:00
We created Facebook profiles, manipulating traits,
163
420039
3182
Criamos perfis no Facebook, manipulando características,
07:03
then we started sending out résumés to companies in the U.S.,
164
423221
2851
e começamos a enviar currículos para empresas nos EUA,
07:06
and we detected, we monitored,
165
426072
1908
e detectamos, monitoramos,
07:07
whether they were searching for our candidates,
166
427980
2393
se estavam procurando pelos nossos candidatos,
07:10
and whether they were acting on the information
167
430373
1832
e se estavam reagindo às informações
07:12
they found on social media. And they were.
168
432205
1938
que encontravam na mídia social. E estavam.
07:14
Discrimination was happening through social media
169
434143
2101
Discriminação estava acontecendo pela mídia social
07:16
for equally skilled candidates.
170
436244
3073
para candidatos igualmente capazes.
07:19
Now marketers like us to believe
171
439317
4575
Marqueteiros gostam que acreditemos
07:23
that all information about us will always
172
443892
2269
que toda informação sobre nós sempre será
07:26
be used in a manner which is in our favor.
173
446161
3273
usada de uma maneira a nosso favor.
07:29
But think again. Why should that be always the case?
174
449434
3715
Mas pensem novamente. Por que esse deve ser sempre o caso?
07:33
In a movie which came out a few years ago,
175
453149
2664
Em um filme que saiu há alguns anos,
07:35
"Minority Report," a famous scene
176
455813
2553
"Minority Report", uma cena famosa
07:38
had Tom Cruise walk in a mall
177
458366
2576
tinha Tom Cruise entrando em um <i>shopping</i>
07:40
and holographic personalized advertising
178
460942
3776
e anúncios holográficos personalizados
07:44
would appear around him.
179
464718
1835
apareciam a sua volta.
07:46
Now, that movie is set in 2054,
180
466553
3227
Agora, esse filme acontece em 2054,
07:49
about 40 years from now,
181
469780
1642
cerca de daqui a 40 anos,
07:51
and as exciting as that technology looks,
182
471422
2908
e por mais interessante que pareça essa tecnologia,
07:54
it already vastly underestimates
183
474330
2646
ela já subestima enormemente
07:56
the amount of information that organizations
184
476976
2140
a quantidade de informação que as organizações
07:59
can gather about you, and how they can use it
185
479116
2483
podem juntar sobre você, e como podem usá-la
08:01
to influence you in a way that you will not even detect.
186
481599
3398
para influenciá-lo de uma maneira que você nem perceba.
08:04
So as an example, this is another experiment
187
484997
2103
E como exemplo, este é um outro experimento
08:07
actually we are running, not yet completed.
188
487100
2273
que estamos fazendo, ainda não terminamos.
08:09
Imagine that an organization has access
189
489373
2319
Imagine que uma organização tem acesso
08:11
to your list of Facebook friends,
190
491692
2056
à sua lista de amigos no Facebook,
08:13
and through some kind of algorithm
191
493748
1772
e através de algum tipo de algoritmo
08:15
they can detect the two friends that you like the most.
192
495520
3734
eles conseguem detectar seus dois amigos preferidos.
08:19
And then they create, in real time,
193
499254
2280
E eles criam, em tempo real,
08:21
a facial composite of these two friends.
194
501534
2842
uma composição facial desses dois amigos.
08:24
Now studies prior to ours have shown that people
195
504376
3069
E estudos anteriores ao nosso mostraram que as pessoas
08:27
don't recognize any longer even themselves
196
507445
2885
não reconhecem mais, mesmo se forem elas mesmas
08:30
in facial composites, but they react
197
510330
2462
em composições faciais, mas elas reagem
08:32
to those composites in a positive manner.
198
512792
2117
a essas composições de maneira positiva.
08:34
So next time you are looking for a certain product,
199
514909
3415
Então, da próxima vez que você estiver procurando por um certo produto,
08:38
and there is an ad suggesting you to buy it,
200
518324
2559
e houver um anúncio sugerindo que você o compre,
08:40
it will not be just a standard spokesperson.
201
520883
2907
não será somente um porta-voz em geral.
08:43
It will be one of your friends,
202
523790
2313
Será um de seus amigos,
08:46
and you will not even know that this is happening.
203
526103
3303
e você nem vai saber que isso está acontecendo.
08:49
Now the problem is that
204
529406
2413
E o problema é que
08:51
the current policy mechanisms we have
205
531819
2519
os mecanismos de políticas que temos atualmente
08:54
to protect ourselves from the abuses of personal information
206
534338
3438
para nos proteger dos abusos de informações pessoais
08:57
are like bringing a knife to a gunfight.
207
537776
2984
são como levar uma faca para um tiroteio.
09:00
One of these mechanisms is transparency,
208
540760
2913
Um desses mecanismos é a transparência,
09:03
telling people what you are going to do with their data.
209
543673
3200
dizer às pessoas o que se vai fazer com os dados delas.
09:06
And in principle, that's a very good thing.
210
546873
2106
E, em princípio, isso é uma coisa muito boa.
09:08
It's necessary, but it is not sufficient.
211
548979
3667
É necessário, mas não é suficiente.
09:12
Transparency can be misdirected.
212
552646
3698
A transparência pode ser mal direcionada.
09:16
You can tell people what you are going to do,
213
556344
2104
Você pode dizer às pessoas o que vai fazer,
09:18
and then you still nudge them to disclose
214
558448
2232
e você ainda avisa para revelar
09:20
arbitrary amounts of personal information.
215
560680
2623
quantidades arbitrárias de informações pessoais.
09:23
So in yet another experiment, this one with students,
216
563303
2886
E ainda em outro experimento, este com estudantes,
09:26
we asked them to provide information
217
566189
3058
nós pedimos que eles fornecessem informações
09:29
about their campus behavior,
218
569247
1813
a respeito de seu comportamento no campus,
09:31
including pretty sensitive questions, such as this one.
219
571060
2940
incluindo questões delicadas, como esta.
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
[Você já colou em uma prova?]
Agora para um grupo de participantes nós dissemos:
09:36
"Only other students will see your answers."
222
576921
2841
"Somente outros estudantes verão suas respostas."
09:39
To another group of subjects, we told them,
223
579762
1579
Para outro grupo de participantes, nós dissemos:
09:41
"Students and faculty will see your answers."
224
581341
3561
"Estudantes e professores verão suas respostas."
09:44
Transparency. Notification. And sure enough, this worked,
225
584902
2591
Transparência. Notificação. E com certeza, funcionou,
09:47
in the sense that the first group of subjects
226
587493
1407
no sentido de que o primeiro grupo de participantes
09:48
were much more likely to disclose than the second.
227
588900
2568
estava muito mais disposto a se expor do que o segundo.
09:51
It makes sense, right?
228
591468
1520
Faz sentido, certo?
09:52
But then we added the misdirection.
229
592988
1490
Mas aí adicionamos um despiste.
09:54
We repeated the experiment with the same two groups,
230
594478
2760
Nós repetimos o experimento com os mesmos dois grupos,
09:57
this time adding a delay
231
597238
2427
desta vez adicionando uma demora
09:59
between the time we told subjects
232
599665
2935
entre o momento quando dizíamos aos participantes
10:02
how we would use their data
233
602600
2080
como usaríamos seus dados
10:04
and the time we actually started answering the questions.
234
604680
4388
e o momento em que eles realmente começaram a responder as perguntas.
10:09
How long a delay do you think we had to add
235
609068
2561
Quanto tempo vocês acham que tivemos que adicionar
10:11
in order to nullify the inhibitory effect
236
611629
4613
para anular o efeito inibitório
10:16
of knowing that faculty would see your answers?
237
616242
3411
de saber que os professores veriam suas respostas?
10:19
Ten minutes?
238
619653
1780
Dez minutos?
10:21
Five minutes?
239
621433
1791
Cinco minutos?
10:23
One minute?
240
623224
1776
Um minuto?
10:25
How about 15 seconds?
241
625000
2049
Que tal 15 segundos?
10:27
Fifteen seconds were sufficient to have the two groups
242
627049
2668
15 segundos foram suficientes para que os dois grupos
10:29
disclose the same amount of information,
243
629717
1568
expusessem a mesma quantidade de informação,
10:31
as if the second group now no longer cares
244
631285
2746
como se o segundo grupo não se importasse mais
10:34
for faculty reading their answers.
245
634031
2656
com os professores lendo suas respostas.
10:36
Now I have to admit that this talk so far
246
636687
3336
Bem, eu tenho que admitir que, até agora, essa palestra
10:40
may sound exceedingly gloomy,
247
640023
2480
pode parecer excessivamente sombria,
10:42
but that is not my point.
248
642503
1721
mas não é esse meu argumento.
10:44
In fact, I want to share with you the fact that
249
644224
2699
Na verdade, quero compartilhar com vocês o fato de que
10:46
there are alternatives.
250
646923
1772
há alternativas.
10:48
The way we are doing things now is not the only way
251
648695
2499
O jeito pelo qual estamos fazendo as coisas agora não é o único
10:51
they can done, and certainly not the best way
252
651194
3037
pelo qual elas podem ser feitas, e certamente não é o melhor
10:54
they can be done.
253
654231
2027
pelo qual podem ser feitas.
10:56
When someone tells you, "People don't care about privacy,"
254
656258
4171
Quando alguém lhe diz: "As pessoas não se importam com privacidade",
11:00
consider whether the game has been designed
255
660429
2642
pense que o jogo foi projetado
11:03
and rigged so that they cannot care about privacy,
256
663071
2724
e manipulado para que elas não possam se importar com privacidade,
11:05
and coming to the realization that these manipulations occur
257
665795
3262
e chegar à percepção de que essas manipulações ocorrem
11:09
is already halfway through the process
258
669057
1607
já é metade do caminho
11:10
of being able to protect yourself.
259
670664
2258
para ser capaz de se proteger.
11:12
When someone tells you that privacy is incompatible
260
672922
3710
Quando alguém lhe diz que a privacidade é incompatível
11:16
with the benefits of big data,
261
676632
1849
com os benefícios da big data,
11:18
consider that in the last 20 years,
262
678481
2473
considere que nos últimos 20 anos,
11:20
researchers have created technologies
263
680954
1917
pesquisadores criaram tecnologias
11:22
to allow virtually any electronic transactions
264
682871
3318
para permitir que praticamente qualquer transação eletrônica
11:26
to take place in a more privacy-preserving manner.
265
686189
3749
aconteça protegendo mais a privacidade.
11:29
We can browse the Internet anonymously.
266
689938
2555
Podemos navegar pela internet anonimamente.
11:32
We can send emails that can only be read
267
692493
2678
Podemos enviar <i>e-mails</i> que só podem ser lidos
11:35
by the intended recipient, not even the NSA.
268
695171
3709
pelo destinatário desejado, nem mesmo a NSA.
11:38
We can have even privacy-preserving data mining.
269
698880
2997
Podemos até ter mineração de dados preservando a privacidade.
11:41
In other words, we can have the benefits of big data
270
701877
3894
Em outras palavras, podemos ter os benefícios da big data
11:45
while protecting privacy.
271
705771
2132
e proteger a privacidade ao mesmo tempo.
11:47
Of course, these technologies imply a shifting
272
707903
3791
Claro, essas tecnologias implicam numa mudança
11:51
of cost and revenues
273
711694
1546
de custos e receitas
11:53
between data holders and data subjects,
274
713240
2107
entre os detentores dos dados e as pessoas referidas,
11:55
which is why, perhaps, you don't hear more about them.
275
715347
3453
que é o motivo, talvez, por que não se fala mais disso.
11:58
Which brings me back to the Garden of Eden.
276
718800
3706
O que me leva de volta ao Jardim do Éden.
12:02
There is a second privacy interpretation
277
722506
2780
Há uma segunda interpretação de privacidade
12:05
of the story of the Garden of Eden
278
725286
1809
da história do Jardim do Éden
12:07
which doesn't have to do with the issue
279
727095
2096
que não tem a ver com a questão
12:09
of Adam and Eve feeling naked
280
729191
2225
de Adão e Eva se sentirem nus
12:11
and feeling ashamed.
281
731416
2381
e envergonhados.
12:13
You can find echoes of this interpretation
282
733797
2781
Dá para encontrar ecos desta interpretação
12:16
in John Milton's "Paradise Lost."
283
736578
2782
no poema de John Milton, "Paraíso Perdido".
12:19
In the garden, Adam and Eve are materially content.
284
739360
4197
No jardim, Adão e Eva estão satisfeitos materialmente
12:23
They're happy. They are satisfied.
285
743557
2104
Estão felizes. Estão satisfeitos.
12:25
However, they also lack knowledge
286
745661
2293
Entretanto, eles também não têm conhecimento
12:27
and self-awareness.
287
747954
1640
e autoconsciência.
12:29
The moment they eat the aptly named
288
749594
3319
No momento em que eles comem o que é
chamado apropriadamente de fruta do conhecimento,
12:32
fruit of knowledge,
289
752913
1293
12:34
that's when they discover themselves.
290
754206
2605
é aí que eles se descobrem.
12:36
They become aware. They achieve autonomy.
291
756811
4031
Eles se tornam cientes. Eles atingem autonomia.
12:40
The price to pay, however, is leaving the garden.
292
760842
3126
O preço a se pagar, entretanto, é abandonar o jardim.
12:43
So privacy, in a way, is both the means
293
763968
3881
Então, privacidade, de certa maneira, é tanto o meio
12:47
and the price to pay for freedom.
294
767849
2962
quanto o preço a se pagar pela liberdade.
12:50
Again, marketers tell us
295
770811
2770
Novamente, marqueteiros nos dizem
12:53
that big data and social media
296
773581
3019
que big data e mídia social
12:56
are not just a paradise of profit for them,
297
776600
2979
não são somente um paraíso de lucros para eles,
12:59
but a Garden of Eden for the rest of us.
298
779579
2457
mas um Jardim do Éden para o resto de nós.
13:02
We get free content.
299
782036
1238
Nós temos conteúdo gratuito.
13:03
We get to play Angry Birds. We get targeted apps.
300
783274
3123
Podemos jogar Angry Birds. Temos aplicativos direcionados.
13:06
But in fact, in a few years, organizations
301
786397
2897
Mas na verdade, em alguns anos, organizações
13:09
will know so much about us,
302
789294
1609
saberão tanto sobre nós,
13:10
they will be able to infer our desires
303
790903
2710
que conseguirão inferir nossos desejos
13:13
before we even form them, and perhaps
304
793613
2204
antes mesmo que os tenhamos e, talvez,
13:15
buy products on our behalf
305
795817
2447
comprar produtos em nosso nome
13:18
before we even know we need them.
306
798264
2274
antes mesmo de sabermos que precisamos deles.
13:20
Now there was one English author
307
800538
3237
Bom, havia um escritor inglês
13:23
who anticipated this kind of future
308
803775
3045
que antecipou esse tipo de futuro
13:26
where we would trade away
309
806820
1405
onde ofereceríamos
13:28
our autonomy and freedom for comfort.
310
808225
3548
nossa autonomia e liberdade em troca de conforto.
13:31
Even more so than George Orwell,
311
811773
2161
Mais ainda do que George Orwell,
13:33
the author is, of course, Aldous Huxley.
312
813934
2761
o escritor é, obviamente, Aldous Huxley.
13:36
In "Brave New World," he imagines a society
313
816695
2854
Em "Admirável Mundo Novo", ele imagina uma sociedade
13:39
where technologies that we created
314
819549
2171
onde as tecnologias que criamos
13:41
originally for freedom
315
821720
1859
originalmente por liberdade
13:43
end up coercing us.
316
823579
2567
acabam nos reprimindo.
13:46
However, in the book, he also offers us a way out
317
826146
4791
Entretanto, no livro, ele também nos oferece uma saída
13:50
of that society, similar to the path
318
830937
3438
dessa sociedade, parecida com o caminho
13:54
that Adam and Eve had to follow to leave the garden.
319
834375
3955
que Adão e Eva tiveram que seguir para sair do jardim.
13:58
In the words of the Savage,
320
838330
2147
No mundo dos Selvagens,
14:00
regaining autonomy and freedom is possible,
321
840477
3069
recuperar a autonomia e a liberdade é possível,
14:03
although the price to pay is steep.
322
843546
2679
porém o preço a se pagar é alto.
14:06
So I do believe that one of the defining fights
323
846225
5715
Então eu acredito que uma das lutas que definirão
14:11
of our times will be the fight
324
851940
2563
nossa época será a luta
14:14
for the control over personal information,
325
854503
2387
pelo controle de informações pessoais,
14:16
the fight over whether big data will become a force
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856890
3507
a luta por se big data vai se tornar um força
14:20
for freedom,
327
860397
1289
pela liberdade,
14:21
rather than a force which will hiddenly manipulate us.
328
861686
4746
em vez de uma força que vai nos manipular ocultamente.
14:26
Right now, many of us
329
866432
2593
Agora mesmo, muitos de nós
14:29
do not even know that the fight is going on,
330
869025
2753
nem mesmo sabem que a luta está acontecendo,
14:31
but it is, whether you like it or not.
331
871778
2672
mas ela está, quer vocês gostem ou não.
14:34
And at the risk of playing the serpent,
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874450
2804
E com o risco de fazer o papel da serpente,
14:37
I will tell you that the tools for the fight
333
877254
2897
vou lhes dizer que as ferramentas para a luta
14:40
are here, the awareness of what is going on,
334
880151
3009
estão aqui, a consciência do que está acontecendo,
14:43
and in your hands,
335
883160
1355
e em suas mãos,
14:44
just a few clicks away.
336
884515
3740
só a alguns cliques de distância.
14:48
Thank you.
337
888255
1482
Obrigado.
14:49
(Applause)
338
889737
4477
(Aplausos)
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