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

202,219 views ・ 2013-10-18

TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Catarina Tavares Teles Revisora: Margarida Ferreira
00:12
I would like to tell you a story
0
12641
2354
Gostava de vos contar uma história
00:14
connecting the notorious privacy incident
1
14995
3176
que liga o conhecido incidente de privacidade
00:18
involving Adam and Eve,
2
18171
2769
que envolveu Adão e Eva,
00:20
and the remarkable shift in the boundaries
3
20940
3446
e a mudança notável nas fronteiras
00:24
between public and private which has occurred
4
24386
2686
entre o público e o privado,
que ocorreu nos últimos 10 anos.
00:27
in the past 10 years.
5
27072
1770
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
Um dia, no jardim do Éden,
Adão e Eva apercebem-se de que estão nus.
00:33
realize they are naked.
8
33470
1843
00:35
They freak out.
9
35313
1500
Ficam doidos.
00:36
And the rest is history.
10
36813
2757
E o resto é história.
00:39
Nowadays, Adam and Eve
11
39570
2188
Nos dias de hoje, provavelmente, Adão e Eva agiriam de forma diferente
00:41
would probably act differently.
12
41758
2361
00:44
[@Adam Last nite was a blast! loved dat apple LOL]
13
44119
2268
[ @Adão A noite ontem foi baril! Adorei a maçã LOL]
00:46
[@Eve yep.. babe, know what happened to my pants tho?]
14
46387
1873
[@Eva ya... fofo, onde estão as minhas calças?]
00:48
We do reveal so much more information
15
48260
2636
Hoje, revelamos "online" mais informações
00:50
about ourselves online than ever before,
16
50896
3334
sobre nós próprios do que nunca.
00:54
and so much information about us
17
54230
1704
Essas informações todas sobre nós
00:55
is being collected by organizations.
18
55934
2224
estão a ser recolhidas por organizações.
00:58
Now there is much to gain and benefit
19
58158
3282
Hoje, há muito a ganhar e a beneficiar
01:01
from this massive analysis of personal information,
20
61440
2446
com esta análise maciça de informações pessoais,
01:03
or big data,
21
63886
1946
ou seja, os metadados,
01:05
but there are also complex tradeoffs that come
22
65832
2638
mas há também complexos inconvenientes,
01:08
from giving away our privacy.
23
68470
3098
que advêm de abdicarmos da nossa privacidade.
01:11
And my story is about these tradeoffs.
24
71568
4023
A minha história é sobre esses inconvenientes.
01:15
We start with an observation which, in my mind,
25
75591
2584
Começamos com uma observação que, quanto a mim,
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
quaisquer informações pessoais
01:23
can become sensitive information.
28
83599
2285
podem tornar-se em informações sensíveis.
01:25
Back in the year 2000, about 100 billion photos
29
85884
4125
No ano 2000, tiraram-se em todo o mundo
cerca de 100 mil milhões de fotos,
01:30
were shot worldwide,
30
90009
1912
01:31
but only a minuscule proportion of them
31
91921
3065
mas apenas uma proporção minúscula dessas fotos
01:34
were actually uploaded online.
32
94986
1883
foram carregadas na Internet.
01:36
In 2010, only on Facebook, in a single month,
33
96869
3361
Em 2010, só no Facebook, num único mês,
01:40
2.5 billion photos were uploaded,
34
100230
3270
foram carregadas 2500 milhões de fotos,
01:43
most of them identified.
35
103500
1882
a maior parte delas identificadas.
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, por parte dos computadores, de reconhecer pessoas em fotos
01:52
improved by three orders of magnitude.
38
112132
3608
aumentou para o triplo.
01:55
What happens when you combine
39
115740
1882
O que acontece quando combinamos
01:57
these technologies together:
40
117622
1501
todas as tecnologias?
01:59
increasing availability of facial data;
41
119123
2658
a crescente disponibilidade de dados faciais;
02:01
improving facial recognizing ability by computers;
42
121781
3648
a crescente capacidade de os computadores reconhecerem caras;
02:05
but also cloud computing,
43
125429
2182
e também a computação em nuvem,
02:07
which gives anyone in this theater
44
127611
1888
que fornece a qualquer pessoa neste teatro
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 uns anos, estava apenas na posse de agências secretas;
02:12
of three-letter agencies;
47
132945
1782
02:14
and ubiquitous computing,
48
134727
1378
e a computação omnipresente,
02:16
which allows my phone, which is not a supercomputer,
49
136105
2892
que permite que o meu telemóvel, — que não é um super computador —
02:18
to connect to the Internet
50
138997
1671
se ligue à Internet
02:20
and do there hundreds of thousands
51
140668
2334
e realize centenas de milhares
02:23
of face metrics in a few seconds?
52
143002
2639
de medições faciais em poucos segundos.
02:25
Well, we conjecture that the result
53
145641
2628
Bem, nós presumimos que o resultado
02:28
of this combination of technologies
54
148269
2064
desta combinação de tecnologias
02:30
will be a radical change in our very notions
55
150333
2888
será uma mudança radical
nas nossas noções de privacidade e anonimato.
02:33
of privacy and anonymity.
56
153221
2257
02:35
To test that, we did an experiment
57
155478
1993
Para testar isso, fizemos uma experiência
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
Pedimos a estudantes, que estavam a passar,
02:41
to participate in a study,
60
161691
1779
para participarem num estudo,
02:43
and we took a shot with a webcam,
61
163470
2562
e tirámos-lhes uma fotografia com uma "webcam".
02:46
and we asked them to fill out a survey on a laptop.
62
166032
2782
Pedimos-lhes para preencherem um questionário num portátil.
02:48
While they were filling out the survey,
63
168814
1979
Enquanto eles preenchiam o questionário,
02:50
we uploaded their shot to a cloud-computing cluster,
64
170793
2797
carregámos a fotografia numa nuvem de computação
02:53
and we started using a facial recognizer
65
173590
1727
e iniciámos um processo de reconhecimento facial
02:55
to match that shot to a database
66
175317
2405
para combinar essa foto com uma base de dados
02:57
of some hundreds of thousands of images
67
177722
2393
de algumas centenas de milhares de imagens
03:00
which we had downloaded from Facebook profiles.
68
180115
3596
que tínhamos descarregado dos perfis no Facebook.
03:03
By the time the subject reached the last page
69
183711
3259
Quando os participantes chegavam à ultima página do questionário,
03:06
on the survey, the page had been dynamically updated
70
186970
3347
a página tinha-se alterado dinamicamente
03:10
with the 10 best matching photos
71
190317
2313
com as dez fotografias mais compatíveis
03:12
which the recognizer had found,
72
192630
2285
que o programa de reconhecimento tinha encontrado.
03:14
and we asked the subjects to indicate
73
194915
1738
Pedimos aos participantes para indicar
03:16
whether he or she found themselves in the photo.
74
196653
4120
se se conseguiam encontrar nas fotos.
03:20
Do you see the subject?
75
200773
3699
Veem o indivíduo?
03:24
Well, the computer did, and in fact did so
76
204472
2845
O computador conseguiu ver, e de facto fê-lo
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
Portanto, podemos começar com uma face anónima
03:32
offline or online, and we can use facial recognition
79
212650
3484
"offline" ou "online", e podemos usar o reconhecimento facial
03:36
to give a name to that anonymous face
80
216134
2360
para dar um nome a essa face anónima,
03:38
thanks to social media data.
81
218494
2108
graças aos dados das redes sociais.
03:40
But a few years back, we did something else.
82
220602
1872
Aqui há uns anos, fizemos outra coisa.
03:42
We started from social media data,
83
222474
1823
Começámos com dados de redes sociais,
03:44
we combined it statistically with data
84
224297
3051
que combinámos estatisticamente
com dados da Segurança Social do governo dos EUA,
03:47
from U.S. government social security,
85
227348
2102
03:49
and we ended up predicting social security numbers,
86
229450
3324
e acabámos por prever números da segurança social,
03:52
which in the United States
87
232774
1512
que, nos EUA, são informações extremamente confidenciais.
03:54
are extremely sensitive information.
88
234286
2040
03:56
Do you see where I'm going with this?
89
236326
2093
Percebem onde quero chegar com isto?
03:58
So if you combine the two studies together,
90
238419
2922
Portanto, se combinarmos os dois estudos,
04:01
then the question becomes,
91
241341
1512
a pergunta passa a ser:
04:02
can you start from a face and,
92
242853
2720
Podemos começar com uma face
04:05
using facial recognition, find a name
93
245573
2311
e, usando o reconhecimento facial,
04:07
and publicly available information
94
247884
2669
encontrar um nome e informações disponíveis publicamente
04:10
about that name and that person,
95
250553
1932
acerca desse nome e dessa pessoa?
04:12
and from that publicly available information
96
252485
2248
A partir dessa informação pública disponível,
04:14
infer non-publicly available information,
97
254733
2042
inferir as que não estão disponíveis,
04:16
much more sensitive ones
98
256775
1606
muito mais confidenciais,
04:18
which you link back to the face?
99
258381
1492
que poderemos relacionar com a face?
04:19
And the answer is, yes, we can, and we did.
100
259873
1916
A resposta é: "Sim, podemos e fizemos".
04:21
Of course, the accuracy keeps getting worse.
101
261789
2568
É claro, a precisão vai ficando pior.
04:24
[27% of subjects' first 5 SSN digits identified (with 4 attempts)]
102
264357
944
[27% (em 4 tentativas)]
04:25
But in fact, we even decided to develop an iPhone app
103
265301
3827
Mas, de facto, até decidimos desenvolver uma aplicação para iPhone
04:29
which uses the phone's internal camera
104
269128
2715
que usa a câmara interna do telemóvel
04:31
to take a shot of a subject
105
271843
1600
para tirar uma fotografia do participante e, depois, carregá-la para a nuvem.
04:33
and then upload it to a cloud
106
273443
1487
04:34
and then do what I just described to you in real time:
107
274930
2662
Faz em tempo real o que descrevi:
04:37
looking for a match, finding public information,
108
277592
2088
procura uma compatibilidade, informações públicas,
04:39
trying to infer sensitive information,
109
279680
1730
tenta inferir informações confidenciais,
04:41
and then sending back to the phone
110
281410
2591
e depois envia de novo para o telemóvel
04:44
so that it is overlaid on the face of the subject,
111
284001
3609
para que fique sobreposto na cara do participante.
04:47
an example of augmented reality,
112
287610
1901
É 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
Não desenvolvemos a aplicação para a tornar disponível,
04:55
just as a proof of concept.
115
295301
1922
mas apenas como validação do conceito.
04:57
In fact, take these technologies
116
297223
2313
Peguem nestas tecnologias
04:59
and push them to their logical extreme.
117
299536
1837
e levem-nas até ao seu extremo lógico.
05:01
Imagine a future in which strangers around you
118
301373
2719
Imaginem um futuro em que estranhos à nossa volta
05:04
will look at you through their Google Glasses
119
304092
2311
vão olhar para nós com os seus óculos Google
05:06
or, one day, their contact lenses,
120
306403
2307
ou, um dia, com as suas lentes de contacto,
05:08
and use seven or eight data points about you
121
308710
4020
e vão usar sete ou oito dados sobre nós
05:12
to infer anything else
122
312730
2582
para deduzir tudo o resto
05:15
which may be known about you.
123
315312
2603
que pode ser conhecida sobre nós.
05:17
What will this future without secrets look like?
124
317915
4794
Com o que é que se vai parecer este futuro sem segredos?
05:22
And should we care?
125
322709
1964
Devemo-nos importar?
05:24
We may like to believe
126
324673
1891
Podemos querer 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 mais preconceitos,
05:32
but in fact, having so much information
129
332118
3583
mas o facto de termos tanta informação
05:35
doesn't mean that we will make decisions
130
335701
2191
não significa que vamos tomar decisões mais objetivas.
05:37
which are more objective.
131
337892
1706
05:39
In another experiment, we presented to our subjects
132
339598
2560
Noutra experiência, apresentámos aos participantes
05:42
information about a potential job candidate.
133
342158
2246
informações sobre candidatos potenciais a um emprego.
05:44
We included in this information some references
134
344404
3178
Incluímos, nestas informações, algumas referências
05:47
to some funny, absolutely legal,
135
347582
2646
a informações engraçadas, absolutamente legais,
05:50
but perhaps slightly embarrassing information
136
350228
2465
mas talvez um pouco embaraçosas,
05:52
that the subject had posted online.
137
352693
2020
que o indivíduo tinha publicado na Internet.
05:54
Now interestingly, among our subjects,
138
354713
2366
Curiosamente, entre os participantes,
05:57
some had posted comparable information,
139
357079
3083
alguns tinham publicado "online" informações semelhantes,
06:00
and some had not.
140
360162
2362
outros não.
06:02
Which group do you think
141
362524
1949
Que grupo acham
06:04
was more likely to judge harshly our subject?
142
364473
4552
que avaliou mais severamente o indivíduo?
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 colocado informações semelhantes.
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
Podem estar a pensar:
06:17
this does not apply to me,
147
377407
1702
"Isto não se aplica a mim,
06:19
because I have nothing to hide.
148
379109
2162
"porque eu não tenho nada a esconder."
06:21
But in fact, privacy is not about
149
381271
2482
Mas, na realidade, a privacidade
06:23
having something negative to hide.
150
383753
3676
não se trata de ter coisas negativas a esconder.
06:27
Imagine that you are the H.R. director
151
387429
2354
Imaginem que são o diretor de Recursos Humanos
06:29
of a certain organization, and you receive résumés,
152
389783
2947
duma certa organização, recebem currículos,
06:32
and you decide to find more information about the candidates.
153
392730
2473
e decidem procurar mais informações sobre os candidatos.
06:35
Therefore, you Google their names
154
395203
2460
Por isso, procuram os nomes no Google
06:37
and in a certain universe,
155
397663
2240
e, num determinado universo,
06:39
you find this information.
156
399903
2008
encontram esta informação.
06:41
Or in a parallel universe, you find this information.
157
401911
4437
Ou, num universo paralelo, encontram esta informação.
06:46
Do you think that you would be equally likely
158
406348
2717
Acham que a probabilidade de chamarem um ou outro candidato
06:49
to call either candidate for an interview?
159
409065
2803
para uma entrevista seria a mesma?
06:51
If you think so, then you are not
160
411868
2282
Se concordam, então não são
06:54
like the U.S. employers who are, in fact,
161
414150
2582
como os empregadores norte-americanos
06:56
part of our experiment, meaning we did exactly that.
162
416732
3307
que tomaram parte na nossa experiência — fizemos isso mesmo.
07:00
We created Facebook profiles, manipulating traits,
163
420039
3182
Criámos perfis no Facebook, manipulámos características
07:03
then we started sending out résumés to companies in the U.S.,
164
423221
2851
e depois enviámos currículos para empresas nos EUA.
07:06
and we detected, we monitored,
165
426072
1908
Detetámos, monitorizámos
07:07
whether they were searching for our candidates,
166
427980
2393
se elas investigaram os nossos candidatos,
07:10
and whether they were acting on the information
167
430373
1832
e se agiram baseando-se nas informações
07:12
they found on social media. And they were.
168
432205
1938
que encontraram nas redes sociais. E agiram.
07:14
Discrimination was happening through social media
169
434143
2101
A discriminação acontecia a partir das redes sociais
07:16
for equally skilled candidates.
170
436244
3073
entre candidatos com habilitações iguais.
07:19
Now marketers like us to believe
171
439317
4575
Os publicitários gostariam que acreditássemos
07:23
that all information about us will always
172
443892
2269
que todas as nossas informações pessoais
07:26
be used in a manner which is in our favor.
173
446161
3273
serão sempre usadas em nosso favor.
07:29
But think again. Why should that be always the case?
174
449434
3715
Mas pensem novamente. Por que razão será sempre assim?
07:33
In a movie which came out a few years ago,
175
453149
2664
Num filme que saiu há uns anos,
07:35
"Minority Report," a famous scene
176
455813
2553
o "Relatório Minoritário", existe uma cena famosa
07:38
had Tom Cruise walk in a mall
177
458366
2576
em que Tom Cruise anda a passear num centro comercial
07:40
and holographic personalized advertising
178
460942
3776
e, à sua volta, aparece
publicidade holográfica personalizada.
07:44
would appear around him.
179
464718
1835
07:46
Now, that movie is set in 2054,
180
466553
3227
Esse filme passa-se em 2054,
07:49
about 40 years from now,
181
469780
1642
daqui a cerca de 40 anos.
07:51
and as exciting as that technology looks,
182
471422
2908
Por mais empolgante que essa tecnologia pareça,
07:54
it already vastly underestimates
183
474330
2646
subestima largamente
07:56
the amount of information that organizations
184
476976
2140
a quantidade de informações que as organizações recolhem sobre nós
07:59
can gather about you, and how they can use it
185
479116
2483
e a maneira como a podem usar
08:01
to influence you in a way that you will not even detect.
186
481599
3398
para nos influenciar duma maneira que nem sequer vamos detetar.
08:04
So as an example, this is another experiment
187
484997
2103
Como exemplo, eis outra experiência
08:07
actually we are running, not yet completed.
188
487100
2273
que ainda está a decorrer, ainda não está finalizada.
08:09
Imagine that an organization has access
189
489373
2319
Imaginem que uma organização tem acesso
08:11
to your list of Facebook friends,
190
491692
2056
à nossa lista de amigos no Facebook
08:13
and through some kind of algorithm
191
493748
1772
e, através de um qualquer algoritmo,
08:15
they can detect the two friends that you like the most.
192
495520
3734
consegue detetar dois dos nossos amigos mais chegados.
08:19
And then they create, in real time,
193
499254
2280
Depois criam, em tempo real,
08:21
a facial composite of these two friends.
194
501534
2842
um compósito facial desses dois amigos.
08:24
Now studies prior to ours have shown that people
195
504376
3069
Estudos anteriores ao nosso mostram que as pessoas
08:27
don't recognize any longer even themselves
196
507445
2885
já não se reconhecem a si mesmos nesses compósitos faciais,
08:30
in facial composites, but they react
197
510330
2462
08:32
to those composites in a positive manner.
198
512792
2117
mas reagem a eles duma maneira positiva.
08:34
So next time you are looking for a certain product,
199
514909
3415
Por isso, da próxima vez que estiverem à procura de um certo produto
08:38
and there is an ad suggesting you to buy it,
200
518324
2559
e existir uma campanha sugerindo que compre aquele,
08:40
it will not be just a standard spokesperson.
201
520883
2907
não será um apresentador qualquer.
08:43
It will be one of your friends,
202
523790
2313
será um dos nossos amigos,
08:46
and you will not even know that this is happening.
203
526103
3303
e nós nem percebemos que isso está a acontecer.
08:49
Now the problem is that
204
529406
2413
Neste momento, o problema
08:51
the current policy mechanisms we have
205
531819
2519
é que os atuais mecanismos políticos que temos
08:54
to protect ourselves from the abuses of personal information
206
534338
3438
para nos protegermos do abuso de informações pessoais
08:57
are like bringing a knife to a gunfight.
207
537776
2984
funcionam como levar uma faca para um duelo de pistolas.
09:00
One of these mechanisms is transparency,
208
540760
2913
Um destes 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 vão fazer com os seus dados.
09:06
And in principle, that's a very good thing.
210
546873
2106
Em princípio, isso é uma coisa 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
Podem dizer às pessoas o que vão fazer,
09:18
and then you still nudge them to disclose
214
558448
2232
e, mesmo assim, incitá-las
09:20
arbitrary amounts of personal information.
215
560680
2623
a revelar quantidades arbitrárias de informações pessoais.
09:23
So in yet another experiment, this one with students,
216
563303
2886
Ainda noutra experiência, — esta com estudantes —
09:26
we asked them to provide information
217
566189
3058
pedimos para fornecerem informações
09:29
about their campus behavior,
218
569247
1813
sobre o seu comportamento no campus,
09:31
including pretty sensitive questions, such as this one.
219
571060
2940
incluindo algumas questões sensíveis, como esta.
[Alguma vez copiaram num exame?]
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
A um grupo dissemos:
09:36
"Only other students will see your answers."
222
576921
2841
"As respostas só serão vistas por outros estudantes".
09:39
To another group of subjects, we told them,
223
579762
1579
A outro grupo dissemos:
09:41
"Students and faculty will see your answers."
224
581341
3561
"As respostas vão ser vistas pelos outros estudantes e professores".
09:44
Transparency. Notification. And sure enough, this worked,
225
584902
2591
Transparência. Notificação. Isso resultou.
09:47
in the sense that the first group of subjects
226
587493
1407
O primeiro grupo de participantes
09:48
were much more likely to disclose than the second.
227
588900
2568
estava mais disposto a revelar as informações do que o outro.
09:51
It makes sense, right?
228
591468
1520
09:52
But then we added the misdirection.
229
592988
1490
Faz sentido, não faz?
Mas depois induzimo-los em erro.
09:54
We repeated the experiment with the same two groups,
230
594478
2760
Repetimos a experiência com os mesmos dois grupos,
09:57
this time adding a delay
231
597238
2427
mas desta vez adicionando um atraso
09:59
between the time we told subjects
232
599665
2935
entre a altura em que lhes dissemos
10:02
how we would use their data
233
602600
2080
como iríamos usar os dados deles
10:04
and the time we actually started answering the questions.
234
604680
4388
e a altura em que começámos a fzer as perguntas.
10:09
How long a delay do you think we had to add
235
609068
2561
Que atraso acham que tivemos de adicionar
10:11
in order to nullify the inhibitory effect
236
611629
4613
no sentido de anular o efeito inibitório
10:16
of knowing that faculty would see your answers?
237
616242
3411
de saber que os membros da faculdade iriam ver as 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 quinze segundos?
10:27
Fifteen seconds were sufficient to have the two groups
242
627049
2668
Quinze segundos chegaram para que os dois grupos
10:29
disclose the same amount of information,
243
629717
1568
revelassem a mesma quantidade de informações,
10:31
as if the second group now no longer cares
244
631285
2746
como se o segundo grupo já não se importasse
10:34
for faculty reading their answers.
245
634031
2656
com o facto de os membros da faculdade irem ler as suas respostas.
10:36
Now I have to admit that this talk so far
246
636687
3336
Tenho que reconhecer que esta palestra, até agora,
10:40
may sound exceedingly gloomy,
247
640023
2480
pode ter soado excessivamente sombria
10:42
but that is not my point.
248
642503
1721
mas não é isso que me interessa.
10:44
In fact, I want to share with you the fact that
249
644224
2699
Quero partilhar convosco o facto
10:46
there are alternatives.
250
646923
1772
de que existem alternativas.
10:48
The way we are doing things now is not the only way
251
648695
2499
A maneira como estamos a fazer as coisas
não é a única maneira de as fazer
10:51
they can done, and certainly not the best way
252
651194
3037
e certamente também não é a melhor maneira de serem feitas.
10:54
they can be done.
253
654231
2027
10:56
When someone tells you, "People don't care about privacy,"
254
656258
4171
Quando alguém vos diz: "As pessoas não ligam à sua privacidade",
11:00
consider whether the game has been designed
255
660429
2642
considerem se a ideia foi desenvolvida
11:03
and rigged so that they cannot care about privacy,
256
663071
2724
e manipulada para que elas não se importem.
11:05
and coming to the realization that these manipulations occur
257
665795
3262
Chegar à conclusão de que estas manipulações ocorrem
11:09
is already halfway through the process
258
669057
1607
é já meio caminho andado para sermos capazes de nos protegermos.
11:10
of being able to protect yourself.
259
670664
2258
11:12
When someone tells you that privacy is incompatible
260
672922
3710
Quando alguém nos diz que a privacidade é incompatível
11:16
with the benefits of big data,
261
676632
1849
com os benefícios dos metadados,
11:18
consider that in the last 20 years,
262
678481
2473
considerem que, nos últimos 20 anos,
11:20
researchers have created technologies
263
680954
1917
os investigadores criaram tecnologias
11:22
to allow virtually any electronic transactions
264
682871
3318
que permitem que, virtualmente, qualquer transação eletrónica
11:26
to take place in a more privacy-preserving manner.
265
686189
3749
ocorra de uma maneira que preserve a privacidade dos envolvidos.
11:29
We can browse the Internet anonymously.
266
689938
2555
Podemos navegar anonimamente pela Internet.
11:32
We can send emails that can only be read
267
692493
2678
Podemos enviar "emails" que só poderão ser lidos
11:35
by the intended recipient, not even the NSA.
268
695171
3709
pelo destinatário pretendido, nem mesmo pela NSA.
11:38
We can have even privacy-preserving data mining.
269
698880
2997
Podemos até realizar extração de dados preservando a nossa privacidade.
11:41
In other words, we can have the benefits of big data
270
701877
3894
Em suma, podemos ter os benefícios das grandes base de dados
11:45
while protecting privacy.
271
705771
2132
enquanto protegemos a nossa privacidade.
11:47
Of course, these technologies imply a shifting
272
707903
3791
É claro, estas tecnologias implicam
11:51
of cost and revenues
273
711694
1546
uma mudança de custos e receitas
11:53
between data holders and data subjects,
274
713240
2107
entre os detentores de dados e os titulares dos dados,
11:55
which is why, perhaps, you don't hear more about them.
275
715347
3453
o que é, talvez, a razão de não se ouvir falar mais sobre isto.
11:58
Which brings me back to the Garden of Eden.
276
718800
3706
O que me traz de novo ao jardim do Éden.
12:02
There is a second privacy interpretation
277
722506
2780
Há uma segunda interpretação da privacidade
12:05
of the story of the Garden of Eden
278
725286
1809
na 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 o facto
12:09
of Adam and Eve feeling naked
280
729191
2225
de Adão e Eva se sentirem nus e envergonhados.
12:11
and feeling ashamed.
281
731416
2381
12:13
You can find echoes of this interpretation
282
733797
2781
É possível encontrar ecos desta interpretação
12:16
in John Milton's "Paradise Lost."
283
736578
2782
em "Paraíso Perdido", de John Milton.
12:19
In the garden, Adam and Eve are materially content.
284
739360
4197
No jardim, Adão e Eva estavam materialmente contentes.
12:23
They're happy. They are satisfied.
285
743557
2104
Eram felizes. Estavam satisfeitos.
12:25
However, they also lack knowledge
286
745661
2293
Contudo, eles não possuíam conhecimento nem consciência.
12:27
and self-awareness.
287
747954
1640
12:29
The moment they eat the aptly named
288
749594
3319
No momento em que comem
o apropriadamente chamado "fruto do conhecimento",
12:32
fruit of knowledge,
289
752913
1293
12:34
that's when they discover themselves.
290
754206
2605
descobrem-se a eles próprios.
12:36
They become aware. They achieve autonomy.
291
756811
4031
Tornam-se conscientes. Alcançam a autonomia.
12:40
The price to pay, however, is leaving the garden.
292
760842
3126
O preço a pagar, porém, é sair do jardim.
12:43
So privacy, in a way, is both the means
293
763968
3881
Daí que a privacidade engloba igualmente
12:47
and the price to pay for freedom.
294
767849
2962
os meios e o preço a pagar pela liberdade.
12:50
Again, marketers tell us
295
770811
2770
De novo, os publicitários dizem-nos
12:53
that big data and social media
296
773581
3019
que os metadados e as redes sociais
12:56
are not just a paradise of profit for them,
297
776600
2979
não são apenas um paraíso de lucro para eles,
12:59
but a Garden of Eden for the rest of us.
298
779579
2457
mas um Jardim do Éden para todos nós.
13:02
We get free content.
299
782036
1238
Temos um conteúdo livre.
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, dentro de poucos anos,
as organizações vão saber tanto sobre nós
13:09
will know so much about us,
302
789294
1609
13:10
they will be able to infer our desires
303
790903
2710
que serão capazes de inferir os nossos desejos
13:13
before we even form them, and perhaps
304
793613
2204
antes de nós os formularmos,
13:15
buy products on our behalf
305
795817
2447
e talvez até comprar produtos em nosso nome
13:18
before we even know we need them.
306
798264
2274
antes sequer de sabermos que precisamos deles.
13:20
Now there was one English author
307
800538
3237
Existiu um autor inglês
13:23
who anticipated this kind of future
308
803775
3045
que previu este tipo de futuro
13:26
where we would trade away
309
806820
1405
em que trocaremos a nossa autonomia e liberdade pelo conforto,
13:28
our autonomy and freedom for comfort.
310
808225
3548
13:31
Even more so than George Orwell,
311
811773
2161
ainda mais do que George Orwell,
13:33
the author is, of course, Aldous Huxley.
312
813934
2761
O autor é, naturalmente, 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
em que as tecnologias que criámos,
13:41
originally for freedom
315
821720
1859
inicialmente para a liberdade,
13:43
end up coercing us.
316
823579
2567
acabam por nos controlar.
13:46
However, in the book, he also offers us a way out
317
826146
4791
No entanto, no livro, ele também nos oferece uma saída dessa sociedade,
13:50
of that society, similar to the path
318
830937
3438
semelhante ao caminho que Adão e Eva tiveram de seguir
13:54
that Adam and Eve had to follow to leave the garden.
319
834375
3955
para sair do jardim.
13:58
In the words of the Savage,
320
838330
2147
Nas palavras da personagem Selvagem,
14:00
regaining autonomy and freedom is possible,
321
840477
3069
é possível recuperar a autonomia e a liberdade ,
14:03
although the price to pay is steep.
322
843546
2679
embora o preço a pagar seja acentuado.
14:06
So I do believe that one of the defining fights
323
846225
5715
Então, eu acredito que uma das lutas decisivas dos nossos tempos
14:11
of our times will be the fight
324
851940
2563
será a luta pelo controlo dessas informações pessoais,
14:14
for the control over personal information,
325
854503
2387
14:16
the fight over whether big data will become a force
326
856890
3507
a luta sobre se os metadados vão tornar-se uma força pela liberdade,
14:20
for freedom,
327
860397
1289
14:21
rather than a force which will hiddenly manipulate us.
328
861686
4746
em vez duma força que nos manipula secretamente.
14:26
Right now, many of us
329
866432
2593
Neste momento, muitos de nós
14:29
do not even know that the fight is going on,
330
869025
2753
nem sequer sabemos que a luta está a acontecer,
14:31
but it is, whether you like it or not.
331
871778
2672
mas está, gostem ou não.
14:34
And at the risk of playing the serpent,
332
874450
2804
Correndo o risco de fazer o papel da serpente,
14:37
I will tell you that the tools for the fight
333
877254
2897
vou dizer-vos 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 a acontecer,
14:43
and in your hands,
335
883160
1355
e nas nossas mãos,
14:44
just a few clicks away.
336
884515
3740
apenas a alguns cliques de distância.
14:48
Thank you.
337
888255
1482
Obrigado.
14:49
(Applause)
338
889737
4477
(Aplausos)
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