如何向科技巨頭用來(lái)監(jiān)視你的數(shù)據(jù)“下毒”

每一天，你的生活都會(huì)留下數(shù)字痕跡，而科技巨頭們會(huì)用這些痕跡來(lái)追蹤你。比方說(shuō)，你發(fā)了一封郵件，點(diǎn)了一些食物，看了一場(chǎng)演出，他們都會(huì)得到一些有價(jià)值的數(shù)據(jù)包，并以此了解你的喜好。

隨后，他們?cè)賹⑦@些數(shù)據(jù)輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，從而有針對(duì)性的向你推送廣告或通知。而你不知道的是，谷歌每年將這些數(shù)據(jù)兌現(xiàn)為超過(guò)1200億美元的廣告收入。

漸漸地，我們已經(jīng)無(wú)法逃離這種現(xiàn)實(shí)。2019年，時(shí)任美國(guó)知名科技博客Gizmodo記者的卡什米爾希爾曾做過(guò)一個(gè)著名的嘗試，即在生活中擺脫五大科技巨頭。結(jié)果，接下來(lái)的整整六個(gè)星期她都苦不堪言，連基本的數(shù)字功能都難以實(shí)現(xiàn)。與此同時(shí)，那些科技巨頭們卻不痛不癢。

現(xiàn)在，美國(guó)西北大學(xué)的研究人員提出了新的方法，將我們的集體數(shù)據(jù)作為談判的籌碼，來(lái)糾正這種權(quán)力的不平衡。也許，科技巨頭們可以隨意操控花哨的算法，但如果沒(méi)有足夠的正確數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這些算法就毫無(wú)意義。

ACM FAT（關(guān)于計(jì)算機(jī)技術(shù)公平性的國(guó)際會(huì)議）2021已經(jīng)舉行，在會(huì)議上發(fā)表的一篇最新論文中，包括博士生尼古拉斯文森特和李翰林（音譯）在內(nèi)的研究人員提出了三種有益公眾的方法。

數(shù)據(jù)罷工（ 靈感來(lái)自于勞工罷工的想法）——扣留或刪除你的數(shù)據(jù)，從而使得科技公司無(wú)法利用這些數(shù)據(jù)。比方說(shuō)，離開(kāi)當(dāng)前平臺(tái)或安裝隱私工具。

數(shù)據(jù)中毒— — 提供無(wú)意義或有害的數(shù)據(jù)。舉個(gè)例子，AdNauseam是一個(gè)瀏覽器擴(kuò)展程序，可以點(diǎn)擊推送給你的每個(gè)廣告，從而混淆谷歌的廣告定位算法。

有意數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)——將有意義的數(shù)據(jù)提供給你想打擊的平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，比如把你的Facebook照片上傳到Tumblr。

事實(shí)上，人們已經(jīng)使用了很多這樣的策略來(lái)保護(hù)自己的隱私。如果你曾經(jīng)使用過(guò)廣告攔截器或其他瀏覽器擴(kuò)展程序，修改你的搜索結(jié)果以攔截某些網(wǎng)站，你就已經(jīng)參與了數(shù)據(jù)罷工運(yùn)動(dòng)，并奪回了部分?jǐn)?shù)據(jù)使用權(quán)。但正如希爾發(fā)現(xiàn)的那樣，像這樣零星的個(gè)人行動(dòng)并不能讓科技巨頭們改過(guò)自新。

不過(guò)，如果數(shù)百萬(wàn)人聯(lián)合起來(lái)在科技巨頭的數(shù)據(jù)井里下毒呢？那也許就能給用戶一些維護(hù)權(quán)益的籌碼。

實(shí)際上，上述假設(shè)已經(jīng)有例可援。今年1月份，在Facebook宣布將開(kāi)始與公司其他部門(mén)共享WhatsApp數(shù)據(jù)后，就有數(shù)百萬(wàn)用戶刪除了他們的WhatsApp賬戶，并轉(zhuǎn)移到Signal和Telegram等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手那里。結(jié)果是，用戶流失導(dǎo)致Facebook只得推遲政策變化。

就在最近，谷歌也宣布將停止在網(wǎng)絡(luò)上追蹤個(gè)人以及投放廣告。上述論文作者文森特表示，雖然目前還不清楚這是真正的改變還是僅僅是品牌重塑， 但有可能是使用AdNauseam等工具的用戶增多，降低了谷歌算法的有效性，從而才促成了這一決定。

當(dāng)然，這很難下定論。“真正知道數(shù)據(jù)罷工對(duì)一個(gè)系統(tǒng)影響有多大的只有科技公司。”文森特說(shuō)道。

文森特和李翰林認(rèn)為，這些運(yùn)動(dòng)可以在抵制大科技的運(yùn)動(dòng)中補(bǔ)充政策宣傳和工人組織等策略。

“ 目睹人們發(fā)起這類運(yùn)動(dòng)， 我很激動(dòng)，”舊金山大學(xué)應(yīng)用數(shù)據(jù)倫理中心研究員阿里阿爾卡蒂布說(shuō)道，不過(guò)他本人并沒(méi)有參與這項(xiàng)研究，“看著他們思考集體或整體的觀點(diǎn)真的很有趣：我們可以混淆這些數(shù)據(jù)，并趁機(jī)提出向科技巨頭要求。因?yàn)檫@是我們的數(shù)據(jù)，而所有的數(shù)據(jù)都會(huì)混合到一起。”

要想讓更多人參與到這些活動(dòng)中來(lái)，我們還有很長(zhǎng)的路要走。例如，計(jì)算機(jī)科學(xué)家可以在制造更多像AdNauseam這樣的工具方面發(fā)揮重要作用，這將有助于降低參與此類活動(dòng)的門(mén)檻，此外政策制定者也可以提供幫助。

如果有強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)隱私法律支持，那么數(shù)據(jù)罷工是最有效的方法，如歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR） 賦予了消費(fèi)者要求刪除其數(shù)據(jù)的權(quán)利。如果沒(méi)有這樣的法規(guī)，即使你刪除了自己的賬戶，都很難保證科技公司會(huì)保留讓你刪除數(shù)據(jù)的權(quán)利，

而一些問(wèn)題仍有待解答。一次數(shù)據(jù)罷工需要多少人破壞一家公司的算法？并且什么樣的數(shù)據(jù)可以最有效地毒害一個(gè)特定的系統(tǒng)？例如，在一項(xiàng)涉及電影推薦算法的模擬中，研究人員發(fā)現(xiàn)，如果有30%的用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)打擊，就會(huì)使系統(tǒng)的準(zhǔn)確率降低50%。

但每個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)都是不同的，公司也在不斷地更新這些系統(tǒng)。對(duì)此，研究人員希望機(jī)器學(xué)習(xí)界能更多對(duì)不同公司的系統(tǒng)進(jìn)行類似的模擬，以此找出系統(tǒng)的漏洞。

阿爾卡蒂布建議，學(xué)者們也應(yīng)該多研究如何激發(fā)集體參與數(shù)據(jù)打擊行動(dòng)。“集體行動(dòng)真的不容易，”他說(shuō)。

他補(bǔ)充說(shuō)道，這些策略也許還會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響，需要仔細(xì)考量。比如說(shuō)，給數(shù)據(jù)下毒最終會(huì)不會(huì)只是給內(nèi)容管理員和那些負(fù)責(zé)清理和標(biāo)注公司培訓(xùn)數(shù)據(jù)的人增加工作量？

但總的來(lái)說(shuō)，文森特、李翰林和阿爾卡蒂都布樂(lè)觀地認(rèn)為，數(shù)據(jù)可以變成一種有說(shuō)服力的工具，以左右科技巨頭如何對(duì)待我們的數(shù)據(jù)和隱私。“AI系統(tǒng)依賴于數(shù)據(jù)。事實(shí)上它們就是這么工作的。總的來(lái)說(shuō)，這是公眾獲得權(quán)力的一種方式。”