Naród nadzoru

Trasa 9 to stara dwupasmowa autostrada, która przecina Massachusetts od Bostonu na wschodzie do Pittsfield na zachodzie. W pobliżu małego miasta Northampton autostrada przecina szeroką rzekę Connecticut. Most Calvin Coolidge Memorial Bridge, nazwany na cześć prezydenta, który niegdyś pełnił funkcję burmistrza Northampton, jest głównym regionalnym połączeniem komunikacyjnym. trwająca przebudowa mostu w lecie 2001 roku, korki ciągnęły się kilometrami w sielankowej wsi Nowej Anglii.

W ramach projektu mającego na celu złagodzenie frustracji kierowców, University of Massachusetts Transportation Center, znajdujący się w pobliskim Amherst, zainstalował osiem cyfrowych kamer monitorujących wielkości butów wzdłuż dróg prowadzących do mostu. Sześć jest zamontowanych na słupach gospodarczych i dachach lokalnych firm. Wyprodukowane przez Axis Communications w Szwecji, są one podłączone do modemów telefonicznych i przesyłają obrazy jezdni przed nimi na stronę internetową, na której dojeżdżający do pracy mogą sprawdzić, czy nie są zatłoczone, zanim wkroczą na drogę. Według Dana Dulaski, kierownika technicznego systemu, obsługa całego systemu kamery internetowej — zasilania, telefonu i opłat za Internet — kosztuje zaledwie 600 USD miesięcznie. Pozostałe dwie kamery w projekcie Coolidge Bridge są nieco mniej rutynowe. Zbudowane przez Computer Recognition Systems w Wokingham w Anglii, wyposażone w wysokiej jakości obiektywy i krótki czas otwarcia migawki (1/10 000 sekundy), są zaprojektowane do fotografowania każdego przejeżdżającego samochodu i ciężarówki. Dwie kamery, oddalone od siebie o osiem kilometrów, na końcach strefy największego natężenia ruchu, przesyłają obrazy pojazdu do podłączonych komputerów, które wykorzystują specjalne oprogramowanie do rozpoznawania znaków do odczytywania tablic rejestracyjnych pojazdów. Dane licencyjne trafiają na serwer w amerykańskim biurze firmy w Cambridge, MA, około 130 kilometrów dalej. Gdy każda tablica rejestracyjna mija drugą kamerę, serwer ustala różnicę czasu między dwoma odczytami. Średni czas przejazdu wszystkich pomyślnie dopasowanych pojazdów określa prawdopodobny czas przejazdu przez most w dowolnym momencie, a informacje są publikowane na stronie internetowej obserwacji ruchu

Dla mieszkańców dane o ruchu są pomocne, a nawet niezbędne: policja wykorzystuje te informacje do planowania tras awaryjnych. Ale ponieważ komputery obliczają natężenie ruchu, rejestrują również wszystkie samochody, które przejeżdżają przez most — kiedy to robią, ich średnią prędkość oraz (w zależności od oświetlenia i warunków pogodowych) liczbę osób w każdym samochodzie.

Próbując uniknąć wywoływania obaw o prywatność, Keith Fallon, inżynier projektu Computer Recognition Systems, mówi, że nie zapisujemy żadnej z przechwyconych informacji. Wszystko jest natychmiast usuwane. Ale firma może w każdej chwili zmienić zdanie i zacząć zapisywać dane. Nikt na drodze by się nie dowiedział

Coolidge Bridge to tylko jedno z tysięcy miejsc na świecie, w których obywatele przechodzą – chętnie, częściej niż nie – do świata sieciowej, wysoce skomputeryzowanej inwigilacji. Według styczniowego raportu JP Freeman, firmy zajmującej się badaniem rynku zabezpieczeń w Newtown w stanie CT zainstalowano już 26 milionów kamer monitorujących na całym świecie, a ponad 11 milionów z nich znajduje się w Stanach Zjednoczonych. W intensywnie monitorowanym Londynie w Anglii, kryminolog z Hull University Clive Norris oszacował, że przeciętna osoba jest filmowana przez ponad 300 kamer każda dzień .

Według Freemana, warty 150 milionów dolarów rocznie rynek zdalnych cyfrowych kamer do nadzoru będzie rósł w tempie 40-50% przez następne 10 lat. Ale co zaskakujące, inne, inne niż wideo formy monitorowania będą rosły jeszcze szybciej. W procesie, który odzwierciedla nieplanowany rozwój samego Internetu, tysiące osobistych, komercyjnych, medycznych, policyjnych i rządowych baz danych oraz systemów monitorowania będą się przecinać i splatać. Ostatecznie nadzór stanie się tak wszechobecny, połączony w sieć i możliwy do przeszukiwania, że ​​niemonitorowana przestrzeń publiczna przestanie istnieć.

Ta perspektywa – którą pisarz science fiction David Brin nazywa przejrzystym społeczeństwem – może wydawać się zbyt odległa, by warto było o niej pomyśleć. Ale nawet dalekowzroczny Brin nie docenił, jak szybko postęp technologiczny — mocniejsze mikroprocesory, szybsza transmisja sieciowa, większe dyski twarde, tańsza elektronika oraz bardziej wyrafinowane i wydajne oprogramowanie — umożliwią powszechny nadzór.

Nie chodzi też tylko o Wielkiego Brata czy Wielki Biznes. Rozpowszechniona elektroniczna kontrola jest zwykle potępiana jako wytwór politycznej tyranii lub korporacyjnej chciwości. Jednak wzrost wszechobecnej inwigilacji będzie napędzany w równym stopniu zrozumiałymi – nawet chwalebnymi – pragnieniami zwykłych obywateli w zakresie bezpieczeństwa, kontroli i komfortu, jak i imperatywami biznesu i rządu. Kamery niani, lokalizatory pozycjonowania globalnego, sieci policyjne i bezpieczeństwa domowego, monitory korków, znaczniki częstotliwości radiowych urządzeń medycznych, kamerki internetowe dla małych firm: lista urządzeń monitorujących używanych przez i dla przeciętnych Amerykanów jest już długa i będzie tylko stają się dłuższe. Krótko mówiąc, powstaje rozległa inwigilacja, ponieważ ludzie to lubią i chcą.

Niemal wszystkie elementy społeczeństwa inwigilowanego są już dostępne, mówi Gene Spafford, dyrektor Centrum Edukacji i Badań w zakresie Zapewnienia Informacji i Bezpieczeństwa Uniwersytetu Purdue. To tylko kwestia ich złożenia. Niestety, mówi, wszechobecna inwigilacja boryka się z trudnymi do rozwiązania problemami społecznymi i technologicznymi, które mogą zmniejszyć jego użyteczność, a nawet uczynić ją niebezpieczną. W rezultacie każdy rodzaj monitoringu może być sam w sobie korzystny, przynajmniej dla osób, które go wprowadziły. ale zbiorowy wynik może być katastrofalny.

Na początek dane z monitoringu z wielu źródeł są łączone w duże bazy danych. Na przykład firmy śledzą korzystanie z samochodu, komputera i telefonu przez pracowników, aby ocenić ich wydajność w pracy; podobnie eksperymentalny projekt Total Information Awareness Departamentu Obrony USA ogłosił plany przesiewania informacji o milionach ludzi w celu znalezienia danych identyfikujących przestępców i terrorystów.

Jednak wiele z tych połączonych pul danych jest mniej niezawodnych niż lokalne działania monitorujące na małą skalę; duże bazy danych trudniej przeszukać w poszukiwaniu złych wpisów, a ich wnioski znacznie trudniej zweryfikować. Ponadto nieunikniony charakter nadzoru może sam w sobie budzić niepokój, nawet wśród jego beneficjentów. Twoja mała sieć kamer może ci się wydawać dobrym pomysłem, mówi Spafford. Życie ze wszystkimi innymi może być koszmarem.

ADHOKRACJA NADZORU

W październiku zeszłego roku śmiertelni snajperzy terroryzowali Waszyngton i okoliczne przedmieścia, zabijając 10 osób. Przez trzy długie tygodnie funkcjonariusze organów ścigania wydawali się bezradni, by powstrzymać morderców, którzy uderzali przypadkowo, a następnie znikali w plątaninie autostrad. Ostatecznie aresztowano dwóch domniemanych zabójców, ale tylko dlatego, że ich drwiące wiadomości do władz nieumyślnie dostarczyły wskazówek do ich identyfikacji.

W niedalekiej przyszłości, według zwolenników technologii policyjnych, takie niepowstrzymane szaleństwa mogą stać się prawie niemożliwe, przynajmniej na obszarach zaludnionych. Dzięki połączeniu kamer policyjnych z prywatnymi sieciami kamer, takimi jak ta na Trasie 9, zasięg wideo stanie się tak kompletny, że wszyscy snajperzy, którzy dokonali ataku – i wszyscy ludzie w pobliżu miejsca zbrodni – będą śledzeni od kamery do kamery, dopóki nie zostaną zatrzymani i przesłuchiwany.

Przykładami są legion. Na przykład do 2006 r. prawo będzie wymagać, aby każdy telefon komórkowy w USA był zaprojektowany tak, aby zgłaszał swoją dokładną lokalizację podczas połączenia pod numer 911; operatorzy sieci bezprzewodowych planują wykorzystać tę samą technologię do oferowania całodobowych usług lokalizacyjnych, w tym śledzenia osób i pojazdów. Aby zapobiec świadomemu lub nieświadomemu otwieraniu przez dzieci witryn pornograficznych, firma N2H2 z Seattle zapewnia usługi filtrowania i monitorowania sieci WWW dla 2500 szkół obsługujących 16 milionów uczniów. Według niedawnej ankiety American Management Association ponad jedna trzecia wszystkich dużych korporacji dokonuje elektronicznego przeglądu plików komputerowych używanych przez ich pracowników. Siedem z 10 największych sieci supermarketów używa kart rabatowych do monitorowania nawyków zakupowych klientów: dostosowywanie oferty produktów do życzeń klientów jest kluczem do przetrwania w tym brutalnie konkurencyjnym biznesie. W ramach nowego, federalnego systemu śledzenia, trzej główni producenci samochodów w USA planują umieścić specjalne transpondery radiowe, znane jako znaczniki identyfikacji częstotliwości radiowej, w każdej oponie sprzedawanej w kraju. Według lidera branżowego think tanku Automotive Industry Action Group, tagi mogą być odczytywane z pojazdów poruszających się z prędkością do 160 kilometrów na godzinę z odległości 4,5 metra, znacznie przekraczając wymagania kongresu.

Wiele, jeśli nie większość, dzisiejszych sieci nadzoru zostało utworzonych przez rząd i wielkie przedsiębiorstwa, ale w nadchodzących latach tempo wzrostu będą nadawały osoby indywidualne i małe organizacje. Przyszła sprzedaż kamer do monitoringu z obsługą sieci, zdaniem Fredrika Nilssona, przedstawiciela firmy Axis Dyrektor ds. rozwoju biznesu będzie kierowany przez organizacje, które kupują więcej niż osiem, ale mniej niż 30 kamer — stowarzyszenia mieszkań własnościowych, grupy kościelne, właściciele sklepów wielobranżowych, stowarzyszenia rodziców i nauczycieli oraz wszystkie inne osoby, które mogą chcieć sprawdzić, co się dzieje w w jednym miejscu, podczas gdy on siedzi w innym. Już kilkanaście firm pomaga pracującym rodzicom monitorować z biura nianie i żłobki swoich dzieci; o wiele więcej pozwala im oglądać podwórka, szkolne autobusy, place zabaw i własne salony. Dwa nowe start-upy — Wherify Wireless w Redwood Shores w Kalifornii oraz Peace of Mind at Light Speed ​​w Westport w stanie Connecticut — wprowadzają bransoletki i inne przenośne urządzenia, które stale przesyłają sygnały lokalizacyjne do satelitów, aby zmartwione mamy i tatusiowie zawsze mogli znaleźć swoje dzieci.

Ponieważ tysiące zwykłych ludzi kupuje urządzenia i usługi monitorujące, nieplanowanym rezultatem będzie ogromna, nakładająca się siatka systemów nadzoru, stworzona nieumyślnie przez tę samą doraźność, która doprowadziła do eksplozji Internetu. Tymczasem sieci komputerowe, w których przechowywane i przetwarzane są dane z monitoringu, nadal rosną szybciej, taniej, inteligentniej i mogą przechowywać informacje w większej objętości przez dłuższy czas. Wszechobecny cyfrowy nadzór połączy powszechną moc obliczeniową — z zaskakującymi wynikami.

Czynniki napędzające wzrost potencjału obliczeniowego są dobrze znane. Wydaje się, że prawo Moore'a — które z grubsza oznacza podwojenie szybkości procesora co 18 miesięcy — będzie kontynuowało swój słynny marsz. Pojemność dysku twardego rośnie jeszcze szybciej. Według Roberta M.Wise, dyrektora ds. tworzenia produktów w grupie produktów do komputerów stacjonarnych w firmie Maxtor, producent dysków twardych, liczba ta podwaja się co roku od ponad dekady i powinno trwać tak daleko, jak tylko okiem sięgnąć. Podobnie, według badania z 2001 r. przeprowadzonego przez dwóch badaczy AT&T Labs, przepustowość sieci podwajała się rocznie przez ostatnie kilkanaście lat, tendencja ta powinna utrzymywać się przez co najmniej kolejną dekadę i pozwoli zachować te potężne procesory i dyski twarde. dobrze nakarmiony świeżymi danymi.

Dziś firma lub agencja z budżetem sprzętowym w wysokości 10 milionów dolarów może kupić moc obliczeniową odpowiadającą 2000 stacji roboczych, dwa petabajty miejsca na dysku twardym (dwa miliony gigabajtów lub 50 000 standardowych 40-gigabajtowych dysków twardych, takich jak te, które można znaleźć we współczesnych komputerach PC) oraz dwa - gigabitowe łącze internetowe (ponad 2000 razy większe niż typowe domowe łącze szerokopasmowe). Jeśli obecne trendy się utrzymają, prosta arytmetyka przewiduje, że za 20 lat ta sama siła nabywcza kupi moc obliczeniową 10 milionów dzisiejszych stacji roboczych, 200 eksabajtów (200 milionów gigabajtów) pojemności pamięci i 200 eksabitów (200 milionów megabitów) przepustowości. Innym sposobem powiedzenia tego jest to, że do 2023 roku duże organizacje będą mogły poświęcić równowartość współczesnego komputera na monitorowanie każdego z 330 milionów ludzi, którzy będą wtedy mieszkać w Stanach Zjednoczonych.

Jednym z pierwszych zastosowań tego połączenia nadzoru i mocy obliczeniowej, mówi Raghu Ramakrishnan, badacz baz danych z Uniwersytetu Wisconsin-Madison, będzie ciągły intensywny monitoring budynków, biur i sklepów: przestrzeni, w których klasa średnia ludzie spędzają większość swojego życia. Nadzór w miejscu pracy jest obecnie powszechny: według badania American Management Association w 2001 r. 77,7 procent głównych amerykańskich korporacji elektronicznie monitorowało swoich pracowników, a statystyki te wzrosły ponad dwukrotnie od 1997 r. Ale w drodze jest znacznie więcej. Firmy takie jak Johnson Controls i Siemens, jak mówi Ramakrishnan, już prowadzą uproszczone rodzaje „śledzenia aktywów”, jak to nazywają. Używają znaczników identyfikacji radiowej do monitorowania lokalizacji ludzi, a także inwentarza. W styczniu firma Gillette zaczęła dołączać takie znaczniki do 500 milionów swoich maszynek do golenia Mach 3 Turbo. Specjalne inteligentne półki w sklepach Wal-Mart będą rejestrować wyjmowanie brzytwy przez kupujących, ostrzegając w ten sposób pracowników magazynowych o konieczności uzupełnienia półek – i skutecznie przekształcając klientów Gillette w chodzące radiolatarnie. W przyszłości takie znaczniki będą używane przez szpitale, aby zapewnić pacjentom i personelowi kwarantannę, przez kancelarie prawne, aby uniemożliwić odwiedzającym zabłąkanie się do pokoi zawierających poufne dokumenty klientów, a w przedszkolach do śledzenia małych dzieci.

Dzięki zastosowaniu wielu nakładających się rodzajów monitorowania, mówi Ramakrishnan, menedżerowie będą mogli śledzić ludzi, przedmioty i poziomy środowiska w całym kompleksie. Początkowo sieci te będą instalowane do takich przyziemnych rzeczy, jak próba ustalenia, kiedy należy wymienić dywany lub które obszary trawnika są najbardziej ruchliwe, więc trzeba zapobiegawczo rozsiać trochę nasion trawy. Jednak w miarę jak komputery i sprzęt monitorujący stają się tańsze i potężniejsi, menedżerowie będą wykorzystywać dane z monitoringu do tworzenia złożonych, wielowymiarowych rejestrów wykorzystania przestrzeni. Modele zostaną przeanalizowane w celu poprawy wydajności i bezpieczeństwa — i zostaną sprzedane innym firmom lub rządom. Z biegiem czasu tysiące indywidualnych systemów monitorowania nieuchronnie połączy się ze sobą i przekaże ich dane do dużych sieci komercyjnych i państwowych. Ramakrishnan mówi, że kiedy bazy danych inwigilacji mogą opisywać lub przedstawiać to, co każda osoba robi w określonym czasie, zapewnią ludzkości cyfrowy odpowiednik starożytnego snu: obecność praktycznie wszędzie i o każdej porze.

ŚMIECI W GRAGBEA OTU

W 1974 Francis Ford Coppola napisał i wyreżyserował The Conversation, w którym wystąpił Gene Hackman jako Harry Caul, ekspert od nadzoru społecznego. W tym niezwykle proroczym filmie tajemnicza organizacja zatrudnia Caula, aby nagrał cichą dyskusję, która odbędzie się pośród tłumu na Union Square w San Francisco. Caul umieszcza trzy mikrofony: jeden w torbie niesionej przez konfederata i dwa mikrofony kierunkowe zainstalowane na budynkach z widokiem na okolicę. Później Caul odkrywa, że ​​każde z trzech nagrań jest nękane szumem tła i zniekształceniami, ale łącząc różne źródła, jest w stanie poskładać rozmowę. A raczej myśli, że poskładał to w całość. Później, ku swemu przerażeniu, Caul dowiaduje się, że błędnie zinterpretował kluczową kwestię, odkrycie, które prowadzi bezpośrednio do mrożącego krew w żyłach rozwiązania filmu.

Rozmowa ilustruje główny dylemat przyszłego społeczeństwa nadzorowanego. Chociaż duża część gwałtownego wzrostu w monitorowaniu jest napędzana przez popyt konsumentów, temu wzrostowi nie towarzyszyły jeszcze rozwiązania klasycznych trudności, jakimi są systemy komputerowe integrujące różne źródła informacji i wyciągające uzasadnione wnioski. Problemy z jakością danych, które powodują niewielkie niedogodności na skalę lokalną — gdy inteligentne półki Wal-Martu błędnie odczytują znacznik identyfikujący częstotliwość radiową brzytwy — mają znacznie większe konsekwencje, gdy organizacje gromadzą duże bazy danych z wielu źródeł i próbują wyciągnąć wnioski na temat, powiedzmy, czyjejś zdolności do postępowanie karne. Takie problemy na dłuższą metę będą odgrywać dużą rolę w określaniu zarówno technicznych, jak i społecznych skutków nadzoru.

Przykładem tych zagadnień jest eksperymentalny i kontrowersyjny program Total Information Awareness Agencji Obrony Zaawansowanych Projektów Badawczych. Poprzez łączenie danych ze źródeł firmowych, medycznych, detalicznych, edukacyjnych, podróżniczych, telefonicznych, a nawet weterynaryjnych, a także takich danych biometrycznych jak odciski palców, skany tęczówki i siatkówki oka, testy DNA, pomiary cech twarzy, program ma na celu stworzenie bezprecedensowe repozytorium informacji zarówno o obywatelach USA, jak i obcokrajowcach mających kontakty z USA. Dyrektor programowy John M. Pointdexter wyjaśnił, że analitycy wykorzystają niestandardowe techniki eksploracji danych, aby przesiać się przez masę informacji, próbując wykryć, sklasyfikować i zidentyfikować zagranicznych terrorystów w celu zapobiegania i zwalczania aktów terrorystycznych – wirtualnego Oka Saurona, zdaniem krytyków, skonstruowany na podstawie rachunków telefonicznych i kart preferencji zakupowych.

W lutym Kongres zażądał od Pentagonu uzyskania wyraźnej zgody przed wdrożeniem Total Information Awareness w Stanach Zjednoczonych (chociaż pewne działania są dozwolone na obcej ziemi). Ale prezydent George W. Bush ogłosił już, że tworzy pozornie podobny projekt, Centrum Integracji Zagrożeń Terrorystycznych, którym ma kierować Centralna Agencja Wywiadowcza. Bez względu na los tych dwóch programów, inne równie rozległe próby gromadzenia danych z monitoringu postępują szybko. Wśród tych inicjatyw jest Regulatory DataCorp, konsorcjum nastawione na zysk, składające się z 19 czołowych instytucji finansowych na całym świecie. Konsorcjum, które zostało utworzone w lipcu ubiegłego roku, łączy dane klientów członków w celu zwalczania prania pieniędzy, oszustw, finansowania terroryzmu, przestępczości zorganizowanej i korupcji. Poprzez ciągłe przeglądanie ponad 20 000 źródeł publicznych informacji o potencjalnych nadużyciach — od artykułów prasowych i gwarancji Interpolu po działania dyscyplinarne ze strony amerykańskiej Komisji Papierów Wartościowych i Giełd — baza danych konsorcjum Global Regulatory Information Database pomoże, zdaniem jej właściciela, pomóc klientom poznać ich klientów .

Równie ważne na dłuższą metę są bazy danych, które powstaną w wyniku niemal spontanicznej agregacji wyników lub setek mniejszych baz danych. To, co wydaje się być małymi, dyskretnymi systemami, zostaje ostatecznie połączone w duże bazy danych, mówi Marc Rotenberg, dyrektor wykonawczy Electronic Privacy Information Center, organizacji badawczej non-profit w Waszyngtonie. Wskazuje na niedawne, dobrowolne wysiłki kupców w zamożnej dzielnicy Waszyngtonu Georgetown. Integrują swoje sieci telewizji przemysłowej w sklepach i udostępniają połączone wyniki policji miejskiej. W opinii Rotenberga gromadzenie i konsolidacja indywidualnych sieci nadzoru w duże programy rządowe i branżowe jest dziwną mieszanką działań publicznych i prywatnych, i nie jest to coś, z czym system prawny miał do czynienia dużo wcześniej.

Co zaskakujące, zarządzanie samymi rozmiarami tych zagregowanych baz danych nadzoru nie nastręczy niemożliwych do pokonania trudności technicznych. Większość danych osobowych jest albo bardzo zwarta, albo łatwo kompresowalna. Dokumentacja finansowa, medyczna i zakupowa może być reprezentowana jako ciągi tekstu, które można łatwo przechowywać i przesyłać; z reguły rekordy nie powiększają się znacząco w czasie.

Nawet zapisy biometryczne nie obciążają systemów komputerowych. Aby zidentyfikować ludzi, firmy zajmujące się badaniami genetycznymi zazwyczaj potrzebują fragmentów DNA, które można przedstawić w zaledwie jednym kilobajtach — wielkości krótkiej wiadomości e-mail. Odciski palców, skany tęczówki i inne rodzaje danych biometrycznych zużywają niewiele więcej. Inne formy danych mogą być wstępnie przetwarzane w podobny sposób, jak kamery na Route 9 przekształcają wielomegabajtowe obrazy samochodów na krótkie ciągi tekstu z numerami rejestracyjnymi i godzinami. (Dla śledczych posiadanie nagrania wideo z podejrzanymi jadącymi drogą zwykle nie jest tak ważne, jak po prostu świadomość, że byli tam w określonym czasie). Świadomość informacji wymagałaby — wystarczyłoby tylko kilka terabajtów dobrze zdefiniowanych informacji, mówi Jeffrey Ullman, były badacz baz danych Uniwersytetu Stanforda. Nie sądzę, żeby to naprawdę podkreślało pojemność [nawet dzisiejszych] baz danych.

Zamiast tego, twierdzi Rajeev Motwani, inny członek grupy baz danych Stanforda, prawdziwym wyzwaniem dla dużych baz danych nadzoru będzie pozornie proste zadanie zebrania prawidłowych danych. Informatycy używają terminu GIGO — garbage in, garbage out — do opisania sytuacji, w których błędne dane wejściowe tworzą błędne dane wyjściowe. Niezależnie od tego, czy ludzie budują bomby, czy kupują bajgle, rządy i korporacje próbują przewidzieć swoje zachowanie, integrując dane ze źródeł, które są różne takie jak elektroniczne czujniki poboru opłat, zapisy biblioteczne, rachunki za karty kredytowe w restauracjach i karty klientów sklepów spożywczych — nie mówiąc już o Internecie, z pewnością największym na świecie repozytorium danych osobowych. Niestety wszystkie te źródła są pełne błędów, podobnie jak dokumentacja finansowa i medyczna. Nazwiska są błędnie napisane, a cyfry transponowane; dane adresowe i e-mailowe stają się nieaktualne, gdy ludzie przenoszą się i zmieniają dostawców usług internetowych; a różnice w formatowaniu między bazami danych powodują utratę i zniekształcenie informacji podczas ich łączenia. Według Larry Englisha z Information Impact, firmy zajmującej się doradztwem w zakresie baz danych w Brentwood, TN, rutynowe jest znajdowanie w dużych bazach danych klientów wadliwych zapisów — zapisów z co najmniej jednym poważnym błędem lub pominięciem — w tempie co najmniej 20 do 35 procent.

Niestety, mówi Motwani, czyszczenie danych jest głównym otwartym problemem społeczności naukowej. Wciąż walczymy o formalną techniczną definicję problemu. Twierdzi, że nawet jeśli oryginalne dane są poprawne, ich łączenie może wprowadzić błędy tam, gdzie wcześniej ich nie było. Co gorsza, żadna z tych obaw związanych ze śmieciami trafiającymi do systemu nawet nie rozwiązuje jeszcze większych problemów związanych ze śmieciami.

ROZWIĄZANIE PRYWATNOŚCI

Prawie każdy student informatyki uczęszcza na kurs z algorytmów. Algorytmy to zestawy określonych, powtarzalnych reguł lub procedur wykonywania zadań, takich jak sortowanie numerów; są one, że tak powiem, silnikami, które uruchamiają programy. Niestety, innowacje w algorytmach nie podlegają prawu Moore'a, a postęp w tej dziedzinie jest notorycznie sporadyczny. W pewnych obszarach algorytmów zasadniczo nie możemy zrobić lepiej, a w innych trzeba będzie wykonać twórczą pracę – mówi Ullman. Mówi, że przeszukiwanie dużych baz danych nadzoru w poszukiwaniu informacji będzie zasadniczo problemem w badaniach nad algorytmami. Musimy wykorzystać niektóre rzeczy, które zostały ostatnio zrobione w społeczności eksploracji danych i zrobić to znacznie, znacznie lepiej. Praca z bazami danych wymaga od użytkowników posiadania dwóch modeli mentalnych. Jeden to model danych. Wydobywanie odpowiedzi na pytania z popularnej wyszukiwarki Google, na przykład, jest łatwiejsze, jeśli użytkownicy zrozumieją różnorodność i rodzaje danych w Internecie — strony internetowe zawierające słowa i obrazy, całe dokumenty w wielu formatach, oprogramowanie do pobrania i pliki multimedialne —i jak są przechowywane. W dokładnie ten sam sposób wyodrębnianie informacji z baz danych monitoringu będzie zależeć od znajomości systemu przez użytkownika. To gra w szachy, mówi Ullman. Niezwykle bystry analityk dostanie rzeczy, których nie tak bystry nie otrzyma.

Po drugie, co ważniejsze, zdaniem Spafforda, efektywne wykorzystanie dużych baz danych nadzoru będzie zależało od posiadania modelu tego, czego się szuka. Ten czynnik jest szczególnie istotny, mówi, gdy próbuje przewidzieć przyszłość, cel wielu projektów komercyjnych i rządowych. Z tego powodu to, co można nazwać wyszukiwaniem reaktywnym, które skanuje zarejestrowane dane w poszukiwaniu określonych wzorców, zazwyczaj daje znacznie większe szanse uzyskania przydatnych odpowiedzi niż wyszukiwania proaktywne, które mają na celu wyprzedzenie sytuacji. Gdyby, na przykład, policja w waszyngtońskim śledztwie snajperskim była w stanie podpiąć się do wszechobecnej sieci kamer monitorujących, mogłaby śledzić osoby widziane w pobliżu miejsc zbrodni, dopóki nie można ich zatrzymać i przesłuchać: jest to proces reaktywny. Ale jest to mało prawdopodobne że policja pomogłaby proaktywnie prosząc bazy danych nadzoru o nazwiska osób z obszaru Waszyngtonu o wymaganych cechach (może trudności rodzinne lub przeszkolenie wojskowe i niedawne upodobanie do picia), aby zostać snajperami.

W wielu przypadkach nieprawidłowe odpowiedzi są nieszkodliwe. Jeśli Victoria's Secret przez pomyłkę wysyła 1 procent swoich wiosennych katalogów do osób, które nie są zainteresowane bielizną, cena płacona przez wszystkie strony jest niewielka. Ale jeśli krajowy system śledzenia terrorystów ma ten sam 1-procentowy wskaźnik błędów, wygeneruje miliony fałszywych alarmów, marnując ogromne ilości czasu śledczych i, co gorsza, etykietując wielu niewinnych obywateli USA jako podejrzanych. 99% wskaźnik trafień Świetnie nadaje się do reklamy, mówi Spafford, ale straszny do wykrywania terroryzmu.

Ponieważ żaden system nie może mieć stuprocentowego wskaźnika sukcesu, analitycy mogą próbować zmniejszyć prawdopodobieństwo, że bazy danych nadzoru zidentyfikują osoby bez winy jako możliwych terrorystów. Zaostrzając kryteria oznaczania podejrzanych, urzędnicy mogą podnieść poprzeczkę i mniej zwykłych obywateli zostanie błędnie odebranych. Nieuchronnie jednak oznacza to również, że terroryści z pogranicza – ci, którzy nie spełniają wszystkich kryteriów wyszukiwania, ale wciąż mają zabójcze intencje – również mogą zostać przeoczeni. W przypadku obu rodzajów błędów potencjalne konsekwencje są alarmujące.

Jednak żadna z tych obaw nie powstrzyma rozwoju nadzoru, mówi Ben Shneiderman, informatyk z University of Maryland. Jego potencjalne korzyści są po prostu zbyt duże. Przykładem jest to, co Shneiderman w swojej ostatniej książce Leonardo's Laptop: Human Needs and the New Computing Technologies nazywa World Wide Med: globalną, ujednoliconą bazą danych, która natychmiast udostępnia lekarzom przez Internet kompletną historię medyczną każdego pacjenta, zastępując dzisiejsze rozproszone snopy papierowych kartotek. Pomysł, mówi, jest taki, że jeśli zostaniesz zabrany na izbę przyjęć gdziekolwiek na świecie, twoja dokumentacja medyczna wyskoczy w ciągu 30 sekund. Podobne programy już powstają. Wspierany przez Centers for Disease Control and Prevention, zespół z Harvard Medical School planuje monitorować rejestry 20 milionów pacjentów szpitali w całych Stanach Zjednoczonych pod kątem skupień objawów związanych z czynnikami bioterrorystycznymi. Biorąc pod uwagę ogromną liczbę utraconych lub niejasna dokumentacja medyczna, korzyści płynące z takich planów są oczywiste. Ale ponieważ lekarze nieustannie dodawaliby informacje do historii medycznej, system monitorowałby najbardziej intymne dane osobowe pacjentów. W związku z tym sieć grozi naruszeniem poufności pacjentów na skalę globalną.

W opinii Shneidermana takie kompromisy są nieodłącznym elementem nadzoru. Zbiorczy produkt uboczny tysięcy nieuniknionych, a nawet godnych pochwały wysiłków zbierania danych może być czymś, czego nikt nie chce: zanikiem prywatności. Te sieci rozwijają się znacznie szybciej, niż ludzie sądzą, mówi. Musimy zwracać uwagę na to, czym jesteśmy robić właśnie teraz.

W Rozmowie ekspert ds. inwigilacji Harry Caul jest zmuszony do bezpośredniej konfrontacji z kompromisami swojego zawodu. Rozmowa na Union Square dostarcza informacji, które wykorzystuje, aby powstrzymać morderstwo. Niestety, jego błędna interpretacja jego znaczenia uniemożliwia mu uniknięcie tragedii. Co gorsza, widzimy scena po scenie, że nawet doświadczony szpieg nie jest w stanie uniknąć bycia monitorowanym i nagrywanym. W intensywnym, prawie bezsłownym kulminacji filmu Caul rozrywa swój dom na daremne wysiłki, aby znaleźć elektroniczne robaki, które go ścigają. .

Rozmowa zapowiadała pogląd wielu ekspertów: inwigilacji nie da się zatrzymać. Nie ma możliwości rezygnacji. Zamiast tego pojawia się pytanie, jak wykorzystać technologię, politykę i wspólne wartości społeczne do kierowania rozprzestrzenianiem się nadzoru – prowadzonego przez rząd, korporacje, a być może przede wszystkim dzięki naszemu nieświadomemu i entuzjastycznemu udziałowi – przy jednoczesnym ograniczeniu jego wad.

Kliknij tutaj, aby przejść do części II.

ukryć