WEBVTT

00:00:00.792 --> 00:00:03.059
Каждый день, каждую неделю,

00:00:03.083 --> 00:00:05.268
мы соглашаемся c положениями и условиями.

00:00:05.292 --> 00:00:06.768
Делая такой шаг,

00:00:06.792 --> 00:00:09.268
мы предоставляем компаниям законное право

00:00:09.292 --> 00:00:12.220
делать всё, что они хотят с нашими данными

00:00:12.750 --> 00:00:15.375
и данными наших детей.

00:00:16.792 --> 00:00:19.768
Что заставляет нас задуматься:

00:00:19.792 --> 00:00:22.684
какое количество данных о детях
мы предоставляем,

00:00:22.708 --> 00:00:24.708
и какие последствия это за собой повлечёт?

NOTE Paragraph

00:00:26.500 --> 00:00:27.893
Я антрополог,

00:00:27.917 --> 00:00:30.518
а также мать двух маленьких девочек.

00:00:30.542 --> 00:00:35.018
В 2015 году я начала
интересоваться этим вопросом

00:00:35.042 --> 00:00:37.768
и внезапно осознала,
что существует огромное,

00:00:37.792 --> 00:00:40.809
почти невообразимое количество

00:00:40.833 --> 00:00:44.000
собираемых о детях данных.

00:00:44.620 --> 00:00:46.768
Поэтому я запустила
исследовательский проект

00:00:46.792 --> 00:00:49.268
под названием Child Data Citizen

00:00:49.292 --> 00:00:51.417
и намерена заполнить эту пустоту.

NOTE Paragraph

00:00:52.583 --> 00:00:55.601
Возможно, вы подумаете,
что я пришла сюда обвинять вас

00:00:55.625 --> 00:00:58.393
в публикации фотографий ваших детей
в социальных сетях,

00:00:58.417 --> 00:01:00.559
но дело не в этом.

00:01:00.583 --> 00:01:04.000
Проблема намного шире,
чем так называемое «делительство».

00:01:05.561 --> 00:01:08.893
Она носит системный характер,
а не индивидуальный.

00:01:08.917 --> 00:01:11.208
Вы и ваши привычки не виноваты.

NOTE Paragraph

00:01:12.833 --> 00:01:15.684
Впервые в истории

00:01:15.708 --> 00:01:18.268
мы отслеживаем личные данные детей

00:01:18.292 --> 00:01:20.059
задолго до их рождения,

00:01:20.083 --> 00:01:22.768
иногда — с момента зачатия,

00:01:22.792 --> 00:01:25.143
а в дальнейшем — на протяжении жизни.

00:01:25.167 --> 00:01:28.268
Понимаете, когда родители
решают зачать ребенка,

00:01:28.292 --> 00:01:31.268
они идут в интернет,
чтобы посмотреть «способы забеременеть»,

00:01:31.292 --> 00:01:34.042
или скачивают приложения 
для отслеживания овуляции.

00:01:35.250 --> 00:01:37.851
Забеременев,

00:01:37.875 --> 00:01:41.018
они публикуют фото УЗИ своих детей 
в социальных сетях,

00:01:41.042 --> 00:01:43.555
скачивают приложения для 
отслеживания беременности,

00:01:43.555 --> 00:01:46.809
или консультируются с доктором Гуглом
по всем вопросам,

00:01:46.833 --> 00:01:48.005
например таким:

00:01:48.005 --> 00:01:50.955
«риск выкидыша при полёте»

00:01:50.955 --> 00:01:53.645
или «спазмы в животе при беременности».

00:01:53.785 --> 00:01:55.559
Я знаю, сама прошла через это,

00:01:55.583 --> 00:01:57.208
и не раз.

00:01:58.285 --> 00:02:01.495
После рождения ребёнка,
они отслеживают каждый его сон,

00:02:01.495 --> 00:02:02.559
каждое кормление,

00:02:02.583 --> 00:02:05.167
каждое событие жизни,
используя различные технологии.

00:02:06.083 --> 00:02:07.559
И все эти технологии

00:02:07.583 --> 00:02:13.726
превращают личные данные 
о здоровье и поведении ребёнка в прибыль,

00:02:13.750 --> 00:02:15.542
когда ими делятся с другими.

NOTE Paragraph

00:02:16.583 --> 00:02:18.726
Проиллюстрирую, как это работает.

00:02:18.750 --> 00:02:21.317
В 2019 году Британский медицинский журнал

00:02:21.317 --> 00:02:23.958
опубликовал исследование, показавшее,

00:02:23.958 --> 00:02:27.601
что 19 из 24 мобильных приложений 
для здоровья

00:02:27.625 --> 00:02:31.083
поделились информацией 
с третьими сторонами.

00:02:32.083 --> 00:02:34.887
И эти третьи стороны поделились ей

00:02:34.887 --> 00:02:38.875
с ещё 216 организациями.

00:02:38.875 --> 00:02:42.309
Из этих 216 организаций

00:02:42.333 --> 00:02:45.400
только треть принадлежали
к сектору здравоохранения.

00:02:45.400 --> 00:02:48.147
Другими компаниями,
получившими доступ к данным,

00:02:48.147 --> 00:02:50.042
были технологические гиганты

00:02:50.042 --> 00:02:53.559
вроде Google, Facebook или Oracle,

00:02:53.583 --> 00:02:56.184
среди них были рекламные,

00:02:56.208 --> 00:03:00.333
а также кредитные агентства.

00:03:01.125 --> 00:03:02.559
Итак, вы поняли верно:

00:03:02.583 --> 00:03:05.302
рекламные и кредитные агентства,

00:03:05.302 --> 00:03:08.486
возможно, уже владеют данными о детях.

00:03:09.125 --> 00:03:11.893
Но мобильные приложения,
поисковики и социальные сети

00:03:11.917 --> 00:03:15.018
лишь верхушка айсберга,

00:03:15.042 --> 00:03:18.027
так как в повседневной жизни
за детьми наблюдают многочисленные

00:03:18.027 --> 00:03:19.643
устройства и приложения.

00:03:19.667 --> 00:03:23.520
В домах деятельность детей отслеживают
виртуальные помощники и бытовая техника.

00:03:23.520 --> 00:03:25.809
В школах это делается при помощи

00:03:25.833 --> 00:03:28.018
образовательных платформ и технологий.

00:03:28.042 --> 00:03:29.643
В кабинете врача их отслеживают

00:03:29.667 --> 00:03:31.942
по онлайн-записям и онлайн-порталам.

00:03:31.942 --> 00:03:35.182
За ними следят при помощи их игрушек, 
подключённых к интернету,

00:03:35.182 --> 00:03:36.393
онлайн-игр,

00:03:36.417 --> 00:03:39.083
и множества других технологий.

NOTE Paragraph

00:03:40.250 --> 00:03:41.893
За время исследования

00:03:41.917 --> 00:03:45.359
ко мне обращались многие родители
и спрашивали: «Ну и что?

00:03:45.463 --> 00:03:49.000
Разве то, что мои дети отслеживаются,
имеет какое-то значение?

00:03:50.042 --> 00:03:51.375
Нам скрывать нечего».

00:03:52.958 --> 00:03:54.458
Да, это имеет значение.

00:03:55.083 --> 00:04:01.101
Это имеет значение, потому что сегодня
за людьми не только следят,

00:04:01.125 --> 00:04:05.226
но и анализируют их данные на основе
оставленного ими информационного следа.

00:04:05.250 --> 00:04:09.059
Искусственный интеллект
и прогнозная аналитика используются,

00:04:09.083 --> 00:04:12.726
чтобы собрать как можно больше данных
о жизни человека

00:04:12.750 --> 00:04:14.601
из разных источников:

00:04:14.625 --> 00:04:19.143
семейной истории, покупательских привычек,
комментариев в социальных сетях.

00:04:19.167 --> 00:04:21.018
А потом они объединяют эти данные,

00:04:21.042 --> 00:04:23.792
чтобы принимать решения 
на основе данных о личности.

00:04:24.792 --> 00:04:28.104
И эти технологии используются везде.

00:04:28.250 --> 00:04:30.643
Банки используют их при выдаче кредита.

00:04:30.667 --> 00:04:33.654
Страховые компании —
для определения размера страховых взносов.

00:04:34.208 --> 00:04:36.684
Рекрутеры и работодатели используют их,

00:04:36.708 --> 00:04:39.625
чтобы решить, 
кто лучше подходит для работы.

00:04:40.750 --> 00:04:43.851
Полиция и суды также применяют их,

00:04:43.875 --> 00:04:47.393
чтобы определить, 
кто является потенциальным преступником

00:04:47.417 --> 00:04:50.042
или кто вновь совершит преступление.

NOTE Paragraph

00:04:52.458 --> 00:04:56.518
Мы не знаем и не контролируем

00:04:56.542 --> 00:04:58.314
способы, которыми те, кто покупают,

00:04:58.314 --> 00:05:00.208
продают и обрабатывают наши данные,

00:05:00.208 --> 00:05:02.917
составляют психологические профили
наших детей и наши.

00:05:03.625 --> 00:05:07.667
Но эти профили могут существенно 
повлиять на наши права.

NOTE Paragraph

00:05:08.917 --> 00:05:11.125
Например,

00:05:13.792 --> 00:05:17.851
в 2018 году газета «Нью-Йорк Таймс»
опубликовала новость о том,

00:05:17.875 --> 00:05:20.101
что собранные с помощью онлайн-сервисов

00:05:20.135 --> 00:05:22.934

данные о поступлении в колледжи,

00:05:22.958 --> 00:05:27.684
которые в США заполняются
миллионами школьников

00:05:27.708 --> 00:05:31.351
при поиске программы колледжа
или стипендии,

00:05:31.375 --> 00:05:34.417
были проданы брокерам 
в сфере образовательных услуг.

00:05:35.792 --> 00:05:41.226
Исследователи из Фордхэма,
изучавшие данные образовательных брокеров,

00:05:41.250 --> 00:05:46.476
раскрыли, как эти компании профилируют 
детей в возрасте всего двух лет

00:05:46.500 --> 00:05:49.559
на основе разных категорий:

00:05:49.583 --> 00:05:53.768
этнической принадлежности, 
религии, достатка,

00:05:53.792 --> 00:05:55.851
социальной неуверенности в себе

00:05:55.875 --> 00:05:58.809
и многих других
произвольно взятых категорий.

00:05:58.833 --> 00:06:03.851
А потом эти компании продают
эти профили вместе с именем ребёнка,

00:06:03.875 --> 00:06:06.684
их домашним адресом и контактными данными

00:06:06.708 --> 00:06:08.559
различным организациям,

00:06:08.583 --> 00:06:11.018
включая торговые и карьерные учреждения,

00:06:11.018 --> 00:06:13.238
банки, предоставляющие 
студенческие кредиты

00:06:13.238 --> 00:06:16.028
и компании, выпускающие 
кредитные карты для студентов.

00:06:16.542 --> 00:06:17.893
Чтобы расширить границы,

00:06:17.917 --> 00:06:21.726
исследователи из Фордхэма попросили 
брокера образовательных данных

00:06:21.750 --> 00:06:27.559
предоставить им список девушек
в возрасте 14–15 лет,

00:06:27.583 --> 00:06:30.958
интересовавшихся услугами 
по планированию семьи.

00:06:32.058 --> 00:06:34.684
И торговец данными согласился
предоставить такой список.

00:06:34.708 --> 00:06:39.583
А теперь представьте, насколько глубоко
они внедрены в жизнь наших детей.

00:06:40.833 --> 00:06:44.809
Но торговцы данными —
лишь один из ста примеров.

00:06:44.833 --> 00:06:49.518
Правда в том, что наши дети отслеживаются
так, что мы не можем это контролировать,

00:06:49.542 --> 00:06:52.958
и это может значительно повлиять
на их возможности в жизни.

NOTE Paragraph

00:06:54.167 --> 00:06:57.643
Поэтому мы должны спросить самих себя:

00:06:57.667 --> 00:07:00.119
можем ли мы доверять этим технологиям,

NOTE Paragraph

00:07:00.119 --> 00:07:02.375
когда речь идёт
об отслеживании наших детей?

00:07:02.375 --> 00:07:03.625
Можем ли?

00:07:05.708 --> 00:07:06.958
Мой ответ — нет.

00:07:07.792 --> 00:07:09.059
Как антрополог

00:07:09.083 --> 00:07:12.851
я верю, что искуственный интеллект
и прогнозная аналитика могут быть полезны

00:07:12.875 --> 00:07:14.893
в предсказывании течения болезни

00:07:14.917 --> 00:07:16.750
или в борьбе с изменением климата.

00:07:18.000 --> 00:07:19.759
Но мы должны отказаться от убеждения,

00:07:19.759 --> 00:07:23.351
что эти технологии могут составить
объективный психологический профиль,

00:07:23.375 --> 00:07:27.089
и мы не можем на них полагаться, чтобы
принимать решения на основе данных

00:07:27.089 --> 00:07:28.476
об отдельных жизнях.

00:07:28.500 --> 00:07:31.059
Потому что они на это не способны.

00:07:31.083 --> 00:07:34.434
Наш информационный след не являются 
отражением того, кто мы есть.

00:07:34.458 --> 00:07:36.559
Люди думают об одном, а говорят о другом,

00:07:36.583 --> 00:07:39.018
чувствуют одно, а действуют по-другому.

00:07:39.042 --> 00:07:41.518
Алгоритмические прогнозы 
или наша цифровая практика

00:07:41.542 --> 00:07:46.708
не могут объяснить непредсказуемость
и сложность человеческого опыта.

NOTE Paragraph

00:07:48.417 --> 00:07:49.976
Но вдобавок ко всему,

00:07:50.000 --> 00:07:52.684
эти технологии всегда,

00:07:52.708 --> 00:07:53.976
так или иначе,

00:07:54.000 --> 00:07:55.917
необъективны.

00:07:57.125 --> 00:08:02.184
Вы знаете, что алгоритмы по определению
означают набор правил и шагов,

00:08:02.208 --> 00:08:05.917
которые были разработаны для достижения
определённого результата?

00:08:06.833 --> 00:08:09.559
Но эти наборы правил и шагов 
не могут быть объективными,

00:08:09.583 --> 00:08:11.726
так как они были придуманы человеком

00:08:11.750 --> 00:08:13.476
в определённом культурном контексте

00:08:13.500 --> 00:08:16.000
и сформированы определёнными 
культурными ценностями.

00:08:16.667 --> 00:08:18.393
Итак, когда машины учатся,

00:08:18.417 --> 00:08:20.787
они учатся как с помощью
предвзятых алгоритмов,

00:08:21.625 --> 00:08:24.833
так и на основе
предвзято составленных баз данных.

NOTE Paragraph

00:08:25.833 --> 00:08:29.559
Сегодня мы видим первые примеры
алгоритмической предвзятости.

00:08:29.583 --> 00:08:33.083
Некоторые из этих примеров просто ужасны.

00:08:34.500 --> 00:08:38.559
В этом году организация AI Now Institute
в Нью-Йорке опубликовала отчёт,

00:08:38.583 --> 00:08:40.976
в котором говорится, что технологии ИИ,

00:08:41.000 --> 00:08:44.476
используемые для прогнозирования 
полицейской деятельности,

00:08:44.500 --> 00:08:47.625
были обучены на «грязных» данных.

00:08:48.333 --> 00:08:51.226
В основном это данные, собранные

00:08:51.250 --> 00:08:55.434
в течение исторических периодов, 
известных расовыми предрассудками

00:08:55.458 --> 00:08:57.708
и непрозрачными действиями полиции.

00:08:58.542 --> 00:09:02.601
Из-за того, что эти технологии
разрабатывались на основе грязных данных,

00:09:02.625 --> 00:09:04.059
они необъективны,

00:09:04.083 --> 00:09:08.601
и их результаты только 
усиливают и дополняют

00:09:08.625 --> 00:09:10.250
необъективность и ошибки полиции.

NOTE Paragraph

00:09:13.167 --> 00:09:16.309
Я думаю, мы столкнулись 
с фундаментальной проблемой

00:09:16.333 --> 00:09:17.976
нашего общества.

00:09:18.000 --> 00:09:22.792
Мы начинаем доверять технологиям,
когда речь идёт о профилировании людей.

00:09:23.750 --> 00:09:26.268
Мы знаем, что при профилировании людей

00:09:26.292 --> 00:09:29.101
эти технологии всегда будут предвзятыми

00:09:29.125 --> 00:09:31.381
и никогда не будут точными.

00:09:31.381 --> 00:09:34.809
Поэтому нам сейчас нужно политическое 
решение данного вопроса.

00:09:34.833 --> 00:09:37.456
Нам нужно, чтобы правительства признали,

00:09:37.456 --> 00:09:40.292
что права на данные — наши права человека.

NOTE Paragraph

00:09:40.292 --> 00:09:44.375
(Аплодисменты)

NOTE Paragraph

00:09:47.833 --> 00:09:51.917
Пока этого не произойдет, мы не можем 
надеяться на более справедливое будущее.

00:09:52.750 --> 00:09:55.476
Я волнуюсь из-за того,
что мои дочери будут подвергаться

00:09:55.500 --> 00:09:59.226
всевозможной алгоритмической 
дискриминации и ошибкам.

00:09:59.250 --> 00:10:01.643
Разница между мной и моими дочерями в том,

00:10:01.667 --> 00:10:04.851
что нет публичных записей моего детства.

00:10:04.875 --> 00:10:08.893
Точно нет никакой базы данных обо всех 
глупостях, которые я совершила,

00:10:08.917 --> 00:10:11.109
или о которых помышляла,
когда была подростком.

NOTE Paragraph

00:10:11.113 --> 00:10:12.583
(Смех)

NOTE Paragraph

00:10:13.833 --> 00:10:16.583
Но у моих дочерей
всё может сложиться по-другому.

00:10:17.292 --> 00:10:20.476
Информация, собранная о них сегодня

00:10:20.500 --> 00:10:24.309
может быть использована для 
их оценки в будущем,

00:10:24.333 --> 00:10:27.292
и может помешать реализации
их надежд и целей.

NOTE Paragraph

00:10:28.374 --> 00:10:29.634
Я думаю, время пришло.

00:10:29.634 --> 00:10:31.874
Время, чтобы мы все сделали шаг вперед.

00:10:31.874 --> 00:10:34.059
Пришло время, чтобы мы начали 
работать вместе

00:10:34.083 --> 00:10:35.518
как отдельные люди,

00:10:35.542 --> 00:10:38.059
как организации и как институты,

00:10:38.083 --> 00:10:41.184
мы требуем большей справедливости 
в отношении данных для нас

00:10:41.208 --> 00:10:42.601
и наших детей,

00:10:42.625 --> 00:10:44.143
пока не стало слишком поздно.

NOTE Paragraph

00:10:44.167 --> 00:10:45.434
Благодарю вас.

NOTE Paragraph

00:10:45.458 --> 00:10:46.875
(Аплодисменты)