Читаем Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим полностью

Защита частной жизни потребует от лиц, имеющих дело с личными данными, большей ответственности за свою политику и действия. Нам предстоит пересмотреть свое представление о справедливости, чтобы гарантировать человеческое право на свободу действий (и, конечно, соблюдение ответственности за эти действия). Понадобятся новые учреждения и эксперты (так называемые «алгоритмисты»), чтобы интерпретировать сложные алгоритмы, на основе которых формируются выводы из больших данных, и защищать интересы тех, кто может от этих выводов пострадать, например получить отказ в приеме на работу или хирургическом вмешательстве или не получить кредит из-за того, что о них «говорят» большие данные. Дело не в адаптации существующих правил, а в создании новых.

<p>От безопасности к отчетности</p>

На протяжении десятилетий важнейший принцип конфиденциальности во всем мире заключался в том, чтобы предоставить людям возможность самим решать, кто и как имеет право обрабатывать их личную информацию. В век интернета это достойное правило превращается в шаблонную систему «уведомления и согласия». В эпоху больших данных, когда больше пользы приносит вторичное применение данных, далеко не всегда предсказуемое на момент их сбора, этот принцип уже не так актуален.

Намного разумнее было бы отменить практику индивидуального управления конфиденциальностью и заменить ее расширенной подотчетностью, которая предъявлялась бы к пользователям данных, повышая их ответственность за свои действия. Компании, работающие с данными, больше не смогли бы приводить в свое оправдание то, что человек разрешил их использовать. Напротив, им пришлось бы оценивать потенциальные опасности, с которыми могут столкнуться люди при вторичном применении их данных. И только убедившись, что уровень угрозы низкий (то есть возможный ущерб ограничен или гарантированно может быть снижен), компании могли бы воплощать в жизнь свои планы. А в случае неправильной оценки угроз или небрежной реализации планов компании можно было бы привлечь к ответственности за нанесенный ущерб. В свою очередь, правила должны предусматривать вторичное использование данных в большинстве случаев без явного согласия.

Приведем наглядный пример. Представьте себе, что профессор Косимицу, токийский эксперт по «задней части», продал противоугонное устройство для автомобиля, которое использует сидячую позу водителя в качестве уникального идентификатора. Предположим, что позже он повторно проанализировал полученную информацию, чтобы спрогнозировать уровень внимательности водителя (сонный, подвыпивший, раздраженный и т. п.) и отправить уведомления другим водителям, находящимся поблизости, во избежание аварий. При нынешних правилах конфиденциальности Косимицу потребовалось бы пройти еще один этап «уведомления и согласия», поскольку он ранее не получал разрешения на подобное применение информации. А с системой подотчетности пользователей данных ему достаточно было бы оценить опасности предполагаемого использования и, если они минимальны, продолжить задуманное, тем самым повышая безопасность дорожного движения.

Логично было бы переложить бремя ответственности с общества на тех, кто обрабатывает данные. Тому есть целый ряд причин. Лица, которые обрабатывают данные, гораздо лучше других знают, что с ними будут делать. Их оценка (или оценка нанятых ими экспертов) позволяет избежать проблем с выявлением конфиденциальных бизнес-стратегий. Возможно, самое главное — то, что эти лица получают большую часть преимуществ вторичного использования данных. Так что вполне справедливо привлекать их к ответственности за свои действия.

Безусловно, правительство тоже играет важную роль. Если пользователи данных произведут неточную оценку или будут действовать вразрез с предполагаемой оценкой, регулирующие органы привлекут их к ответственности путем распоряжений, штрафов и, возможно, даже уголовного преследования. Подотчетность пользователей данных должна иметь рычаги влияния. Регулирующие органы могут ей содействовать, например, определив основные категории допустимых видов применения или таких, для которых достаточно ограниченных мер по обеспечению безопасности. Это позволит стимулировать поиск новых приемов повторного использования данных. Для более рискованных инициатив регулирующие органы составят основные правила, по которым пользователи данных должны оценивать опасности, влияние на отдельных лиц и пути сведения к минимуму возможного ущерба. Цель в том, чтобы получить объективное и точное представление об угрозах конфиденциальности и понять, какие меры нужно предпринять.

Перейти на страницу:

Похожие книги

1С: Управление небольшой фирмой 8.2 с нуля. 100 уроков для начинающих
1С: Управление небольшой фирмой 8.2 с нуля. 100 уроков для начинающих

Книга предоставляет полное описание приемов и методов работы с программой "1С:Управление небольшой фирмой 8.2". Показано, как автоматизировать управленческий учет всех основных операций, а также автоматизировать процессы организационного характера (маркетинг, построение кадровой политики и др.). Описано, как вводить исходные данные, заполнять справочники и каталоги, работать с первичными документами, формировать разнообразные отчеты, выводить данные на печать. Материал подан в виде тематических уроков, в которых рассмотрены все основные аспекты деятельности современного предприятия. Каждый урок содержит подробное описание рассматриваемой темы с детальным разбором и иллюстрированием всех этапов. Все приведенные в книге примеры и рекомендации основаны на реальных фактах и имеют практическое подтверждение.

Алексей Анатольевич Гладкий

Экономика / Программное обеспечение / Прочая компьютерная литература / Прочая справочная литература / Книги по IT / Словари и Энциклопедии