Πώς μας παρακολουθεί ο αλγόριθμος: Η επιτήρηση και η παρακολούθηση των δεδομένων μας
Συλλογή δεδομένων: Οι αλγόριθμοι παρακολουθούν τις δραστηριότητές μας συλλέγοντας δεδομένα από διάφορες πηγές, όπως πλατφόρμες μέσων κοινωνικής δικτύωσης, μηχανές αναζήτησης, διαδικτυακές αγορές και άλλα. Συλλέγουν πληροφορίες όπως ιστορικό περιήγησης, ερωτήματα αναζήτησης, δεδομένα τοποθεσίας, ιστορικό αγορών και αλληλεπιδράσεις με διαδικτυακό περιεχόμενο. Αυτά τα δεδομένα αποτελούν τη βάση για εξατομικευμένες διαφημίσεις, προτάσεις περιεχομένου και στοχευμένες καμπάνιες μάρκετινγκ.
Παρακολούθηση συμπεριφοράς: Οι αλγόριθμοι χρησιμοποιούν τεχνικές παρακολούθησης συμπεριφοράς για να παρακολουθούν συνεχώς τις διαδικτυακές μας ενέργειες. Χρησιμοποιούν cookies, pixel παρακολούθησης και άλλες τεχνολογίες για να ακολουθήσουν τα ψηφιακά μας αποτυπώματα σε ιστότοπους και εφαρμογές. Παρακολουθώντας τη συμπεριφορά μας, οι αλγόριθμοι μπορούν να δημιουργήσουν λεπτομερή προφίλ και να κατανοήσουν τις προτιμήσεις, τα ενδιαφέροντα και τις συνήθειές μας. Στη συνέχεια, αυτές οι πληροφορίες χρησιμοποιούνται για την προσαρμογή του περιεχομένου και των διαφημίσεων για τη μεγιστοποίηση των ποσοστών αφοσίωσης και μετατροπών.
Παρακολούθηση μέσων κοινωνικής δικτύωσης: Οι πλατφόρμες μέσων κοινωνικής δικτύωσης χρησιμοποιούν αλγόριθμους για την παρακολούθηση των δραστηριοτήτων, των αλληλεπιδράσεων και του περιεχομένου που μοιράζονται οι χρήστες. Αυτοί οι αλγόριθμοι αναλύουν το κείμενο, τις εικόνες και τα βίντεο που δημοσιεύονται από άτομα για να εντοπίσουν μοτίβα, συναισθήματα, ακόμη και πιθανούς κινδύνους. Αυτή η επιτήρηση δίνει τη δυνατότητα στις πλατφόρμες να εμφανίζουν σχετικό περιεχόμενο, να εντοπίζουν μοντέρνα θέματα και να επιβάλλουν τις οδηγίες της κοινότητας. Ωστόσο, προκύπτουν ανησυχίες σχετικά με την πιθανότητα κατάχρησης, λογοκρισίας και παραβίασης της ελευθερίας της έκφρασης.
Προγνωστική Ανάλυση: Οι αλγόριθμοι αξιοποιούν την προγνωστική ανάλυση για να προβλέψουν τις μελλοντικές μας ενέργειες και συμπεριφορές. Αναλύοντας ιστορικά δεδομένα και μοτίβα, μπορούν να κάνουν εμπεριστατωμένες προβλέψεις σχετικά με τις προτιμήσεις, τις ανάγκες και τις πιθανές αποφάσεις μας. Στη συνέχεια, αυτές οι πληροφορίες χρησιμοποιούνται για την προσαρμογή των εμπειριών των χρηστών, την παροχή εξατομικευμένων προτάσεων και τη βελτιστοποίηση της στοχευμένης διαφήμισης. Αν και αυτό μπορεί να ενισχύσει την ευκολία, εγείρει επίσης ανησυχίες σχετικά με τη χειραγώγηση και τη διάβρωση της αυτονομίας.
Συνέπειες της Αλγοριθμικής Επιτήρησης:
1.Ανησυχίες περί απορρήτου: Η εκτεταμένη παρακολούθηση και η συλλογή δεδομένων εγείρουν σημαντικές ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο. Πολλοί χρήστες δεν γνωρίζουν το εύρος και το βάθος των πληροφοριών που συγκεντρώνονται για αυτούς και αυτά τα δεδομένα μπορεί να είναι ευάλωτα σε παραβιάσεις και μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση.
2.Φίλτρα: Οι αλγόριθμοι τείνουν να μας δείχνουν περιεχόμενο που ευθυγραμμίζεται με τις υπάρχουσες προτιμήσεις μας, με αποτέλεσμα να δημιουργούνται φυσαλίδες φίλτρου όπου είμαστε εκτεθειμένοι σε περιορισμένο εύρος προοπτικών. Αυτό μπορεί να εμποδίσει την κριτική σκέψη, την ποικιλομορφία της σκέψης και τον ανοιχτό διάλογο.
3. Χειρισμός και προκατάληψη: Οι αλγόριθμοι έχουν τη δυνατότητα να χειραγωγούν τις αποφάσεις μας και να ενισχύουν τις προκαταλήψεις. Εάν οι αλγόριθμοι έχουν σχεδιαστεί με εγγενείς προκαταλήψεις ή χρησιμοποιούνται για χειριστικούς σκοπούς, μπορούν να διαμορφώσουν τις πεποιθήσεις και τις συμπεριφορές μας με τρόπους που μπορεί να μην ευθυγραμμίζονται με τα καλύτερα συμφέροντά μας. 4. Καπιταλισμός επιτήρησης: Τα δεδομένα που συλλέγονται μέσω της αλγοριθμικής επιτήρησης χρησιμοποιούνται συχνά για στοχευμένη διαφήμιση, η οποία τροφοδοτεί το επιχειρηματικό μοντέλο του καπιταλισμού επιτήρησης. Αυτό εγείρει ηθικά ερωτήματα σχετικά με την εμπορευματοποίηση προσωπικών πληροφοριών.
5. Ο επηρεασμός σε εκλογική αναμέτρηση: Ο αλγόριθμος και μόνο της γνωστότερης μηχανής έρευνας στο διαδίκτυο της Google μπορεί να επηρεάσει τις επιλογές των ψηφοφόρων, χωρίς οι ίδιοι να το αντιλαμβάνονται σε ποσοστό 20-80% (έρευνες των Epstein και Robertson) ειδικότερα σε εκλογικές διαδικασίες οπουδήποτε στον κόσμο, όπου η διαφορά μεταξύ των πρώτων είναι ±5% περίπου.
Προστασία της ιδιωτικής ζωής:
Προστασία της ιδιωτικής ζωής:
1. Κατανόηση των πολιτικών απορρήτου: Εξοικειωθείτε με τις πολιτικές απορρήτου των διαδικτυακών πλατφορμών και υπηρεσιών για να κατανοήσετε πώς συλλέγονται, αποθηκεύονται και μοιράζονται τα δεδομένα σας.
2. Προσαρμόστε τις ρυθμίσεις απορρήτου: Ελέγχετε και προσαρμόζετε τακτικά τις ρυθμίσεις απορρήτου σε πλατφόρμες κοινωνικών μέσων, μηχανές αναζήτησης και άλλες διαδικτυακές υπηρεσίες για να περιορίσετε τη συλλογή και την παρακολούθηση δεδομένων.
3. Χρήση κρυπτογράφησης και VPN: Χρησιμοποιήστε εργαλεία κρυπτογράφησης και εικονικά ιδιωτικά δίκτυα (VPN) για να βελτιώσετε την ασφάλεια και το απόρρητο των διαδικτυακών επικοινωνιών και των δραστηριοτήτων σας.
4. Εξαίρεση και εκκαθάριση δεδομένων: Επωφεληθείτε από τους μηχανισμούς εξαίρεσης που προσφέρονται από τα διαφημιστικά δίκτυα και διαγράψτε τακτικά το ιστορικό περιήγησής σας, τα cookie και την προσωρινή μνήμη.
5. Υποστήριξη Νομοθεσίας για την Προστασία Δεδομένων: Υποστηρίξτε ισχυρούς νόμους και κανονισμούς προστασίας δεδομένων που προάγουν τη διαφάνεια, τον μη έλεγχο των χρηστών.
Το κρίσιμο ερώτημα είναι: ποιον εμπιστεύομαι να έχει τα δεδομένα μου και να τα χρησιμοποιεί προς όφελός μου;
Παλιά όταν μας έλεγαν να βάλουμε τα χρήματά μας στην τράπεζα, λέγαμε «αποκλείεται, να δώσουμε τα λεφτά μας σε ξένους; Θα τα κλέψουν, καλύτερα να τα κρατήσουμε στο στρώμα μας». Δεν θα ’πρεπε να κρατάς τα δεδομένα σου κάτω από το στρώμα, είναι το ίδιο πράγμα. Γιατί οι τράπεζες δεν το σκάνε με τα λεφτά μας; Γιατί έτσι θα καταστραφούν. Το χρηματοπιστωτικό σύστημα βασίζεται πάνω απ’ όλα στην εμπιστοσύνη, και υπάρχουν βέβαια και οι νόμοι ενάντια στην απάτη. Το ίδιο χρειάζεται να κάνουμε και για τα δεδομένα. Πρέπει να φτιάξουμε οργανισμούς, ακόμη και μη κερδοσκοπικούς, ας τους πούμε «συνδικάτα δεδομένων», των οποίων η αποστολή θα είναι να εξασφαλίζεται ότι τα δεδομένα θα χρησιμοποιούνται προς όφελός μας. Το GDPR λέει ότι τα δεδομένα πρέπει να χρησιμοποιούνται μόνο για τον σκοπό για τον οποίο έχουν συλλεχθεί. Αυτό είναι εντελώς ανόητο. Οι καλύτερες χρήσεις των δεδομένων είναι οι αναπάντεχες. Αν αυτός ο νόμος υπήρχε παλιά, σήμερα δεν θα είχαμε την πενικιλίνη, τις ακτίνες Χ, τίποτε απ’ αυτά που ανακαλύφθηκαν κατά τύχη.
Είμαστε στο μέσον μιας επανάστασης.
Είμαστε στο μέσον μιας επανάστασης.
Το πεδίο της Τ.Ν. συνεχώς αναπτύσσεται, αλλά πρέπει να το κατανοήσουμε βαθιά για να μας είναι χρήσιμο. Ο Γκάρι Κασπάροφ, ένας απ’ τους καλύτερους σκακιστές στον κόσμο, επινόησε ένα καλύτερο είδος παίκτη, τον Κένταυρο, ο οποίος είναι μισός μηχανή και μισός άνθρωπος. Εφερε κοντά τη μηχανή με την τεράστια βάση δεδομένων της και τον άνθρωπο με την εκπληκτική του ικανότητα να αναγνωρίζει μοτίβα. Και αυτοί οι δύο μαζί μπορούν να νικήσουν οποιονδήποτε υπολογιστή. Πολλοί λένε λανθασμένα ότι οι ανθρωπιστικές επιστήμες πεθαίνουν. Πιθανώς σε μερικά χρόνια από τώρα οι άνθρωποι να προγραμματίζουν σε φυσική γλώσσα, οπότε όλες αυτές οι γλώσσες που είναι απαραίτητο να ξέρει κάποιος σήμερα να είναι άχρηστες. Παραδόξως, η δουλειά που κάνει ένας επιστήμονας των υπολογιστών είναι πάρα πολύ εύκολο να γίνει απ’ τους υπολογιστές.
Οι επιστήμονες των υπολογιστών κλέβουν τα επαγγέλματα όλου του κόσμου και τώρα οι υπολογιστές κλέβουν το επάγγελμα των επιστημόνων. Ο κλέφτης γίνεται θύμα του κλέφτη. Όμως η εμπειρία του να είσαι άνθρωπος δεν αυτοματοποιείται. Μόνον οι άνθρωποι μπορούν να την έχουν. Τα πεδία λοιπόν που μπορούν να ανθήσουν στο μέλλον είναι αυτά που βασίζονται σε αυτή την εμπειρία.
