Социальные сети

10 лет назад и сейчас: за что критикуют новый флешмоб в Facebook

17 января 2019 | 14:06

В социальных сетях распространяется флешмоб #10YearChallenge, в рамках которого пользователи сравнивают свои фотографии 10 лет назад и сейчас. Оказалось, что забавным и безобидным его считают не все: в колонке для американского журнала о компьютерных технологиях Wired диджитал-аналитик Кейт О’Нилл рассказала, как и зачем эти данные могут использоваться сторонними компаниями.

Автор не утверждает, что конкретный флешмоб опасен, но считает, что люди плохо понимают, насколько полезны их персональные данные для чужого бизнеса. И хотя ее тезис раскритиковали за то, что фотографии пользователей и без того были доступны на Facebook, в рамках #10YearChallenge они стали особенно удобными для обработки.

«Представьте, что вы хотите обучить алгоритм распознавания лиц прогнозировать, как люди будут выглядеть по мере взросления. В идеале вам понадобится большой набор данных со множеством изображений людей. Оптимально, если бы фотографии были сделаны с определенным интервалом, скажем, в 10 лет, — пишет Кейт О’Нилл. — Конечно, исследователи могли бы извлечь фото профиля и посмотреть дату их публикации, но такой способ неизбежно привел бы к появлению большого количества «мусора». Люди не всегда загружают фото в хронологическом порядке и нередко используют сторонние изображения (абстрактные картинки, героев мультфильмов, фото животных, цветов и т. д.) Другими словами, для обучения искусственного интеллекта (ИИ) необходим простой, услужливо помеченный набор фотографий «тогда и сейчас».

Участвуя в новом флешмобе, большинство пользователей указывают: «Я в 2009 и я в 2019 году». Выходит, что благодаря #10YearChallenge на Facebook и в Instagram теперь есть очень большой набор данных тщательно отобранных фотографий людей 10 лет назад и сейчас.

Функцию распознавания лиц на Facebook ввели в 2011 году для "рекомендации меток": соцсеть угадывала, кто из друзей изображен на фотографии
Функцию распознавания лиц на Facebook ввели в 2011 году для "рекомендации меток": соцсеть угадывала, кто из друзей изображен на фотографии

Критики Кейт О’Нилл отмечают, что в сети и так слишком много данных, но в случае с вирусными хэштегами их достоверность, а значит и ценность для бизнеса растет.

Facebook отрицает причастность к флешмобу #10YearChallenge. «Это созданный пользователями мем, который стал вирусным сам по себе, — уверяет представитель компании. — Facebook его не запускал и ничего от него не получает. Напоминаем, что пользователи могут отключить функцию распознавания лиц в любое время».

Но даже если конкретный флешмоб не является примером «социальной инженерии», последние несколько мы получили достаточно примеров, когда мемы, игры или тесты в социальных сетях использовались сбора данных. Самым ярким из них стал скандал с консалтинговой фирмой Cambridge Analytica, которая запустила приложение, обещавшее предсказать аспекты личности пользователей по их поведению онлайн. Сотни тысяч человек вошли в него через Facebook, предоставив компании информацию, позже незаконно использованную для настройки целевой политической рекламы. Утечка данных обернулась для Facebook репутационным ударом и штрафом в размере $ 660 тыс.

В апреле 2018 года глава Facebook Марк Цукебрег выступил перед Конгрессом США с извинениями за утечку персональных данных миллионов пользователей
В апреле 2018 года глава Facebook Марк Цукебрег выступил перед Конгрессом США с извинениями за утечку персональных данных миллионов пользователей

Скрытые угрозы полезной технологии

Что плохого в том, чтобы фотографии в Facebook использовались для тренировки алгоритма распознавания лиц? О’Нилл видит в этом два сценария — позитивный и негативный.

С одной стороны, технология распознавания лиц, прогнозирующая возрастные изменения внешности, может помочь в поиске пропавших детей.

В прошлом году полиция Нью-Дели (Индия) сообщила, что всего за 4 дня выследила почти 3000 пропавших детей благодаря технологии распознавания лиц. Если бы прошло несколько месяцев или лет, дети выглядели бы иначе, чем их последняя фотография, а значит, надежный алгоритм был бы действительно полезным. Но распознавание лиц в будущем наверняка задействуют для более приземленных целей, например, целевой рекламы.

Рекламные дисплеи с камерами или датчиками смогут адаптировать свои сообщения, руководствуясь демографическими характеристиками и возрастом людей. Но в сочетании с отслеживанием местоположения, потребительских привычек и других персональных данных, это может привести к пугающему контролю и манипуляциям.

После того как в конце 2016 года компания Amazon представила услуги распознавания лиц в режиме реального времени, их начали продавать правоохранительным и государственным органам, например, управлениям полиции в Орландо и Вашингтоне. Но полиция может использовать технологию не только для отслеживания подозреваемых, а и для людей, которые не совершают преступлений (например, протестующих или других неугодных).

Американский союз гражданских свобод попросил Amazon прекратить продажу этой услуги. Так же поступила часть акционеров и сотрудников Amazon, которые попросили компанию прекратить ее обслуживание, сославшись на репутационные риски.

«Трудно преувеличить масштабы влияния новых технологий на человечество. У нас есть возможность сделать их лучше, но также мы должны осознать возможные пути ухудшения ситуации, — пишет аналитик. — Независимо от намерений или происхождения очередного флешмоба в социальных сетях, людям следует научиться лучше разбираться в данных, которые они создают и распространяют».

Наши данные — это топливо, которое делает бизнес умнее и прибыльнее.

Если в правилах игры прямо указано, что она собирает фотографии «тогда и сейчас», соглашайтесь на участие с осознанием того, кто и с какой целью может использовать эти данные. Люди являются самым богатым источником данных для большинства технологий, появляющихся в мире. Мы должны об этом знать, действовать осмотрительно и бережно относиться к собственной персональной информации.