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隐私和AI-我们应该真正关心多少
简介：  更多数据意味着更好的模型，但无论是在收集的数据类型还是对数据的使用上，我们都可能跨越一条界限，让公众可以接受。公众似乎意见分歧。定向广告是好的，但侵犯隐私的行为却是不好的。
头条新闻充满了警报。公众武装起来。互联网正在窃取他们的隐私。确实，牛津大学人类未来研究所将其视为我们未来10年将面临的最严重问题。
作为数据科学家，我们应该关心多少？数据越多意味着模型越好，数据越少意味着模型越不准确。因此，从某种意义上讲，如果政府监管将我们的许多数据源从表中移走，我们为表带来的价值将受到直接影响。因此，答案可能是我们应该非常在意。
但是，“隐私权”已成为马文·明斯基（Marvin Minsky）形容的“手提箱词”。也就是说，它可以具有多种含义，可以引用许多不同的经验。毕竟，谁不想要更多的隐私？给我多一点。同样，“自由”，“民主”或“安全”是广泛使用的词语，以至于被询问时，公众将以个人观点回应，而不一定是任何调查试图发现的内容。
所以我很明显的例外-一些好处
那么，公众真的对数据隐私感到震惊吗？让我们解决一些明显的问题：
政府：   政府不会向我们出售任何东西，因此我们怀疑政府会收集太多我们的个人数据是正确的。它会为我们使用还是对我们不利？
儿童：  我们可能都同意，儿童的数据应不受商业用途的限制。孩子们还没有必要的判断力来阻止他们被有针对性的广告操纵。对于一些成年人来说这已经足够困难了。
真正的个人资料：   例如，如果我可以将其用于定向广告，那么我认为透露个人医疗数据不会使我受益。我们可能会简短列出哪些信息应构成保密性。
但是，除了这些有限的限制因素之外，您还会认为公众会欢迎我们日益精确的模型所驱动的定向广告。多亏了我们，电子商务极大地降低了广告和发行成本。
玛丽·米克尔（Mary Meeker）在她著名的互联网年度审查中于2018年得出结论，电子商务（以及我们的目标广告）实际上在2?年内将在线商品成本降低了3％，并且可能又导致了1％的折扣通过竞争获得商品。
那么，公众如何看待定向广告？
让我们从模型驱动的定向广告的感知价值中分离出数据隐私问题。这似乎很大程度上取决于谁在问这个问题，同样重要的是，如何提出这个问题。这是YouGov进行的代表负面观点的调查。
好的数据科学家。这看起来很糟糕，但是您应该已经发现，平均有22％的回答缺失，并且属于“不知道”（或更可能是不在乎）类别。其次，每当您进行“选择加入”调查时，您更有可能获得强烈的观点回应，而不代表平均的杰克和吉尔。
这是其他调查结果的样本。
玛丽·米克（Mary Meeker）的2019年互联网评论研究：
91％的人更喜欢提供个性化报价/推荐的品牌。
83％的人愿意被动共享数据以换取个性化的体验。
74％的人愿意积极共享数据，以换取个性化的体验。
EMarketer.com 对其他近期调查进行了元数据分析，并报告：
Adlucent发现，十分之七的客户渴望个性化广告。
Epsilon的一项调查发现，当品牌提供更个性化的体验时，80％的顾客更有可能进行购买。
Adobe用引人注目的统计数据对此进行了支持：
67％的受访者表示，品牌根据其当前情况自动调整内容很重要。
当他们的内容没有个性化时，有42％的人会感到恼火。
因此，如果您从价值的角度提出问题，那么公众似乎会以压倒性多数说是。从隐私的角度来看，结果很可能是50/50甚至是负面的。
什么是断开连接？
从对该主题其他研究的快速调查来看，我们似乎做得很好，或者至少我们的广告部门正在使用我们的模型。一些客户回应：
数字广告开始引起人们的关注。
太多，太过侵入，太令人毛骨悚然（尤其是重定向广告）。
公众是否只是在这个话题上患有精神分裂症？是否有可能推动获取更多数据？
对于初学者来说，很明显，公众想确切知道他们的追踪方式。有一个杜撰的故事，使各地的互联网上，Facebook可能通过我们的手机来监控我们的交谈，即使他们使用的不是它的方式。
故事涉及老朋友在酒吧之间的随意交谈，结果发现朋友1一直在锻炼，而朋友2却没有锻炼。离开酒吧的朋友2突然收到一份健身房会员资格的广告，如果他今天注册，可享受20％的折扣。真正？未经证实。基于同等令人毛骨悚然的基于位置的分析，可能只是巧合。
定向广告过多是这个故事的另一半，这很可能是广告拦截器不断增加的原因。  Hubspot报告了以下6大原因：
烦人/侵扰性（64％）
破坏我在做什么（54％）
引发安全问题（39％）
更好的页面加载时间/减少的带宽使用（36％）
令人反感/不当的广告内容（33％）
隐私问题（32％）
这些响应倾向于支持这样一种观念，即频率和干扰性会引起阻力，而不一定是所使用数据的私密性。
隐私立法进展如何？
GDPR现在才刚刚成立一年多了，据所有报道称，它进展并不顺利。数据创新中心最近进行的一项审查报告说，有很多意想不到的后果。
对欧盟经济和企业产生负面影响。
消耗公司资源。
伤害了欧洲科技创业公司。
减少数字广告竞争。
对于企业来说太复杂了。
无法增加用户之间的信任。
对用户的在线访问产生负面影响。
对于消费者来说太复杂了。
跨成员国的实施不一致。
应变监管者的资源。
具体包括公司在合规性上平均每个平均花费180万美元，将GDPR授权请求武器化，这些请求必须在30天之内处理，以浪费时间来攻击竞争对手，从而减少30％的科技公司组建，多达30％因未能遵守规定而从市场撤回的先前可用的新闻和信息服务。
不好的业绩记录，并没有变得更好。
我们自己的代表大会也认识到了这项任务的复杂性，负责起草立法的商务委员会目前已暂停。并不意味着这个好消息将无限期地持续下去。
从这一切我们可以得出结论
作为数据科学家，我们应该注意潜在的隐私限制，因为数据的提取会增加成本并降低模型准确性。那将直接反映在我们身上。
美国人似乎在这个话题上存在分歧。一般来说，定向广告是好的，除了：
当它太频繁时。
当它太令人毛骨悚然。
在一定程度上，您可以指导自己公司中的对话，您可以给高管这种平衡的观点，并采取常识性方法来越过界限。释义一个著名的使命宣言：“不要令人毛骨悚然”。

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