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, чт о 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 б о льшую 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.
Далее, с пользователей данных будет снята юридическая обязанность удалять личную информацию сразу после ее основного целевого использования, как того требует большинство нынешних законов о конфиденциальности. Это важное изменение, поскольку, как мы видели, только выявив скрытую ценность данных, современные коммодоры Мори могут максимально эффективно работать с данными для собственной (и общественной) выгоды. Взамен пользователи данных получат право на более длительное, хоть и не вечное хранение информации. Обществу необходимо уравновесить преимущества повторного использования данных и риски, вызванные их слишком широким разглашением.
Для того чтобы достичь такого равновесия, регулирующие органы, например, назначат срок удаления различных видов личных данных. Сроки повторного использования могут зависеть от неизбежного риска, связанного с данными, а также от ценностей, присущих различным обществам. Одни страны будут более осторожными, чем другие, так же как некоторые виды рассматриваемых данных могут быть более конфиденциальными, чем другие: база данных домашних адресов слепых людей в конкретном городе понадобится специалистам по городскому планированию, специализированным розничным магазинам и самим людям, а домашние адреса лиц, больных ВИЧ/СПИДом, относятся к разряду данных, о которых не всем хотелось бы распространяться.
В рамках такого подхода конфиденциальность личных данных защищается ограничением времени, на протяжении которого они могут храниться и обрабатываться. Кроме того, этот подход устраняет угрозу «постоянной памяти» — риск того, что никто не сможет скрыться от своего прошлого, поскольку цифровые записи всегда можно извлечь. [159] О сроке истечения данных: Mayer-Schönberger, Viktor. Delete. The Virtue of Forgetting in the Digital Age. — Princeton University Press, 2009.
В противном случае наши личные данные повисли бы над нами как дамоклов меч, угрожая рано или поздно пронзить нас личными подробностями или напоминанием о неудачных поступках. Сроки также служили бы для держателей данных стимулом реализовать свой ресурс, пока есть такая возможность. На наш взгляд, это позволило бы достичь лучшего равновесия для эпохи больших данных: компании получили бы право дольше использовать личные данные, взяв на себя ответственность за это, а также обязательство удалить с устройства личные данные спустя определенный период.
В дополнение к этому переходу в управлении — от конфиденциальности по согласию к конфиденциальности через подотчетность — нам нужно найти и ввести в действие новые технические способы обеспечения защиты личных данных. Один из инновационных подходов содержит понятие «дифференциальной конфиденциальности», которая подразумевает намеренное размытие данных, чтобы запрос большого набора данных выдавал не точные результаты, а лишь приблизительные. Такой подход делает процесс связывания определенных точек данных с конкретными людьми трудным и дорогостоящим. [160] «Дифференциальная конфиденциальность»: Dwork, Cynthia. A Firm Foundation for Private Data Analysis // Communications of the Association of Computing Machinery. — January 2011, 86.
Читать дальше
Конец ознакомительного отрывка
Купить книгу