facebook數據泄露事件

?事件開始:2014 年，一個叫 Cambridge Analytica 的數據分析公司在 facebook 上傳播叫"thisisyourdigitallife"的應用軟體，據稱是心理學家研究的工具，只要 facebook 用戶下載該 app 並完成測試，可以給予 5 美元的報酬。然後:1、下載這個app的用戶必須具備足夠數量的好友2、需要使用facebook授權登陸(獲取用戶頭像、地理位置，以及最重要的--"朋友關係")最終，27萬人下載了這個app，從而CambridgeAnalytica藉此收集到5000萬用戶信息。上周末(2018年3月17日)，紐約時報和英國衛報發表報道，Cambridge Analytica使用facebook的5千萬用戶信息，幫助川普獲得總統大選。怎麼"幫助"的?舉個例子，你要是支持禁槍，那就給你推送"川普支持禁槍"的新聞，你要是搖擺不定，就給你推送"希拉里行賄"的消息。在強大的"個性化"演算法推送下，Cambridge Analytica成為川普獲勝的幕後功臣。對此，Facebook表示"我也是才看到紐約時報才知道這回事，Cambridge Analytica 2015年就告訴我數據已刪，我也很無奈"(非原文，個人腦補)至此背景就交代完畢。近幾年Facebook一直以來也算比較順利，廣告收入節節攀升，外界稱讚的聲音也很多，所以這也算是一個大事件了。作為Facebook演算法工程師，在剛入職bootcamp的時候，就感受到Ads組(廣告)和Feeds組(信息流)的強大。Fair(AI實驗室)牛人輩出，但並不是每一個AI工程師都想要去Fair做學術，經歷再讀一個PHD的體驗。不少牛人選擇了產品組，而Ads和Feeds就集結了很多這樣的演算法人才，去儘可能全面的了解一個用戶，設計最優秀的模型，從而給他們推薦最合適的廣告和信息。Facebook的用戶大數據就像一個資源庫，推動Ads和Feeds兩大引擎的運行。但是，除了這2個方向，這個數據是否還可以用於其他用途呢?當然遠勝於此。至少Cambridge Analytica就給了一個"特別"的樣例:推薦演算法可以影響選舉。那麼我們是不是可以說，推薦演算法甚至可以影響一個人任何傾向和決定，而看什麼廣告和新聞，不過是眾多傾向和決定中的一個而已。(頭條，我真不是在暗指你)"這一切都是為了更好的服務用戶"，公司這樣告訴大家。但用戶並不想被控制，至少不想被告知自己的決定是被操控的，而不是出自自身。其實我們也知道，我們的每一個決定，都潛移默化中受到周邊廣告的影響，新聞的影響。我們創造世界，世界也在改變我們。比如，鑽石這麼貴為什麼有人想買?"鑽石恆久遠，一顆永留存"是誰說的?口服膠原蛋白為什麼可以美容?為什麼說公務員高薪又不累?美國天天槍擊、外國人民生活在水深火熱之中等等。總之，大數據的重要性不言而喻，各個公司都在召集優秀的演算法人才利用著這些資源。阿里做商品推薦，百度個性化搜索，騰訊做遊戲推送(你以為遊戲里打折抽卡都是隨機?天真)。作為機器學習工程師，平時模型訓練會用到用戶數據，一旦用戶數據改變(刪除了該圖片或者文章)，這個數據也要從模型中移除……為此，整個AI相關團隊都非常辛苦，所以我司對用戶隱私真的還是很重視的。本文是我作為FB員工的視角看這次"泄漏門"事件的想法。這件事對公司也是一次教訓，以後還是保護好用戶的數據，然後進一步完善產品吧。大家罵歸罵，但也提升對自身數據的保護意識也挺好的，畢竟國內公司收集的數據也不少，連微信小程序都可以收集數據(細思極恐)。而國外，不得不感嘆媒體的厲害，Facebook這麼大的公司，川普還是現任美國總統，照樣文章糊臉上來罵。本文轉載自知乎用戶@曉飛
推薦閱讀：