چگونه فناوری و دولت‌ها مردم را نظارت و کنترل می‌کنند: واقعیت پشت الگوریتم‌های «ذهن‌خوانی»

بسیاری از افراد لحظاتی را تجربه کرده‌اند که به یک محصول، موضوع یا رویداد فکر می‌کنند و سپس وقتی دوباره گوگل یا اینستاگرام را باز می‌کنند، با انبوهی از تبلیغات یا محتوای مرتبط با همان فکر مواجه می‌شوند. این پدیده ممکن است باعث شود که فکر کنیم شرکت‌های فناوری به نوعی ذهن ما را می‌خوانند. اما در حالی که ممکن است این تجربه عجیب به نظر برسد، پلتفرم‌هایی مانند گوگل، اینستاگرام و فیسبوک به افکار شما دسترسی ندارند. بلکه آن‌ها بر اساس شبکه پیچیده‌ای از جمع‌آوری داده‌ها، تحلیل‌های رفتاری و الگوریتم‌های پیش‌بینی‌کننده رفتار، اقدامات شما را بر اساس داده‌ها حدس می‌زنند.

این موضوع نگرانی‌های قابل توجهی در مورد حریم خصوصی، نظارت و روش‌هایی که فناوری برای تأثیرگذاری و شکل‌دهی به رفتار ما استفاده می‌شود، ایجاد می‌کند. علاوه بر این، تلاقی نظارت دولتی با این فناوری‌ها لایه‌های بیشتری به این مسئله پیچیده اضافه می‌کند و پیامدهایی برای آزادی‌های مدنی، جمع‌آوری انبوه داده‌ها و کنترل اجتماعی دارد.

در این مقاله، ما بررسی خواهیم کرد که چگونه شرکت‌های فناوری رفتار افراد را ردیابی و پیش‌بینی می‌کنند، چگونه دولت‌ها از فناوری‌های نظارتی برای کنترل استفاده می‌کنند، پیامدهای اخلاقی جمع‌آوری انبوه داده‌ها چیست و افراد چه اقداماتی می‌توانند برای حفاظت از حریم خصوصی خود در دنیایی که به طور فزاینده‌ای تحت نظارت است، انجام دهند.

ظهور داده‌های عظیم و تحلیل پیش‌بینی‌کننده رفتار

تاریخچه‌ای مختصر از جمع‌آوری داده‌ها

عصر دیجیتال نحوه جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌ها را تغییر داده است. جمع‌آوری داده‌ها در اولین شکل‌های خود نسبتاً ساده بود و شامل اطلاعات جمعیت‌شناختی، خریدهای مصرف‌کننده و نظرسنجی‌های ساده می‌شد. اما با ظهور اینترنت، گوشی‌های هوشمند و شبکه‌های اجتماعی، فرآیند جمع‌آوری داده‌ها به یک روند همه‌جانبه تبدیل شده است که تقریباً هر جنبه‌ای از زندگی ما را دنبال می‌کند. این تحول راه را برای آنچه برخی آن را الگوریتم‌های «ذهن‌خوانی» می‌نامند، هموار کرده است — سیستم‌هایی که سعی می‌کنند بر اساس حجم گسترده‌ای از داده‌های جمع‌آوری‌شده، افکار و نیت‌های انسان را استنباط کنند.

این تغییر جدی در اواخر دهه ۱۹۹۰ و اوایل دهه ۲۰۰۰ با ظهور غول‌های اینترنتی مانند گوگل و آمازون آغاز شد. این شرکت‌ها تشخیص دادند که داده‌های کاربران ارزش بالایی دارند، نه تنها برای بهبود محصولاتشان بلکه برای درآمدزایی از طریق تبلیغات مبتنی بر رفتار کاربران. به عنوان مثال، گوگل از داده‌های جستجو برای بهینه‌سازی الگوریتم‌های خود و ارائه نتایج جستجوی دقیق‌تر استفاده کرد، اما همچنین از این داده‌ها برای تبلیغات هدفمند نیز بهره برد که اکنون بخش اصلی مدل کسب‌وکار آن را تشکیل می‌دهد.

آمازون نیز به طور مشابه، عادات خرید مصرف‌کنندگان را ردیابی کرد تا محصولات مناسب‌تری را پیشنهاد دهد. با این حال، این تنها آغاز یک روند بسیار بزرگ‌تر بود. تا دهه ۲۰۱۰، جمع‌آوری داده‌ها به طور چشمگیری گسترش یافت و شرکت‌ها نه تنها به ترجیحات خرید یا تاریخچه جستجو، بلکه به داده‌هایی نظیر مکان، استفاده از دستگاه‌ها، الگوهای مرورگر و ارتباطات اجتماعی دسترسی داشتند. این داده‌ها اکنون پایه‌ای برای الگوریتم‌های «ذهن‌خوانی» هستند که برای پیش‌بینی رفتار کاربران طراحی شده‌اند.

ظهور شبکه‌های اجتماعی و اقتصاد داده

شبکه‌های اجتماعی مانند فیسبوک، اینستاگرام (متعلق به فیسبوک/متا)، توییتر (اکنون X) و تیک‌تاک جمع‌آوری داده‌ها را به سطح جدیدی ارتقا داده‌اند. این پلتفرم‌ها رایگان هستند، اما کاربران با داده‌های خود هزینه می‌پردازند. هر تعامل — چه لایک، چه نظر یا اشتراک‌گذاری — به یک پروفایل دقیق اضافه می‌شود که شرکت‌ها از آن برای پیش‌بینی رفتار آینده استفاده می‌کنند. این داده‌ها برای تبلیغ‌کنندگان بسیار ارزشمند است، که می‌توانند مخاطبان بسیار خاصی را بر اساس علایق، اطلاعات جمعیت‌شناختی و فعالیت‌های آنلاین هدف قرار دهند؛ امری که بسیاری آن را به رفتار «ذهن‌خوانی» این پلتفرم‌ها نسبت می‌دهند.

به عنوان مثال، پلتفرم تبلیغاتی فیسبوک به شرکت‌ها اجازه می‌دهد کاربران را بر اساس داده‌های بسیار جزئی هدف قرار دهند. تبلیغ‌کنندگان می‌توانند مخاطبان خود را نه تنها بر اساس سن، جنسیت یا مکان، بلکه بر اساس علایق، رفتارها و حتی وقایع زندگی مانند نقل مکان یا نامزدی فیلتر کنند. این سطح از هدف‌گذاری به این دلیل ممکن است که فیسبوک حجم زیادی از داده‌ها را درباره کاربران خود ردیابی می‌کند، از جمله ارتباطات اجتماعی، صفحاتی که لایک می‌کنند و محتوایی که با آن تعامل دارند.

روش‌های جمع‌آوری داده: شرکت‌های فناوری چه چیزهایی درباره شما می‌دانند؟

حجم داده‌هایی که توسط پلتفرم‌های فناوری جمع‌آوری می‌شود، حیرت‌آور است و اکثر کاربران از میزان دقیق نظارت بر فعالیت‌هایشان بی‌خبرند. در اینجا به برخی از روش‌های اصلی جمع‌آوری داده‌ها اشاره می‌کنیم که الگوریتم‌های «ذهن‌خوانی» را تغذیه می‌کنند:

1. تاریخچه مرورگر
   شرکت‌هایی مانند گوگل تاریخچه مرورگر شما را در چندین پلتفرم ردیابی می‌کنند، حتی اگر به‌طور فعال از خدمات آن‌ها استفاده نکنید. دسترسی گوگل بسیار فراتر از موتور جستجوی آن است؛ شبکه تبلیغاتی گوگل میلیون‌ها وب‌سایت را در بر می‌گیرد که هر کدام مجهز به ابزارهای ردیابی مانند کوکی‌ها و پیکسل‌ها هستند که درباره فعالیت‌های شما به گوگل گزارش می‌دهند.
2. استفاده از اپلیکیشن‌ها
   اپلیکیشن‌های موبایل داده‌های فراوانی درباره نحوه استفاده شما از گوشی‌تان جمع‌آوری می‌کنند. این شامل اطلاعات نه تنها درباره خود اپلیکیشن، بلکه متادیتاهایی درباره استفاده از گوشی، مانند تعداد دفعات باز کردن اپلیکیشن، میزان زمانی که در ویژگی‌های خاص صرف می‌کنید و حتی نحوه تعامل گوشی شما با دستگاه‌های دیگر در همان شبکه است.
3. داده‌های مکانی
   گوشی هوشمند شما به طور مداوم با ماهواره‌های GPS و برج‌های مخابراتی ارتباط برقرار می‌کند تا مکان شما را تعیین کند. این داده‌ها توسط اپلیکیشن‌ها و سرویس‌های مختلف ردیابی می‌شود که می‌توانند از آن برای ارائه توصیه‌ها یا تبلیغات مبتنی بر مکان استفاده کنند. حتی اگر خدمات مکان‌یابی را خاموش کنید، شرکت‌ها می‌توانند مکان شما را از طریق داده‌های دیگر، مانند آدرس IP یا شبکه‌های Wi-Fi که به آن‌ها متصل می‌شوید، استنباط کنند.
4. داده‌های صوتی و صوتی
   نگرانی‌های مداومی در مورد شنود مکالمات خصوصی از طریق میکروفون‌های گوشی‌های هوشمند وجود دارد. در حالی که شرکت‌هایی مانند فیسبوک، گوگل و آمازون انکار می‌کنند که بدون رضایت کاربران به طور فعال به مکالمات گوش می‌دهند، موارد مستندی وجود داشته است که دستگاه‌های هوشمندی مانند الکسا آمازون و گوگل اسیستنت مکالمات را بدون آگاهی یا قصد کاربر ضبط کرده‌اند. این داده‌ها می‌توانند الگوریتم‌های «ذهن‌خوانی» را که تلاش می‌کنند رفتار آینده را پیش‌بینی کنند، تغذیه کنند.
5. ارتباطات اجتماعی
   پلتفرم‌های شبکه‌های اجتماعی به شدت به نقشه‌برداری از ارتباطات اجتماعی برای بهبود الگوریتم‌های خود و قابلیت‌های پیش‌بینی‌شان متکی هستند. شبکه دوستان شما، محتوایی که آن‌ها به اشتراک می‌گذارند، صفحاتی که لایک می‌کنند و حتی مکالماتی که با آن‌ها دارید، همگی به پروفایل داده‌ای که شرکت‌ها درباره شما می‌سازند کمک می‌کند و توانایی‌های «ذهن‌خوانی» آن‌ها را تقویت می‌کند.
6. کوکی‌ها و پیکسل‌های ردیابی
   کوکی‌ها فایل‌های متنی کوچکی هستند که وب‌سایت‌ها روی رایانه شما قرار می‌دهند تا اطلاعات خاصی درباره شما را به خاطر بسپارند. آن‌ها به طور معمول برای ردیابی فعالیت شما در چندین وب‌سایت استفاده می‌شوند و به تبلیغ‌کنندگان اجازه می‌دهند شما را از سایتی به سایت دیگر دنبال کنند. پیکسل‌های ردیابی تصاویر کوچک و اغلب نامرئی‌ای هستند که در صفحات وب یا ایمیل‌ها تعبیه شده‌اند و به ارسال‌کننده گزارش می‌دهند که چه زمانی مشاهده شده‌اند. این ابزارها به شرکت‌ها امکان می‌دهند فعالیت آنلاین شما را حتی زمانی که مستقیماً با پلتفرم آن‌ها تعامل ندارید، ردیابی کنند.

تحلیل‌های رفتاری و الگوریتم‌های پیش‌بینی‌کننده

پس از جمع‌آوری این داده‌ها، شرکت‌ها از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تحلیل آن‌ها و پیش‌بینی رفتار آینده شما استفاده می‌کنند. این الگوریتم‌ها فوق‌العاده قدرتمند هستند و می‌توانند الگوهایی را در رفتار شما شناسایی کنند که حتی ممکن است خودتان از آن‌ها آگاه نباشید. برای مثال، اگر شما به طور مکرر به وب‌سایت‌های مرتبط با سفر مراجعه کنید و اخیراً به دنبال پروازها بوده‌اید، الگوریتم ممکن است پیش‌بینی کند که قصد دارید به تعطیلات بروید و شروع به نمایش تبلیغاتی برای هتل‌ها یا بیمه سفر کند. این قابلیت پیش‌بینی اغلب به عنوان فناوری «ذهن‌خوانی» شناخته می‌شود، زیرا ممکن است به نظر برسد که پلتفرم قبل از اینکه شما اقدامی انجام دهید، می‌داند که به چه چیزی فکر می‌کنید.

این پیش‌بینی‌ها همیشه بر اساس جستجوهای صریح یا اقدامات مشخص نیستند. الگوریتم‌ها همچنین می‌توانند از نشانه‌های ظریف‌تری مانند مدت زمانی که در یک صفحه وب خاص صرف می‌کنید یا تعداد دفعاتی که با انواع خاصی از محتوا تعامل دارید، استفاده کنند تا به علایق و نیت‌های شما پی ببرند. به همین دلیل است که گاهی اوقات احساس می‌شود که پلتفرم‌ها «ذهن شما را می‌خوانند» — آن‌ها فقط بر اساس رفتار گذشته شما حدس‌های بسیار دقیقی می‌زنند.

از داده‌ها تا تأثیرگذاری: چگونه پلتفرم‌ها رفتار شما را شکل می‌دهند

علاوه بر پیش‌بینی رفتار شما، پلتفرم‌هایی مانند فیسبوک، اینستاگرام و گوگل فعالانه آن را شکل می‌دهند. این کار از طریق فیدهای محتوای شخصی‌سازی‌شده، تبلیغات هدفمند و سیستم‌های پیشنهادی انجام می‌شود که برای افزایش تعامل شما طراحی شده‌اند.

1. فیدهای شخصی‌سازی‌شده
   خدماتی مانند فیسبوک و اینستاگرام از الگوریتم‌های پیچیده، که اغلب به عنوان الگوریتم‌های «ذهن‌خوانی» شناخته می‌شوند، استفاده می‌کنند تا تعیین کنند کدام محتوا در فید شما نمایش داده شود. به جای نمایش پست‌ها به ترتیب زمانی، این پلتفرم‌ها محتوایی را اولویت می‌دهند که فکر می‌کنند شما بیشتر به آن علاقه‌مند هستید، بر اساس تعاملات قبلی شما.
2. تبلیغات هدفمند
   تبلیغات هدفمند یکی از اصلی‌ترین روش‌هایی است که شرکت‌های فناوری از داده‌های کاربران درآمدزایی می‌کنند. تبلیغ‌کنندگان می‌توانند از پلتفرم‌هایی مانند فیسبوک یا گوگل برای هدف قرار دادن کاربران بر اساس اطلاعات جمعیت‌شناختی، علایق، رفتارها و موارد دیگر استفاده کنند. این تبلیغات اغلب بسیار شخصی‌سازی‌شده هستند و می‌توانند در چندین پلتفرم و دستگاه ظاهر شوند.
3. سیستم‌های پیشنهاد‌دهنده
   پلتفرم‌هایی مانند یوتیوب، نتفلیکس و اسپاتیفای از الگوریتم‌های پیشنهادی برای پیشنهاد محتوایی که احتمالاً از آن لذت خواهید برد، استفاده می‌کنند. در حالی که این پیشنهادات می‌توانند مفید باشند، آن‌ها همچنین شما را بیشتر در پلتفرم نگه می‌دارند و باعث می‌شوند که پلتفرم داده‌های بیشتری جمع‌آوری کند و تعداد تبلیغاتی که می‌تواند به شما نشان دهد، افزایش یابد. این سیستم‌های پیشنهادی اغلب به طرز عجیبی دقیق به نظر می‌رسند و این تصور را ایجاد می‌کنند که ذهن شما را می‌خوانند، به دلیل توانایی آن‌ها در پیش‌بینی اینکه ممکن است چه چیزی را بخواهید بعداً تماشا کنید.

روانشناسی تعامل: چرا شما دائماً به شبکه‌های اجتماعی بازمی‌گردید

الگوریتم‌هایی که توسط پلتفرم‌های شبکه‌های اجتماعی استفاده می‌شوند، تنها رفتار شما را تحلیل نمی‌کنند؛ آن‌ها عملاً در حال دستکاری شما هستند، گویی که خواسته‌هایتان را می‌خوانند تا شما را درگیر نگه دارند. با استفاده از حجم عظیمی از داده‌ها و علم رفتارشناسی، این پلتفرم‌ها به نظر می‌رسد که پیش‌بینی می‌کنند چه چیزی شما را به اسکرول، لایک و اشتراک‌گذاری ادامه‌دار وادار می‌کند. این رویکرد «ذهن‌خوانی» به اصول روان‌شناختی مانند پاداش‌های متغیر و تأیید اجتماعی تکیه می‌کند و تجربه‌ای اعتیادآور و سخت برای ترک کردن ایجاد می‌کند.

۱. پاداش‌های متغیر

مفهوم پاداش‌های متغیر از روانشناسی رفتاری می‌آید و یکی از کلیدهای استراتژی‌های ذهن‌خوانی پلتفرم‌های شبکه‌های اجتماعی است. این اصل پیشنهاد می‌کند که افراد بیشتر به تکرار یک رفتار تمایل دارند اگر پاداش آن غیرقابل پیش‌بینی باشد. این همان اصلی است که دستگاه‌های اسلات را اعتیادآور می‌کند — شما هرگز نمی‌دانید پاداش بعدی چه زمانی خواهد آمد، بنابراین به بازی ادامه می‌دهید.

در شبکه‌های اجتماعی، هر بار که فید خود را تازه می‌کنید، الگوریتم محتوای جدیدی را برای شما به نمایش می‌گذارد، به این امید که شما را با چیزی جذاب غافلگیر کند. این عدم پیش‌بینی اینکه چه چیزی بعداً خواهید دید، شما را به بازگشت به پلتفرم وادار می‌کند، گویی که پلتفرم ذهن شما را می‌خواند و دقیقاً همان چیزی را ارائه می‌دهد که شما را درگیر نگه می‌دارد.

۲. تأیید اجتماعی

ما انسان‌ها موجودات اجتماعی هستیم و نیاز به تأیید از دیگران داریم. پلتفرم‌های شبکه‌های اجتماعی این ترفند ذهن‌خوانی را با سهولت بیشتری برای شما فراهم کرده‌اند تا از طریق لایک‌ها، نظرات و اشتراک‌گذاری‌ها به تأیید همتایان خود دست یابید. هر بار که کسی با محتوای شما تعامل می‌کند، مغز شما یک دوز کوچک دوپامین دریافت می‌کند که شما را به پست کردن بیشتر تشویق می‌کند.

این فناوری ذهن‌خوانی تضمین می‌کند که حتی وقتی شما به دنبال تأیید نیستید، پلتفرم شما را به سمت رفتارهایی هدایت می‌کند که شما را درگیر نگه می‌دارد. این فقط به درک ترجیحات شما مربوط نمی‌شود — بلکه به شکل‌دهی به آن‌ها نیز مربوط است و یک حلقه تشکیل می‌دهد که در آن شما دائماً به دنبال تأیید هستید و پلتفرم نیز با خوشحالی آن را فراهم می‌کند.

نظارت دولتی: جمع‌آوری انبوه داده‌ها و کنترل اجتماعی

در حالی که شرکت‌های فناوری از الگوریتم‌های ذهن‌خوانی برای پیش‌بینی و تأثیرگذاری بر رفتار به منظور سودآوری استفاده می‌کنند، دولت‌ها به جمع‌آوری انبوه داده‌ها برای حفظ کنترل مشغول هستند، غالباً تحت لوای امنیت ملی. رابطه بین دولت‌ها و شرکت‌های فناوری پیچیده است و دولت‌ها به شدت به این شرکت‌ها برای دسترسی به حجم عظیمی از داده‌هایی که جمع‌آوری می‌کنند، متکی هستند.

برنامه PRISM و ظهور نظارت دولتی

یکی از معروف‌ترین نمونه‌های نظارت دولتی، برنامه PRISM است که توسط ادوارد اسنودن در سال ۲۰۱۳ افشا شد. PRISM یک ابتکار نظارتی است که توسط آژانس امنیت ملی آمریکا (NSA) اجرا می‌شود و به جریان داده‌های شرکت‌های بزرگ فناوری مانند گوگل، فیسبوک و اپل دسترسی دارد. این برنامه به NSA امکان دسترسی به ایمیل‌ها، چت‌های ویدیویی، عکس‌ها و سایر داده‌های شخصی را می‌دهد، اغلب بدون آگاهی یا رضایت کاربر.

به نوعی، آژانس‌های دولتی از ابزارهای ذهن‌خوانی استفاده می‌کنند، نه برای پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده مانند شرکت‌های فناوری، بلکه برای پیش‌بینی تهدیدات و کنترل جمعیت‌ها. توجیه PRISM و برنامه‌های مشابه، امنیت ملی است. دولت‌ها ادعا می‌کنند که این ابزارهای نظارتی برای جلوگیری از تروریسم و سایر تهدیدات ضروری هستند. با این حال، منتقدان معتقدند که این برنامه‌های شبه ذهن‌خوانی نمایانگر تجاوزی عظیم به حریم خصوصی هستند که به آژانس‌های دولتی قدرت بی‌حد و حصری برای نظارت بر شهروندان می‌دهد.

مقیاس جهانی نظارت دولتی

نظارت دولتی، مانند الگوریتم‌های ذهن‌خوانی شرکت‌های فناوری، یک مسئله جهانی است. کشورهای مختلف در سراسر جهان برنامه‌های نظارتی را اجرا کرده‌اند که هدفشان نظارت بر شهروندان و حفظ کنترل است. برخی از پیشرفته‌ترین سیستم‌ها در کشورهایی مانند چین و روسیه یافت می‌شوند، جایی که دولت کنترل مستقیم‌تری بر جریان اطلاعات دارد.

۱. سیستم امتیاز اجتماعی چین

سیستم نظارتی چین یکی از پیچیده‌ترین سیستم‌های جهان است و از تکنیک‌های جمع‌آوری داده‌های شبه ذهن‌خوانی برای نظارت و ارزیابی شهروندان خود استفاده می‌کند. دولت چین از فناوری‌های تشخیص چهره، ردیابی موقعیت مکانی و نظارت بر اینترنت برای جمع‌آوری حجم عظیمی از داده‌ها استفاده می‌کند. این داده‌ها به سیستم امتیاز اجتماعی کشور تغذیه می‌شوند، سیستمی که به شهروندان بر اساس رفتارشان امتیاز می‌دهد. این سیستم مانند یک الگوریتم ذهن‌خوانی عمل می‌کند، رفتار شهروندان را پیش‌بینی می‌کند و بر اساس آن‌ها پاداش یا مجازات می‌دهد.

شهروندانی که امتیاز اجتماعی بالایی دارند، از مزایایی مانند دسترسی آسان‌تر به وام‌ها برخوردار می‌شوند، در حالی که کسانی که امتیاز پایینی دارند ممکن است با جریمه‌هایی مانند محدودیت‌های سفر یا دسترسی محدود به خدمات عمومی مواجه شوند. این سیستم از پرداخت به موقع قبض‌ها تا رفتارهای عمومی را ردیابی می‌کند و یک سیستم نظارتی جامع ایجاد می‌کند که رفتار را به روش‌هایی تحت تأثیر قرار می‌دهد که به طرزی عجیبی شبیه به الگوریتم‌های ذهن‌خوانی شبکه‌های اجتماعی عمل می‌کند.

۲. برنامه‌های نظارتی روسیه

روسیه نیز برنامه‌های نظارتی گسترده‌ای را توسعه داده است که به تاکتیک‌های ذهن‌خوانی شرکت‌های فناوری شباهت دارد. دولت ترافیک اینترنت، فعالیت در شبکه‌های اجتماعی و تماس‌های تلفنی را از طریق سیستم‌هایی مانند SORM (سیستم فعالیت‌های تحقیقاتی عملیاتی) نظارت می‌کند. این ابزارها به دولت اجازه می‌دهند مخالفان سیاسی، روزنامه‌نگاران و فعالان را ردیابی کنند، به شیوه‌ای که شبیه به نسخه‌ای ملی از فناوری ذهن‌خوانی برای حفظ کنترل است.

چارچوب‌های قانونی برای نظارت: امنیت ملی در برابر حریم خصوصی

دولت‌ها اغلب برنامه‌های نظارتی خود را با استناد به امنیت ملی توجیه می‌کنند. آن‌ها استدلال می‌کنند که این ابزارهای شبه ذهن‌خوانی برای جلوگیری از تروریسم، حملات سایبری و سایر تهدیدها ضروری هستند. با این حال، این مسئله نگرانی‌های قابل توجهی در مورد تعادل بین امنیت و حریم خصوصی ایجاد می‌کند.

برای مثال، در ایالات متحده، متمم چهارم قانون اساسی از شهروندان در برابر جستجوها و توقیف‌های غیرمنطقی محافظت می‌کند، اما این قانون مدت‌ها قبل از عصر دیجیتال نوشته شده است. در نتیجه، بحث‌های مداومی در مورد چگونگی اعمال این حفاظت‌ها به داده‌های دیجیتال وجود دارد. قوانینی مانند قانون Patriot که پس از حملات ۱۱ سپتامبر تصویب شد، به دولت قدرت‌های گسترده‌ای برای جمع‌آوری داده‌ها به نام امنیت ملی می‌دهد، مشابه الگوریتم‌های ذهن‌خوانی شرکت‌های فناوری که برای پیش‌بینی و تأثیرگذاری بر رفتار استفاده می‌شوند.

نقش هوش مصنوعی در نظارت دولتی

هوش مصنوعی (AI) نقش فزاینده‌ای در نظارت دولتی ایفا می‌کند و به نوعی مانند الگوریتم‌های ذهن‌خوانی شرکت‌های فناوری عمل می‌کند. هوش مصنوعی می‌تواند حجم عظیمی از داده‌ها را تحلیل کند و الگوهایی را شناسایی کند که برای انسان‌ها تشخیص آن‌ها دشوار است. این قابلیت، هوش مصنوعی را برای برنامه‌هایی مانند پلیس پیش‌بینی‌کننده و مبارزه با تروریسم بسیار ارزشمند می‌کند، جایی که شناسایی تهدیدات بالقوه یک هدف کلیدی است.

با این حال، همان‌طور که الگوریتم‌های ذهن‌خوانی مبتنی بر هوش مصنوعی در فناوری می‌توانند سوگیری داشته باشند، هوش مصنوعی در نظارت نیز می‌تواند سوگیری‌های موجود را تقویت کند. برای مثال، الگوریتم‌های پلیس پیش‌بینی‌کننده به دلیل هدف قرار دادن نامتناسب جوامع اقلیت مورد انتقاد قرار گرفته‌اند. در کشورهایی مانند چین و روسیه، سیستم‌های هوش مصنوعی هم‌اکنون برای نظارت بر شبکه‌های اجتماعی و شناسایی تهدیدات بالقوه برای دولت استفاده می‌شوند. این سیستم‌ها ممکن است در نهایت برای سرکوب آزادی بیان و مخالفت سیاسی به کار گرفته شوند و نگرانی‌هایی را در مورد آینده دموکراسی و آزادی‌های فردی ایجاد کنند.

چگونه از خود محافظت کنیم: کاهش اثر دیجیتال

در حالی که تقریباً غیرممکن است که به طور کامل از ردیابی توسط الگوریتم‌های ذهن‌خوانی یا نظارت دولتی اجتناب کنید، اقداماتی وجود دارد که می‌توانید برای محافظت از حریم خصوصی خود و کاهش اثر دیجیتالی خود انجام دهید.

۱. تنظیمات حریم خصوصی خود را تغییر دهید

اکثر پلتفرم‌ها تنظیمات حریم خصوصی را ارائه می‌دهند که به شما اجازه می‌دهد کنترل کنید چه مقدار داده جمع‌آوری می‌شود. تنظیم این تنظیمات می‌تواند به کاهش میزان داده‌ای که به الگوریتم‌های ذهن‌خوانی تغذیه می‌شود، کمک کند.

• ردیابی موقعیت مکانی: خدمات مکان را برای اپلیکیشن‌هایی که به آن نیاز ندارند خاموش کنید.
• مجوزهای اپلیکیشن: به طور منظم مجوزهای اپلیکیشن‌ها را مرور کنید و دسترسی غیرضروری به میکروفون، دوربین یا مخاطبین خود را لغو کنید.
• تنظیمات تبلیغات: از تبلیغات شخصی‌سازی‌شده انصراف دهید یا نوع داده‌هایی که برای هدف‌گذاری شما استفاده می‌شود را محدود کنید.

۲. از ابزارهای متمرکز بر حریم خصوصی استفاده کنید

ابزارهای متمرکز بر حریم خصوصی می‌توانند به شما کمک کنند که از فناوری‌های ذهن‌خوانی که رفتار آنلاین شما را ردیابی می‌کنند، اجتناب کنید.

• موتورهای جستجو: از موتورهای جستجوی متمرکز بر حریم خصوصی مانند DuckDuckGo استفاده کنید که تاریخچه جستجوی شما را ردیابی نمی‌کنند یا داده‌های شخصی شما را جمع‌آوری نمی‌کنند.
• VPN‌ها: یک شبکه خصوصی مجازی (VPN) آدرس IP شما را پنهان کرده و ترافیک اینترنت شما را رمزنگاری می‌کند و ردیابی فعالیت‌های آنلاین شما را برای شرکت‌ها یا دولت‌ها دشوارتر می‌کند.
• پیام‌رسان‌های رمزنگاری‌شده: اپلیکیشن‌هایی مانند Signal و Telegram رمزنگاری انتها به انتها را ارائه می‌دهند و اطمینان می‌دهند که تنها شما و شخصی که با او ارتباط برقرار می‌کنید می‌توانید پیام‌ها را بخوانید.
• افزونه‌های مرورگر: افزونه‌های مرورگر متمرکز بر حریم خصوصی مانند uBlock Origin، Privacy Badger و HTTPS Everywhere را نصب کنید تا ردیاب‌ها را مسدود کرده و از داده‌های خود محافظت کنید.

۳. با دستگاه‌های هوشمند محتاط باشید

دستگاه‌های هوشمندی مانند آمازون الکسا، گوگل اسیستنت و حتی تلویزیون‌های هوشمند حجم زیادی از داده‌های مربوط به تعاملات شما را جمع‌آوری می‌کنند. بسیاری از این دستگاه‌ها همیشه در حال گوش دادن هستند و داده‌ها را به الگوریتم‌های ذهن‌خوانی تغذیه می‌کنند.

• میکروفون‌ها را خاموش کنید: از کلید فیزیکی برای غیرفعال کردن میکروفون‌ها روی دستگاه‌های هوشمند وقتی که از آن‌ها استفاده نمی‌کنید، استفاده کنید.
• سیاست‌های جمع‌آوری داده‌ها را مرور کنید: به طور منظم سیاست‌های حریم خصوصی دستگاه‌های هوشمند خود را مرور کنید تا بفهمید چه داده‌هایی جمع‌آوری می‌شود و چگونه از آن‌ها استفاده می‌شود.

۴. استفاده از شبکه‌های اجتماعی را محدود کنید

شبکه‌های اجتماعی عمده‌ترین کاربران الگوریتم‌های ذهن‌خوانی هستند که رفتار شما را پیش‌بینی و تحت تأثیر قرار می‌دهند. محدود کردن استفاده از آن‌ها، میزان داده‌هایی را که جمع‌آوری می‌کنند، کاهش می‌دهد.

• حساب‌های بلااستفاده را حذف کنید: اگر از حسابی استفاده نمی‌کنید، آن را حذف کنید. حتی اگر به طور فعال درگیر نیستید، پلتفرم ممکن است همچنان داده‌ها را جمع‌آوری کند.
• در اشتراک‌گذاری محتوا محتاط باشید: از اشتراک‌گذاری اطلاعات شخصی مانند موقعیت مکانی، برنامه‌های سفر یا جزئیات مالی خودداری کنید. هرچه داده کمتری ارائه دهید، پلتفرم کمتر می‌تواند از آن استفاده کند.

پیامدهای اخلاقی و قانونی جمع‌آوری داده‌های انبوه

استفاده گسترده از جمع‌آوری داده‌ها و نظارت، سؤالات مهمی در زمینه‌های اخلاقی و قانونی مطرح می‌کند. استفاده از الگوریتم‌های شبه‌ذهن‌خوانی توسط شرکت‌های فناوری و دولت‌ها برای تحلیل و پیش‌بینی رفتارها، پیامدهای عمیقی برای حریم خصوصی، رضایت آگاهانه و آزادی به همراه دارد. در اینجا به چند مسئله کلیدی اشاره می‌کنیم:

۱. رضایت

یکی از بزرگ‌ترین نگرانی‌های اخلاقی پیرامون جمع‌آوری داده‌ها، به‌ویژه در زمینه الگوریتم‌های ذهن‌خوانی، مسئله رضایت است. بسیاری از کاربران از میزان جمع‌آوری اطلاعاتشان یا نحوه استفاده از آن‌ها آگاهی ندارند. در حالی که شرکت‌ها معمولاً از کاربران می‌خواهند با سیاست‌های حریم خصوصی موافقت کنند، این مستندات اغلب طولانی و پر از اصطلاحات حقوقی پیچیده هستند که درک کامل آن‌ها را برای کاربران دشوار می‌کند. این سؤال مطرح می‌شود: آیا کاربران واقعاً رضایت آگاهانه‌ای می‌دهند وقتی با این سیاست‌ها موافقت می‌کنند؟

مسئله رضایت حتی پیچیده‌تر می‌شود زمانی که داده‌ها به صورت غیرفعال جمع‌آوری می‌شوند؛ مانند داده‌های مکانی، تاریخچه مرورگر یا تعاملات با تبلیغات. در بسیاری از موارد، کاربران ممکن است حتی از جمع‌آوری این داده‌ها آگاه نباشند، چه رسد به اینکه بدانند این داده‌ها چگونه توسط الگوریتم‌های ذهن‌خوانی برای پیش‌بینی و تأثیرگذاری بر رفتارشان استفاده می‌شود. شرکت‌های فناوری اغلب استدلال می‌کنند که با استفاده از خدماتشان، کاربران به طور ضمنی با این شیوه‌های جمع‌آوری داده موافقت کرده‌اند، اما منتقدان معتقدند که این رضایت واقعی نیست.

علاوه بر این، وقتی به کاربران گزینه خروج از جمع‌آوری داده‌ها داده می‌شود، این فرآیند اغلب به شکلی عمدی پیچیده یا در لایه‌های تنظیمات پنهان است که برای کاربر عادی دشوار است به آن دسترسی پیدا کند. این عمل که به “الگوهای تاریک” معروف است، به گونه‌ای طراحی شده که کاربران را به پذیرش جمع‌آوری داده‌ها سوق دهد، با پیچیده کردن یا گیج‌کننده کردن گزینه‌های جایگزین (مانند خروج از آن). این الگوهای تاریک به استراتژی‌های ذهن‌خوانی کمک می‌کنند و تضمین می‌کنند که کاربران از میزان واقعی جمع‌آوری داده‌ها بی‌اطلاع باقی بمانند.

۲. شفافیت

یکی دیگر از مسائل مهم اخلاقی، کمبود شفافیت در مورد نحوه جمع‌آوری، استفاده و به اشتراک‌گذاری داده‌ها، به ویژه با ظهور فناوری‌های ذهن‌خوانی است. در حالی که شرکت‌هایی مانند گوگل و فیسبوک اطلاعاتی درباره شیوه‌های جمع‌آوری داده‌های خود ارائه می‌دهند، این اطلاعات اغلب به صورت مبهم یا کلی بیان می‌شود.

برای مثال، شرکت‌ها ممکن است اعلام کنند که داده‌ها را برای “بهبود تجربه کاربر” یا “شخصی‌سازی محتوا” جمع‌آوری می‌کنند، اما به ندرت توضیحات دقیقی ارائه می‌دهند که دقیقاً این داده‌ها چگونه استفاده می‌شوند یا چه کسانی به آن‌ها دسترسی دارند. الگوریتم‌های ذهن‌خوانی در پشت صحنه کار می‌کنند، الگوهای داده‌ها را تحلیل می‌کنند تا رفتار کاربران را پیش‌بینی و شکل دهند، اما کاربران اغلب از نحوه انجام این پیش‌بینی‌ها بی‌اطلاع هستند. علاوه بر این، بسیاری از شرکت‌ها در معاملات داده‌ای با اشخاص ثالث، مانند تبلیغ‌کنندگان، واسطه‌های داده یا حتی نهادهای دولتی مشارکت دارند. این قراردادها اجازه می‌دهند که داده‌ها در سراسر یک شبکه گسترده از نهادها به اشتراک گذاشته شوند، اغلب بدون آگاهی یا رضایت کاربر.

چالش شفافیت به تصمیم‌گیری‌های الگوریتمی نیز گسترش می‌یابد. بسیاری از الگوریتم‌هایی که برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی رفتار کاربران استفاده می‌شوند، اختصاصی هستند؛ به این معنی که شرکت‌ها ملزم به افشای نحوه عملکرد آن‌ها نیستند. این امر برای کاربران دشوار می‌سازد که بفهمند چرا برخی تبلیغات به آن‌ها نشان داده می‌شود، چرا محتوای خاصی به آن‌ها توصیه می‌شود یا حتی چرا از برخی خدمات محروم می‌شوند (در مواردی که الگوریتم‌ها برای غربالگری وام‌ها، درخواست‌های شغلی و غیره استفاده می‌شوند). کمبود شفافیت پیرامون این سیستم‌های ذهن‌خوانی نگرانی‌هایی در مورد انصاف و پاسخگویی ایجاد می‌کند.

۳. پاسخگویی

با افزایش قدرت شرکت‌های فناوری و دولت‌ها بر داده‌های شخصی از طریق فناوری‌های ذهن‌خوانی، مسئله پاسخگویی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. چه کسی مسئول اطمینان از استفاده اخلاقی و قانونی از داده‌ها است؟ وقتی داده‌ها به‌طور نادرست استفاده می‌شوند یا حریم خصوصی نقض می‌شود، چه اتفاقی می‌افتد؟

در بسیاری از موارد، وقتی نقض داده‌ها، سوءاستفاده از داده‌ها یا تجاوز دولت‌ها به حقوق شهروندان رخ می‌دهد، پاسخگویی مشخصی وجود ندارد. برای مثال، وقتی نقض داده‌ها رخ می‌دهد، شرکت‌ها اغلب در اطلاع‌رسانی به کاربران کند عمل می‌کنند و پیامدهای آن برای شرکت‌ها معمولاً در مقایسه با آسیبی که به کاربران وارد می‌شود، کم است. دولت‌ها نیز با محدودیت‌های پاسخگویی مواجه هستند، زیرا بسیاری از برنامه‌های نظارتی تحت عنوان امنیت ملی اجرا می‌شوند که می‌تواند آن‌ها را از بررسی عمومی پنهان کند.

مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها (GDPR) در اتحادیه اروپا یکی از مهم‌ترین تلاش‌ها برای رسیدگی به این مسائل است که شرکت‌ها را ملزم می‌کند در مورد نحوه مدیریت داده‌های شخصی شفاف باشند و در صورت عدم رعایت قوانین، جریمه‌های سنگینی برای آن‌ها در نظر گرفته شده است. با این حال، اجرای این مقررات همچنان پراکنده است و بسیاری از کشورها (از جمله ایالات متحده) فاقد چنین حفاظت‌های جامع حریم خصوصی هستند. با گسترش الگوریتم‌های ذهن‌خوانی، نیاز به اقدامات قوی‌تر در زمینه پاسخگویی بیش از پیش احساس می‌شود.

۴. تعصب و تبعیض

استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های ذهن‌خوانی در تحلیل داده‌ها، نگرانی‌هایی در مورد تعصب و تبعیض به همراه دارد. الگوریتم‌ها بر اساس داده‌ها آموزش می‌بینند و اگر داده‌ها خودشان متعصب باشند، نتایج الگوریتم نیز آن تعصبات را منعکس می‌کند. این می‌تواند به شیوه‌های تبعیض‌آمیز در زمینه‌هایی مانند اجرای قانون (پلیس پیش‌بینی‌کننده)، استخدام، اعطای وام و حتی مدیریت محتوای شبکه‌های اجتماعی منجر شود.

برای مثال، الگوریتم‌های تشخیص چهره نشان داده‌اند که در شناسایی افراد رنگین‌پوست، به‌ویژه افراد سیاه‌پوست و آسیایی، نرخ خطای بالاتری دارند نسبت به افراد سفیدپوست. این مسئله نگرانی‌هایی را درباره استفاده از فناوری تشخیص چهره در پلیس به وجود آورده است، جایی که اشتباهات ممکن است به دستگیری‌های نادرست یا هدف‌گیری تبعیض‌آمیز منجر شود. سیستم‌های ذهن‌خوانی که رفتار را بر اساس داده‌های تاریخی پیش‌بینی می‌کنند، خطر تثبیت این تعصبات را دارند و به نتایج ناعادلانه‌ای برای گروه‌های حاشیه‌نشین منجر می‌شوند.

به طور مشابه، الگوریتم‌های پلیس پیش‌بینی‌کننده که از داده‌های تاریخی جرم و جنایت برای پیش‌بینی محل وقوع جرایم آینده استفاده می‌کنند، به دلیل هدف‌گیری نامتناسب جوامع اقلیت مورد انتقاد قرار گرفته‌اند. از آنجایی که این الگوریتم‌ها بر اساس داده‌های جنایی گذشته آموزش دیده‌اند، می‌توانند تعصبات موجود در سیستم عدالت کیفری را تقویت کنند و به پلیس‌گذاری بیش از حد در برخی مناطق و کم‌پلیس‌گذاری در دیگر مناطق منجر شوند. تعصب در الگوریتم‌های ذهن‌خوانی همچنین می‌تواند به روش‌های ظریف‌تری ظاهر شود، مانند در تبلیغاتی که به کاربران نشان داده می‌شود.

برای مثال، مطالعات نشان داده‌اند که زنان کمتر احتمال دارد تبلیغات شغلی برای موقعیت‌های با درآمد بالا را ببینند و افراد در مناطق کم‌درآمد بیشتر هدف تبلیغات وام‌های روزپرداخت یا کارت‌های اعتباری با بهره بالا قرار می‌گیرند. این نوع تعصب‌ها می‌توانند نابرابری‌های موجود را تثبیت کنند و مانع دسترسی برخی گروه‌ها به فرصت‌ها شوند.

۵. اثرات ترسی بر آزادی بیان

نگرانی دیگر، پتانسیل نظارت—چه توسط دولت‌ها یا شرکت‌های فناوری با استفاده از الگوریتم‌های ذهن‌خوانی—برای ایجاد اثرات ترسی بر آزادی بیان و ابراز عقیده است. وقتی افراد بدانند که تحت نظارت هستند، ممکن است کمتر تمایل داشته باشند نظرات مخالف خود را ابراز کنند، در بحث‌های بحث‌برانگیز شرکت کنند یا در فعالیت‌های سیاسی مشارکت داشته باشند.

برای مثال، در کشورهایی با دولت‌های استبدادی، نظارت اغلب به عنوان ابزاری برای سرکوب مخالفت‌ها استفاده می‌شود. در چین، دولت به طور فعال فعالیت‌های آنلاین را نظارت می‌کند و از نظارت برای شناسایی و مجازات افرادی که از دولت انتقاد می‌کنند یا در اعتراضات شرکت می‌کنند، استفاده می‌شود. در روسیه نیز از نظارت برای هدف قرار دادن روزنامه‌نگاران، فعالان و مخالفان سیاسی استفاده شده است. فناوری‌های ذهن‌خوانی که رفتار را پیش‌بینی و تحت تأثیر قرار می‌دهند، می‌توانند به عنوان ابزاری برای جلوگیری از شرکت افراد در فعالیت‌هایی که به چالش کشیدن وضعیت موجود است، استفاده شوند.

حتی در کشورهای دموکراتیک، آگاهی از اینکه فعالیت‌های آنلاین تحت نظارت است، می‌تواند مردم را از شرکت در برخی انواع بیان بازدارد. این امر به ویژه برای گروه‌های حاشیه‌نشین صادق است که ممکن است از قبل با نظارت یا تبعیض بیشتری مواجه باشند. با پیشرفته‌تر شدن الگوریتم‌های ذهن‌خوانی، پتانسیل استفاده از آن‌ها به عنوان ابزاری برای کنترل و سرکوب افزایش می‌یابد.

۶. کنترل اجتماعی

شاید نگران‌کننده‌ترین پیامد جمع‌آوری داده‌های انبوه و نظارت، پتانسیل استفاده از آن به عنوان ابزاری برای کنترل اجتماعی باشد. در چین، سیستم امتیاز اجتماعی دولت نمونه‌ای بارز از چگونگی استفاده از فناوری‌های ذهن‌خوانی و داده‌ها برای نظارت و کنترل رفتار شهروندان است. در این سیستم، شهروندان بر اساس رفتارشان امتیاز می‌گیرند که می‌تواند بر توانایی آن‌ها در دسترسی به خدمات، سفر یا حتی دریافت وام تأثیر بگذارد.

در حالی که سیستم امتیاز اجتماعی چین یک مثال افراطی است، اصول پشت آن منحصر به فرد نیست. در بسیاری از کشورها، دولت‌ها و شرکت‌ها از داده‌ها برای شکل‌دهی و تأثیرگذاری بر رفتار استفاده می‌کنند، چه از طریق تبلیغات هدفمند، الگوریتم‌های توصیه محتوا یا برنامه‌های نظارتی. الگوریتم‌های ذهن‌خوانی در قلب این تلاش‌ها قرار دارند، زیرا با دقت فزاینده‌ای رفتارهای فردی را پیش‌بینی می‌کنند، اغلب بدون آگاهی کاربر.

ظهور اقتصاد رفتاری و نظریه «تلنگر» به این روند دامن زده است. این حوزه‌ها به بررسی چگونگی تصمیم‌گیری افراد و نحوه تأثیرگذاری ظریف بر رفتار آن‌ها از طریق تغییر در نحوه ارائه اطلاعات می‌پردازند. در حالی که این تکنیک‌ها می‌توانند برای اهداف مثبت (مانند تشویق افراد به صرفه‌جویی بیشتر یا تغذیه سالم‌تر) استفاده شوند، می‌توانند برای دستکاری انتخاب‌های مردم به شیوه‌هایی که به نفع منافع شرکتی یا دولتی است نیز استفاده شوند.

برای مثال، پلتفرم‌های شبکه‌های اجتماعی از الگوریتم‌های تعامل ذهن‌خوانی برای نمایش محتوایی که به احتمال زیاد کاربران را برای مدت طولانی‌تری در پلتفرم نگه می‌دارد، استفاده می‌کنند که اغلب محتوای تحریک‌آمیز یا احساسی را ترجیح می‌دهند. این امر می‌تواند به گسترش اطلاعات نادرست، رادیکال‌سازی و ایجاد اتاق‌های پژواک منجر شود که در آن کاربران فقط در معرض اطلاعاتی قرار می‌گیرند که باورهای آن‌ها را تقویت می‌کند.

آینده حریم خصوصی و نظارت: به کجا می‌رویم؟

با پیشرفت فناوری، روش‌های جمع‌آوری، تحلیل و استفاده از داده‌ها نیز تکامل خواهند یافت. ظهور فناوری‌های ذهن‌خوانی، هوش مصنوعی، تشخیص چهره و اینترنت اشیا (IoT) فرصت‌های جدیدی برای نظارت و جمع‌آوری داده‌ها ایجاد می‌کند، اما در عین حال چالش‌های جدیدی برای حریم خصوصی و آزادی‌های مدنی نیز به وجود می‌آورد.

نقش قانون‌گذاری و مقررات

یکی از مهم‌ترین راه‌ها برای مقابله با این چالش‌ها، از طریق قانون‌گذاری و تنظیم مقررات است. دولت‌ها در سراسر جهان به تدریج به نیاز به حفاظت‌های قوی‌تر از حریم خصوصی و نظارت بیشتر بر شیوه‌های جمع‌آوری داده‌های ذهن‌خوانی پی می‌برند.

مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها (GDPR) در اتحادیه اروپا استاندارد جدیدی برای حریم خصوصی داده‌ها وضع کرده است. این مقررات، شرکت‌ها را ملزم به کسب رضایت صریح از کاربران قبل از جمع‌آوری داده‌های آن‌ها می‌کند و به کاربران حق دسترسی، اصلاح یا حذف داده‌هایشان را می‌دهد. با این حال، اگرچه GDPR گامی در مسیر درست است، اما یک راه‌حل جهانی نیست. بسیاری از کشورها، از جمله ایالات متحده، هنوز فاقد قوانین جامع حریم خصوصی هستند که کاربران را از شیوه‌های تهاجمی جمع‌آوری داده‌های ذهن‌خوانی محافظت کند.

در ایالات متحده، درخواست‌هایی برای تصویب یک قانون فدرال حریم خصوصی که مشابه با GDPR باشد وجود داشته است، اما پیشرفت در این زمینه کند بوده است. در غیاب قانون‌گذاری فدرال، ایالاتی مانند کالیفرنیا قوانین حریم خصوصی خود را تصویب کرده‌اند، مانند قانون حریم خصوصی مصرف‌کننده کالیفرنیا (CCPA) که به مصرف‌کنندگان کنترل بیشتری بر داده‌های شخصی‌شان می‌دهد.

نتیجه‌گیری

در حالی که ممکن است احساس کنید شرکت‌هایی مانند گوگل، اینستاگرام و فیسبوک “ذهن شما را می‌خوانند”، واقعیت این است که آن‌ها از الگوریتم‌های پیشرفته ذهن‌خوانی و حجم عظیمی از داده‌ها برای پیش‌بینی رفتار شما با دقتی شگفت‌انگیز استفاده می‌کنند. این پلتفرم‌ها داده‌ها را نه تنها از تعاملات مستقیم شما، بلکه از هر جنبه‌ای از زندگی دیجیتال شما جمع‌آوری می‌کنند؛ از جمله تاریخچه مرورگر شما، موقعیت مکانی، ارتباطات اجتماعی، و حتی داده‌های غیرفعال مانند مدت زمانی که در یک صفحه می‌مانید.

پیامدهای این جمع‌آوری داده‌ها بسیار فراتر از تبلیغات شخصی‌سازی شده است. دولت‌ها در سراسر جهان از همین داده‌ها برای اجرای نظارت گسترده، پایش مخالفت‌های سیاسی و در برخی موارد اعمال کنترل اجتماعی استفاده می‌کنند. با پیشرفت فناوری‌های ذهن‌خوانی، پتانسیل استفاده از این سیستم‌ها برای دستکاری، تبعیض و سرکوب نیز بیشتر خواهد شد.

در عین حال، اقداماتی وجود دارد که افراد، شرکت‌ها و دولت‌ها می‌توانند برای حفاظت از حریم خصوصی و اطمینان از استفاده اخلاقی از داده‌ها انجام دهند. از تغییر تنظیمات حریم خصوصی و استفاده از ابزارهای متمرکز بر حفظ حریم خصوصی گرفته تا فشار برای تصویب قوانین قوی‌تر و پذیرش طراحی‌های اخلاقی، راه‌هایی برای کاهش خطرات نظارت ذهن‌خوانی و جمع‌آوری داده‌ها وجود دارد.

در نهایت، آینده حریم خصوصی به این بستگی دارد که ما به عنوان یک جامعه چگونه بین مزایای فناوری‌های ذهن‌خوانی و نیاز به حفاظت از حقوق فردی تعادل برقرار کنیم. ما باید هوشیار و فعال در دفاع از آینده‌ای باشیم که در آن فناوری در خدمت منافع عمومی باشد، نه اینکه به ابزاری برای کنترل و دستکاری تبدیل شود.

سوالات متداول