機械学習は、私たちがそのプロセスにおいて受動的なプレーヤーである間に、私たちの個人データを使って行われるものです。
インターネット経済のバックボーンを形成する前に、私たちの意図を知るように設計されたパーソナライゼーション アルゴリズム。これらのアルゴリズム システムは、本物の人工知能 (AI) の基準をすべて満たしているわけではありませんが、バイアスという点ではその技術がしっかりと確立されています。広告ベースの AI は、購入ファネル内で私たちの生活を組み立てます。そこでは、私たちの欲望は投資収益率に関してのみ関係します。
このインターネット経済がこれほど壊れている理由は、私たちが個人データを管理したり一元管理したりできないためです。私たちはペルソナをソーシャル ネットワークに分割し、銀行業務、購買、医療、保険などの分野で私たちの生活を管理する多数のサービスに私たちのアイデンティティの通貨を譲渡しました。各サービスは独自のアルゴリズム追跡手法を利用しており、ユーザーが意識的に関与することなくユーザーの価値を判断します。
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このモデルが、個人が自分の個人データを販売することについての議論が、「あなたのデータにどれだけの価値があるのか」という要点を見逃している理由です。 「自分の情報を最高値入札者に売ったとしたら、あなたは他のデータブローカーと同じですか?」これらは、インターネット広告の既存のパラダイムの中で問われる質問です。そこでは、私たちは単なるデータを生成するツールであるのに対して、アイデンティティを管理する個人は存在しません。この文脈における人工知能は完全に理にかなっています。私たちのコードでの生活は、トランザクション的なものであるか、変革的なものです。目に見えない追跡が、表向きは私たち自身よりも私たちのことをよく知っているのに、なぜわざわざ人間を巻き込む必要があるのでしょうか?
理由はいくつかあります。初め、誤った個人統計データブローカーのリストで販売されているということは、不良データに基づいて優先学習アルゴリズムが構築されていることを意味します。第二に、消費者の信頼の低下ソーシャルネットワークや企業による個人データの使用に関しては、広告主の感情分析プロセスに偏りが生じます。したがって、現在のシステムは、デジタル自己検査に人々を含めないことで、人工知能や個人データを基盤として構築されたテクノロジーを失敗に追い込んでいます。そして、システム全体を動かすデータについて学習し、そこから恩恵を受けるプロセスに人間を透過的に参加させなければ、機械学習の分野におけるイノベーションは妨げられ続けることになるでしょう。
私たちには欠陥があるかもしれませんし、機械に依存していることは否定できません。しかし、透明性のあるデータ所有権の権利を活用しなければ、人間が関与しなければ、どのブランドのインテリジェンスも人工的なものにはならなくなります。
なぜ広告は人工的なものを加速させるのか
AI の最も広範な応用はおそらくパーソナライズされた広告の形で行われ、個人データの管理を放棄することは、デジタル アイデンティティに対する権利を放棄する前例にもなりました。彼らの記事では、「LinkedIn、顧客の電子メール連絡先に関する訴訟を命じられるブルームバーグは最近、ビジネス ネットワーキング会社が「外部の電子メール アカウントにアクセスし、連絡先のアドレスをダウンロードすることにより、マーケティング目的で顧客のプライバシー権を侵害した可能性がある」と報じました。この決定は、苦情を提出した LinkedIn メンバーが収入を得ることができることを意味します。 LinkedIn は電子メール アカウントを使用して作成されました。
ユーザーは、電子メール連絡先を LinkedIn と共有することに同意していても、サービスを宣伝する複数の電子メールが連絡先に送信される可能性があることに気づいていませんでした。ブルームバーグが引用した米国地方判事のルーシー・H・コー氏によれば、ユーザーの身元を詐取してフィッシングメールを生成するという行為は、「LinkedInは、誰かの名前や肖像の流用を防ぐカリフォルニア州のパブリシティ権を侵害した可能性がある」と述べている。彼らの同意なしに、商業目的で。」
今回のような訴訟によって設けられた前例は、広告に関連する個人データと人工知能の運命を決定することになるでしょう。フィッシング プログラムに関連するアルゴリズムが改善されるにつれ、より多くの人が、友人が連絡しているのではなく営利団体であると思い込まされるでしょう。少なくとも最初は、私たちが信頼していたサービスが新しいユーザーを獲得するために私たちのアイデンティティを横取りしたことに聖書のように腹を立てるまでは。これは、不透明な利用規約とデータ マイニングでは不十分な点です。最終的には、データを作成している人間が、そのデータを使って何をしているのかを発見する可能性があります。
「100%効果を発揮するには、広告メッセージが受信者を完全にターゲットにしている必要があります。また、完璧なターゲティングには、広告を受け取る人々に関する『完璧なデータ』を収集する必要があります。」とセントジョン・ディーキンス氏はハフィントンポストの記事で述べています。「自己の権利」: インターネットの最大の問題を解決するディーキンスはの創設者ですシチズンミー、個人情報管理サービス。その目的は、人々に自分の個人データの可視性と制御を提供することです。 「可視化とは、私たちのさまざまなデジタルセルフを 1 か所に集め、そのデータのつながりを確認することです」とディーキンス氏はインタビューで述べました。これらのリンクは、広告主やブローカーと同じ方法で個人データを一元管理しなければ、現時点ではアクセスできない洞察を提供します。個人データとの単なる金銭交換を超えて、これらの貴重な洞察にアクセスしたいという欲求は、オンライン広告を破壊し、新しいビジネス モデルを推進する可能性があります。
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これは答えを求める質問です。パーソナライゼーション アルゴリズムが不完全なターゲティングを提供する未熟な AI に基づいているということが一般的に受け入れられているのであれば、なぜ感情を定義するプロセスに人々を透過的に参加させないのでしょうか?研究によると消費者は、プライバシー ポリシーが明確で、未知の第三者とデータを共有しない信頼できるブランドに情報を提供する可能性が高いということです。エラーだらけの機械学習データに賭けるのではなく、ブランドの信頼と収益をさらに高めてみませんか?ディーキンス氏は、人々が自分のデータを一元管理できるようにすることにビジネスチャンスがあることに同意し、「個人データに関するソリューションを実現する唯一の方法は、市場主導型の企業が消費者に市場ソリューションを提供することです。」
パーソナライズされた広告がユーザーの行動を意味不明な方法で把握する場合、不気味な要因があることも広く認識されています。たとえば、友人にテントを購入した後、アウトドア派ではないにもかかわらず、ハイキングの広告が大量に送られてくることがあります。しかし、機械学習の加速により、広告はあなたが隠したい、あるいは気づいてさえいない「隠れた自分」をターゲットにする可能性もあります。広告主の間では、見知らぬ人が商業的な偏見を持ってあなたの秘密を暴露すると、信頼や購入意欲が生まれるという思い込みがあるのでしょうか?
これは、人工知能が成熟する前に失敗する運命にある重要な慣行の 1 つです。 「アルゴリズムやプログラマティック広告の興奮した話の中で、その連鎖の最後には、時に感情的で、しばしば非合理的で、典型的には予測不可能な人間が座っていることを忘れがちです」と、同社の業界責任者コリン・ストロング氏は指摘する。GfK、最近のブログ投稿で、「ブランドは不気味の谷に突入しているのでしょうか?「ミラーリング」用語通常、人間によく似ているが完全には似ていない機能を備えたロボットを指します。AI 広告の不気味の谷は、役立つサービスを提供する消費者に対して、ますます多くの消費者を反発させています。 「マーケティングテクノロジー界隈では、消費者に関するデータが多ければ多いほど、より良いマーケティングができるという思い込みがある」とストロング氏はインタビューで述べた。 [しかし]「私たちのデジタルトレイルは、私たちが自分自身について知らないかもしれないことをブランドに伝えており、それが関係に不均衡を生み出しています。」
データに欠陥があります。未熟なアルゴリズム。侵食していく人間関係。広告業界は、個人のデジタル蒸気痕跡を非効率的にマイニングするのではなく、個人のデータの一元化をサポートする必要があります。それは彼らにとってイノベーションの最大のチャンスであり、つながりを築く最後のチャンスでもあります。
新しいパラダイムがもたらす利益
良いニュースです。個人データは個人によって管理されるという考えを支持する業界が急成長しています。世界中の複数の組織が、個人をデータの中心に据えることによって生み出される巨大な価値を認識しています。集約された洞察を備えたこれらの個人とその個人データは、非効率的で誤った機械学習アルゴリズムをはるかに上回る市場機会をもたらします。
アラン・ミッチェル氏は、「個人に対するデータの有用性ではなく、データの経済的評価についての議論や疑問が依然として残っている」とインタビューで述べた。ミッチェルは戦略ディレクターですCtrl+Shiftは、初期の個人情報経済から生じる組織の機会に焦点を当てた市場アナリスト兼コンサルティング事業です。彼らの最近の研究報告では、「個人情報管理サービス (PIMS) – 新興市場の分析」と同社は、PIMSの潜在市場の推定値が165億ポンド、または英国経済の総付加価値の1.2％であると指摘している。
この評価の鍵は、個人に関するデータを一元管理することによるビジネス上の利点にあります。現在、私たちは、私たちの全体的な自己を反映していない数十の個別のトランザクションでデータを共有しています。個人の管理下に集められたこれらのペルソナは、企業にとって非常に価値のあるものになります。英国の銀行は、顧客の洞察を刺激し、業界のイノベーションを促進する共通の形式でデータを消費者に提供するつもりであると述べて認識しました。
データを個人に復元する際のブランド認知の価値は、上級管理職レベルにも達しています。ミッチェル氏はインタビューの中で、顧客が「データレイプ」されているのではないかと不安になり始めていると調査で述べた金融サービス顧客の一人について説明した。ミッチェル氏は、現在の不透明なデータマイニング慣行について言及し、「ブランドは、自分たちがこれに関与できないことを認識している」と述べた。 「この問題は、ブランドの長期的な健全性にとって中心的かつ戦略的な問題であると認識したため、現在、CEOと取締役会レベルに持ち込まれています。」
雲の群衆
パーソナル クラウドでは、人々がデータの中心に置かれます。自分が管理するサーバー クラウドにデータを保存することで、個人情報をどのように共有するかは自分で決めることができます。リスペクトネットワークは、パーソナル クラウドとビジネス クラウドの世界初のグローバル プライベート ネットワークです。その目的は、世界中のどこにいてもメンバーがソーシャル ネットワークでデータを共有するのと同じくらい簡単に、信頼できるプライベート接続を介して機密のプライベート データを共有できるようにすることです。この組織は現在立ち上げモードにあり、70 を超えるグローバルな設立パートナーがいます。また、最初の 100 万人の会員には 25 ドルの生涯会員権も提供しています。
Respect Network の共同創設者兼 CEO である Drummond Reed がインタビューで指摘したように、定義上、パーソナル クラウド ネットワークの中心は人々です。個人データの交換を可能にするピアツーピア (P2P) インフラストラクチャの技術的側面を超えて、ネットワークの中心となるのは、すべてのメンバーが同意する必要がある 5 つの原則のセットを定義するマスター契約である尊重信頼フレームワークです。参加する。 「人々は、これが私たちがプライバシーと個人の権限をどのように扱うべきかと言っています」とドラモンド氏は言います。 「これは私たち自身とデジタル経済のために守るべき基準です。」そして、この信頼フレームワークのネットワーク効果は、個人のデータ自律性がどれほど強力であるかを実証し始めるでしょう。インターネット上の個人の自由に適用されるメトカーフの法則のように、人間中心のデータ制御の魅力はかつてないほど高まっています。
個人対人工物
「モノリシックなデータ管理は、個別のデータ管理へと移行しつつある」と CEO のマット ホーガン氏は述べています。データクープ私たちのインタビューで。同社は 9 月初旬に設立され、消費者がデータを保存および販売できる個人データ マーケットプレイスを提供しています。PD16は、思想的リーダーのグループが登場し、個人データの問題が今後 2 年間でどのように進展するかを説明するビデオ シリーズです。 「スノーデンの暴露以来、人々は企業やデータブローカーが自分たちのデータにアクセスして、『あなたは私とは何の関係もないのに、なぜ私のデータをマイニングして利益を得ているのですか？』と言っていることに気づきました。」人々が自分のデータを販売できるよう支援することはもちろんですが、より大きな焦点は、人々がデジタル ペルソナに関連する価値と洞察を完全に理解できるようにすることにあります。 「個人にとって、自分のデータの価値を解き放つことが重要です。販売側全体がすでにデータをさまざまな方法で使用しています。データがそれほど価値があるのであれば、なぜこれらの事業体に制御を譲渡する必要があるのでしょうか?」
不透明な人工知能アルゴリズムに基づいて構築されたインターネット エコノミーが失敗したことを認識する時期が来ています。私たちは会話を、プライバシーや個人データに関する取引に関する議論を超えて、人々を自分のアイデンティティの中心に据えたいかどうかを単純に問う必要があります。機械学習はイノベーションをもたらし、単純作業の時間を節約する可能性がありますが、デジタル ライフの価値をコントロールするには細心の注意を払う必要があります。