وبلاگ / توهم حریم خصوصی در عصر هوش مصنوعی: هیچ چیز پنهان نیست

توهم حریم خصوصی در عصر هوش مصنوعی: هیچ چیز پنهان نیست

توهم حریم خصوصی در عصر هوش مصنوعی: هیچ چیز پنهان نیست

مقدمه

در دنیای امروز، حریم خصوصی به یک مفهوم انتزاعی و در عین حال بحث‌برانگیز تبدیل شده است. با گسترش روزافزون هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، مرزهای حریم خصوصی شخصی به شدت تحت فشار قرار گرفته‌اند. بسیاری از ما تصور می‌کنیم که هنوز کنترل کاملی بر اطلاعات شخصی‌مان داریم، اما واقعیت چیز دیگری است. این توهم حریم خصوصی - باور به اینکه داده‌های ما امن و محافظت شده هستند - یکی از بزرگترین چالش‌های عصر دیجیتال است.

چرا حریم خصوصی یک توهم شده است؟

جمع‌آوری داده‌های نامحسوس

هر روز، میلیاردها نقطه داده از طریق گوشی‌های هوشمند، دستگاه‌های پوشیدنی، وب‌سایت‌ها، و اینترنت اشیا (IoT) جمع‌آوری می‌شوند. این فرآیند آنقدر یکپارچه و نامحسوس است که اکثر کاربران متوجه وسعت آن نمی‌شوند. هر کلیک، هر جستجو، هر خرید آنلاین، و حتی مدت زمانی که صفحه‌ای را مشاهده می‌کنید، ثبت و تحلیل می‌شود.
سیستم‌های هوش مصنوعی به گونه‌ای طراحی شده‌اند که بتوانند از این داده‌ها الگوهای رفتاری استخراج کنند. این الگوها می‌توانند اطلاعات حساسی درباره سلامت، باورهای سیاسی، وضعیت مالی، و حتی وضعیت روانی افراد را فاش کنند. در واقع، شما نیازی به افشای مستقیم اطلاعات ندارید؛ الگوریتم‌های پیشرفته می‌توانند آنها را از رفتار دیجیتال شما استنتاج کنند.

متادیتا: اطلاعات پنهان در لابه‌لای داده‌ها

یکی از جنبه‌های کمتر شناخته شده جمع‌آوری داده‌ها، متادیتا است. متادیتا اطلاعاتی درباره داده‌هاست - مانند زمان ارسال پیام، مکان شما هنگام گرفتن عکس، یا دستگاهی که از آن استفاده می‌کنید. حتی اگر محتوای اصلی داده‌های شما رمزگذاری شده باشد، متادیتا می‌تواند اطلاعات زیادی درباره زندگی شما فاش کند.
مدل‌های زبانی هوش مصنوعی و سیستم‌های پردازش زبان طبیعی می‌توانند از متادیتا برای ساخت پروفایل‌های دقیق استفاده کنند. این پروفایل‌ها نه تنها شامل اطلاعات واضح هستند، بلکه می‌توانند جنبه‌های پنهان شخصیت و رفتار را نیز پیش‌بینی کنند.

نقش شرکت‌های بزرگ فناوری

مدل‌های کسب‌وکار مبتنی بر داده

شرکت‌های بزرگ فناوری مانند گوگل، متا، و آمازون، مدل‌های کسب‌وکار خود را بر پایه جمع‌آوری و تحلیل داده‌های کاربران بنا کرده‌اند. این شرکت‌ها خدمات "رایگان" ارائه می‌دهند، اما هزینه واقعی آن، داده‌های شخصی شماست. مدل‌های هوش مصنوعی مولد و شبکه‌های عصبی آنها با استفاده از این داده‌ها آموزش داده می‌شوند تا تبلیغات شخصی‌سازی شده و خدمات هدفمند ارائه دهند.
این شرکت‌ها از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده، شخصی‌سازی محتوا، و حتی تأثیرگذاری بر تصمیمات استفاده می‌کنند. در واقع، آنها بهتر از خود شما می‌دانند که چه محصولی می‌خواهید، چه محتوایی را ترجیح می‌دهید، و حتی چه زمانی احتمالاً خرید خواهید کرد.

شفافیت محدود در استفاده از داده‌ها

یکی از مشکلات اصلی، کمبود شفافیت در نحوه استفاده از داده‌هاست. حتی با وجود قوانینی مانند GDPR در اروپا، اکثر کاربران واقعاً نمی‌دانند که داده‌های آنها چگونه پردازش، ذخیره، یا به اشتراک گذاشته می‌شوند. سیاست‌های حریم خصوصی غالباً آنقدر پیچیده و طولانی هستند که کمتر کسی آنها را می‌خواند.
ابزارهای هوش مصنوعی در این شرکت‌ها می‌توانند داده‌های به ظاهر بی‌ارتباط را ترکیب کنند تا تصویری جامع از زندگی شما ایجاد کنند. این فرآیند، که به "پروفایلینگ" معروف است، می‌تواند تأثیرات عمیقی بر زندگی شخصی و حرفه‌ای افراد داشته باشد.

تکنولوژی‌های هوش مصنوعی و نقض حریم خصوصی

سیستم‌های تشخیص چهره و هویت

تشخیص چهره با هوش مصنوعی یکی از بحث‌برانگیزترین فناوری‌هاست. این سیستم‌ها می‌توانند افراد را در محیط‌های عمومی شناسایی کنند، حرکات آنها را ردیابی کنند، و حتی احساسات آنها را تحلیل کنند. در حالی که این فناوری مزایایی مانند بهبود امنیت دارد، نگرانی‌های جدی درباره نظارت جمعی و از دست رفتن حریم خصوصی وجود دارد.
در برخی کشورها، سیستم‌های تشخیص چهره برای نظارت بر شهروندان، ردیابی معترضان، و حتی امتیازدهی اجتماعی استفاده می‌شوند. این نوع استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند به جامعه‌ای منجر شود که در آن هر حرکتی ثبت و ارزیابی می‌شود.

پردازش زبان طبیعی و تحلیل گفتار

سیستم‌های تشخیص گفتار مانند دستیارهای صوتی (Alexa، Siri، Google Assistant) همیشه در حال گوش دادن هستند. در حالی که این دستگاه‌ها قرار است فقط بعد از شنیدن کلمه فعال‌ساز شروع به ضبط کنند، گزارش‌هایی از فعال‌سازی‌های ناخواسته و ضبط مکالمات خصوصی وجود دارد.
مدل‌های Transformer و سیستم‌های پیشرفته NLP می‌توانند نه تنها کلمات، بلکه لحن، احساسات، و حتی ناگفته‌ها را تحلیل کنند. این توانایی می‌تواند برای درک بهتر نیازهای کاربران استفاده شود، اما همچنین می‌تواند برای دستکاری یا نقض حریم خصوصی به کار رود.

تحلیل رفتار و پیش‌بینی

یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت به سیستم‌های هوش مصنوعی این امکان را می‌دهند که الگوهای پیچیده را در رفتار انسان شناسایی کنند. این سیستم‌ها می‌توانند پیش‌بینی کنند که چه زمانی احتمالاً بیمار خواهید شد، چه زمانی شغل خود را ترک خواهید کرد، یا حتی احتمال ارتکاب جرم را برآورد کنند.
در حالی که این پیش‌بینی‌ها می‌توانند مفید باشند، آنها همچنین می‌توانند به تبعیض منجر شوند. اگر یک سیستم هوش مصنوعی پیش‌بینی کند که شما یک کارمند "پرخطر" هستید، ممکن است از فرصت‌های شغلی محروم شوید - حتی اگر پیش‌بینی نادرست باشد.

داده‌های حساس و آسیب‌پذیری‌های امنیتی

نشت اطلاعات و نقض داده

نقض‌های امنیتی و نشت اطلاعات به امری رایج تبدیل شده‌اند. هر سال، میلیاردها رکورد کاربران در حملات سایبری فاش می‌شوند. این اطلاعات می‌توانند شامل رمزهای عبور، اطلاعات مالی، داده‌های پزشکی، و سایر اطلاعات حساس باشند.
تأثیر هوش مصنوعی بر سیستم‌های امنیت سایبری دوگانه است. از یک طرف، هوش مصنوعی می‌تواند به تشخیص و پیشگیری از حملات کمک کند. از طرف دیگر، مهاجمان نیز از هوش مصنوعی برای پیچیده‌تر کردن حملات خود استفاده می‌کنند.
وقتی داده‌های شما یک بار نشت پیدا می‌کنند، کنترل آنها از دست شما خارج می‌شود. این اطلاعات می‌توانند در دارک‌وب خرید و فروش شوند، برای کلاهبرداری استفاده شوند، یا حتی برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی غیرمجاز به کار روند.

داده‌های بیومتریک و شناسایی دائمی

داده‌های بیومتریک مانند اثر انگشت، تشخیص چهره، و اسکن عنبیه، به طور فزاینده‌ای برای احراز هویت استفاده می‌شوند. مشکل این است که برخلاف رمز عبور که می‌توان آن را تغییر داد، داده‌های بیومتریک ثابت هستند. اگر این داده‌ها به سرقت بروند، نمی‌توانید چهره یا اثر انگشت جدیدی داشته باشید.
هوش مصنوعی در تشخیص و درمان نیازمند داده‌های حساس پزشکی و بیومتریک است. در حالی که این فناوری می‌تواند جان‌ها را نجات دهد، همچنین خطرات جدی برای حریم خصوصی ایجاد می‌کند.

کنترل محدود کاربران بر داده‌های خود

پیچیدگی تنظیمات حریم خصوصی

اکثر پلتفرم‌ها تنظیمات حریم خصوصی پیچیده و گیج‌کننده‌ای دارند. حتی کاربران فنی نیز ممکن است در یافتن و تنظیم این گزینه‌ها دچار مشکل شوند. این پیچیدگی عمدی است؛ هرچه کمتر کسی تنظیمات را تغییر دهد، داده‌های بیشتری جمع‌آوری می‌شود.
علاوه بر این، حتی اگر تمام تنظیمات حریم خصوصی را فعال کنید، هنوز هم برخی داده‌ها جمع‌آوری می‌شوند. شرکت‌ها غالباً در شرایط و ضوابط خود بندهایی دارند که به آنها اجازه می‌دهد داده‌های "ضروری" را جمع‌آوری کنند - تعریفی که می‌تواند بسیار گسترده باشد.

عدم قابلیت حذف کامل

یکی دیگر از توهمات، این باور است که می‌توانید داده‌های خود را به طور کامل حذف کنید. در واقعیت، حتی اگر حساب خود را حذف کنید، نسخه‌های پشتیبان، کش‌ها، و اشتراک‌گذاری‌های قبلی ممکن است همچنان وجود داشته باشند.
داده‌کاوی و تحلیل داده معمولاً روی مجموعه‌های بزرگ داده انجام می‌شود که در آن اطلاعات فردی با میلیون‌ها رکورد دیگر ترکیب شده است. جداسازی و حذف داده‌های یک فرد خاص می‌تواند فنی بسیار دشوار یا حتی غیرممکن باشد.

رمزگذاری و محدودیت‌های آن

رمزگذاری سر به سر

رمزگذاری سر به سر (End-to-End Encryption) به عنوان یک راه‌حل برای حفاظت از حریم خصوصی تبلیغ می‌شود. در این روش، فقط فرستنده و گیرنده می‌توانند محتوای پیام را بخوانند. با این حال، این فناوری همچنان محدودیت‌هایی دارد.
اولاً، متادیتا (چه کسی با چه کسی، چه زمانی، و چند بار ارتباط داشته) معمولاً رمزگذاری نمی‌شود. ثانیاً، اگر دستگاه شما به خطر بیفتد، رمزگذاری کمکی نمی‌کند. ثالثاً، شرکت‌ها هنوز هم می‌توانند اطلاعات دیگری درباره شما جمع‌آوری کنند - از الگوهای استفاده گرفته تا تنظیمات دستگاه.

رمزگذاری همومورفیک و محاسبات روی داده‌های رمزشده

رمزگذاری همومورفیک (Homomorphic Encryption) یک فناوری نوظهور است که به محاسبه روی داده‌های رمزشده بدون رمزگشایی آنها اجازه می‌دهد. این می‌تواند انقلابی در حریم خصوصی ایجاد کند، اما هنوز در مراحل اولیه است و چالش‌های عملکردی دارد.
حتی با این فناوری، سؤالات اساسی باقی می‌مانند: چه کسی کلیدهای رمزگذاری را کنترل می‌کند؟ چگونه می‌توان از سوء استفاده جلوگیری کرد؟ و آیا کاربران عادی واقعاً از این فناوری استفاده خواهند کرد؟

هوش مصنوعی و استنتاج اطلاعات

استنتاج از داده‌های ناقص

یکی از توانایی‌های شگفت‌انگیز شبکه‌های عصبی عمیق این است که می‌توانند اطلاعات گمشده را استنتاج کنند. حتی اگر برخی داده‌ها را پنهان کنید، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل الگوها و ارتباطات، آنها را حدس بزنند.
به عنوان مثال، اگر شما سن خود را در پروفایل ذکر نکنید، هوش مصنوعی می‌تواند از روی زبان، علایق، و رفتار آنلاین شما آن را تخمین بزند. اگر مکان خود را به اشتراک نگذارید، الگوریتم‌ها می‌توانند از ساعات فعالیت، زبان، و ارتباطات شما محل سکونت احتمالی شما را استخراج کنند.

اثر همبستگی و ارتباطات پنهان

شبکه‌های عصبی گراف (GNN) می‌توانند ارتباطات پیچیده بین افراد، مکان‌ها، و رویدادها را شناسایی کنند. این شبکه‌ها می‌توانند الگوهایی را کشف کنند که حتی برای تحلیلگران انسانی واضح نیست.
این به معنای آن است که حتی اگر شما شخصاً اطلاعات حساسی را فاش نکنید، ارتباطات و رفتار افرادی که با آنها در ارتباط هستید می‌تواند اطلاعاتی درباره شما فاش کند. این "انتشار اطلاعات" یکی از چالش‌های اساسی حریم خصوصی در عصر هوش مصنوعی است.

مدل‌های زبانی بزرگ و حفظ حریم خصوصی

آموزش مدل‌ها با داده‌های عمومی

مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT، Claude، و Gemini با میلیاردها کلمه از اینترنت آموزش داده می‌شوند. این داده‌ها شامل متن‌های عمومی، فروم‌ها، شبکه‌های اجتماعی، و حتی برخی محتواهای شخصی که به اشتباه عمومی شده‌اند، می‌شوند.
مشکل این است که این مدل‌ها ممکن است اطلاعات شخصی را که در متون آموزشی وجود داشته، به خاطر بسپارند و در پاسخ‌های خود بازتولید کنند. هالوسیناسیون هوش مصنوعی نیز می‌تواند باعث شود که این مدل‌ها اطلاعات نادرستی درباره افراد تولید کنند که می‌تواند به شهرت یا امنیت آنها آسیب بزند.

ریسک بازتولید اطلاعات شخصی

حتی اگر مدل‌ها به گونه‌ای طراحی شوند که از بازتولید مستقیم اطلاعات شخصی جلوگیری کنند، حملات پیچیده می‌توانند این اطلاعات را استخراج کنند. محققان نشان داده‌اند که با پرسش‌های هوشمندانه، می‌توان داده‌های خاصی را از مدل‌های زبانی استخراج کرد.
یادگیری فدرال یک رویکرد نوظهور برای حفظ حریم خصوصی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی است. در این روش، مدل به جای داده‌ها منتقل می‌شود، و آموزش روی دستگاه‌های محلی انجام می‌شود. با این حال، این تکنیک هنوز چالش‌هایی دارد و به طور گسترده اجرا نشده است.

نظارت دولتی و استفاده از هوش مصنوعی

نظارت جمعی و ردیابی شهروندان

در برخی کشورها، دولت‌ها از هوش مصنوعی برای نظارت گسترده بر شهروندان استفاده می‌کنند. سیستم‌های تشخیص چهره، تحلیل شبکه‌های اجتماعی، و ردیابی مکان به ابزارهای استانداردی برای کنترل جمعیت تبدیل شده‌اند.
شهرهای هوشمند با وعده کارایی بهتر و خدمات بهبود یافته ترویج می‌شوند، اما معمولاً با افزایش نظارت همراه هستند. دوربین‌های هوشمند، سنسورها، و سیستم‌های تحلیل داده می‌توانند اطلاعات دقیقی درباره حرکات و فعالیت‌های شهروندان جمع‌آوری کنند.

قوانین و مقررات ناکافی

در حالی که مقرراتی مانند GDPR در اروپا و CCPA در کالیفرنیا تلاش‌هایی برای حفاظت از حریم خصوصی هستند، اجرای آنها چالش‌برانگیز است. شرکت‌های فناوری معمولاً راه‌هایی برای دور زدن این قوانین پیدا می‌کنند، و جریمه‌ها اغلب در مقایسه با درآمدها ناچیز هستند.
علاوه بر این، قوانین با سرعت پیشرفت فناوری همگام نیستند. تا زمانی که یک قانون تصویب و اجرا شود، فناوری‌های جدیدی ظهور کرده‌اند که در محدوده آن قوانین نیستند.

راهکارها و استراتژی‌های محافظت از حریم خصوصی

آگاهی و سواد دیجیتال

اولین قدم در محافظت از حریم خصوصی، آگاهی است. کاربران باید درک کنند که چگونه داده‌های آنها جمع‌آوری، استفاده، و به اشتراک گذاشته می‌شود. سواد دیجیتال باید به بخشی از آموزش عمومی تبدیل شود، نه فقط برای نسل جوان، بلکه برای همه گروه‌های سنی.
این شامل درک نحوه خواندن سیاست‌های حریم خصوصی، تشخیص علائم هشدار در برنامه‌ها و خدمات، و دانستن اینکه کجا و چگونه کنترل بیشتری بر داده‌های خود اعمال کنیم، می‌شود.

استفاده از ابزارها و تکنولوژی‌های حفظ حریم خصوصی

ابزارهای متعددی برای حفاظت بهتر از حریم خصوصی وجود دارند:
  • مرورگرهای محافظت از حریم خصوصی: مرورگرهایی مانند Brave یا Firefox با تنظیمات تقویت شده
  • VPN و پروکسی: برای پنهان کردن آدرس IP و مکان
  • مدیران رمز عبور: برای استفاده از رمزهای عبور قوی و منحصر به فرد
  • رمزگذاری ایمیل و پیام: استفاده از سرویس‌هایی با رمزگذاری سر به سر
  • بلاکرهای ردیاب: برای جلوگیری از ردیابی آنلاین
  • موتورهای جستجوی حریم خصوصی‌محور: مانند DuckDuckGo که اطلاعات جستجو را ذخیره نمی‌کنند
مرورگرهای مبتنی بر هوش مصنوعی نیز در حال ظهور هستند که ممکن است قابلیت‌های جدیدی برای محافظت از حریم خصوصی ارائه دهند، اما همچنین ریسک‌های جدیدی نیز ایجاد می‌کنند.

کاهش ردپای دیجیتال

یکی از مؤثرترین استراتژی‌ها، کاهش حجم اطلاعاتی است که به اشتراک می‌گذارید:
  • حداقل‌سازی اطلاعات: فقط اطلاعات ضروری را وارد کنید
  • استفاده از نام‌های مستعار: در جاهایی که هویت واقعی لازم نیست
  • حذف حساب‌های غیرضروری: حساب‌های قدیمی و استفاده نشده را حذف کنید
  • محدود کردن دسترسی برنامه‌ها: فقط مجوزهای ضروری را بدهید
  • استفاده از ایمیل‌های موقت: برای ثبت‌نام‌های یکبار مصرف

انتخاب آگاهانه سرویس‌ها و پلتفرم‌ها

قبل از استفاده از یک سرویس جدید، تحقیق کنید:
  • سیاست حریم خصوصی: آیا واضح و قابل فهم است؟
  • تاریخچه امنیتی: آیا سابقه نقض داده داشته است؟
  • مدل کسب‌وکار: چگونه درآمدزایی می‌کند؟
  • مکان ذخیره‌سازی داده: داده‌ها کجا ذخیره می‌شوند؟
  • گزینه‌های حذف: آیا می‌توانید داده‌های خود را حذف کنید؟
ترجیح استفاده از سرویس‌های متن‌باز و غیرمتمرکز که شفافیت بیشتری دارند و کنترل بیشتری به کاربران می‌دهند.

آینده حریم خصوصی در عصر هوش مصنوعی

فناوری‌های نوظهور و امید به بهبود

برخی فناوری‌های نوظهور امیدوارکننده هستند:
  • محاسبات حافظه‌دار (Edge AI): پردازش محلی در Edge AI می‌تواند داده‌ها را روی دستگاه شما نگه دارد به جای ارسال به سرورهای مرکزی
  • بلاکچین و غیرمتمرکزی: هوش مصنوعی و بلاکچین می‌توانند کنترل بیشتری به افراد بدهند
  • محاسبات محرمانه: فناوری‌هایی که اجازه می‌دهند داده‌ها رمزگذاری شده باقی بمانند
  • حریم خصوصی تفاضلی: تکنیکی که نویز به داده‌ها اضافه می‌کند تا افراد را قابل شناسایی نکند
رایانش کوانتومی می‌تواند چالش‌ها و فرصت‌های جدیدی برای حریم خصوصی ایجاد کند. از یک طرف، می‌تواند سیستم‌های رمزگذاری کنونی را شکست دهد. از طرف دیگر، رمزگذاری کوانتومی می‌تواند امنیت بی‌سابقه‌ای فراهم کند.

چالش‌های پیش رو

با این حال، چالش‌های جدی باقی می‌مانند:

نیاز به تغییر فرهنگی و قانونی

حفاظت مؤثر از حریم خصوصی نیازمند تغییرات بنیادین است:
در سطح فردی:
  • پذیرش اینکه راحتی و حریم خصوصی غالباً متضادند
  • آمادگی برای پرداخت هزینه (پولی یا غیرپولی) برای خدمات محافظت کننده از حریم خصوصی
  • فعال‌تر بودن در مدیریت داده‌های شخصی
در سطح شرکت‌ها:
  • طراحی محصولات با حریم خصوصی به عنوان اولویت (Privacy by Design)
  • شفافیت واقعی در نحوه استفاده از داده‌ها
  • احترام به انتخاب‌های کاربران
در سطح دولت‌ها:
  • قوانین جامع‌تر و قابل اجرا
  • جریمه‌های بازدارنده برای نقض‌کنندگان
  • سرمایه‌گذاری در تحقیقات حریم خصوصی

اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت اجتماعی

مسئولیت توسعه‌دهندگان

توسعه‌دهندگان مدل‌های هوش مصنوعی مسئولیت اخلاقی دارند:
  • تست و ارزیابی حریم خصوصی: قبل از انتشار محصولات
  • حداقل‌سازی جمع‌آوری داده: فقط داده‌های ضروری
  • شفافیت در الگوریتم‌ها: تا حد ممکن
  • حسابرسی مستقل: اجازه دادن به ارزیابی‌های خارجی

نقش جامعه مدنی و فعالان

سازمان‌های غیردولتی، محققان، و فعالان نقش مهمی دارند:
  • آموزش عمومی: افزایش آگاهی درباره ریسک‌های حریم خصوصی
  • فشار بر شرکت‌ها و دولت‌ها: برای استانداردهای بالاتر
  • توسعه ابزارها و راهکارهای باز: برای محافظت از حریم خصوصی
  • پژوهش و افشاگری: کشف و اطلاع‌رسانی نقض‌های حریم خصوصی

نتیجه‌گیری: پذیرش واقعیت و اقدام آگاهانه

توهم حریم خصوصی در عصر هوش مصنوعی یک واقعیت انکارناپذیر است. ما در جهانی زندگی می‌کنیم که در آن هر حرکت دیجیتال ردپایی باقی می‌گذارد، و فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی می‌توانند از این ردپاها تصویری جامع از زندگی ما بسازند.
با این حال، این بدان معنا نیست که باید تسلیم شویم. حریم خصوصی مطلق شاید یک توهم باشد، اما حریم خصوصی بهتر قابل دستیابی است. با آگاهی، انتخاب‌های هوشمندانه، استفاده از ابزارهای مناسب، و فشار برای تغییرات سیستماتیک، می‌توانیم کنترل بیشتری بر داده‌های خود داشته باشیم.
آینده حریم خصوصی به انتخاب‌های ما بستگی دارد - نه فقط به عنوان کاربران فردی، بلکه به عنوان جامعه‌ای که ارزش‌های خود را در برابر پیشرفت‌های فناوری تعریف می‌کند. باید بین مزایای هوش مصنوعی و حفاظت از حقوق بنیادین انسانی تعادل ایجاد کنیم.
سؤال اصلی این نیست که آیا حریم خصوصی کامل ممکن است یا خیر، بلکه این است که چقدر از حریم خصوصی خود را حاضریم قربانی کنیم، و چه تضمین‌هایی در ازای آن می‌خواهیم. پاسخ به این سؤال، آینده جامعه دیجیتال ما را شکل خواهد داد.