В марте 2021 года Google объявил, что прекращает поддержку сторонних файлов cookie и переходит на «более конфиденциальный веб-сайт». Несмотря на то, что этот шаг был ожидаемым в отрасли и учеными, все еще существует путаница в отношении новой модели и цинизм по поводу того, действительно ли она представляет собой революцию в области конфиденциальности в Интернете, о которой заявляет Google.
Чтобы оценить это, нам нужно понять эту новую модель и то, что меняется. Текущий подход к рекламным технологиям (adtech) — это подход, при котором платформенные корпорации предоставляют нам «бесплатные» услуги в обмен на наши данные. Данные собираются с помощью сторонних файлов cookie, загружаемых на наши устройства, которые позволяют браузеру записывать нашу интернет-активность. Это используется для создания профилей и прогнозирования нашей восприимчивости к определенным рекламным кампаниям.
Последние достижения позволили цифровым рекламодателям использовать глубокое обучение, форму искусственного интеллекта (ИИ), при которой люди не устанавливают параметры. Хотя эта модель более эффективна, она по-прежнему соответствует старой модели, основанной на сборе и хранении наших данных для обучения моделей и составления прогнозов. Планы Google идут еще дальше.
Патенты и планы
У всех корпораций есть свой секретный рецепт, а Google более скрытный, чем большинство других. Однако патенты могут раскрыть кое-что из того, чем они занимаются. Изучив патенты Google, мы обнаружили патент США US10885549B1 «Целевая реклама с использованием временного анализа пользовательских данных»: патент на систему, которая прогнозирует эффективность рекламы на основе «временных данных» пользователя, снимков того, что пользователь делает в определенный момент вместо неизбирательного массового сбора данных за более длительный период времени.
Мы также можем сделать выводы, изучив работы других организаций. Исследование, финансируемое рекламной компанией Bidtellect, показало, что для создания точных прогнозов не нужны долгосрочные исторические данные о пользователях . Они использовали глубокое обучение для моделирования интересов пользователей на основе временных данных.
Наряду с контекстной рекламой, которая отображает рекламу в зависимости от содержания веб-сайта, на котором она появляется, это может привести к более ориентированной на конфиденциальность рекламе. И без хранения информации, позволяющей установить личность, этот подход будет соответствовать прогрессивным законам, таким как Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR).
Google также опубликовал некоторую информацию через Google Privacy Sandbox (GPS) , набор публичных предложений по реструктуризации adtech. В его основе лежат Federated Learning Cohorts (FLoC) , децентрализованная система искусственного интеллекта, развернутая в новейших браузерах. Как объясняется в блоге Google AI , федеративное обучение отличается от традиционных методов машинного обучения, которые собирают и обрабатывают данные централизованно. Вместо этого модель глубокого обучения временно загружается на устройство, где она обучается на наших данных, прежде чем вернуться на сервер в качестве обновленной модели для объединения с другими.
С помощью FLoC модель глубокого обучения будет загружена в браузеры Google Chrome и будет анализировать локальные данные браузера. Затем он сортирует пользователя в «когорту», группу из нескольких тысяч пользователей, разделяющих набор черт, определенных моделью. Он создает зашифрованную копию самого себя, удаляет оригинал и отправляет зашифрованную копию обратно в Google, оставляя после себя только номер когорты. Поскольку каждая когорта состоит из тысяч пользователей, Google утверждает, что личность становится практически неидентифицируемой.
Когорты и проблемы
В этой новой модели рекламодатели не выбирают индивидуальные характеристики для таргетинга, а вместо этого рекламируют определенную когорту, как объясняется на странице Google на Github . Хотя FLoC может показаться менее эффективным, чем сбор наших индивидуальных данных, Google утверждает, что они реализуют «95 процентов конверсий на потраченный доллар по сравнению с рекламой на основе файлов cookie».
Процесс торгов для рекламы также будет происходить в браузере с использованием другой системы под кодовым названием «Turtledove «. Вскоре Google adtech будет работать именно так, в веб-браузере, делая постоянные прогнозы рекламы на основе наших последних действий, без сбора и хранения личной информации.
Мы видим три основных опасения. Во-первых, это только часть гораздо большей картины искусственного интеллекта, которую Google создает в Интернете. Например, с помощью Google Analytics Google продолжает использовать данные, полученные из файлов cookie от первого лица на отдельных веб-сайтах, для обучения моделей машинного обучения и, возможно, создания индивидуальных профилей.
Во-вторых, имеет ли значение, как организация узнает нас? Или дело в том, что он знает? Google возвращает нам юридически приемлемую конфиденциальность личных данных, однако он расширяет свои возможности узнавать нас и превращать нашу онлайн-активность в товар. Право ли конфиденциальность контролировать наши личные данные, или наша сущность остается неизвестной без согласия?
Последний вопрос касается ИИ. Ограничения, предвзятость и несправедливость вокруг ИИ сейчас широко обсуждаются . Нам нужно понять, как инструменты глубокого обучения в FLoC группируют нас в когорты, приписывают качества когортам и что эти качества представляют. В противном случае, как и любая предыдущая маркетинговая система , FLoC могут еще больше укрепить социально-экономическое неравенство и разногласия.