주변 인텔리전스: 프라이버시와 편리함 사이의 모호한 경계

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  퀀텀런 예측
• 2021 년 11 월 3 일

직관적이고 개인화된 장치로 가득 찬 미래는 인공 지능(AI)과 고속 연결의 발전을 통해 실현되었습니다. 이러한 혁신은 편의성을 제공하지만 데이터가 디지털 상호 작용의 생명선이 되면서 개인 정보 보호에 대한 복잡한 사회적 질문을 제기합니다. 맞춤형 서비스 및 공공 안전의 이점과 실직 및 강화된 사이버 보안의 필요성과 같은 문제 사이에 균형을 맞춰야 합니다.

주변 기술 컨텍스트

1990년대 후반, IT 벤처 캐피털 회사인 Palo Alto Ventures는 최신 기술과 고속 연결의 약속에 힘입어 장치가 직관적이고 개인의 요구에 맞게 개인화되는 세상을 구상했습니다. 그들의 꿈은 4G 및 5G 네트워크, 소형화된 마이크로칩, 그리고 가장 중요한 인공 지능(AI)의 부상과 같은 혁신을 통해 실현되었습니다. 냉장고에서 온도 조절기에 이르기까지 가장 일상적인 물건조차도 이제 다양한 앱에 편리하게 로그인하거나 습관을 모니터링하고 조정하는 등의 기능을 통해 개인화된 서비스를 제공합니다.

이 기술의 핵심은 데이터입니다. 기술과의 상호 작용은 지속적으로 기록되고 분석됩니다. 음성 및 안면 인식 기술을 포함한 생체 인식을 통해 장치는 우리를 식별하고 선호도에 적응하며 요구 사항을 예측할 수 있습니다. GPS로 우리의 모든 움직임을 추적할 수 있으므로 위치 기반 서비스와 통찰력을 얻을 수 있습니다. 더욱이 센서는 공공 장소에서 점점 보편화되어 인간의 개입 없이 건물에 대한 접근을 용이하게 하고 서비스를 제공합니다. 

그러나 이러한 "스마트" 기술의 폭발적인 증가에 우려가 없는 것은 아닙니다. 우리가 이러한 시스템에 더 많은 개인 정보를 입력하면 잠재적으로 악용될 수 있는 디지털 지문을 생성하여 이 기술의 주요 인텔리전스 소스가 됩니다. 개인 정보 보호 손실과 셀프 서비스 편의성 간의 올바른 균형을 찾는 것이 중요한 사회적 과제가 되었습니다. 안면 인식 데이터베이스를 위해 소셜 미디어에서 수십억 개의 이미지를 스크랩하는 회사인 Clearview AI의 경우를 생각해 보십시오. 이 사건은 그러한 관행의 적절성과 개인 프라이버시를 보호하기 위해 필요한 보호 장치에 대한 광범위한 논쟁을 불러일으켰습니다. 

파괴적 영향

정부가 보안 및 감시 목적으로 공공 데이터를 활용함에 따라 더 광범위한 응용 프로그램의 문이 열립니다. 중국과 같은 국가에서는 사회 신용 시스템을 구현하여 데이터 수집 및 분석을 다른 수준으로 끌어 올렸습니다. 레스토랑 예약을 지키지 않는 것과 같은 사소한 위반은 점수를 낮출 수 있으며 극단적인 경우 블랙리스트에 포함될 수 있습니다. 향후 구현에는 피트니스 추적기 데이터를 사용하여 보험료를 조정하는 건강 보험 회사 또는 잠재적 직원의 적합성을 평가하기 위해 온라인 행동을 모니터링하는 고용주가 포함될 수도 있습니다. 

주변 지능의 개념은 데이터 수집과 관련된 가능성과 과제를 더욱 확장합니다. CCTV 카메라의 광범위한 사용과 사진에 대한 대중의 수용으로 인해 우리의 명시적인 지식 없이 이미지를 캡처하고 저장하는 것이 일반화되었습니다. 효과적인 개인 데이터 수집 장치인 스마트폰의 보급과 결합하여 주변 지능의 범위는 방대합니다. 이러한 장치는 웹 검색, 위치 및 앱 사용을 추적하여 인지된 필요와 관심사에 맞게 광고 및 권장 사항을 조정합니다. 

그러나 이러한 기술이 제공하는 편의성이 증가함에 따라 역설적으로 사용자는 자신의 데이터 프라이버시에 대해 안일해질 수 있습니다. 트레이드 오프입니다. 우리가 기꺼이 제공하는 데이터가 많을수록 기술과의 상호 작용이 더욱 개인화되고 효율적이 됩니다. 기업의 경우 이러한 추세는 고객 경험을 개선할 수 있는 기회를 제공하지만 데이터를 윤리적이고 투명하게 처리해야 할 책임도 부과합니다. 한편, 정부는 혁신을 방해하지 않으면서 시민의 프라이버시를 보호하는 규정을 만드는 복잡한 작업에 직면해 있습니다.

주변 지능의 의미

주변 지능의 더 넓은 의미는 다음과 같습니다.

• 보다 복잡한 사물 인터넷(IoT)은 다양한 전자 제품이 보다 스마트하고 자율적이 되어 상호 연결을 통해 작업을 수행할 수 있기 때문입니다.
• 점점 더 가능해지고 광범위해지고 정교해지는 다양한 데이터 해킹 범죄에 대한 사이버 보안 제공이 증가합니다.
• 5G 연결 덕분에 복잡한 얼굴 인식 기능과 빠른 처리로 보다 직관적으로 변할 수 있는 감시 기술.
• 교량, 도로, 전력망과 같은 중요 기반 시설의 실시간 모니터링을 통해 공공 안전을 강화하여 시기 적절한 유지 관리, 사고 예방 및 경제적 효율성 촉진으로 이어집니다.
• 개별 학생의 요구와 학습 스타일에 맞춰 커리큘럼을 조정하는 AI 시스템을 통해 개인화된 교육 경험을 제공하여 결과적으로 교육의 결과와 형평성을 개선합니다.
• 웨어러블 장치 및 홈 센서가 중요한 건강 데이터를 지속적으로 수집하여 사전 예방적 질병 관리를 가능하게 하고 의료 비용을 절감하며 삶의 질을 향상하므로 의료 제공이 개선됩니다.
• 스마트 그리드와 가정용 장치가 실시간 데이터를 기반으로 에너지 소비를 최적화하여 에너지 자원을 보다 효율적으로 사용하여 환경 지속 가능성에 기여하고 가계 비용을 절감합니다.
• 광범위한 데이터 수집이 침략적인 감시로 인식되어 사회적 반발을 촉발하고 새로운 규정을 요구할 수 있으므로 잠재적인 사회 불안으로 이어지는 개인 정보 보호 문제.
• 잠재적인 실직, 특히 고객 서비스 및 유지보수와 같은 분야에서 주변 지능으로 자동화가 가능하여 인간 작업자를 대체할 수 있습니다.

논평할 질문

• 데이터 프라이버시와 편의성 사이의 경계는 어디입니까?
• 귀하가 상호 작용하는 제품에서 귀하의 데이터가 어떻게 사용되기를 원하십니까?