杰里米·吉卢拉博士(06级)在斯坦福大学攻读计算机科学博士学位时，发现自己真正的使命在于数字隐私。“我意识到，让我夜不能寐的不是‘哦，我的天哪，我的机器人会坠毁并烧毁吗?’”吉卢拉说，他在机器人和机器学习方面的工作获得了博士学位。

“当时的反应是，‘天哪，我刚读到这篇文章，说的是一些公司在侵犯用户隐私方面做了可怕的事情。’”

这个顿悟让我在电子前沿基金会(Electronic Frontier Foundation)工作了六年，这是一个致力于捍卫数字世界公民自由的非营利组织。如今，吉卢拉利用他的技术专长和隐私章，在谷歌担任员工隐私工程师。“我的主要职责是从隐私的角度来看待产品，然后说，‘从保护用户隐私的角度来说，这样做对吗?如果不是，我们如何做得更好?’”他说。

在这里，Gillula从隐私专业人士的角度讲述了消费者数据管理的最新进展，以及数字隐私的未来可能会是什么样子。

“我们比几年前领先了几光年。人们已经开始意识到隐私的重要性，因此，为人们服务的公司也意识到保护隐私的重要性。”
- - - - - -

杰里米·吉卢拉，博士(BS ' 06)

如今，消费者可以使用从cookie拦截器到隐身浏览器的一切工具。近年来，数字隐私是否有所改善?

Jeremy Gillula:我们比几年前领先了几光年。人们已经开始意识到隐私的重要性，因此，为人们服务的公司也意识到保护隐私的重要性。特别是，他们已经意识到隐私是一个卖点——人们实际上会根据隐私来决定他们使用什么产品或服务。

消费者的压力和政府的监管正朝着对个人数据进行更大控制的方向发展。然而与此同时，我们正在产生比以往任何时候都多的数据，而公司能够通过机器学习更好地挖掘这些数据。

我不会说这些事情完全不一致。现在有一些技术可以进行机器学习，而不用实际将原始数据发送到中央服务器。这就是所谓的联邦学习，这是一种技术的一个很好的例子，在这种技术中，这些事情并不紧张:你可以把你的数据保存在你的设备上，你不必与某个中央方共享它，但你仍然可以从中获得一些好处。

这是怎么做到的呢?

‍JG:你在不同的设备上有一堆不同的用户，你有一个算法在每个设备上本地运行。这个算法基本上会说:“好吧，根据你的本地数据，这是我要对一些机器学习模型做的更改。”这些更改可以与其他所有人的更改结合起来以更新模型，然后可以将模型发送回单个用户。Android键盘G-board使用联邦学习。我们绝对不想收集人们在手机上输入的内容。但我们可以在你的设备上进行本地学习，只发送对描述人们如何使用语言的模型的更改，这样我们就可以更好地预测他们可能输入的下一个单词。这样我们就不必查看你输入的原始数据，但我们仍然可以创建一个对每个人都有益的好模型。

还有哪些与隐私相关的变化即将发生?

JG:第三方cookie的日子屈指可数了。第三方cookie本质上是一个由分配给浏览器的随机数组成的假名ID。它被收集在任何网站上，嵌入内容的第三方创建它，通常是一个广告商。然后广告商就可以知道用户是否访问过这些网站。许多浏览器已经弃用了第三方cookie。这意味着广告商将不得不找到一种不同的方式来定位他们的广告。

那会是什么样子呢?

JG: Chrome浏览器有几个不同的建议，通过在浏览器中进行本地学习，看看你访问的网站类型，然后说:“好的，基于这些类型的网站，我认为你对鞋子、园艺或爵士乐感兴趣。”

它从“我必须观察这个人去了哪里并猜出他们感兴趣的是什么”到只是让浏览器这么做，然后说，“看，我并不关心他们去过哪里，我只关心他们感兴趣的话题，这样我就可以给他们发送一个他们觉得相关的广告。”

与那些要求你设置cookie偏好的通知不同，这些隐私保护似乎是看不见的。

现代隐私技术的目标是让那些不想去想它的人看不见它，同时仍然给那些想直接控制自己隐私设置的人提供选择。当人们不得不不断地做出隐私决策时，这对他们来说是一个可怕的认知负荷。如果我们能让他们顺利违约，那就更好了，这样他们就不用担心了。

‍

‍注：本文由院校官方新闻直译，仅供参考，不代表指南者留学态度观点。