¿Big data con privacidad? El almacenamiento diferencial

En comparación con Google y Microsoft, Apple parece atrasada en materia de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Y la razón, al menos teórica, es que Apple otorgaría más importancia a la privacidad de sus usuarios (no recopilando toda la información personal presente en los iPhones).

Pero Craig Federighi, vicepresidente senior de software de Apple, contesta que es falso que se deba elegir entre las bondades de la inteligencia artificial y la privacidad de los usuarios. Según  él, no hay que elegir entre uno y otro. 

Lo que aplica es la llamada "privacidad diferencial", un método estadístico aplicado a la recolección y gestión de datos desarrollado en 2006 por Microsoft Research (cfr. artículo "Database Privacy"). "Este análisis se realiza de tal manera que no es matemáticamente posible encontrar nada sobre personas individuales. Según Aaron Roth, profesor de ciencias informáticas de la Universidad de Pennsylvania, con este método se consigue impedir que los datos anónimos sean analizados cruzándolos con otras bases de datos." (Archanco, Xataka, 14/06/2016)

¿Cómo lo aplica Apple? Ha construido un "cerebro" dentro de cada uno de sus nuevos teléfonos, donde se almacenan todos los datos sensibles sobre el usuario, sus hábitos y apps, además de una base de datos sobre información general no relacionada con el usuario. El aprendizaje automático se realiza entonces en cada dispositivo, sin que ningún dato privado se almacene en la nube o pueda ser interceptado durante su transmisión. Por ello, en iOS 10, este cerebro pesa alrededor de 200MB. 

¿Podrían otros fabricantes (tanto de smartphones como de apps) seguir este modelo? Por cierto que podrían, pero ésto se opone a su política de "capitalización de datos". Las empresas utilizan los datos para crear valor –para ellas– sin proporcionar nada a cambio a las personas investigadas, que son en realidad los dueños de los datos.

"Si bien algunos podrían argumentar que Google y Facebook nos pagan por nuestros datos con servicios «gratuitos», ésto todavía no tiene en cuenta la multitud de apropiadores de datos que no tienen intención de proporcionar ningún tipo de beneficio para aquellos cuyos datos obtienen.

Si las corporaciones y los gobiernos van a subir la apuesta por el tratamiento de los datos como un activo, entonces nosotros – los objetivos de este imperio de datos – deberíamos responder del mismo modo. Muchas de las prácticas comunes de recolección de datos en realidad deben ser tratadas como una forma de robo que llamo apropiación de datos – lo que significa la captura de datos de las personas sin consentimiento ni compensación." (Jathan Sadowski, The Guardian, 31/08/2016)

De este modo, los datos se transforman en una nueva forma de capital, que las empresas acumulan para mercantilizarlos y obtener ingresos. Lo peor es que las tecnologías de vigilancia utilizadas están protegidos por secretos comerciales, lo cual evita que el público sepa qué datos son analizados y cómo influyen en la actividad de sus compradores (e indirectamente de la sociedad).

Referencias 
Archanco, E.: Privacidad diferencial en iOS 10 o cómo recoger datos de tus usuarios sin invadir su privacidad, Xataka Applesfera, 14/06/2016,
Archanco, E.: Así es el cerebro de Apple: una mirada a través de la cortina de secretismo, Xataka Applesfera, 25/08/2016
Sadowski, J.: Companies are making money from our personal data – but at what cost?, The Guardian, 31/08/2016.
Yekhanin, S. & Dwork, C.: Database Privacy, Microsoft.