شارك
الرئيسية
3 دقائق 
أصدرت آبل ورقة تعج بالمصطلحات التخصصية، حيث نشرت فيها جدولاً يتضمن ترتيب الرموز التعبيرية الشائعة الأكثر تبادلاً بين مستثمري أنظمتها التشغيلية، والفائز الأبرز من تلك الصورة والفائز الأبرز من هذه اللمحة العامة هو على الأقل ذلك الرمز التعبيري القديم الموثوق القديم الذي يمثل وجهاً مبتسماً تنهمر من عينيه دموع الفرح. فيما حل القلب البسيط أحمر اللون في المرتبة الثانية.
لا شك أن الرموز التعبيرية بسيطة ومضحكة، ولكن الطريق التي تكتشف فيها أبل أيها أكثر انتشاراً هو أمر لا يدعو للضحك على الإطلاق. فقد نشرت الشركة مؤخراً المقالة التي تتضمن جدول ترتيب الرموز التعبيرية في دوريتها الخاصة بالتعلم الآلي، وهي توضح الطريقة التي تتبعها الشركة في جمع البيانات التي تكون صورةً شاملة عن أشياء مثل الرموز التعبيرية، في الوقت الذي تحافظ فيه أيضاً على خصوصية المستخدمين على المستوى الفردي.
لتحقيق ذلك، يستخدم مختصو الشركة استراتيجيةً في علم الحاسوب تسمى الخصوصية التفاضلية. وهو يعني باختصار؛ إضافة نوع من الضجيج لتشويش البيانات على هاتف شخص ما، ولكن لاحقاً – بعد أن يتم جمع تلك البيانات المشوشة مع بيانات مشوشة تخص شخصاً آخر – يمكنهم بالرغم من ذلك أن يعرفوا ما الذي قاموا بجمعه بعد الحصول على الصورة الكلية.
تعد الخصوصية التفاضلية مصطلحاً مربكاً للأذهان ولكن المفهوم الذي يشير إليه مذهلٌ في حقيقته.
يقول آرون روث، الأستاذ المشارك لعلوم الحاسوب والمعلومات في جامعة بنسلفانيا: تخيل أنك تريد إجراء استطلاع للرأي قبل إحدى الجولات الانتخابية لتكوّن فكرة عن نسبة الناخبين الذين سيصوتون لصالح المرشح الديمقراطي. يتصل منظمو استطلاع الرأي بالناخبين ويطلبون منهم معرفة المرشح الذي سيصوتون له، ويسجلون الإجابات في سجل مرجعي. ولكن إذا تمت سرقة هذا السجل أو تسريب معلومات عنه، سيتم عندها الكشف عن قائمة كاملة تضم أسماء الناخبين وتفضيلات الحزب. باستخدام هذه الطريقة يمكنك أن تعرف المرشح الأوفر حظاً، ولكنك عرّضت خصوصية الناس للخطر.
والآن تخيل أن منظمي استطلاع الرأي – الذين لا زالوا يرغبون بمعرفة المرشح الأوفر حظاً – يتصلون بالناخبين ويطرحون عليهم صيغة مختلفة من السؤال. يبدأ السؤال بأن يُطلَب من الناخب أن يرمي قطعة من النقود، إذا استقرت قطعة النقود وتبين أن الوجه الظاهر هو "صورة" يُطلب إلى الناخب بأن يقول الحقيقة بشأن الحزب الذي سيصوت له.
أما إذا كان الوجه الظاهر هو "كتابة" عندها يطلب منه أن يختار بشكل عشوائي بين كلا الحزبين (الحزب الديمقراطي أو الحزب الجمهوري) ويقول اسم أحدهما. بعبارة أخرى، ما يعنيه الوجه "كتابة" هو أن منظم الاستطلاع سيسمع كلمة "جمهوري" باحتمال 50%، وبالتالي يكون احتمال سماعه للكلمة الأخرى "ديمقراطي" هو 50% أيضاً.
وبالإجمال، مع استخدام هذه الطريقة، فإن منظم الاستطلاع سيسمع الإجابة الحقيقية من الناخب بشأن المرشح الذي سيصوت له باحتمال 75%، في حين سيسمع إجابة كاذبة منه باحتمال 25%. إذن هناك تشويش تعرضت له البيانات، ولكنه تشويش تمت إضافته بشكل متعمّد. حتى أن منظمي الاستطلاع لا يعرفون ما إذا كانت الإجابة التي يسمعونها حقيقية أم لا، ما هو حقيقي فقط هو قيمة الاحتمال.
هذا يعني أن السجل المرجعي لمنظمي الاستطلاع قد أصبح متاحاً للجميع، إلا أنه ليس هناك معلومات شخصية تخص الناخبين معرضة للخطر. يقول روث: "لن تتمكن من تكوين تصورات واضحة عن هوية المرشح الذي ينوي كل واحد من الناخبين أن يصوت له"، ويضيف: "إن ناخب منهم لديه درجة معقولة من إمكانية الإنكار". إذا تم تسريب بياناتك فلن يتمكن أي أحد من معرفة مدى دقتها.
ولكن الأهم، هو أن منظمي الاستطلاع لازال بإمكانهم حساب المعدل الوسطي الذي يلزمهم للتنبؤ بنتيجة الجولة الانتخابية، لأنهم يعلمون بشكل محدد الطريقة التي ابتكروها للتشويش على البيانات. أي أن الصورة الكلية واضحة، بينما تبقى الصورة الجزئية مشوشة.
يقول روث مُعقّباً: "هذا مجرد مثال بسيط للغاية ولكن الخصوصية التفاضلية تقدم تعريفاً صورياً للخصوصية ومنهجية للقيام بعمليات كهذه على نحو أكثر عمومية".
هذه هي الطريقة العامة التي تستخدمها شركة آبل عندما تحاول معرفة النزعات السلوكية مثل حالة استخدام الرموز التعبيرية. تقول الشركة عبر مدونتها الخاصة بالتعلم الآلي على الإنترنت: "يستند منشأ الفكرة إلى أن التشويش الذي تتم معايرته بكشل مدروس يمكنه أن يحجب بيانات المستخدمين. عندما يقوم الكثير من الأشخاص بإرسال بياناتهم تبدأ معادلة التشويش التي تمت إضافته لتبدأ بعد ذلك المعلومات الهامة بالظهور".
يصف روث الخصوصية التفاضلية بأنها أداة هامة عندما تحاول أن تحل أنواع معينة من المسائل. فإذا كنت تحاول أن تعرف ما إذا كان شخص ما مصاباً بالسرطان وبحاجة للعلاج، ستكون الخصوصية التفاضلية استراتيجية سيئة وضوحاً.
أما إذا كنت تريد أن تعرف النسبة المئوية للمصابين بالسرطان بين عدد معين من السكان، قد تكون الخصوصية التفاضلية في هذه الحالة هي الطريقة المناسبة لمعرفة ذلك.
يقول روث: "تكون الخصوصية التفاضلية أداة مفيدة عندما لا يكون الأمر الذي تريد اكتشافه حقيقة معينة حقيقة واقعية تتعلق بأحد الأشخاص، بل يجب أن يكون صفة إحصائية تخص مجموع من الأشخاص".
توضح آبل ما يجري بأنه عندما يختار الأشخاص مشاركة هذا النوع من البيانات معهم، فإن ما يحدث بعد تطبيق التشويش على البيانات المخزنة على هواتفهم، هو أنه يتم إرسال عينات عشوائية مشفرة منها إلى مخدم حاسوبي خاص بالشركة.
تقول الشركة في مدونتها في هذا الصدد: "هذه السجلات لا تتضمن الرموز التعريفية الخاصة بالهواتف او البصمات الزمنية التي تميز الأوقات التي تم فيها توليد الأحداث".
يمكن لأي من مستخدمي نظام التشغيل آي-أو-إس أن يختار بين مشاركة بياناته من عدمها كما يلي: افتح صفحة "إعدادات العامة"، ثم اضغط على "الخصوصية"، ثم اضغط على "تحليلات"، وأخيراً قم بإبطال أو تفعيل الخيار "مشاركة تحليلات آيفون".