向后看的窺視孔

用便攜式攝像機捕捉生活的細節會很有趣，但我們是否應該被允許到處安裝超視攝像頭，記錄你的家人、學生、員工甚至陌生人的所作所為？嘗試在谷歌搜索“保姆攝像頭”，結果會讓你想馬上撕開自己的泰迪熊玩具檢查一下。你會看到許多毛絨玩具的眼睛被嵌入攝像頭，書架上擺放的全是超視小精靈。市場對超視監視和安全的需求正呈現爆炸式增長。

我們一直都有保護自己的需求。恐懼能帶來商機。安保公司利用人們心理的脆弱性，每年對門窗開關等最基礎款的傳感器（見圖1-8）收取數百美元的費用。如果你能提供一種安全感，即使不是真正意義上的安全感，人們也是會買賬的。

亞馬遜通過收購Ring公司進入了這一領域，后者的行事方式有魄力、雄心勃勃，且主要依靠數據驅動。Ring公司主要生產配備攝像頭和無線網的門鈴，現在則生產配備攝像頭的室內無人機，無人機可以在你家四處飛行、巡邏。這種心安需要付出多大代價呢？對亞馬遜來說，10億美元。對消費者來說，一套Ring裝備會花掉你大約100美元，加上每年100美元的服務訂閱費用，確保你的視頻可以在亞馬遜云端存儲60天。

亞馬遜以天文數字的價格購買Ring至少有兩個動機：

·　年均價值數十億美元的家庭安保市場已經準備好迎接數字顛覆，同時還有最具黏性的訂閱收入來源之一；

·　它解決了價值數十億美元的問題，即如何更安全地交付包裹，并減少盜竊現象。

大多數人白天都不在家，所以包裹經常被放在迎賓墊上或盆栽后面，這使得它們很容易被小偷盯上。如果發生這種情況，亞馬遜通常會重寄一份，且費用由亞馬遜支付。問題是，沒有人知道原來的包裹到底去哪兒了。你的蛋白粉被送達后，是不是被鄰居偷了？箱子是不是送錯地址了？還是送貨司機餓了，需要借助你的枸杞恢復能量？如果亞馬遜能夠記錄下門口發生的事情，雙方將會更加清楚錯在哪方，這也就為這家全球最大的零售商解決了一個代價高昂的問題。再配上智能門鎖系統這個亞馬遜的關鍵產品，該公司的送貨員就能打開你家大門，把包裹放在屋里面，這樣包裹交付就變得更加安全了。

其他家庭安保公司，如Nest、Arlo和谷歌智能家居（Google Home），也在生產各種前門攝像頭，這些攝像頭可以識別人的移動，并記住預計會出現在你家的人的臉，將其與陌生人區分開。完善這一點不僅對郵遞員有利，對你也有利。你可以設置“鑰匙”，讓遛狗員可以在工作日上午10點到下午3點之間進入你的家中，但如果他們不只是牽走了格洛米（Gromit）(22)，你就會收到通知。針對清潔工和保姆的不同規則也會被編程到鎖里，他們在公寓的時長將被作為自動支付工資的標準。消防隊員則可以隨時進去！

相比于其他傳統的安保系統，Ring還有其獨到之處。當系統感知到入侵者時，大多數家庭裝置會報警或呼叫其他安保服務。相比將信息傳遞到另一個州一位無所事事的員工辦公室，不如請鄰居通過Ring的社區應用程序查看鏡頭。如果算法認為某人看起來“可疑”或無法歸類，你社區的每個人都可以檢查嫌疑人，并標記該行為，以提醒其他人注意和評論。這就是鄰里守望系統的2.0版。

當然，與簡單的彈子鎖不同，安保攝像頭的算法并不是中立的。與所有超視應用程序一樣，家庭安保設備程序員必須避免其本身及用戶的偏見會授予公司、政府和執法部門不當的權力。

辯證地看待超視　科技公司正在讓我們走進自我監控的陷阱

如圖1-9所示，阿姆斯特丹的一個街道攝像頭會統計所有經過的人和物，幫助城市規劃者了解行人和自行車的流動。問題在于：這些人同意這種監視嗎？誰能限制它？

智能語音助手Alexa正在我們家里監聽，智能門鈴Ring在我們的門上觀察，亞馬遜云服務（Amazon Cloud）提供人臉識別服務Rekognition，Kindle閱讀器知道你讀了什么書，亞馬遜金牌服務（Amazon Prime）知道你買了什么東西，亞馬遜云科技（Amazon Web Services）提供預測性大數據云分析，確定你下一步可能做什么。

自愿監控始于谷歌精準廣告投放和亞馬遜書籍、電影等推薦服務，但與可穿戴設備采集的關于你的活動、互動和興趣的數據相比，這將是小巫見大巫。我們必須從法律上阻止公司或公司部門將所有這些不同的數據流聯系到一起。這很困難，因為這些數據流中的許多數據是開放的，比如你的Venmo支付(23)和社交媒體帖子，其中包括位置信息和其他關于日常活動的信息。營銷平臺已經將你的特殊喜好和神經質結合起來，前者比如有冰激凌或環保清潔產品，并選擇你最容易受到特定信息影響的時間，比如睡不好覺后或分手后，來促銷自己的產品。

緩解對隱私問題的擔憂的一個方法就是迫使相關公司解決這些問題。安德魯·弗格森（Andrew Ferguson）是美利堅大學的法學教授，也是《大數據警務的興起》（The Rise of Big Data Policing）一書的作者。他認為，我們應該針對公司使用用戶隱私數據的方式進行立法，解決這些隱私問題符合亞馬遜的最佳利益。亞馬遜對自己關于Ring的許多選擇都沒有考慮清楚。缺少規則明確使用錄像的時長、警方如何共享錄像、如何管理濫用行為或違反服務條款的行為。所有這些風險都是可以明顯預見的，必須提前闡明并解決。像這個大數據監管世界中的大多數科技公司一樣，亞馬遜沒有在推出產品前采取積極的前端問責步驟。主動解決這些隱私問題和數據共享問題已經成為一個檢驗標準，若此操作具有透明度和較強的加密性，則具有競爭優勢，就像蘋果手機通過使用指紋或面部識別解鎖所獲得的優勢一樣。

關于個人隱私問題，我們不能寄希望于他人，只能自己想辦法解決。如果你擔憂無處不在的面部識別系統，可以考慮順從風靡全球多個城市的反監視潮流：怪異的頭發和妝容設計既能迷惑計算機視覺，同時還能吸引他人的注意力。布魯克林藝術家亞當·哈維（Adam Harvey）創造了計算機視覺程序CV Dazzle，可以通過偽裝解構面部連續性。這是一種“反人臉監測”技術。圖1-10展示了一種計算機視覺迷彩妝。

所有新技術的出現都是這樣運作的：每一次善意的進步，都會被動機邪惡者加以利用，然后會出現新的技術來彌補漏洞，抵消第一項技術的影響。這是一場算法軍備競賽。盡管如此，努力預測和預防危險還是很重要的。