Facebook員工如何看Facebook「數據泄露」事件？

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【今日話題：Facebook員工如何看Facebook「數據泄露」事件？】

作者介紹

曉飛

棕櫚大道專業導師

卡耐基梅隆大學 電氣與計算機工程碩士

洛桑聯邦理工學院 計算機與工程碩士

電子科技大學 通信與信息工程學士

Facebook 軟體工程師

事件開始：

2014 年，一個叫 Cambridge Analytica 的數據分析公司在 facebook 上傳播叫"thisisyourdigitallife"的應用軟體，據稱是心理學家研究的工具，只要 facebook 用戶下載該 app 並完成測試，可以給予 5 美元的報酬。

然後：

1、下載這個app的用戶必須具備足夠數量的好友

2、需要使用facebook授權登陸（獲取用戶頭像、地理位置，以及最重要的——「朋友關係」）

最終，27萬人下載了這個app，從而CambridgeAnalytica藉此收集到5000萬用戶信息。

上周末（2018年3月17日），紐約時報和英國衛報發表報道，Cambridge Analytica使用facebook的5千萬用戶信息，幫助川普獲得總統大選。怎麼「幫助」的？舉個例子，你要是支持禁槍，那就給你推送「川普支持禁槍」的新聞，你要是搖擺不定，就給你推送「希拉里行賄」的消息。在強大的「個性化」演算法推送下，Cambridge Analytica成為川普獲勝的幕後功臣。

對此，Facebook表示「我也是才看到紐約時報才知道這回事，Cambridge Analytica 2015年就告訴我數據已刪，我也很無奈」（非原文，個人腦補）

至此背景就交代完畢。

近幾年Facebook一直以來也算比較順利，廣告收入節節攀升，外界稱讚的聲音也很多，所以這也算是一個大事件了。

作為Facebook演算法工程師，在剛入職bootcamp的時候，就感受到Ads組（廣告）和Feeds組（信息流）的強大。

Fair（AI實驗室）牛人輩出，但並不是每一個AI工程師都想要去Fair做學術，經歷再讀一個PHD的體驗。不少牛人選擇了產品組，而Ads和Feeds就集結了很多這樣的演算法人才，去儘可能全面的了解一個用戶，設計最優秀的模型，從而給他們推薦最合適的廣告和信息。

Facebook的用戶大數據就像一個資源庫，推動Ads和Feeds兩大引擎的運行。但是，除了這2個方向，這個數據是否還可以用於其他用途呢？

當然遠勝於此。

至少Cambridge Analytica就給了一個「特別」的樣例：推薦演算法可以影響選舉。那麼我們是不是可以說，推薦演算法甚至可以影響一個人任何傾向和決定，而看什麼廣告和新聞，不過是眾多傾向和決定中的一個而已。（頭條，我真不是在暗指你）

「這一切都是為了更好的服務用戶」，公司這樣告訴大家。

但用戶並不想被控制，至少不想被告知自己的決定是被操控的，而不是出自自身。

其實我們也知道，我們的每一個決定，都潛移默化中受到周邊廣告的影響，新聞的影響。我們創造世界，世界也在改變我們。

比如，鑽石這麼貴為什麼有人想買？「鑽石恆久遠，一顆永留存」是誰說的？口服膠原蛋白為什麼可以美容？為什麼說公務員高薪又不累？美國天天槍擊、外國人民生活在水深火熱之中等等。

總之，大數據的重要性不言而喻，各個公司都在召集優秀的演算法人才利用著這些資源。阿里做商品推薦，百度個性化搜索，騰訊做遊戲推送（你以為遊戲里打折抽卡都是隨機？天真）。

作為機器學習工程師，平時模型訓練會用到用戶數據，一旦用戶數據改變（刪除了該圖片或者文章），這個數據也要從模型中移除……為此，整個AI相關團隊都非常辛苦，所以我司對用戶隱私真的還是很重視的。

本文是我作為FB員工的視角看這次「泄漏門」事件的想法。這件事對公司也是一次教訓，以後還是保護好用戶的數據，然後進一步完善產品吧。

本文轉載自知乎用戶@曉飛

https://zhuanlan.zhihu.com/p/34807177

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