Ă© pesquisadora associada do Rephrain, o centro nacional britĂąnico de pesquisa em privacidade, redução de danos e influĂȘncia adversarial on-line, na Universidade de Bristol (Inglaterra). O texto a seguir foi originalmente publicado no site The Conversation, que reĂșne artigos escritos por pesquisadores. Vale a visita.
âDeletarâ Ă© algo comum na vida moderna. Estamos sempre enviando arquivos e pastas para a lixeira de nossos aparelhos e, muitas vezes, nos livramos de contas pessoais indesejadas. Mas vocĂȘ sabe o que realmente acontece quando vocĂȘ clica no botĂŁo âdeletarâ?
O processo de exclusĂŁo costuma ser mal explicado pelos provedores de tecnologia. A falta de transparĂȘncia sobre como as solicitaçÔes sĂŁo processadas e a ausĂȘncia de uma confirmação clara de que os dados foram removidos sĂŁo frequentemente destacadas em pesquisas.
Essas questĂ”es nĂŁo se limitam aos sistemas operacionais. Em plataformas de mĂdia social e em uma ampla gama de serviços por assinatura, os mecanismos de exclusĂŁo costumam ser igualmente pouco claros. Tais equĂvocos podem ter sĂ©rias implicaçÔes para o bem-estar dos usuĂĄrios, expondo-os a vulnerabilidades de segurança e problemas de privacidade.
Uma complicação adicional Ă© que muitos usuĂĄrios temem perder dados, arquivos, fotos e vĂdeos por meio de exclusĂŁo acidental â uma condição apelidada de âdiagrafofobiaâ. Embora nĂŁo se trate de uma patologia reconhecida, estudos sobre o comportamento de acumulação digital mostram que algumas pessoas ficam muito ansiosas com a ideia de perder ou excluir acidentalmente informaçÔes pessoais, como fotos e mĂșsicas.
Essas preocupaçÔes aumentam a quantidade de dados pessoais que nĂŁo sĂŁo acessados, mas tambĂ©m nĂŁo sĂŁo excluĂdos, ficando expostos a um possĂvel uso indevido.
Deletar x apagar
Um equĂvoco comum Ă© achar que âdeletarâ significa âapagarâ â a ideia de que, uma vez que um item excluĂdo nĂŁo esteja mais visĂvel, ele tenha sido completamente apagado, sem possibilidade de recuperação. Isso estĂĄ, em grande parte, errado.
Quando os usuĂĄrios deletam arquivos â movendo-os para a lixeira e, em seguida, excluindo-os permanentemente â, os dados nĂŁo sĂŁo, na verdade, apagados. Em vez disso, o sistema marca o espaço de armazenamento como reutilizĂĄvel e atualiza os metadados para desvincular o arquivo. Mas o conteĂșdo subjacente muitas vezes permanece recuperĂĄvel com as ferramentas certas, especialmente quando os dados estĂŁo duplicados em vĂĄrios sistemas ou dispositivos.
Formas mais robustas de exclusĂŁo incluem a destruição fĂsica do meio de armazenamento, a sobrescrita dos blocos de memĂłria com novos dados para ocultar o original, ou a criptografia dos dados seguida da destruição da chave.
Tais mĂ©todos, no entanto, podem ser caros ou tornar o dispositivo de armazenamento inutilizĂĄvel (por exemplo, ao sobrescrever dados em mĂdias magnĂ©ticas). As caracterĂsticas da infraestrutura em nuvem tambĂ©m representam desafios para a exclusĂŁo segura de dados.
Da mesma forma, o conteĂșdo em redes sociais pĂșblicas pode nĂŁo ser realmente apagado apĂłs a exclusĂŁo devido a respostas, comentĂĄrios e arquivos da internet, que podem armazenar as postagens de alguma forma. O significado de um tuĂte excluĂdo pode, por exemplo, ser recriado com base em respostas e mençÔes.
Contas âzumbisâ
Outro equĂvoco Ă© achar que excluir um aplicativo de um dispositivo apaga automaticamente a conta associada. Os usuĂĄrios frequentemente deixam contas de aplicativos mĂłveis sem excluir porque nĂŁo sabem de sua existĂȘncia, jĂĄ que excluĂram o aplicativo relacionado.
SĂŁo as chamadas contas âzumbisâ â perfis abandonados em uma ampla variedade de serviços, desde aplicativos de compras e armazenamento atĂ© namoro, finanças e streaming. MilhĂ”es de usuĂĄrios tĂȘm contas zumbis, com dados pessoais que estĂŁo vulnerĂĄveis a ataques cibernĂ©ticos e violaçÔes de dados.
O crescimento exponencial da IA levanta uma outra questĂŁo: os dados podem realmente ser excluĂdos depois de terem sido usados para treinar modelos de IA? Os mĂłdulos de aprendizado de mĂĄquina memorizam facilmente os dados com os quais foram treinados, mas âdesaprenderâ Ă© difĂcil.
Em teoria, pessoas na Europa e em muitos outros paĂses ao redor do mundo tĂȘm um âdireito de ser esquecidoâ previsto em lei. Isso significa que podem solicitar o apagamento total de quaisquer dados pessoais que uma plataforma ou empresa possa ter. Os desenvolvedores de IA sĂŁo considerados controladores de dados de acordo com as leis do Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) da UE, por exemplo, e estĂŁo sujeitos a essa obrigação.
Mas não hå diretrizes claras sobre como a exclusão deve ser aplicada nos sistemas de IA. Os órgãos reguladores podem solicitar a exclusão, mas as empresas de IA podem argumentar que a conformidade é inviåvel devido a restriçÔes técnicas.
ExclusĂŁo explicĂĄvel
Para combater os riscos decorrentes da exclusĂŁo incompleta, acredito que haja uma necessidade urgente de fornecer informaçÔes concisas, acessĂveis e claras sobre como a exclusĂŁo realmente funciona.
Uma abordagem possĂvel Ă© a âexclusĂŁo explicĂĄvelâ â um protocolo desenvolvido por Marvin Ramokapane no Centro Nacional de Pesquisa sobre Privacidade, Redução de Danos e InfluĂȘncia AdversĂĄria Online (Rephrain), sediado na Universidade de Bristol, Reino Unido.
A intenção Ă© tornar os processos de exclusĂŁo mais transparentes e compreensĂveis, sem sobrecarregar o usuĂĄrio com informaçÔes excessivas de uma sĂł vez.
A exclusĂŁo explicĂĄvel divide as informaçÔes em seis categorias: o quĂȘ, como, quando, quem, onde e por quĂȘ. Cada uma oferece ao usuĂĄrio informaçÔes sucintas sobre essa parte do processo.
A exclusão explicåvel foi projetada para dar aos usuårios controle sobre suas açÔes, autonomia para escolher o tipo de exclusão mais adequado para eles e a garantia de que as açÔes desejadas foram realizadas. Ela também pode amenizar a ansiedade de perder dados acidentalmente, oferecendo opçÔes para recuperação.
Embora a exclusĂŁo explicĂĄvel ainda nĂŁo tenha sido adotada na prĂĄtica, os provedores de serviços â tanto plataformas quanto desenvolvedores â poderiam aumentar a confiança dos usuĂĄrios ao adotar tais protocolos. Essa estrutura tambĂ©m pode servir como prova de conformidade com as normas do GDPR da UE e com o direito ao esquecimento.
A maioria de nĂłs usa sistemas que coletam e armazenam nossos dados diariamente. Se esses sistemas explicassem claramente o que armazenam e o que a exclusĂŁo realmente significa, isso poderia nos ajudar a identificar as contas e os dados que representam um risco real â e a retomar o controle de nossas pegadas digitais.
Fonte: abril





