صدای شما در معرض خطر: فناوری تشخیص صدا چگونه حریم خصوصی را تهدید می‌کند؟

هشدار محققان: صدای شما بیش از آنچه فکر می‌کنید فاش می‌کند

صدای انسان تنها وسیله‌ای برای انتقال کلمات نیست. این پدیده پیچیده زیستی حاوی لایه‌های پنهانی از اطلاعات شخصی است که اغلب به صورت ناخودآگاه منتقل می‌شوند. تحقیقات جدید نشان می‌دهد فناوری‌های پیشرفته پردازش صدا و تبدیل گفتار به متن، حالا قادرند این لایه‌های پنهان را با دقتی فراتر از درک انسانی رمزگشایی کنند.

بر اساس مطالعه‌ای که در نشریه Proceedings of the IEEE منتشر شده، الگوهای زیروبمی، انتخاب کلمات و حتی ریتم گفتار می‌توانند جزئیات حساسی از زندگی افراد را آشکار سازند. این جزئیات می‌توانند شامل گرایش‌های سیاسی، وضعیت اقتصادی، سطح تحصیلات، حرفه و حتی نشانه‌های اولیه برخی شرایط سلامت یا پزشکی باشند. در حالی که انسان‌ها ممکن است تنها به نشانه‌های آشکاری مانند خستگی یا اضطراب در صدا توجه کنند، رایانه‌ها می‌توانند تحلیل‌هایی عمیق‌تر و با سرعتی بسیار بالاتر انجام دهند.

تام بک‌شتروم، استاد دانشیار فناوری گفتار و زبان در دانشگاه آلتو و نویسنده اصلی این مطالعه، هشدار می‌دهد که این قابلیت‌ها در کنار فرصت‌ها، خطرات جدی برای حریم خصوصی و ایجاد پروفایل‌های ناعادلانه به همراه دارند. وقتی یک شرکت تجاری بتواند از طریق تحلیل صدا، وضعیت اقتصادی یا نیازهای خاص شما را درک کند، راه برای تبعیض قیمت باز می‌شود. نمونه بارز آن می‌تواند تعیین حق بیمه‌های متفاوت و ناعادلانه بر اساس اطلاعات استخراج شده از صدای مشتری باشد.

از آزار سایبری تا تبعیض اقتصادی: سناریوهای خطر

ابعاد خطر تنها به حوزه تجاری محدود نمی‌شود. زمانی که صدا بتواند جزئیاتی مانند آسیب‌پذیری عاطفی، هویت جنسیتی و سایر اطلاعات شخصی را فاش کند، این داده‌ها می‌توانند به دست مجرمان سایبری یا تعقیب‌کنندگان بیفتند. این افراد می‌توانند قربانیان را در پلتفرم‌های مختلف شناسایی و ردیابی کرده و آنان را در معرض اخاذی یا آزار و اذیت قرار دهند.

جنیلین پونراج، بنیانگذار Delaire که در حوزه تنظیم سیستم عصبی انسان در میان فناوری‌های نوظهور فعالیت می‌کند، به این نکته ظریف اشاره می‌کند که فیزیولوژی شنیدن کمتر مورد توجه قرار گرفته است. او توضیح می‌دهد که در موقعیت‌های بحرانی، افراد در درجه اول زبان را پردازش نمی‌کنند، بلکه به لحن، ضرب‌آهنگ، آهنگ کلام و نفس‌کشیدن پاسخ می‌دهند، اغلب قبل از اینکه شناخت فرصت دخالت پیدا کند. این همان داده‌های حساسی است که فناوری می‌تواند آن را ضبط و تحلیل کند.

بک‌شتروم تأکید می‌کند که اگرچه این فناوری هنوز به طور گسترده برای اهداف مشکوک به کار گرفته نشده، اما بذرهای آن کاشته شده است. او به تشخیص خودکار خشم و سمیت در مراکز تماس و بازی‌های آنلاین اشاره می‌کند که اهدافی مفید و از نظر اخلاقی مستحکم به نظر می‌رسند. اما تطبیق فزاینده رابط‌های گفتاری با سبک گفتار مشتری، نشان می‌دهد که اهداف اخلاقاً مشکوک یا مخرب نیز دست‌یافتنی هستند.

ردپای دیجیتال صوتی: صداهای ما کجا ذخیره می‌شوند؟

برای درک عمق مسئله، باید به این واقعیت توجه کرد که صدای ما همه‌جا حاضر است. از هر پیام صوتی که در پست‌صدا می‌گذاریم تا هر بار که خط خدمات مشتری اعلام می‌کند مکالمه برای اهداف آموزشی و کنترل کیفیت ضبط می‌شود، یک نسخه دیجیتال از صدای ما ایجاد و ذخیره می‌شود. حجم این داده‌های صوتی قابل مقایسه با ردپای دیجیتال گسترده‌تر ما، شامل پست‌ها، خریدها و سایر فعالیت‌های آنلاین است.

این انباشت عظیم داده، یک سؤال حیاتی را مطرح می‌کند: اگر یا زمانی که یک شرکت بیمه بزرگ درک کند که می‌تواند با قیمت‌گذاری انتخابی پوشش‌ها بر اساس اطلاعات به دست آمده از صدای مشتریانش سود خود را افزایش دهد، چه چیزی می‌تواند مانع او شود؟ بک‌شتروم معتقد است صحبت درباره این موضوع خود می‌تواند جعبه پاندورا را باز کند و هم عموم مردم و هم "خصمان" را از وجود این فناوری جدید آگاه سازد.

او دلیل صحبت خود را در دسترس بودن بسیاری از ابزارهای یادگیری ماشین برای تحلیل‌های نقض‌کننده حریم خصوصی می‌داند و هشدار می‌دهد که استفاده شوم از آنها دور از ذهن نیست. اگر کسی از قبل به این قابلیت‌ها پی برده باشد، می‌تواند پیش‌دستی بزرگی داشته باشد. به گفته او، اگر مردم از خطرات بالقوه آگاه نباشند، در آن صورت "شرکت‌های بزرگ و دولت‌های نظارتی از قبل برنده شده‌اند."

راه‌های محافظت: از آگاهی تا راهکارهای فنی

خوشبختانه، رویکردهای مهندسی بالقوه‌ای وجود دارند که می‌توانند به محافظت از ما کمک کنند. اولین قدم، اندازه‌گیری دقیق چیزی است که صدای ما فاش می‌کند. همانطور که بک‌شتروم اشاره کرده، ساختن ابزارهای محافظتی زمانی که ندانید از چه چیزی محافظت می‌کنید، دشوار است.

این ایده منجر به ایجاد "گروه علاقه‌مندی امنیت و حریم خصوصی در ارتباطات گفتاری" شده است. این گروه یک انجمن بین‌رشته‌ای برای تحقیق و همچنین یک چارچوب برای کمّی‌سازی اطلاعات موجود در گفتار فراهم می‌کند. بر این اساس، می‌توان تنها اطلاعاتی را انتقال داد که برای انجام تراکنش مورد نظر کاملاً ضروری هستند.

یک راهکار عملی، تبدیل گفتار به متن برای استخراج اطلاعات خام ضروری است. در این سناریو، یا اپراتور در شرکت ارائه‌دهنده خدمات، اطلاعات را بدون ضبط خود مکالمه، مستقیماً در سیستم تایپ می‌کند، یا تلفن همراه کاربر، کلمات را به یک جریان متنی برای انتقال تبدیل می‌نماید. به گفته بک‌شتروم، اطلاعات ارسالی به سرویس، کمترین مقدار ممکن برای انجام کار مورد نظر خواهد بود.

او خوشبین است که اگر چارچوب‌های اخلاقی و محافظتی فناوری به درستی تنظیم شوند، این فناوری آینده‌ای درخشان دارد. بخش بزرگی از تحقیقات آنها بر توسعه فناوری گفتاری متمرکز است که با کاربران سازگار شده و استفاده از آن را طبیعی‌تر می‌سازد. نگرانی حریم خصوصی دقیقاً به همین دلیل است که چنین سازگاری به معنای تحلیل اطلاعات خصوصی کاربران است. بنابراین مسئله لزوماً حذف اطلاعات خصوصی نیست، بلکه بیشتر درباره این است که چه اطلاعات خصوصی استخراج می‌شود و برای چه منظوری استفاده می‌شود.

منبع: Ieee

تکنولوژی