В майбутньому ви можете отримувати оплату за дані, які ви публікуєте в Інтернеті
Дорогоцінні дані
В дуже взаємопов'язаному глобалізованому світі дані - це все. Що стосується економіки «великих даних», деякі люди називають дані новою нафтою. Компанії отримують від нас дорогоцінні біти інформації, які найчастіше ми надаємо безкоштовно в обмін на якусь персоналізовану веб-службу, наприклад, підписку на обліковий запис електронної пошти.
«Захист цієї практики полягає в тому, що ці компанії надають« безкоштовні »послуги і що вони заслуговують винагороди за їх інновації та винахідливість», - сказав Джон Данахер з юридичного факультету NUI Galway в Digital Trends. «Це може бути правдою, але я б сказав, що нагороди, які вони отримують, непропорційні».
Компанії можуть збирати дані від споживачів, будь то пряма особиста інформація або поведінкова природа, за допомогою різних веб-сервісів, які ми використовуємо. Деякі можуть попросити нас клацнути по декільком галочку або відповісти на питання CAPTCHA або навіть поставити нам особисті питання - наприклад, те, що нам подобається в стосунках. Дані, які ми надаємо, використовуються для навчання систем машинного навчання для кращого виконання своїх алгоритмів.
Отже, можна запитати: нас тут обманюють? Чи повинні споживачі отримувати більше від даних, які ми поділяємо або надаємо компаніям? Піонер віртуальної реальності (VR) Ярон Ланье, звичайно, так думає. У своїй книзі «Хто володіє майбутнім?» Він пропонує потенційну модель мікроплатежів.
Визначення корисних даних
В рамках схеми мікроплатежів Ланье для всіх даних, які компанії знаходять корисними, наприклад, при вдосконаленні алгоритмів машинного навчання, які подають ці дані, людині, яка її надала цю інформацію, повинна бути надана якась форма відшкодування. Це модель, аналогічна тій, яка існує у Google і Apple, коли справа доходить до творців контенту: ці люди отримують оплату за успішне відео на YouTube, наприклад, де успіх визначається певними показниками.
Точно так же найбільш корисні дані можуть бути легко визначені з використанням формули, в якій враховується, де були отримані дані, і наскільки важливо було навчати систему виконання певних функцій. Це означає, що відносне значення даних буде відрізнятися від одного типу до іншого.
Обгрунтування такої схеми стає ще більш переконливим, коли ви розглядаєте майбутнє зайнятості перед лицем зростаючої інтелектуальної автоматизації. Зрештою, хіба розумні роботи не тренуються з використанням даних, наданих людьми? Разом з універсальними базовими моделями доходу, можливо, мікроплатежів для даних допоможе покрити роботу, яку ми можемо втратити в результаті автоматизації.
Література: Цифрові тенденції, грань
