כלי הרכב המודרניים מציעים לנהגים ולנוסעים מגוון חידושים מסעירים – החל ממסכי מגע ענקיים ועד יכולות נהיגה כמעט-עצמאיות. אבל חידוש אחד שהולך והופך נפוץ יותר ויותר מעלה שאלות משמעותיות אודות סדר העדיפויות הנכון בין בטיחות לבין פרטיות. נעזרנו ב-ChatGPT כדי להסביר את ההתחבטות.
במכוניות רבות כיום מותקנים מספר עצום של חיישנים מסוגים שונים, כולל מצלמות, במטרה לשפר את חווית הנהיגה על ידי מינוף מידע מסביבת הרכב. מצלמות כאלו מכוונות בחלקן החוצה, כדי לסייע ברוורס או להתריע מפני גנבים ושורטי רכבים – אך חלקן מכוונות פנימה, עוקבות אחר מבטו של הנהג, ויודעות להצליב את המידע שהן אוספות עם מהירות הרכב, אופי הנהיגה וכו’.
טכנולוגיות אלו משרתות מטרה רב-צדדית – החל מהתנעת המכונית רק כאשר על כיסא הנהג מזוהות פניו של הבעלים ועד זיהוי הסחות דעת ו"ניקור" בעת הנהיגה. הנתונים הללו נאספים, נשמרים וגם מועברים לעתים קרובות ליצרנית מסיבות שונות, למשל שיפור חוויות הנהיגה או הצעת שירותים מותאמים אישית.
לצד היתרונות, ריבוי מערכות החישוב והמעקב ברכב מהווה סיוט פוטנציאלי לפרטיות. הנתונים שנאספים – כולל זהות הנהג, הרגלי הנהיגה ומקומות שבהם אתם מבקרים לעתים קרובות – חושפים פרופיל מפורט. דוח של קרן מוזילה (זו שעומדת מאחורי דפדפן פיירפוקס) קבע כי כלי רכב הם "קטגוריית המוצרים הגרועה ביותר לפרטיות", בשל חששות לגבי מדיניות הפרטיות הרופפת בקרב יצרני רכב.
כדי לטפל בחששות הפרטיות הקשורים לנתוני נהגים, חוקרים בוחנים גישות חדשניות. למידת מכונה מבוזרת נחשבת לרעיון מבטיח, המאפשר לאלגוריתמים ללמוד מנתונים במכשירים מקומיים מבלי להעביר את הנתונים לשרת מרכזי. גישה זו, שמיושמת בין היתר באפליקציית המקלדת של גוגל, מאפשרת לה להציע השלמות אוטומטיות מותאמות אישית מבלי לפגוע בפרטיות המשתמש. דרך דומה אך מעט שונה שהוצעה היא למידת מכונה מבוזרת מבוססת בלוקצ'יין, שבה אין זיהוי של המשתמשים שמהם נאספו הנתונים. טכניקות כמו ערפול מיקום או שינוי נתוני מיקום תורמות לארסנל האמצעים לשמירה על הפרטיות.
עד שהתחום יתחיל ליישם שיטות כאלו, נהגים בעלי מכוניות מודרניות צריכים לפתח מודעות ולחשוב פעמיים לפני שהם רוכשים מכוניות בעלות תכונות מתקדמות המתבססות על מה שניתן לכנות ריגול, או לפני שהם מפעילים את אותן אפשרויות.
טעינו? נתקן! אם מצאתם טעות בכתבה, נשמח שתשתפו אותנו