有権者登録システムのハッキング、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミック下における個人健康情報のセキュリティ上の脆弱性、オンライン上の差別という陰湿な傾向――データプライバシー は、今後さらに困難な年となりつつある状況を乗り切る上で、これ以上ないほど重要な役割を果たしています。
ハーバード大学の「ダニエル・ポール政府・技術実践教授」であり、同大学の「 データプライバシー研究所」（）の所長兼創設者であるラタニャ・スウィーニー氏は、こうした課題について重要な見解を述べています。 データプライバシー分野の先駆者は、今月クリーブランドで開催される 主催の「Women in Cybersecurity（ ：WiCyS）」カンファレンス（3月17-19日）にて、基調講演者として登壇します。
スウィーニー氏は、テクノロジーが有権者登録データの保護や、その他の社会的・政治的・ガバナンス上の課題の解決にどのように役立つかを研究しています。 彼女は、データプライバシーおよび アルゴリズムの公平性の分野において、リーダー的な存在として活躍してきました。。
「テクノロジーの設計者こそが、新たな政策決定者なのです。」
彼女の研究は、連邦レベルで医療情報のプライバシーに関する規制を定めた「医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）」において引用されました。 「私はこれまで、テクノロジーと社会の衝突にいち早く気づき、その問題を浮き彫りにする実験を行い、その後、その解決に向けて数多くの優れた頭脳を集めて取り組んできたという、不思議な経緯があります」と、スウィーニー氏は Endpoint（）とのインタビューで語りました。
以前、スウィーニー氏は米国連邦取引委員会の最高技術責任者を務め、権威あるルイス・D・ブランダイス・プライバシー賞を受賞しました。 彼女は 2001年、マサチューセッツ工科大学（MIT）でコンピュータサイエンスの博士号を取得した最初の黒人女性でした。 スウィーニー氏は、WiCyS 2022 カンファレンスにて、「3月18日」と題した講演を行う予定です。
（以下のインタビューは、分かりやすくするため要約・編集されています。）
「Women in Cybersecurity」カンファレンスで行われた基調講演『テクノロジーが私たちの市民社会の未来をどう形作るか』の要点を、お聞かせいただけますでしょうか？
テクノロジーの設計者こそが、新たな政策決定者なのです。 私たちは彼らを選出するわけでもなく、彼らに投票するわけでもありません。 しかし、彼らが下す恣意的な決定や、彼らが生み出す技術が、私たちの生き方を左右しているのです。 特定の価値観や基準、あるいは法律を施行できるかどうかは、その技術によって何が可能になるかに大きく左右されます。
データプライバシーに興味を持たれたきっかけは何ですか？
実のところ、[最初は]そうではありませんでした。 つまり、その年は 1996年でした。 私はずっと、コンピュータ科学者になりたいと願っていました。そして、人間のように学び、考えることができるコンピュータ、つまり「思考する機械」を作りたかったのです。 私は当時、MITのコンピュータサイエンス専攻の博士課程の学生として、順調に研究を進めていました。
「研究室を歩いていると、ある倫理学者が『コンピュータは悪だ』と言っているのを耳にしました。」
大学院生だった頃、ある日研究室を通りかかったとき、ある倫理学者が「コンピュータは悪だ」と言っているのを耳にしました。 彼女が挙げた例は、州の職員やその家族、退職者について収集された健康データが、研究者や企業に提供されたというものでした。 彼女はこう言いました。「 の人たちは、そのデータ を使って、裁判官を脅迫したり、法執行機関の機密情報を漏洩させたりできることに気づいていないのでしょうか？」 「匿名ですか？」
[健康データ]には、生年月日（月・日・年）、性別、および5桁の郵便番号が含まれていました。 そこで、市役所へ行って、マサチューセッツ州ケンブリッジ市の有権者名簿を 20 ドルで購入しました。 私がケンブリッジ市役所へ有権者名簿を購入しに行った理由は、2つありました。 第一に、当時、ウィリアム・ウェルド氏はマサチューセッツ州知事でしたが、彼は倒れてしまいました。 彼の倒れたことに関する情報は、その健康データに含まれているはずです。 そして、2つ目の理由は、有権者名簿に生年月日、性別、郵便番号が記載されていたからです。
調べてみると、ケンブリッジには彼と同じ生年月日の人が6人いたことがわかりました。
そのうち3人が男性でしたが、彼の郵便番号の地域では彼が唯一の人物でした。
つまり、有権者名簿において、ウィリアム・ウェルド氏の生年月日、性別、郵便番号は一意であり
、医療データにおいても彼にとって一意である
ことが意味していました。そのため、私はそれらの[データセット]を関連付け、彼の
名前を彼の医療記録に一意に紐付けることができたのです。 それは実に目を奪われるような体験でした。
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その実験をきっかけに、 世界中の法律が急速に変化しました 。 ここ米国では、それはHIPAAのプライバシー規則にあたります。 それは本当に素晴らしい瞬間でした。
その実験の結果を公表しようとした際、いくつかの障害に直面されましたね？
それはまったくその通りです。 「これはコンピュータサイエンスなのか？」という点について、長年にわたり激しい議論が交わされてきました。 「 のプライバシー機能については、で説明されている通り、誰も[そのデータ]を入手するために不正アクセスしたわけではないため、これは厳密にはコンピュータセキュリティの問題ではない」と主張する人もいるでしょう。 私が無料で提供しているデータです。
「それは実に目を奪われるような体験でした。」 世界中の法律はあっという間に変わりました。”
当時のコンピュータセキュリティは、ほぼ「境界セキュリティ」、つまり、外部からの不正アクセスを防ぐことや、暗号化が適切に行われていることを確認することに重点が置かれていました。 そのような考え方や、そのような手段では、この問題を解決することは到底できませんでした。 それは、コンピュータサイエンスの分野がこれまで解決することに慣れてきたような問題ではまったくなかったため、論文を発表するのが非常に、非常に困難でした。
最近、ハーバード大学に「 公共利益技術研究所」（ ）を設立されましたね。同研究所は、学者たちが「政府や市民社会が公共の利益のために技術をどのように活用できるかを再考する」ことを支援しています。 しかし、ここは単に理論について議論する場というだけではありません。 実際にアプリやプラットフォームを開発されているのですね。
多くの点で、「パブリック・インタレスト・テック・ラボ」（私たちは単に「テック・ラボ」と呼んでいます）は、私が大学院生だった頃に始めた活動の自然な延長線上にあるものです。 こうした技術と社会の衝突の第一波は、データプライバシーをめぐるものでした。 そして、アルゴリズムの公平性や、 2016 選挙をめぐるさまざまな問題が浮上してきました。 そして、さまざまな意味で、こうした一連の波は今もなお私たちの身近にあるのです。 私たちは、それらを完全に解決したわけではありません。
これらの問題の解決に向けた第一歩となるような、どのような新しい技術を提供できるでしょうか？ また、解決策として法規制の変更が必要な場合もあり、実際にそうした措置を講じてまいりました。 しかし、私たちは新しい技術も生み出しました。
しかし、それでもなお、 政府や、そして連邦議会において、ますます多くの技術者が必要とされています。 公共の利益のためにこのように考える技術者が、たとえ大手テクノロジー企業に勤めていても、必要とされています。 そこで、疑問となるのは、 どのようにしてそのパイプライン を構築すればよいのでしょうか？ それが「テック・ラボ」が設立された理由です。
この仕事を通じて、どのようなことを学んでいますか？
2016年には、とりわけ、有権者登録サイトの脆弱性をいち早く指摘しました。 そして、概して言えば、そうした脆弱性は今もなお残っています。 即効性のある解決策はありません。
問題は、有権者を装い、その有権者登録情報を変更することで、その投票が
無効になったり、十分に反映されなくなったりする可能性があるという点です。 有権者がそれを知ることも、
何かできることもありませんし、これを大規模に行うことも可能です。そのため、州全体で1～2パーセントポイントを削り取っても、誰も気づかないでしょう。
私たちは、「 」というアイデアを思いつきました。VoteFlare。 その目的は、有権者登録状況をリアルタイムで監視することです。 これは、いわば信用情報のモニタリングのようなもので、もし信用情報に何か問題が生じた場合、信用情報会社がその旨をお知らせしてくれます。 そうですね、有権者登録や郵便投票についても、同じことを行っています。 万が一問題が発生した場合は、お客様が選択された方法（SMS、Eメール、または音声メッセージ）でその旨をお知らせいたします。これにより、お客様が問題を修正し、投票が確実に反映されるようにいたします。
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ジョージア州の決選投票に向けて、システムを立ち上げることに成功しました。 その結果、ジョージア州の有権者の皆様に対し、政治的立場を問わず、大きな安堵感をもたらすことができました。 そして今年は、 48 の州とコロンビア特別区にこの取り組みを展開しようとしています。 テキサス州では予備選挙が行われ、同州ではすでに運用が開始されています。
アルゴリズムの公平性についてお話しになりましたね。 偏見や固定観念に関して、どのような点が特に目につきますか？
私がハーバード大学の教授に就任したばかりの頃、ある記者からインタビューを受けていたのですが、その記者に（私が執筆した）ある論文を見せなければなりませんでした。 そこで、私はGoogleの検索バーに自分の名前を入力したところ、彼は右側に表示された広告を指さして、「まあ、その論文は忘れてください」と言いました。 「逮捕された時のことを教えてください。」
「」という広告には、「ラタニャ・スウィーニーが逮捕された」という文と疑問符が記載されていました。 そこで私は彼に、「ええ、私は逮捕されたことなんて一度もありませんよ」と言いました。”
その広告には、「ラタニャ・スウィーニーが逮捕された」という文に疑問符が付いており、「彼女の逮捕の詳細など、詳しくはこちら」と書かれていました。 そこで私は彼に、「ええ、私は逮捕されたことなんて一度もありませんよ」と言いました。
この広告には2種類ありました。1つは、あなたが逮捕歴があることをほのめかすもので、もう1つは中立的な内容で、「詳細はこちら」と記載されたものでした。
なぜこのようなことが起きていたのでしょうか？ 逮捕の告知には、どの名前が掲載されていたのでしょうか。また、掲載されていなかったのはどの名前だったのでしょうか。 Googleの画像検索で「Latanya」と入力すると、黒人の顔ばかりが表示され、一方で「Tanya」と入力すると、白人の顔ばかりが表示されます。
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それがきっかけで、私はある研究を行うことになりました。 案の定、もしあなたのファーストネームが、白人の赤ちゃんよりも黒人の赤ちゃんに多く付けられている場合、逮捕をほのめかすような広告が表示されることになります。 広告は、その方の「
」のフルネームに基づいて掲載されることをご留意ください。 それは単にファーストネームだけの問題ではありません。 ただのラタニャなんかではありません。 ラタニャ・スウィーニーです。
アルゴリズム（この場合はGoogle AdSense）が、公民権法違反として司法省の調査対象となるのは、これが初めてのことでした。
あなたの分野への参入を考えている女性たちには、どのようなアドバイスをされますか？
これは非常に重要なことです。なぜなら、人によって[女性] で見えるものが異なるからです。 差別やオンライン広告に関するあの話を考えてみると、もし私が、白人の赤ちゃんよりも黒人の赤ちゃんに付けられることが多い名前を持っていなかったら、あんなことは決して起こらなかったでしょう。
女性にとって、何事も「立ち入り禁止」であってはなりません。 その分野には、最も優秀で才能あふれる人材が必要です。単に特定の条件を満たしている人ではなく、真に最も優秀で才能あふれる人材こそが、グローバルな世界において、いかに競争し、成果を上げるべきかを私たちに理解させてくれるのです。
