选择退出：对科技公司撒谎的回报与风险

你不仅仅是一个数据点。选择退出功能可帮助你恢复隐私。

算法就是它们的食物。这些复杂的代码片段需要营养才能茁壮成长并完成准确的工作，当它们得不到足够字节的优质数据时，它们就会挣扎并失败。

当我查看 2022 年 Spotify Wrapped 时，发现我最喜欢的艺术家是小猪佩奇，我遇到了一个营养不良的算法。我皱起眉头，一头雾水。为什么 Spotify 认为这只卡通小猪是我最近的痴迷？然后我想起我今年夏天和我 2 岁的侄女一起度过了一周，而用手机播放小猪佩奇的歌曲是让她开心的唯一方式。

嗯，这更有意义了。

但我很快意识到，这个小家伙搞砸的不仅仅是我的年度回顾：我的推荐算法也一团糟。数周以来，该平台为我整理的四个每日混合播放列表中，至少有一个包含儿童音乐合集。

这很烦人，但我在想，也许我侄女的痴迷实际上是一种有用的方法，可以对科技公司对我们每个人的详细资料造成沉重打击。毕竟，如果 Spotify、Instagram、Google 或任何其他平台认为我是别人，他们就会向我展示与那个虚假的我相关的广告——但与真实的我无关。如果他们碰巧将我的数据提供给第三方，比如数据经纪人，他们就会向他们提供描述一个不存在的人的详细信息，而我真正的喜好和兴趣则埋藏在堆积如山的《小猪佩奇》歌曲中。利用这种错误的身份可以帮助我们隐藏在众目睽睽之下，进而保护我们的隐私。

用坏数据做成的迷彩服

向你生活中的算法提供不良数据被称为数据中毒或混淆，这是一种通过生成大量不准确信息来掩盖你真实身份的技术。这个概念指的是同步攻击，故意试图删除或更改平台算法所需的数据集，使其性能不佳并失败。这需要特定的技能和专业知识，以及大量的计算能力。

你可能没有这些东西，但你可以用同样的原则来保护自己免受网上的持续监控。你看到的图片、你喜欢的帖子、你播放的视频、你听的歌曲、你登录的地方——这些都是平台收集并用来建立你的个人资料的数据。他们的目标是尽可能地了解你（比你自己更了解自己），这样他们就可以预测你想要什么和需要什么。当然，科技公司和广告商这样做并不是出于利他主义的原因，而是为了向我们展示他们希望操纵我们花钱的广告——或者让我们有某种感觉或投票。

进行数据投毒的最简单方法是在注册服务时使用不属于您自己的姓名、性别、位置和出生日期。要超越这个底线，您可以点赞您实际上并不喜欢的帖子，随意点击您不感兴趣的广告，或播放不符合您口味的内容（视频、音乐、电影等）。对于最后一个选项，只需在您使用的任何平台上按下播放键，关闭屏幕，调低音量，然后让它整夜运行。如果您想摆脱 YouTube，请使用自动播放功能，让网站在您睡觉或工作时深入挖掘内容数小时。最后，每当您必须回答一个问题时，例如为什么要退回在线购买的商品，请使用“其他”作为默认答案，并写下您想要的任何理由。

数据中毒可能失败的地方

如果这一切听起来太简单了，你是对的——有一些警告。如果平台通过汇总大量数据点来构建和完善你的个人资料，那么在注册时使用虚假信息可能毫无意义。例如，如果你说你在加利福尼亚，但浏览威斯康星州的当地新闻，列出你在密尔沃基的工作地点，并在密歇根湖岸边贴上自己的照片，那么平台对你住在金州的基本假设就没那么重要了。如果你说你出生于 1920 年，但你喜欢通常与 Z 世代相关的内容和主题标签，也会发生同样的事情。让我们面对现实吧——一个 82 岁的老人是 Blackpink 的忠实粉丝是完全有可能的，但可能性不大。此外，如果你被锁定或黑客入侵，服务或网站可能会要求你提供真实身份证明。

在睡觉时播放不感兴趣的内容可能会扰乱你正在使用的任何平台上的推荐算法，但这样做也需要你可能无法使用的资源。你需要一个可以连续数小时耗电的设备，以及一个足够快的无上限互联网连接来传输通过管道传输的任何内容。扰乱算法也会破坏你的用户体验。如果你依赖 Netflix 来告诉你接下来要看什么，或者 Instagram 来让你了解新兴的时尚趋势，如果平台实际上不知道你对什么感兴趣，你就不太可能喜欢出现的内容。它甚至可能会毁掉整个应用程序——试想一下，如果你开始向左滑动并拒绝约会应用程序上所有你真正喜欢的人，会发生什么。

此外，就像吃一份沙拉并不能让你健康一样，你的数据中毒计划必须持续进行才能给人留下持久的印象。偶尔点击几条无趣的广告并希望这足以摆脱算法是不够的——你需要反复点击以强化你虚假资料的这一方面。你可能已经注意到，在浏览网上商店并在之后访问的每个网站上看到你感兴趣的品牌或产品后，这些广告最终会被其他广告取代。这是因为在线广告是周期性的，这是有道理的，因为人类的兴趣来来去去。

但最大的警告是不确定性——我们不知道我们对科技公司和广告商从我们这里收集的数据造成了多大的损害。研究表明，对少量数据（1% 到 3%）进行毒害可以显著影响试图弄清您喜欢什么的算法的性能。这意味着，即使点击一小部分无趣的广告，也可能导致算法将您归入错误的类别，并假设您是父母，例如，您不是。但这些只是估计值。谷歌、Facebook 和其他大型在线平台背后的工程师不断更新他们的算法，使他们成为一个不断变化的目标。更不用说这些代码是专有的，所以唯一知道数据毒害有多有效的人是这些公司的雇员，他们不太可能透露他们对这种技术的弱点。以谷歌的 AdSense 为例，广告商是按点击付费的，如果他们知道自己的钱被花在了虚假点击上（哪怕只有几次），就可能危及谷歌接触受众和销售产品的权威。

这些都重要吗？

如果您不知道毒害数据是否真的能保护您的隐私，您可能会觉得尝试毫无意义。但并非一切都失去了。一些轶事证据 - 我的 Spotify Wrapped、YouTube 有时古怪的推荐、Netflix 偶尔令人困惑的类型建议，以及因为您不小心点击了某些东西而认为您有兴趣购买产品的广告 - 清楚地表明，平台并不能免受我们的善意谎言的影响，坏数据也并非无害。康奈尔理工学院的隐私研究人员 Helen Nissenbaum 和 Lee McGuigan 还进行了一项非常有说服力的实验，证明了 AdNauseam（一种被 Chrome 商店禁止的扩展程序，它会自动点击页面上的所有广告以摆脱谷歌的分析算法）是有效的，并且谷歌无法区分真实点击和虚假点击。

也许你需要读一下才能相信，但我们不需要遵守网络平台对我们的所有要求。数据中毒既不是不诚实的，也不是不道德的。这是我们用户以任何方式恢复我们的信息。正如电子前沿基金会的计算机安全专家乔恩·卡拉斯告诉我的那样，我们没有道德义务回答科技公司无权提出的问题。他们已经积累了我们每个人的数千个数据点——为什么要帮助他们？

归根结底，数据投毒是否有效并不重要。我们知道它确实有用。在公司不把我们的最佳利益放在心上，而且由于科技公司花费数十亿美元游说民选官员，监管也远远落后于我们的时候，我们用户只能靠自己了。我们不妨用尽一切办法保护自己免受持续监视。

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