米国の国勢調査でプライバシーに差をつけるべきか？
私は、以下の理由から、米国国勢調査局による差分プライバシーの使用には反対である。国勢調査の主な目的は、人口を正確にカウントすることであり、将来、資源分配を円滑かつ適切に行うことである。差分プライバシーの使用は、本質的にこの目的を損なうものである。州レベルの人口は生データに忠実であるが、町レベルの人口ははるかに大きなばらつきの影響を受ける可能性がある。例えば、New York Timesの記事「Changes to the Census Could Make Small Towns Disappear（国勢調査の変更で小さな町が消滅する可能性）」は、差分プライバシーがいかに米国国勢調査の集計目的を損なうかを例証している。人口が都市部よりもはるかに少ないネイティブ・アメリカンの町は、DPアルゴリズムによって人口数が半減する可能性がある。さらに、ネイティブ・アメリカンにとってこのような誤った数字は、単なる計算ミスを意味する以上のものである。しかし、アメリカの国勢調査は、すべての人が平等かつ公平に連邦政府の資源を受け取り、政治的な選挙区を形成できるように人口を数えているのではないだろうか？したがって、プライバシーの差を利用することは、国勢調査の目的を本質的に否定することになる。

上記のような物質的な懸念に加え、私は、差分プライバシーの使用は、より社会的・文化的な問題、つまり代表権の問題にもつながる可能性があると主張する。ニューヨーク・タイムズ紙の記事は、私たちの社会が少数派を犠牲にして常に多数派に配慮するアルゴリズムを採用していることを明らかにしました。アルゴリズム設計の背後にあるこのような論理は、代表権の問題を悪循環に追い込むでしょう。残酷にも土地を奪われ、植民地化されたネイティブ・アメリカンの人々は、歴史的に社会の少数派として扱われてきた。土地の賠償に関する話はさておき、米国国勢調査局は、彼らの存在そのものを消し去るようなアルゴリズムを設計し、チェックの後に通過させた。このことは、差別的プライバシーの導入の背後にある論理について何を暗示しているのだろうか？もし国勢調査局が、アメリカ先住民の町のほとんどは人口が少なく、差分プライバシーを維持するアルゴリズムが小さな人口の推計に大きなばらつきをもたらすことを十分に認識しているとしたら、このアルゴリズムの実装は何を意味するのだろうか？このグループの人々は、たとえそのプロセスに時間とお金を費やしたとしても、最終的な人数に反映されなくても構わないというのだろうか？このような怠慢は、米国国勢調査におけるプライバシーの差の使用を再び無効にしている。