米国の国勢調査で差分プライバシーを利用すべきか？
拙者は、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利用には反対なのだ。国勢調査の主な目的は、将来の資源分配を円滑かつ適切に行うために、人口を正しく数えることなのだ。差分プライバシーの使用は、この目的を本質的に損なうものなのだ。州レベルの人口は生データに忠実であるが、町レベルの人口はより大きなばらつきがある可能性があるのだ。例えば、ニューヨークタイムズの記事「Changes to the Census Could Make Small Towns Disappear」は、差分プライバシーが米国国勢調査の集計目的をいかに損なうかを例示しているのだ。都市部よりはるかに人口の少ないネイティブ・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してしまう可能性があるのだ。さらに、ネイティブ・アメリカンの不正確な数字は、単なる計算ミスにとどまらず、資金提供の減少や政治的代表権の不足といった現実的な結果をもたらす可能性があるのだ。しかし、米国国勢調査は、誰もが平等かつ公平に連邦政府のリソースを受け、政治的な選挙権を形成できるように人口をカウントしているのではないだろうか？したがって、プライバシーの差分を使用することは、国勢調査の目的を本質的に否定することになるなのだ。

上記のような物質的な懸念に加え、拙者は、差分プライバシーの利用が、より社会的・文化的な問題である代表性にもつながる可能性があると主張するのだ。ニューヨークタイムズの記事は、拙者たちの社会が、少数派を犠牲にして多数派に常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たのだ。このようなアルゴリズム設計の背後にある論理は、代表性の問題を悪循環に追い込むでしょうなのだ。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、歴史的に社会の中で少数派とされてきましたのだ。土地の賠償に関する話はさておき、米国国勢調査局は、スプレッドシート上の彼らの存在そのものを減少させるようなアルゴリズムを設計し、チェック後に通過させたなのだ。このことは、差分プライバシーの実装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なのだ。もし国勢調査局が、ネイティブ・アメリカンの町のほとんどが人口が少ないことを十分に認識していて、差分プライバシーを維持するアルゴリズムが、小さな人口の推定に高いばらつきをもたらすとしたら、このアルゴリズムの実装は何を意味するのだろうかなのだ。このグループの人々は、たとえ時間とお金を費やしたとしても、最終的な人数には反映されなくても構わないということでしょうかなのだ。このような怠慢は、米国国勢調査における差分プライバシーの使用を再び無効にしてしまうなのだ。