Цифровые технологии не могли не развиваться, услуги были всё более развитыми, социальные сети впитывали всё больше цифровых связей и бытовых событий, а государства даже после революционных и эволюционных событий подстраивались под этот мир.

Семен Аркадьевич тяжёлым шагом прошёл мимо мемориала Убийце Дракона, поднялся по Лестнице Покаяния и подошёл к сияющему новому стеклянному здания Министерства гарантированной благонадёжности. Не успел он зайти, как камеры определили его лицо, компьютеры определили куда и с какой решительностью он направляется, а робослужащий класса Д распечатал и вручил ему маршрутную квитанцию с номером комнаты, временем и кратким изложением его дела простым и понятным языком.

"Пересмотр получения выездной визы в связи по запросу по факту деятельного раскаяния"

Немолодой грузный мужчина постучался в стеклянную дверь и спустя пару секунд зашёл.

— Здравствуйте. ЖЦС - Живой Цифровой Следователь это Вы?

— Конечно! Добрый день, заходите. Как к Вам можно обращаться?

Подскочивший из-за стола молодой человек был подтянут, гладко выбрит, одет ровно так чтобы быть похожим на банковского служащего, а не следователя.
...
Текст полностью https://te.legra.ph/Vyezdnaya-viza-01-25

очевидные в целом вещи, но лишний раз проговорить не лишнее

https://www.bbc.com/russian/extra/cxiEhAmsRA/amazon-data?ocid=wsrussian.social.in-app-messaging.telegram..russiantelegram_.edit

Москва становится умным городом. Записаться к врачу, получить права, проголосовать за цвет лавочек в парке — все можно сделать в мобильном приложении.

Но у цифровизации есть и другая сторона. Технология, которая должна была помогать искать преступников и контролировать соблюдение карантина, сейчас используется для задержания людей, выходивших на митинги.

Ольга Карасева рассказывает, как передовые технологии в столице превратились в инструмент политического давления - https://www.the-village.ru/city/situation/sistema-raspoznavaniya-lits-ischet-mitinguyuschih

Жутковатый лонгрид о том, как на самом деле работают алгоритмы-менеджеры в крупных китайских корпорациях. Как и ожидалось, они устанавливают нереалистичные дедлайны и вынуждают сотрудников работать 24 на 7. А еще иногда совершают ошибки и выписывают штрафы даже лучшим специалистам.

🦾 Сотрудники одной из архитектурных фирм рассказали Sixth Tone, что “система офисной автоматизации” контролирует персонал на всех этапах — якобы, даже разговоры в лифте прослушиваются. Также алгоритм ставит работникам бессмысленные задачи и устанавливает сжатые сроки. Если не уложиться в дедлайн и не отметиться в офисе, система вычтет 30% из ежемесячной премиальной надбавки. Из-за этого персоналу приходится посещать офис даже ночью и по выходным.

🦾 Нечто похожее происходит и на производстве. Один из начальников цеха  в провинции Цзянсу рассказал, что в его подразделении установили больше 20 камер, которые распознают действия рабочих. Если сотрудник слишком долго возится с установкой комплектующих — система делает отметку в базе.

🦾 Некоторые приемы напоминают тактику на складах Amazon — например, работникам не разрешают отлучаться больше, чем на 15 минут. За нарушение — автоматизированные санкции и штрафы. К примеру, за задержку в 3 секунды рабочего оштрафовали на 50 юаней (примерно 600 рублей).

🦾 Доходит и до абсурда — недавно сотрудникам IT-компании в Ханчжоу выдали умные подушки для офисных кресел, которые мониторили пульс и следили за осанкой. Но использовали их не для этого — подушка следила, как часто персонал отлучается с рабочих мест, и извещала руководство. А в одной маркетинговой компании специалист завершил работу раньше срока и сэкономил компании $12 тыс., но не отметился вовремя в системе — в итоге ИИ выписал ему штраф.

🦾 Пожаловаться на алгоритмы нельзя, поскольку они “еще учатся”, к тому же в технологии инвестируют немало денег — в том числе при поддержке государственных грантов, которые поощряют “цифровизацию”. Скорректировать работу ИИ тоже нельзя — это слишком сложный бюрократический процесс.

🦾 Все это отличный пример бумерского подхода к новым технологиям. Китайские миллениалы и зумеры, кстати, уже начинают бороться с культурой 996 (так называют жесткий трудовой график с 9 утра до 9 вечера 6 дней в неделю). Они делятся лайфхаками, как обмануть систему и работать как можно меньше (кстати, то же самое делают работники складов Amazon). А многие и вовсе отказываются от городской жизни — становятся операторами дронов на ферме или создают эзотерические коммуны.

​​К 100-летию Компартии Китай очистит Интернет от скверны.
Спецоперация Администрации киберпространства Китая.
В этом году 100-летний юбилей Компартии Китая. Его страна встретит небывалой чистотой и порядком в своем киберпространстве. Для этого Администрация киберпространства Китая начинает спецоперацию "Чистая весенняя сетевая среда". Цель спецоперации – «создать в онлайне праздничную, здоровую и мирную атмоферу весеннего фестиваля».
В ходе спецоперации планируется:
•  жестоко бороться со всеми видами общественных беспорядков;
•  очистить киберпространство от злонамеренной шумихи;
•  решительно бороться с слухами и ложной информацией;
•  сосредоточиться на исправлении плохого поведения в социальных сетях;
•  бороться с кибер-насилием и совращением несовершеннолетних;
•  помочь в составлении списков контроля качества поведения;
•  подавлять киберподстрекательство и киберзапугивание.
В результате «глубокой очистки» планируется создать в киберпространстве «здоровую и чистую среду», соответствующую требованиям "Положения об экологическом управлении содержанием информации Сети".
https://chuangxin.chinadaily.com.cn/a/202102/04/WS601ca7faa3101e7ce973e9f5.html

А теперь для понимания перспективы погуглите - роскомнадзор администрация киберпространства китая.

#Китай

Сегодня многое в России сложно поддаётся логическому объяснению и порой выходит за рамки здравого смысла.

Общественная организация РосКомСвобода запускает серию коротких познавательных видеороликов, в которых будет регулярно рассказывать про информационную безопасность и защиту персональных данных, приватность и другие цифровые права, российское законодательство в области интернета и его правоприменение.

В первом ролике руководитель “РосКомСвободы” Артём Козлюк расскажет про онлайн-цензуру – как она работает и кто является главными цензорами Рунета. Также он даст краткий экскурс и объяснит опасности государственной интернет-цензуры.

➡️ Смотреть на YouTube

В следующих выпусках обещают рассказать о праве на приватность, об инструментах для защиты своих данных, о том, как в России наказывают за свободу слова и фейк-ньюз и как следует себя вести, если к вам домой пришли люди в масках обсудить ваши последние твиты.

Подписывайтесь на их канал в YouTube, чтобы не пропустить новые видео!

«„Искусственный интеллект“ — это просто новостной хайповый термин». Интервью с Алексеем Тихоновым, специалистом по машинному обучению, о силе и слабости современных нейросетей

https://knife.media/tikhonov/

😷Мешают ли маски распознаванию лиц? Как не попасть «в базу»?

Системы распознавания лиц помогают быстрее выявлять преступников, но умные алгоритмы часто совершают ошибки, что приводит к задержаниям законопослушных граждан.

Нас часто спрашивают, можно ли защититься от систем распознавания лиц и помогают ли в этом защитные маски.

Собрали ответы на самые популярные вопросы в новых карточках:

▪️Как устроена система распознавания лиц?
▪️Какой процент совпадений нужен для утверждения, что распознавание сработало точно?
▪️Можно ли обмануть систему?
▪️Что делать, чтобы меня не вносили в базы данных распознавания лиц?

Как мы потеряли контроль над нашими лицами

Перевод статьи MIT Technology Review — о крупнейшем исследовании данных по распознаванию лиц, демонстрирующем, как развитие метода глубокого обучения в этом направлении привело к потере конфиденциальности людей

https://roskomsvoboda.org/69703

РКН решил «замедлять» твиттер, потому что тот не удаляет твиты, которые Российское правительство считает противозаконными.

Год-полтора назад ходили слухи, что российские власти хотят сделать свой суверенный ютуб (видехостинг) с нужной цензурой и замедлять настоящий ютуб, который цензурировать крайне трудно.

Я бы на месте властей боролся с ютубом точно так же. В блокировках люди будут винить власти, а если сервис просто «тормозит» и показывает видео с очень плохим качеством — винить будут сервис (и интернет-провайдеров) и перейдут на другой, более «качественный».

Идея, видимо, мутировала или её просто проверяют на твиттере. Это тупо, потому что твиттер по сути — это легкие страницы, которые грузятся не мгновенно только из-за лишнего программирования и начать их тормозить не сломав совсем — непросто. А во вторых — кто конкурент твиттера? Куда перебегать? Забыли выделить полтора миллиарда на суверенный твиттер.

Думаю, что это такая уродская «тренировка на кошках» и сценарий «торможения» ютуба будет реализован через пару лет и ещё пару десятков миллиардов распиленного бюджета.

P.S. То, что из-за этого что-то грохнулось в русском интернете — нормально. Шейпить (тормозить) трафик к определенным сайтам — необычная задача для провайдеров и очевидно, что масштабное её включение будет происходить с техническими трудностями. Починят постепенно, есть для этого хорошие инженеры. А вот для страны и наших свобод таких инженеров пока нет. :(

Господи, какие мудаки. Роскомнадзор снова ломает интернет.

https://tjournal.ru/news/351416-roskomnadzor-vmeste-s-tvitterom-zamedlil-vse-sayty-s-t-co-v-domene-vklyuchaya-rt-microsoft-i-github

Крутое исследование, как редакторы The New York Times используют A/B тесты, чтобы тестировать силу заголовков для статей. Для одних читателей они показывают один заголовок, для других — более кликбейтный и эмоциональный. Второй держится примерно полчаса. И если он соберёт в итоге больше кликов — его и будут показывать для всех читателей. Иногда редакторы настолько запариваются, что используют аж 8 (!) вариантов разных заголовков. Неудивительно, что NYT одно из самых влиятельных медиа в мире.

Чувак, который несколько недель парсил эти заголовки и разбирал на цифры для своего исследования, делает однозначный вывод. Чем больше таких тестов — тем драматичнее становятся заголовки. Например, статья про секс-скандал с участием губернатора Нью-Йорка Эндрю Куомо сначала не набирает много кликов. Но стоит истории чуть развиться — в заголовок добавляют его извинения — и статья уже в топе самых просматриваемых материалах.

То есть мы в очередной раз убеждаемся, что у медиа есть мощный стимул приукрашивать реальность — ради кликов, охватов и доходов с рекламы. Хотя New York Times при этом несильно зависит от рекламы (всего 28% от общих доходов). Гораздо больше денег им приносит подписка читателей (62%).

Было бы интересно узнать, используют ли российские издания A/B тесты для тестирования заголовков. Я подмечал это разве что за «Медузой» — но было ли это тестированием, не знаю.

https://vc.ru/media/219275-kak-the-new-york-times-testiruet-zagolovki-statey

🔥 Квантовый Компьютер. Как устроен? Как программировать? Уже?

Сегодня будущее заглянет в наш в дом так глубоко, что в конце поста мы даже напишем свой первый квантовый Hello World и запустим его на настоящем квантовом компьютере.

Кажется, пост получился очень логически красивым и объясняет тему чуть лучше обычных статей в интернете (научрук поста подтверждает!)

Порепостите, пожалуйста. Вдруг кому-то такое всё еще интереснее комнат в клабхаусе :D

https://vas3k.ru/blog/quantum_computing/

Чтобы защитить россиян от «влияния противоправного контента», Роскомнадзор на прошлой неделе замедлил Твиттер, но полегло всё, кроме него: Russia Today, Microsoft, Reddit, Github и даже сайты Кремля и Госдумы. Пользователи же Твиттера, хоть и жалуются на долгую загрузку фото и видео, спокойно продолжают общаться и шутить над ведомством и его попыткой вмешаться в работу сервиса. Видя, что замедление не работает, замглавы Роскомнадзора даже пригрозил заблокировать соцсеть, если та не удалит «запрещенную информацию»: посты-склонения к самоубийству, употреблению наркотиков, экстремизму.

Принудить Твиттер к соблюдению российских законов решил новый глава РКН Андрей Липов, технократ и бывший бизнесмен, пришедший на должность из компании-провайдера, которую в 90-х поглотил Ростелекомом. Корреспондент «Дискурса» Владислав Крамер разобрался, почему РКН снова наступает на грабли борьбы с соцсетями, как липовая биография Липова отразилась на блокировке Твиттера, а также почему Россия превращается в корпорацию начальников и чего ждать от криворукой войны за интернет.

https://discours.io/articles/social/little-shit-war

Постоянные читатели канала помнят стартап Clearview AI, компанию, которая собрала несколько миллиардов фотографий людей из разных социальных сетей и прочих сайтов, куда мы все так любим постить фотографии о себе, а потом открыла сервис для частных и государственных организаций по поиску людей. Спорность и легитимность сервиса обсуждают до сих пор многие, но правоохранительным органам в США, похоже, все равно на эти обсуждения, поэтому и полиция, и ФБР часто обращаются за услугами к этой компании.


Я оставлю вам на выходные длинный, но очень интересный профайл об этой компании в NYT (да, на английском, но автоматические переводчики нынче очень неплохо подобный контент переводят). В статье есть много всего про историю основания компании, людей, к этому причастных, про судебные разбирательства и легитимность использования систем распознавания лиц в принципе. Отличный материал, я с удовольствием почитал и вам рекомендую. Возможно, там окажется пейволл, но разве это может остановить того, кому на самом деле это интересно?

https://www.nytimes.com/interactive/2021/03/18/magazine/facial-recognition-clearview-ai.html

#новости #политика #децентрализация #интернет
Сетевой нейтратет как закон

Компания Mozilla вновь призывает зафиксировать сетевой нейтратет на законодательном уровне, то есть запретить поставщикам услуг интернета отдавать приоритет каким-либо ресурсам или видам трафика. Хотя сам принцип сетевого нейтралитета является хорошей идеей, его реализация в виде закона — это недопустимое вмешательство государства в частный бизнес.

Публикация же Mozilla является пропагандой. Они жалуются на то, что часто пользователи имеют доступ лишь к одному поставщику услуг интернета («In a marketplace where users frequently do not have access to more than one internet service provider (ISP)»), но объясняют это провалом рынка («net neutrality prevents ISPs from leveraging their market power to slow, block, or prioritize content»). О реальных причинах такого положения — государственных регуляциях — они не скажут, потому что действуют в интересах известных политических сил и призывают дать им ещё больше власти. О том, что Mozilla действует против свободного интернета, я уже писал в статье «Перспективы избавления от цензуры технологических корпораций».

Вместо сетевого нейтралитета стоит продвигать принцип нейтральности технологий, который я сформулировал в статье «Децентрадизованные сервисы против распределённых». Помимо того, что его сложнее использовать для пропаганды вредных законов, он является более общим и стимулирует развитие технологий.

Как работает цифровое министерство пропаганды.
Практический кейс алгоритмической цензуры Яндекса.
В наше время две темы чрезвычайно важны и актуальны, как для каждого из нас, так и для всего общества.
1.  Расширяющийся контроль государства и мегакорпораций в формировании медийной повестки.
2.  Рост значения фактора предвзятости алгоритмов машинного обучения при принятии решений государством и бизнесом.
Кейс, о котором я хочу рассказать, объединяет обе темы, что делает его особенно важным и показательным.
Целый год я изучал работу алгоритма публикации постов Яндекс Дзена на собственном опыте. Изучал, поставив, как говорит Нассим Талеб, «шкуру на кон».
И вот результат.
✔️ Шкуру я проиграл.
✔️ Но зато теперь понимаю, как работает алгоритмическая цензура Яндекс Дзена.
Полагаю, этот мой опыт может быть полезен и тем, кто пишет для Яндекс Дзена, и тем, кто читает посты на этой платформе.
Продолжить чтение (6 мин)
- на Medium http://bit.do/fPNJg
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/ToVsz
#Цензура  #Яндекс  #ЯндексДзен

Перевод статьи BBC, в которой рассказывается, как компании под видом заботы об общественном здравоохранении движутся к созданию инфраструктуры массовой слежки, хотя поначалу казалось, что всё должно быть ровно наоборот.

И пусть маски, несомненно, помешали развитию индустрии распознавания лиц, технология адаптировалась к ним.
https://roskomsvoboda.org/post/facial-recognition-covid-mask/

​​Суперкомпьютерный Blacklist.
Сильный удар США по Китаю.
8го апреля правительство США включило в черный список организаций, деятельность которых противоречит интересам национальной безопасности или внешней политики США, семь суперкомпьютерных центров Китая (официальный пресс-релиз

Де-факто это значит, что:
•  Эти центры теперь не смогут приобрести ничего (даже кофемолку) американского производства без специального разрешения правительства США.
•  Ни одна компания мира, в здравом уме, не пойдет на нарушение этого запрета. Ибо она не только заплатит многомиллионный штраф, но и получит запрет на продажу всей её продукции в США.
То есть суперкомпьютерный Blacklist – это очень серьёзно.

Официальная причина запрета 8 апреля – «эти организации участвуют в создании суперкомпьютеров, используемых военными силами Китая, в его дестабилизирующих усилиях по модернизации вооруженных сил и / или в программах создания оружия массового уничтожения».
Конечно же, это стандартная отмазка. Правительство США использует их уже десятки лет: сначала, ограничивая поставки суперкомпьютеров в СССР, потом в Россию, сейчас в Китай, а скоро, полагаю, опять и в Россию.

Мне эта кухня с черными списками, экспортным контролем, лицензиями и штрафами известна до мельчайших деталей. С 1996 по 2002 я был одним из главных действующих лиц грандиозного скандала о, якобы, нарушении законов США при поставке суперкомпьютеров SGI в Россию. Обвинения правительства США были те же: суперкомпьютеры могут использоваться для «модернизации вооруженных сил и / или в программах создания оружия массового уничтожения» (см. 1, 2, 3, 4).

На деле же шла подковерная борьба за расширение НАТО на Восток, и США нужно было найти точки давления на Россию.

Так что же за причина заставляет США снова использовать ту же схему давления на Китай?
Полагаю, дело вот в чем.

2020е годы станут десятилетием триумфа машинного обучения. А главный ограничивающий фактор здесь - производительность компьютеров при обучении моделей.
Потенциал вычислительной мощности страны – наилучший показатель её перспектив в гонке за место среди технологических лидеров мира в самом широком спектре областей: от физики до медицины. Про ИИ я и не говорю. Здесь вообще все пока замыкается на машинное обучение.

Попадет ли страна в восьмерку или двадцатку лидеров, можно примерно оценить по суммарной вычислительной мощности её суперкомпьютеров.

На приведенном графике сравнение России, Китая и США по суммарной вычислительной мощности суперкомпьютеров каждой из стран, входящих в сотню самых высокопроизводительных компьютеров мира (по состоянию на конец 2020).

Комментировать положение России не буду. Всё, увы, очевидно.
А вот про более чем троекратный отрыв США от Китая скажу.

США знают, что от сохранения их лидерства по этому показателю в значительной мере зависит итог цифровой битвы с Китаем за звание сверхдержавы №1. Поэтому они и начали снова свои «танцы с бубном» вокруг черных списков суперкомпьютеров и комплектующих к ним.

Но только остановить Китай будет трудно. Самый мощный из их суперкомпьютеров уже оснащен процессорами только китайского производства. И 3 из 7 центров, внесенных США в черный список, заняты разработкой новых процессоров для 100%ного избавления китайских суперкомпьютеров от поставок из США.

К слову, на прошлой же неделе в Китае запущен проект создания завода по производству процессоров для квантовых компьютеров.

Так что к 2025му суперкомпьютеры из США Китаю могут уже не понадобиться.

#Россия  #Китай  #США #HPC

​​Есть «железо» - участвуй в гонке. Нет «железа» - кури в сторонке.
В 2020-х расклад сил в технологическом соревновании стало предельно просто оценивать. Революция «Глубокого обучения Больших моделей на Больших данных» превратила вычислительную мощность в ключевой фактор прогресса практически всех интеллектуально емких индустрий: от разработки новых лекарств до новых видов вооружений. А там, где задействован ИИ (а он уже почти всюду) вычислительная мощность, вообще, решает все.

Формула превосходства стала предельно проста:
•  собери как можно больше данных;
•  создай как можно более сложную (по числу параметров) модель;
•  обучи модель как можно быстрее.
Тот, у кого будет «больше-больше-быстрее» имеет максимально высокие шансы выиграть в технологической гонке. А здесь все упирается в вычислительную мощность «железа» (HW) и алгоритмов (SW).

И при всем уважении к алгоритмам, но в этой паре их роль №2. Ибо алгоритм изобрести, скопировать или даже украсть все же проще, чем HW. «Железо» либо есть, либо его нет.
Это мы проходили еще в СССР. Это же стало даже более критическим фактором в эпоху «Глубокого обучения Больших моделей на Больших данных».

Вот два самых свежих примера.
1) Facebook раскрыл свою систему рекомендаций. Она построена на модели рекомендаций глубокого обучения (DLRM). Содержит эта модель 12 триллионов параметров и требует суммарного объема вычислений более 10 Petaflop/s-days.
2) Microsoft скоро продемонстрирует модель для ИИ с 1 триллионом параметров.  Она работает на системе вычислительной производительности 502 Petaflop/s на 3072 графических процессорах.

Для сравнения, языковая модель GPT-2, разработанная OpenAI 2 года назад, поразила мир тем, что у нее было 1,5 миллиарда параметров. А GPT-3, вышедшая в 2020 имела уже 175 млрд. параметров.
Как видите, модели с триллионами параметров – уже данность. И чтобы их учить не годами, а днями, нужно «железо» сумасшедшей вычислительной мощности.

Т.е. сами видите, - есть «железо» - участвуй в гонке, нет «железа» - кури в сторонке.

На приложенной картинке свежие данные о размерах моделей и требуемой для них вычислительной мощности.
#HPC  #ИИгонка