Пентагон разрабатывает шпионско-пропагандистскую систему для социальных сетей

Пентагон разрабатывает шпионско-пропагандистскую систему для социальных сетей

Управление перспективных исследований Министерства обороны США (DARPA) объявило о начале проекта «Социальные медиа в стратегической коммуникации» (Social Media In Strategic Communication, SMISC). Он рассчитан приблизительно на три года; подрядчики, которые будут окончательно отобраны до 11 октября, получат в общей сложности около $42 млн.



Заявленные цели проекта, согласно оригинальному описанию DARPA, таковы: 1) обнаружение, классификация, измерение и отслеживание а) образования идей и концепций (мемов) и б) целенаправленного распространения сообщений и дезинформации; 2) распознавание структур пропагандистских кампаний и операций влияния на сайтах и сообществах социальных медиа; 3) идентификация участников и их намерений, измерение эффекта кампаний влияния; 4) противодействие враждебным кампаниям влияния с помощью контрсообщений, передает compulenta.

DARPA подчёркивает, что область применения ПО, разрабатываемого в рамках SMISC, — среда, в которой действует армия США, и места, где она «проводит операции». Журнал Wired полагает, что аудитория проекта — американские военнослужащие за рубежом и иностранные граждане (по закону Смита-Мандта 1948 года, пропаганда на территории США незаконна).

Интересен список технологий, которые DARPA полагает ключевыми для проекта SMISC. Среди них — лингвистический анализ, распознавание паттернов, эмоций и «культурных нарративов», теория графов, краудсорсинг, автоматическое создание контента, боты. Чтобы понимать социальные медиа, уверены в DARPA, нужно в первую очередь уметь моделировать динамику развития сетей: анализ сетей как статичных структур, увы, приводит к неверным результатам.

Для иллюстрации того, как будет работать будущая система, DARPA рассказывает туманную историю о некоем индивиде, которого в социальных медиа предлагалось линчевать; страсти накалились, но занимавшиеся мониторингом ответственные люди держали кризис под контролем с самого начала и предотвратили атаку на дом несчастного с помощью своевременных сообщений. Так вот, SMISC-результат — это якобы то же самое, только в автоматическом/полуавтоматическом режиме.

Нам, впрочем, видятся целые отделы хорошо оплачиваемых интернет-воинов, а также сообщения «Pentawhores ITT» на 4chan и автоматически сгенерированная Advice Dog, призывающая служить отечеству.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru