После Сноудена у АНБ возникли проблемы с набором персонала

После Сноудена у АНБ возникли проблемы с набором персонала

Не так уж много выпускников вузов обладают теми знаниями и способностями, которые нужны для компьютерных подразделений АНБ. Проблема спецслужб ещё и в том, что ИТ-компании предлагают самым талантливым ребятам очень большие деньги, которые превышают государственное обеспечение, хотя оно тоже немаленькое.

Но самые большие проблемы с набором сотрудников начались после скандала вокруг АНБ, связанного с публикацией документов Эдварда Сноудена, пишет NPR.

В прежние годы работа на разведку была окутана ореолом романтики, считалась патриотичным делом. «Когда я заканчивал школу, то думал найти работу в будущем у оборонного подрядчика или в самом АНБ», — говорит Даниель Суонн (Daniel Swann), 22-летний старшекурсник университета Джонса Хопкинса с талантом в сфере информационной безопасности и явно хорошими карьерными перспективами. Скоро он начнёт профессиональную деятельность в этой области. После 2013 года и известных событий со Сноуденом мнение студента резко изменилось. Cтали известны методы работы АНБ, включая сквозное прослушивание коммуникаций. «Я не могу представить себе, что работаю там, — говорит Даниель. — Частично по этим моральным соображениям», передает xakep.ru.

В этом году АНБ нужно 1600 новобранцев. Сотни из них должны быть высококлассными специалистами в информатике и математике. До настоящего времени удавалось заполнять штат, но в нынешних условиях снижения популярности АНБ и усиления конкуренции со стороны Кремниевой долины это становится более трудной задачей.

Без нужных специалистов мощь суперкомпьютеров АНБ пропадёт впустую, потому что вовсе не компьютеры взламывают код. Это делают люди, в результате тяжелого труда.

Мнение студентов разделяют и преподаватели в том же университете Джонса Хопкинса. «До Сноудена мы смотрели на АНБ как на разведывательное агентство, которое делает то, что ему положено делать, — говорит профессор университета Мэттью Грин (Matthew Green). — Но мы узнали, что они собирают невероятный объём информации. И они не стесняются делать всё, что могут, для доступа к этой информации».

Впрочем, есть и противоположное мнение. Например, технический руководитель дирекции по обеспечению информации АНБ Нил Циринг (Neal Ziring) говорит, что некоторые студенты, наоборот, заинтересовались работой в АНБ, когда узнали о режиме тотальной слежки и доступе к абсолютно любым цифровым коммуникациям.

Но даже Циринг признаёт проблему с имиджем: так, раньше АНБ работало бок о бок с технологическими компаниями, а сейчас Кремниевая долина начинает относиться враждебно к разведчикам. К тому же, студентам вроде Суонна, например, Microsoft во время стажировки платит $7000 в месяц и предоставляет в бесплатную аренду автомобиль. АНБ не способно конкурировать по деньгам, поэтому раздаёт другие бонусы от имени государства, любые виды страховок, предлагает гибкий график и уникальные интеллектуальные задачи, которые не предложит ни одна ИТ-компания.

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru