Тайвань просит Apple затирать военные объекты на мобильных картах

Тайвань просит Apple затирать военные объекты на мобильных картах

 Правительство Тайваня просит Apple затереть изображение новой РЛС дальнего обнаружения на мобильных картах, предлагаемых компанией своим клиентам. Министерство обороны Тайваня обратилось к Apple с настоятельной просьбой - понизить качество снимков местности, где расположены военные объекты.

Обращение последовало после того, как местная газета Liberty Times опубликовала спутниковые снимки новой РЛС, загруженные, по словам журналистов, на iPhone 5.

Известно, что новая РЛС дальнего обнаружения располагается в городе Синьчжу. Радар был приобретён правительством Тайваня у компании Raytheon за более чем $1.2 млрд. РЛС способна обнаруживать вражеские самолёты и фиксировать запуски ракет (например, с северо-запада КНР).

По словам пресс-секретаря Министерства обороны Тайваня, Apple должна последовать примеру Google и снизить разрешение спутниковых снимков, содержащих изображения военных объектов.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru