В США обвинили военных из КНР в кибершпионаже за космической отраслью

В США обвинили военных из КНР в кибершпионаже за космической отраслью

Частная американская компания CrowdStrike, занимающаяся проблемами интернет-безопасности, обвинила китайских военных в проведении масштабных хакерских операций, целью которых были американские спутниковые и воздушно-космические программы, сообщает Рейтер.

Компания CrowdStrike в опубликованном в понедельник отчете заявила, что одна из воинских частей Народно-освободительной армии Китая № 61486, базирующаяся в Шанхае, вела хакерские атаки против правительственных учреждений и фирм-подрядчиков Министерства обороны США с 2007 года, передает ria.ru.

Основной целью кибершпионажа со стороны Китая стали космическая и воздушно-космическая отрасли, а также сфера информационных технологий. В частности, для кибершпионажа использовались популярные офисные приложения, такие как Adobe Reader и Microsoft Office, чтобы внедрить хакерские программы в компьютеры пользователей, сообщает Рейтер со ссылкой на CrowdStrike.

В середине мая власти США уже обвиняли китайский военных в кибершпионаже. Тогда генпрокурор США Эрик Холдер заявил, что Соединенные Штаты намерены впервые привлечь к ответственности пятерых китайских военных, обвиняемых в краже коммерческих секретов американских фирм.

В феврале 2013 года американская компания Mandiant, специализирующаяся на вопросах кибербезопасности, опубликовала отчет, в котором утверждалось, что хакерские атаки на американские компании осуществляет подразделение Народно-освободительной армии Китая — воинская часть № 61398. 

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru