Исследователи из Стэнфорда определили опасность телефонных метаданных

Исследователи из Стэнфорда определили опасность телефонных метаданных

Исследователи из Стэнфорда определили опасность телефонных метаданных

Исследователи из Стэнфордского университета продемонстрировали, что из метаданных телефонных звонков легко извлечь важную персональную информацию, и рекомендуют затруднить их получение и анализ. Метаданные телефонного звонка — это дата, время и продолжительность, а также номера его участников.

Считается, что подобная информация не заслуживает такой же серьёзной защиты, как само содержание разговора. В США правоохранительным органам и спецслужбам куда проще получить доступ к метаданным подозреваемого, чем разрешение на прослушивание телефона.

Исследователи из Стэнфорда решили проверить, в самом ли деле метаданные столь безобидны. Для этого они разработали мобильное приложение, которое извлекает и отправляет им хранящиеся в телефоне метаданные. Его установили более 800 добровольцев. В результате в распоряжении учёных оказались сведения о 250 тысячах телефонных звонков и 1,2 миллионах текстовых сообщений, сообщает xakep.ru.

Оказалось, что сопоставляя телефонные номера с общедоступными справочниками, можно немало узнать об участниках эксперимента. Например, в метаданных одного из подопытных обнаружились звонки на номера врача-кардиолога, местной аптеки и службу поддержки устройства для мониторинга сердечной аритмии. Не нужно быть великим сыщиком, чтобы догадаться, что у этого человека больное сердце, и он страдает аритмией. Это медицинская информация, которая не только считается персональной с юридической точки зрения, но и подлежит особенно строгой защите по американским законам.

Другой участник эксперимента несколько раз звонил в магазин огнестрельного оружия, рекламирующий самозарядные винтовки, и обращался в службу поддержки крупного производителя именно таких винтовок. Скорее всего, он делал это не просто так, а потому, что у него есть самозарядная винтовка. Это тоже пример персональной информации.

Исследователи также обращают внимание, что метаданные одного подозреваемого тянут за собой метаданные неожиданно большого количества людей и организаций. Спецслужбы нередко запрашивают разрешение на изучение метаданных не только подозреваемого, но и абонентов на расстоянии двух «прыжков» от него. Иными словами, всех, кто общался с подозреваемым, и всех, кто общался с теми, кто общался с подозреваемым. На первый взгляд, подобные требования резонны, но эксперимент показывает, что таким образом за одним подозреваемым потянутся метаданные примерно 25 тысяч абонентов. Большинство из них заведомо непричастны к расследуемому преступлению.

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