На Трампа подали в суд за блокировку мнений пользователей в Twitter

На Трампа подали в суд за блокировку мнений пользователей в Twitter

На Трампа подали в суд за блокировку мнений пользователей в Twitter

Дональд Трамп, нынешний президент США, не имеет права блокировать в Twitter комментарии с критикой в свой адрес — такое решение принял суд 23 мая. Однако вчера Министерство юстиции США обжаловало данное решение.

Сам иск был подан в июле прошлого года, когда семь заблокированных Трампом пользователей решили инициировать дело против президента США, заручившись поддержкой правозащитной организации «Институт Первой поправки имени Найтов».

Подробно рассмотрев дело, суд встал на сторону заблокированных Трампом пользователей.

Примечательно, что в качестве ответчика также выступает Даниэль Скавино, директор по социальными медиа и помощник президента.

В этом случае блокировка пользователей рассматривалась не иначе как попытка подавления инакомыслия.

Адвокат Джамиль Джаффер, представляющий заблокированных пользователей в суде, утверждает, что им удалось добиться разрблокировки.

Американцы уже давно просят Трампа отложить в сторону смартфон, занявшись по-настоящему полезными делами, однако глава государства продолжает активно пользоваться социальной платформой Twitter.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Языковые модели тупеют от мусорных данных из интернета

Группа исследователей из Университета Техаса и Университета Пердью предложила необычную идею: большие языковые модели (LLM), вроде ChatGPT, могут «тупить» от некачественных данных примерно так же, как люди — от бесконечных часов в соцсетях.

В отчёте специалисты выдвигают «гипотезу гниения мозга LLM». Суть проста: если продолжать дообучать языковую модель на «мусорных» текстах из интернета, она со временем начнёт деградировать — хуже запоминать, терять логику и способность к рассуждению.

Авторы понимают, что отличить хороший контент от плохого сложно. Поэтому они решили изучить 100 миллионов твитов с HuggingFace и отобрать те, что подходят под определение «junk».

В первую группу попали короткие твиты с большим количеством лайков и репостов — те самые, которые вызывают максимальное вовлечение, но несут минимум смысла. Во вторую — посты с «низкой семантической ценностью»: поверхностные темы, кликбейт, громкие заявления, конспирология и прочие «триггерные» темы.

 

Чтобы проверить качество отбора, результаты GPT-4o сверили с оценками трёх аспирантов — совпадение составило 76%.

Учёные обучили четыре разные языковые модели, комбинируя «мусорные» и «качественные» данные в разных пропорциях. Потом прогнали их через тесты:

  • ARC — на логическое рассуждение,
  • RULER — на память и работу с длинным контекстом,
  • HH-RLHF и AdvBench — на этические нормы,
  • TRAIT — на анализ «личностного стиля».

Результаты оказались любопытными: чем больше в обучающем наборе было «интернет-мусора», тем хуже модель справлялась с задачами на рассуждение и память. Однако влияние на «этичность» и «черты личности» было неоднозначным: например, модель Llama-8B с 50% «мусора» даже показала лучшие результаты по «открытости» и «низкой тревожности».

Исследователи сделали вывод: переизбыток интернет-контента может привести к деградации моделей и призвали разработчиков тщательнее отбирать данные для обучения. Особенно сейчас, когда всё больше онлайн-текста создаётся уже самими ИИ — и это может ускорить эффект так называемого model collapse, когда модели начинают обучаться на собственных ошибках.

Учёные шутят: если так пойдёт и дальше, возможно, придётся вернуться к книгам — хотя бы ради того, чтобы «накормить» модели чем-то действительно качественным.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru