Бывшего сотрудника Cambridge Analytica вызвали в Сенат США

Бывшего сотрудника Cambridge Analytica вызвали в Сенат США

Бывшего сотрудника Cambridge Analytica вызвали в Сенат США

Некто Александр Коган, ранее работавший подрядчиком Cambridge Analytica, вызван для дачи показаний в Сенат США. Тема для обсуждений будет все та же — утечка персональных данных пользователей социальной сети Facebook.

Как утверждают представители Facebook, именно Коган собирал данные пользователей через специальное приложение.

Собранную информацию экс-сотрудник передавал Cambridge Analytica, что противоречило правилам социальной платформы Facebook.

Теперь Когану придется объяснять свои действия Сенату, что может повлечь за собой серьезные последствия как для него, так и для Cambridge Analytica, с подачи которой он, судя по всему, действовал.

Напомним, что в конце мая глава Facebook Марк Цукерберг выступил в Европарламенте по тому же делу.

Цукерберг заявил, что Facebook несет ответственность за данные своих пользователей.

«Если мы не в состоянии обеспечить безопасность данных наших пользователей, то не заслуживаем их доверия. На данном этапе я пытаюсь разобраться в ситуации и принять меры, чтобы этого больше не повторилось», — заявил основатель Facebook.

Цукерберг также отметил, что меры по предотвращению подобных инцидентов были приняты еще несколько лет назад, «но нам есть над чем еще работать».

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru