В США собрали доказательства российского вмешательства в выборы

В США собрали доказательства российского вмешательства в выборы

В США собрали доказательства российского вмешательства в выборы

Специалисты Оксфордского университета совместно с командой аналитиков компании Graphika подготовили отчет, в котором раскрываются детали российского вмешательства в выборы президента США в 2016 году. Исследователи приводят некоторые ранее неозвученные факты в качестве доказательства участия России в кампании по выбору президента.

В частности, в докладе говорится о том, что те страницы в социальных сетях, которые занимались поддержкой Дональда Трампа, были созданы в России. Сомнительные доказательства, как по мне.

Аналитики утверждают, что некие «российские боты», а также эти самые фейковые страницы в соцсетях принимали активное участие в политической жизни Америки, активизируясь именно тогда, когда это требовалось больше всего.

В качестве примера приводятся дебаты кандидатов в президенты или крупные партийные съезды — как раз в эти моменты подозреваемые аккаунты были особо активны, публикуя миллионы сообщений на площадках Сети.

В ходе расследования специалисты смогли заполучить данные от таких интернет-гигантов, как Facebook, Twitter и Google. Благодаря этой информации стало ясно: аккаунты были зарегистрированы на российские номера телефонов, использовали российские IP-адреса, а также оплачивали рекламу в рублях.

Зарубежные источники сообщают, что исследователи в скором времени планируют опубликовать полный текст своего отчета с обвинениями в адрес России.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru