Теперь на Facebook можно отследить все активные рекламные кампании

Теперь на Facebook можно отследить все активные рекламные кампании

Теперь на Facebook можно отследить все активные рекламные кампании

Facebook запустила новую библиотеку рекламы (Facebook Ad Library), которая поможет добиться прозрачности относительно рекламных кампаний, запущенных на платформе социальной сети. Теперь можно узнать, сколько потратил на рекламу Дональд Трамп за прошлый год, а также прочую интересную информацию.

На этот шаг Facebook заставили пойти многочисленные обвинения в том, что реклама на платформе используется недобросовестными игроками в своих политических целях.

В качестве примера в таких случаях всегда приводятся выборы президента США в 2016 году, на которые, как заявляют американские спецслужбы, повлияли силы из Кремля. Именно в этой масштабной политической кампании якобы использовалась реклама на Facebook.

Теперь, когда социальная сеть запустила соответствующую библиотеку Facebook Ad Library, станет проще отследить, каким образом была использована та или иная реклама. Это просто подарок для сыщиков и журналистов.

«Библиотека рекламы делает рекламный процесс прозрачным, предлагая обширную подборку с возможностью поиска всех объявлений, которые в настоящее время показываются в продуктах Facebook. Любой человек, независимо от того, есть ли у него аккаунт Facebook, может выполнить поиск по Библиотеке», — заявлено на официальной странице, посвященной библиотеке.

Вот как поиск рекламных кампаний работает на примере все того же Трампа:

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru