Facebook выплатил экспертам $100 000 за новую технику изоляции кода

Facebook выплатил экспертам $100 000 за новую технику изоляции кода

Facebook выплатил экспертам $100 000 за новую технику изоляции кода

Facebook наградил команду исследователей из Германии суммой в $100 000 за создание новой техники изоляции кода, которую можно использовать для защиты конфиденциальных данных в момент их обработки.

Премия Internet Defense Prize существует с 2014 года, уже пять лет Facebook награждает исследователей $100 000 за наиболее ценные разработки.

На этот раз главный приз получили специалисты Саарского университета и Институт программных систем Макса Планка.

Эксперты разработали ERIM — новую технику, сочетающую как программные, так и аппаратные защитные функции, помогающие по-новому изолировать конфиденциальные данные, обрабатываемые на компьютере.

Основная отличительная черта ERIM — изоляция данных без просадки по производительности. Это просто идеальный подход для развертывания в реальных средах.

В ходе своей работы новая техника использует относительно новую аппаратную функцию безопасности Intel memory protection keys (MPKs). Intel добавила ее в свои процессоры в середине 2010-х годов. MPKs позволяет разбить обрабатываемые внутри ЦП данные по нескольким виртуальным страницам памяти.

Проблема в работе с MPKs заключалась в неизбежном замедлении скорости, с которой приложение может читать данные. Более того, сам факт использования MPK еще не гарантировал качественной изоляции данных.

ERIM поменял эту ситуацию — нововведение почти никак не влияет на производительность. С докладом о ERIM можно ознакомиться здесь (PDF).

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