Facebook опубликовал хронологию обсуждения практик Cambridge Analytica

Facebook опубликовал хронологию обсуждения практик Cambridge Analytica

Facebook опубликовал хронологию обсуждения практик Cambridge Analytica

Facebook опубликовал интересную информацию, причём все выглядит так, будто соцсеть старалась минимально афишировать сам факт публикации. Речь идёт об электронных переписках, проливающих свет на ситуацию с Cambridge Analytica.

Размещённая на площадке Facebook Newsroom цепочка писем даёт представление о том, насколько сотрудники социальной сети были в курсе практик Cambridge Analytica.

Согласно опубликованным письмам, сотрудники Facebook ещё 29 сентября 2015 года выделяли Cambridge Analytica из ряда других подобных компаний, называя ее активность «агрессивной», а практики — «подозрительными».

30 сентября одни из сотрудников запросил идентификатор и имя приложения, которое наиболее настойчиво собирает данные пользователей. После этого сотрудник пишет:

«Мое чутьё подсказывает мне, что сбор данных, осуществляемый этим приложением, не согласуется с политикой конфиденциальности Facebook».

13 октября команда Facebook возвращается к обсуждению вопроса потенциального нарушения правил платформы со стороны Cambridge Analytica. А 11 декабря один из служащих предлагает провести тщательный анализ деятельности Cambridge Analytica, так как это может потенциально навредить репутации Facebook.

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