Facebook объединяется с HackerOne для поиска уязвимостей в Libra

Facebook объединяется с HackerOne для поиска уязвимостей в Libra

Facebook объединяется с HackerOne для поиска уязвимостей в Libra

Представители Facebook заявили, что компания намерена сотрудничать с программой по поиску уязвимостей HackerOne. Целью этой коллаборации станет защита криптовалютного проекта Libra от уязвимостей.

Ранее правительственные регуляторы настаивали, чтобы Facebook отложил реализацию проекта, так как Libra, по мнению властей, представляет потенциальную угрозу для глобальной финансовой системы.

Несмотря на эти нападки, Facebook вместе с партнерами решили двигаться дальше. Чтобы продемонстрировать всю серьёзность своих намерений, компания планирует запустить программу по поиску уязвимостей.

Эксперты могут заработать до $10 000 за обнаружение брешей в коде проектов, разрабатываемых в тестовой сети.

«Мы организуем программу по поиску багов именно сейчас, задолго до введения блокчейна Libra в эксплуатацию. Мы надеемся, что люди по всему миру смогут использовать Libra для ежедневных финансовых потребностей», — комментирует Данте Диспарте, глава Libra Association по связям с общественностью.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru