Avast закрывает Jumpshot из-за скандала с передачей данных пользователей

Avast закрывает Jumpshot из-за скандала с передачей данных пользователей

Avast закрывает Jumpshot из-за скандала с передачей данных пользователей

Представители антивирусной компании Avast сообщили о закрытии филиала Jumpshot, занимавшегося анализом пользовательских данных. На такой шаг чешский вендор пошёл из-за недавнего скандала относительно несанкционированной передачи истории онлайн-активности пользователей антивируса.

Несколько дней назад вопрос передачи данных пользователей Avast оброс новыми подробностями. Оказалось, что Jumpshot выставлял на продажу всю попадающую к нему информацию.

По словам Avast, работающий с 2015 года Jumpshot действовал «строго в рамках закона», однако многих специалистов и клиентов всё равно смутил факт продажи истории браузеров пользователей третьим лицам.

Глава антивирусной компании Влчек Онджей заявил, что закрытие Jumpshot затронет сотни рабочих мест.

«Основным приоритетом Avast остаётся защита пользователей. Именно от этого должна строиться наша бизнес-стратегия. Всё, что не вяжется с защитой наших клиентов, должно быть отброшено в сторону», — пишет Онджей.

Напомним, что специалисты PCMag и Motherboard заявили, что «обезличенные» данные пользователей бесплатного антивируса Avast, которые передаются аналитикам компании, можно привязать к конкретным людям. Другими словами, исследователи подвергают сомнению сам термин «обезличенные».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Языковые модели тупеют от мусорных данных из интернета

Группа исследователей из Университета Техаса и Университета Пердью предложила необычную идею: большие языковые модели (LLM), вроде ChatGPT, могут «тупить» от некачественных данных примерно так же, как люди — от бесконечных часов в соцсетях.

В отчёте специалисты выдвигают «гипотезу гниения мозга LLM». Суть проста: если продолжать дообучать языковую модель на «мусорных» текстах из интернета, она со временем начнёт деградировать — хуже запоминать, терять логику и способность к рассуждению.

Авторы понимают, что отличить хороший контент от плохого сложно. Поэтому они решили изучить 100 миллионов твитов с HuggingFace и отобрать те, что подходят под определение «junk».

В первую группу попали короткие твиты с большим количеством лайков и репостов — те самые, которые вызывают максимальное вовлечение, но несут минимум смысла. Во вторую — посты с «низкой семантической ценностью»: поверхностные темы, кликбейт, громкие заявления, конспирология и прочие «триггерные» темы.

 

Чтобы проверить качество отбора, результаты GPT-4o сверили с оценками трёх аспирантов — совпадение составило 76%.

Учёные обучили четыре разные языковые модели, комбинируя «мусорные» и «качественные» данные в разных пропорциях. Потом прогнали их через тесты:

  • ARC — на логическое рассуждение,
  • RULER — на память и работу с длинным контекстом,
  • HH-RLHF и AdvBench — на этические нормы,
  • TRAIT — на анализ «личностного стиля».

Результаты оказались любопытными: чем больше в обучающем наборе было «интернет-мусора», тем хуже модель справлялась с задачами на рассуждение и память. Однако влияние на «этичность» и «черты личности» было неоднозначным: например, модель Llama-8B с 50% «мусора» даже показала лучшие результаты по «открытости» и «низкой тревожности».

Исследователи сделали вывод: переизбыток интернет-контента может привести к деградации моделей и призвали разработчиков тщательнее отбирать данные для обучения. Особенно сейчас, когда всё больше онлайн-текста создаётся уже самими ИИ — и это может ускорить эффект так называемого model collapse, когда модели начинают обучаться на собственных ошибках.

Учёные шутят: если так пойдёт и дальше, возможно, придётся вернуться к книгам — хотя бы ради того, чтобы «накормить» модели чем-то действительно качественным.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru