Баг Facebook удалял достоверные посты про новый коронавирус (COVID-19)

Баг Facebook удалял достоверные посты про новый коронавирус (COVID-19)

Баг Facebook удалял достоверные посты про новый коронавирус (COVID-19)

Официальные представители Facebook во вторник объявили, что на площадке интернет-гиганта был обнаружен баг, из-за которого вполне достоверные посты про новый коронавирус (COVID-19) помечались как спам.

В адрес компании Цукерберга посыпались многочисленные жалобы со стороны пользователей приложений Facebook и Instagram.

«Баг присутствовал в системе антиспама, он никак не был связан с действиями наших модераторов контента», — объясняет Гай Роузен, занимающий одну из руководящих должностей в Facebook.

«Мы восстановили все незаслуженно удалённые посты — не только про COVID-19. Проблема была в автоматической системе, которая удаляла ссылки на нежелательные сайты, — по какой-то причине она обработала и вполне безобидные посты».

Под нож попала, например, статья про новый коронавирус, опубликованная в Vox. Пользователи Instagram пожаловались на недоступность ссылки.

Примечательно, что баг проявился спустя всего день после того, как Facebook объявил, что все модераторы из соображений безопасности будут работать из дома.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru