NoNaMe Пишет

2021-05-04 20:31:42 С 1 июня Сингапур станет мировым полигоном Большого брата.
И все в мире увидят, каким ему быть через несколько лет.
Споры о границах приватности и правах Большого брата в постковидном мире можно заканчивать. Через несколько лет во всех развитых странах будет так, как уже с 1 июня в Сингапуре:
• обязательное приложение на телефоне и/или специальный брелок, без которых закрыт вход во все людные места, за исключением маленьких магазинчиков и аптек;
• это приложение (или брелок) отслеживает и пишет в специальную базу данные о перемещениях человека и его «контактах» (всех людях, с кем человек был в пределах 2 метров не менее 30 мин – эти два параметра настраиваемые).

Собираемые данные считаются анонимными. Однако:
1. как только у кого-то появится положительный тест на COVID (скоро в Сингапуре это будет делаться прямо по дыханию), его данные перестают быть анонимными, и все люди, имевшие с ним «контакт», оповещаются об этом (ну и, понятное дело, «компетентные органы»).
2. также возможна передача собираемых данных и полиции, даже при отсутствии у человека положительного теста на COVID (подробней в расследовании Кирстена Хана).

Никто против такой системы особо не возражает, поскольку всех устраивает, что коронавируса в Сингапуре почти нет, и люди жертвуют приватностью, чтоб не болеть.

Общеизвестно, что в госинициативах добровольное легко становится обязательным, а временное - постоянным. Для этого даже не требуются политические решения на высоком уровне. Просто работают сила привычки, инерция и обычная осторожность.
А еще работает фактор «роста функциональности» - тенденции правительств и корпораций объединять отдельные IT системы, создавая тем самым нечто большее, чем функционал составных частей.

Никто ведь, например, не возмущается, что наши лица записываются и распознаются. А потом приходит полиция с наездом об участии в несанкционированной акции.
А сингапурская система еще круче. Совмещая данные о перемещениях с данными о контактах, она открывает такой ящик Пандоры, что о приватности уже можно будет забыть.
#Эпидемия #БольшойБрат Открыть/Комментировать

2021-04-21 08:24:28 ​​Есть «железо» - участвуй в гонке. Нет «железа» - кури в сторонке.
В 2020-х расклад сил в технологическом соревновании стало предельно просто оценивать. Революция «Глубокого обучения Больших моделей на Больших данных» превратила вычислительную мощность в ключевой фактор прогресса практически всех интеллектуально емких индустрий: от разработки новых лекарств до новых видов вооружений. А там, где задействован ИИ (а он уже почти всюду) вычислительная мощность, вообще, решает все.

Формула превосходства стала предельно проста:
• собери как можно больше данных;
• создай как можно более сложную (по числу параметров) модель;
• обучи модель как можно быстрее.
Тот, у кого будет «больше-больше-быстрее» имеет максимально высокие шансы выиграть в технологической гонке. А здесь все упирается в вычислительную мощность «железа» (HW) и алгоритмов (SW).

И при всем уважении к алгоритмам, но в этой паре их роль №2. Ибо алгоритм изобрести, скопировать или даже украсть все же проще, чем HW. «Железо» либо есть, либо его нет.
Это мы проходили еще в СССР. Это же стало даже более критическим фактором в эпоху «Глубокого обучения Больших моделей на Больших данных».

Вот два самых свежих примера.
1) Facebook раскрыл свою систему рекомендаций. Она построена на модели рекомендаций глубокого обучения (DLRM). Содержит эта модель 12 триллионов параметров и требует суммарного объема вычислений более 10 Petaflop/s-days.
2) Microsoft скоро продемонстрирует модель для ИИ с 1 триллионом параметров. Она работает на системе вычислительной производительности 502 Petaflop/s на 3072 графических процессорах.

Для сравнения, языковая модель GPT-2, разработанная OpenAI 2 года назад, поразила мир тем, что у нее было 1,5 миллиарда параметров. А GPT-3, вышедшая в 2020 имела уже 175 млрд. параметров.
Как видите, модели с триллионами параметров – уже данность. И чтобы их учить не годами, а днями, нужно «железо» сумасшедшей вычислительной мощности.

Т.е. сами видите, - есть «железо» - участвуй в гонке, нет «железа» - кури в сторонке.

На приложенной картинке свежие данные о размерах моделей и требуемой для них вычислительной мощности.
#HPC #ИИгонка Открыть/Комментировать

2021-04-12 11:11:04 ​​Суперкомпьютерный Blacklist.
Сильный удар США по Китаю.
8го апреля правительство США включило в черный список организаций, деятельность которых противоречит интересам национальной безопасности или внешней политики США, семь суперкомпьютерных центров Китая (официальный пресс-релиз

Де-факто это значит, что:
• Эти центры теперь не смогут приобрести ничего (даже кофемолку) американского производства без специального разрешения правительства США.
• Ни одна компания мира, в здравом уме, не пойдет на нарушение этого запрета. Ибо она не только заплатит многомиллионный штраф, но и получит запрет на продажу всей её продукции в США.
То есть суперкомпьютерный Blacklist – это очень серьёзно.

Официальная причина запрета 8 апреля – «эти организации участвуют в создании суперкомпьютеров, используемых военными силами Китая, в его дестабилизирующих усилиях по модернизации вооруженных сил и / или в программах создания оружия массового уничтожения».
Конечно же, это стандартная отмазка. Правительство США использует их уже десятки лет: сначала, ограничивая поставки суперкомпьютеров в СССР, потом в Россию, сейчас в Китай, а скоро, полагаю, опять и в Россию.

Мне эта кухня с черными списками, экспортным контролем, лицензиями и штрафами известна до мельчайших деталей. С 1996 по 2002 я был одним из главных действующих лиц грандиозного скандала о, якобы, нарушении законов США при поставке суперкомпьютеров SGI в Россию. Обвинения правительства США были те же: суперкомпьютеры могут использоваться для «модернизации вооруженных сил и / или в программах создания оружия массового уничтожения» (см. 1, 2, 3, 4).

На деле же шла подковерная борьба за расширение НАТО на Восток, и США нужно было найти точки давления на Россию.

Так что же за причина заставляет США снова использовать ту же схему давления на Китай?
Полагаю, дело вот в чем.

2020е годы станут десятилетием триумфа машинного обучения. А главный ограничивающий фактор здесь - производительность компьютеров при обучении моделей.
Потенциал вычислительной мощности страны – наилучший показатель её перспектив в гонке за место среди технологических лидеров мира в самом широком спектре областей: от физики до медицины. Про ИИ я и не говорю. Здесь вообще все пока замыкается на машинное обучение.

Попадет ли страна в восьмерку или двадцатку лидеров, можно примерно оценить по суммарной вычислительной мощности её суперкомпьютеров.

На приведенном графике сравнение России, Китая и США по суммарной вычислительной мощности суперкомпьютеров каждой из стран, входящих в сотню самых высокопроизводительных компьютеров мира (по состоянию на конец 2020).

Комментировать положение России не буду. Всё, увы, очевидно.
А вот про более чем троекратный отрыв США от Китая скажу.

США знают, что от сохранения их лидерства по этому показателю в значительной мере зависит итог цифровой битвы с Китаем за звание сверхдержавы №1. Поэтому они и начали снова свои «танцы с бубном» вокруг черных списков суперкомпьютеров и комплектующих к ним.

Но только остановить Китай будет трудно. Самый мощный из их суперкомпьютеров уже оснащен процессорами только китайского производства. И 3 из 7 центров, внесенных США в черный список, заняты разработкой новых процессоров для 100%ного избавления китайских суперкомпьютеров от поставок из США.

К слову, на прошлой же неделе в Китае запущен проект создания завода по производству процессоров для квантовых компьютеров.

Так что к 2025му суперкомпьютеры из США Китаю могут уже не понадобиться.

#Россия #Китай #США #HPC Открыть/Комментировать

2021-03-27 12:50:50 Перевод статьи BBC, в которой рассказывается, как компании под видом заботы об общественном здравоохранении движутся к созданию инфраструктуры массовой слежки, хотя поначалу казалось, что всё должно быть ровно наоборот.

И пусть маски, несомненно, помешали развитию индустрии распознавания лиц, технология адаптировалась к ним.
https://roskomsvoboda.org/post/facial-recognition-covid-mask/ Открыть/Комментировать

2021-03-22 16:18:35 Как работает цифровое министерство пропаганды.
Практический кейс алгоритмической цензуры Яндекса.
В наше время две темы чрезвычайно важны и актуальны, как для каждого из нас, так и для всего общества.
1. Расширяющийся контроль государства и мегакорпораций в формировании медийной повестки.
2. Рост значения фактора предвзятости алгоритмов машинного обучения при принятии решений государством и бизнесом.
Кейс, о котором я хочу рассказать, объединяет обе темы, что делает его особенно важным и показательным.
Целый год я изучал работу алгоритма публикации постов Яндекс Дзена на собственном опыте. Изучал, поставив, как говорит Нассим Талеб, «шкуру на кон».
И вот результат.
Шкуру я проиграл.
Но зато теперь понимаю, как работает алгоритмическая цензура Яндекс Дзена.
Полагаю, этот мой опыт может быть полезен и тем, кто пишет для Яндекс Дзена, и тем, кто читает посты на этой платформе.
Продолжить чтение (6 мин)
- на Medium http://bit.do/fPNJg
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/ToVsz
#Цензура #Яндекс #ЯндексДзен Открыть/Комментировать

2021-03-20 23:04:55 #новости #политика #децентрализация #интернет
Сетевой нейтратет как закон

Компания Mozilla вновь призывает зафиксировать сетевой нейтратет на законодательном уровне, то есть запретить поставщикам услуг интернета отдавать приоритет каким-либо ресурсам или видам трафика. Хотя сам принцип сетевого нейтралитета является хорошей идеей, его реализация в виде закона — это недопустимое вмешательство государства в частный бизнес.

Публикация же Mozilla является пропагандой. Они жалуются на то, что часто пользователи имеют доступ лишь к одному поставщику услуг интернета («In a marketplace where users frequently do not have access to more than one internet service provider (ISP)»), но объясняют это провалом рынка («net neutrality prevents ISPs from leveraging their market power to slow, block, or prioritize content»). О реальных причинах такого положения — государственных регуляциях — они не скажут, потому что действуют в интересах известных политических сил и призывают дать им ещё больше власти. О том, что Mozilla действует против свободного интернета, я уже писал в статье «Перспективы избавления от цензуры технологических корпораций».

Вместо сетевого нейтралитета стоит продвигать принцип нейтральности технологий, который я сформулировал в статье «Децентрадизованные сервисы против распределённых». Помимо того, что его сложнее использовать для пропаганды вредных законов, он является более общим и стимулирует развитие технологий. Открыть/Комментировать

2021-03-19 12:09:53 Постоянные читатели канала помнят стартап Clearview AI, компанию, которая собрала несколько миллиардов фотографий людей из разных социальных сетей и прочих сайтов, куда мы все так любим постить фотографии о себе, а потом открыла сервис для частных и государственных организаций по поиску людей. Спорность и легитимность сервиса обсуждают до сих пор многие, но правоохранительным органам в США, похоже, все равно на эти обсуждения, поэтому и полиция, и ФБР часто обращаются за услугами к этой компании.


Я оставлю вам на выходные длинный, но очень интересный профайл об этой компании в NYT (да, на английском, но автоматические переводчики нынче очень неплохо подобный контент переводят). В статье есть много всего про историю основания компании, людей, к этому причастных, про судебные разбирательства и легитимность использования систем распознавания лиц в принципе. Отличный материал, я с удовольствием почитал и вам рекомендую. Возможно, там окажется пейволл, но разве это может остановить того, кому на самом деле это интересно?

https://www.nytimes.com/interactive/2021/03/18/magazine/facial-recognition-clearview-ai.html Открыть/Комментировать

2021-03-17 19:41:09 Чтобы защитить россиян от «влияния противоправного контента», Роскомнадзор на прошлой неделе замедлил Твиттер, но полегло всё, кроме него: Russia Today, Microsoft, Reddit, Github и даже сайты Кремля и Госдумы. Пользователи же Твиттера, хоть и жалуются на долгую загрузку фото и видео, спокойно продолжают общаться и шутить над ведомством и его попыткой вмешаться в работу сервиса. Видя, что замедление не работает, замглавы Роскомнадзора даже пригрозил заблокировать соцсеть, если та не удалит «запрещенную информацию»: посты-склонения к самоубийству, употреблению наркотиков, экстремизму.

Принудить Твиттер к соблюдению российских законов решил новый глава РКН Андрей Липов, технократ и бывший бизнесмен, пришедший на должность из компании-провайдера, которую в 90-х поглотил Ростелекомом. Корреспондент «Дискурса» Владислав Крамер разобрался, почему РКН снова наступает на грабли борьбы с соцсетями, как липовая биография Липова отразилась на блокировке Твиттера, а также почему Россия превращается в корпорацию начальников и чего ждать от криворукой войны за интернет.

https://discours.io/articles/social/little-shit-war Открыть/Комментировать

2021-03-17 10:36:18 Квантовый Компьютер. Как устроен? Как программировать? Уже?

Сегодня будущее заглянет в наш в дом так глубоко, что в конце поста мы даже напишем свой первый квантовый Hello World и запустим его на настоящем квантовом компьютере.

Кажется, пост получился очень логически красивым и объясняет тему чуть лучше обычных статей в интернете (научрук поста подтверждает!)

Порепостите, пожалуйста. Вдруг кому-то такое всё еще интереснее комнат в клабхаусе :D

https://vas3k.ru/blog/quantum_computing/ Открыть/Комментировать

2021-03-13 20:46:17 Крутое исследование, как редакторы The New York Times используют A/B тесты, чтобы тестировать силу заголовков для статей. Для одних читателей они показывают один заголовок, для других — более кликбейтный и эмоциональный. Второй держится примерно полчаса. И если он соберёт в итоге больше кликов — его и будут показывать для всех читателей. Иногда редакторы настолько запариваются, что используют аж 8 (!) вариантов разных заголовков. Неудивительно, что NYT одно из самых влиятельных медиа в мире.

Чувак, который несколько недель парсил эти заголовки и разбирал на цифры для своего исследования, делает однозначный вывод. Чем больше таких тестов — тем драматичнее становятся заголовки. Например, статья про секс-скандал с участием губернатора Нью-Йорка Эндрю Куомо сначала не набирает много кликов. Но стоит истории чуть развиться — в заголовок добавляют его извинения — и статья уже в топе самых просматриваемых материалах.

То есть мы в очередной раз убеждаемся, что у медиа есть мощный стимул приукрашивать реальность — ради кликов, охватов и доходов с рекламы. Хотя New York Times при этом несильно зависит от рекламы (всего 28% от общих доходов). Гораздо больше денег им приносит подписка читателей (62%).

Было бы интересно узнать, используют ли российские издания A/B тесты для тестирования заголовков. Я подмечал это разве что за «Медузой» — но было ли это тестированием, не знаю.

https://vc.ru/media/219275-kak-the-new-york-times-testiruet-zagolovki-statey Открыть/Комментировать