Itt az ideje, hogy ne félj az új technológiától

Nagyon megváltoztatjuk a készülékeink dolgának módját. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás már nem olyan, amire látnánk a tudományos fantasztikus regényben, és az intelligens gépeket még a legszembetűnőbb feladatok elvégzésére, valamint a nagy figyelmünket felkelő, magasabb szintű dolgok elvégzésére használják. Bár úgy gondolom, hogy még néhány évvel távol vagyunk attól a ponttól, ahol mindenki rendelkezik saját robot-komornyikkal és repülő autókkal, a lehetőségeket már nem kétséges.

Senki sem akar gonosz számítógépeket, és senki sem épít.

Az áttörések mellett, amelyek lehetővé teszik a gépek számára, hogy valódi döntéseket hozzanak, a következményektől való félelem is rejlik. Néhányuk érvényes, sok ostoba, ám mindegyik nagyszerű címsort eredményez. Akár arról számol be, hogy Elon Musk milliárd dolláros keresztes hadjáratának célja az AI Apokalipszis megállítása (egy igazi címsor), vagy emlékeztet bennünket, hogy mindenki egy pillanatra elmegy identitásunkat ellopni, az újságíróknak és a kiadványoknak minden kiadás mindkét oldalát biztosítaniuk kell, és erőforrások felé mutatnak megtudhatunk többet. Ha nem teszünk semmit, feleslegesen gyanítunk minket a technológiai áttörésekről, amelyek a jövőnk részét képezik.

Ma felveszem az iPhone X-et. Mielőtt valaki felbomlik, elmondom nekem az iPhone X-ről alkotott benyomásaimat, anélkül hogy valaha is megérintettem volna - túl rossz a hűvös cucc, amelyet tehet. Először az Apple jött, mert tényleg nem akarok iPhone-t használni minden nap. Ez egy iPhone az Essential Phone karosszériájában, kiváló technológiával a tetején, amely képes igazán érdekes dolgokra. Ha tetszik az iOS-ökoszisztéma, úgy tűnik, hogy ez a telefon, amelyet meg szeretne vásárolni. És mivel az Apple elbűvöli az összes dolgot, a nyugati sajtó felhívja az oroszlánrész figyelmét. Ez jó lehet más cégek számára is, mivel a sajtot körülvevő sajtó nagy része nem feltétlenül jó.

Két legutóbbi cikk kiemelkedik a mai új intelligens technológiáról, arról, hogy miként használja azt az Apple, és miért kell aggódnia, de biztos vagyok benne, hogy számtalan más van. Októberben a Wired beszélt arról, hogy a gépi tanulás miként „SZÖVETT FELTÉT IPHONE TITKÁT” (igen, minden sapkában), és a Reuters elmondta nekünk, hogy az arcfelismerés miként „kísérti” az adatvédelmi szakértőket. Mindkettőnek nagyon kritikus szemre van szüksége az olvasás során.

Rene Ritchie kitűnő munkát végzett a Wired-cikkel kapcsolatos problémák megvitatásakor, amely alapvetően azt állítja, hogy a gépi tanulás meg tudja találni a meztelen fényképeit, és velük valami gonoszt csinálhat, ám még mindig meg kell mutatnom egy kis szöveget maga a cikkből.

A kutatók gyorsan tudomásul veszik, hogy míg a Core ML fontos árnyalatokat vezet be - különösen az alkalmazás-ellenőrzési folyamathoz -, ez nem feltétlenül jelent alapvetően új veszélyt. "Gondolom, hogy a CoreML visszaélésszerű, ám jelenlegi formájában az alkalmazások már teljes hozzáférést kapnak a fényképekhez" - mondta Will Strafach, az iOS biztonsági kutatója és a Sudo Security Group elnöke. "Tehát ha meg akarják ragadni és feltölteni a teljes fotókönyvtárat, akkor ez már lehetséges, ha engedélyt kapnak."

Alapvetően az Apple Core ML rendszere (gépi tanulási algoritmusaik és az adatokat feldolgozó hardver) nem tud megtenni semmit, amit más alkalmazások nem képesek megtenni. Még ha meg is mondja a rendszernek, hogy gyökereizze a meztelen embereknek látszó fényképeket, akkor semmit sem tud tenni velük, ha talál. Ennek ellenére a cikk és riasztó címe mindenki számára elérhető.

A Reuters azt a feltételezést támasztja alá, hogy a biztonsági kutatók attól tartanak, hogy az Apple arcfelismerése mit jelent az adatvédelem szempontjából. Pontosabban, hogy egy harmadik féltől származó fejlesztő valamilyen módon felhasználhatja az iPhone X fényképezőgépéből származó adatokat oly módon, hogy behatoljon az életünkbe, vagy akár felhasználja az adatokat azonosító hitelesítő adatokként. Jó, hogy a biztonsági kutatók és a magánélet védelmezői aggódnak ezek miatt. Ezt kell csinálniuk. Nem olyan jó, ha a Reuters nem magyarázza meg, hogy mely adatokat osztják meg harmadik felekkel, és mit lehet ezzel csinálni, mihelyt közlik velünk, hogy az ACLU alaposan megvizsgálja.

Az iPhone X felhívja a figyelmet, de ezek az új technológiák, amelyeket minden vállalat a következőkben használ.

Ez nem egy Apple probléma, annak ellenére, hogy a termékük a reflektorfénybe kerül. Mindannyian láthattuk vagy olvashattuk a dolgokról, amelyeket a Google a fejlett gépi tanulási algoritmusaival végezhet, függetlenül attól, hogy jobb fényképezőgépet és galériát készít-e fotóinak elkészítéséhez és megtekintéséhez, vagy a betegség korábbi diagnosztizálásához, így a kezelés akkor kezdődik, amikor a leginkább szükség van rá. A gépi tanulás azonban nagyon fontos szerepet játszik azokban a dolgokban, amelyeket nem asszociálnánk a technikával, mint például az eldobható tollak vagy a paradicsom.

A teljes iparág már olyan gépeket használ, amelyek kezdetleges döntéseket hoznak, és fejlesztésük során még intelligensebb eszközöket vezetnek be. Számos olyan terméket, amelyet naponta használ (vagy akár eszik is!), Egy automatizálási vonalon dolgozták fel, amely kamerák és intelligens számítógépes rendszerek segítségével gyártotta, válogatta és ellenőrizte azokat. Ezután olyan gépekkel csomagolták, amelyek tudták, hogy milyen méretű dobozt kell használni, a garatba dobott anyag alapján, és a jobb oldali raklapra helyezték, hogy a megfelelő felszerelés a jobb rakodóállomásba szállíthassa.

A szenzacionizmus szükségtelen és nem kívánt felügyelethez vezet. Mindig így van.

A laikusoknak meg kell vitatniuk azt, hogy mit jelenthet még a továbblépés a munkanélküliség szempontjából, a laikusoknak meg kell vitatniuk, ám a rejlő biztonsági és magánéletbeli aggályokat leginkább a szakértőkre kell hagyni, amíg a tényleges problémákat nem találják. A szenzacionizmus ebben a szakaszban csak a teljesen képzetlen emberek által elfogadott rendeletekhez vezet. Képzelje el szenátorát vagy parlamenti képviselőjét, aki megpróbálja boncolni a Tensorflow-ot vagy a Cloud ML-t, és megtalálja a módját, hogy „megvédjen” minket tőlük.

Szükségünk van magasan képzett emberekre, akik hosszú és keményen gondolkodnak a gépeken, amelyek képesek gondolkodni. Felelősen beszámolunk arról is, hogy ezeknek a kutatóknak mit kell mondaniuk, nem pedig a clickbait helyett. Ne feledje, hogy minden látható címsor olyan is, amelyet az Egyesült Államok Szenátusának Adatvédelem, Technológia és Törvény Bírósági Albizottsága tagjai láthatnak. Nagyon fontos, hogy mindannyian megkapjuk a tényeket hiperbole nélkül. Ne öljük meg a következő nagy dolgot, mielőtt le nem szökik a földről.

Az Space X fénykép Pushkr jóvoltából - https://www.flickr.com/photos/pushkargujar/23791728242/, a Creative Commons 2.0