Upravo smo u toku velike promjene u načinu na koji naši uređaji rade. Umjetna inteligencija i strojno učenje više nisu nešto što biste vidjeli u romanu o znanstvenoj fantastici, a pametni strojevi razmještaju se za obavljanje čak i najnužnijih zadataka, kao i značajnijih stvari koje privlače našu pažnju. Iako mislim da smo još barem nekoliko godina udaljeni od točke gdje svi imamo svoje robotske batlere i leteće automobile, mogućnosti više nisu u dvojbi.
Nitko ne želi računala koja su zla i nitko ih ne gradi.
Zajedno s probojima koji strojevima omogućuju donošenje stvarnih odluka, pojavljuje se urođeni strah od posljedica. Neki su valjani, mnogi su blesavi, ali svaki od njih ima sjajan naslov. Bilo da prijavljuju krstaški pohod Elona Muska za zaustavljanje AI Apokalipse (pravi naslov) ili da nas podsjećaju kako su svi na jedan dah od krađe našeg identiteta, novinari i publikacije moraju pružiti obje strane svakog broja i usmjeriti nas prema izvorima gdje možemo naučiti više. Ni jedno ni drugo ne čini nas nepotrebno sumnjičima u tehnološke provale koji će biti dio naše budućnosti.
Danas ću odabrati iPhone X. Prije nego što se itko uznemiri, ispričat ću vam svoj dojam o iPhoneu X, a da ga ikada nisam dotaknuo - previše je loših stvari koje može napraviti prvo od Applea, jer doista ne želim svaki dan koristiti iPhone. To je iPhone u tijelu Essential Phone-a s izvrsnom tehnologijom na vrhu koja može učiniti zaista zanimljive stvari. Ako vam se sviđa iOS ekosustav, čini se da je to telefon koji želite kupiti. A zbog fascinacije svim stvarima Applea, privlači lavovski dio pozornosti zapadne novine. To bi moglo biti dobro za druge tvrtke, iako velik dio tiska koji okružuje stvari koje ga čine posebnim nije nužno i dobra vrsta.
Dva nedavna članka ističu se o današnjoj novoj pametnoj tehnologiji, kako je koristi Apple i zašto treba zabrinuti, ali siguran sam da postoji bezbroj drugih. U listopadu, Wired je govorio o tome kako strojno učenje "MOŽE POVRATITI TAJNE IPhone" (da, u svim velikim slovima), a Reuters nam je rekao kako prepoznavanje lica "kvari" stručnjake za privatnost. Oboje trebaju vrlo kritično oko dok čitaju.
Rene Ritchie je obavio izvrstan posao raspravljajući o problemima s Wiredovim člankom, koji u osnovi tvrdi da strojno učenje može pronaći vaše gole fotografije i učiniti nešto gadno s njima, ali ipak moram istaknuti malo teksta iz samog članka.
Istraživači brzo primjećuju da iako ML ML uvodi važne nijanse - posebno u postupak provjere aplikacija - ne predstavlja nužno novu prijetnju. "Pretpostavljam da bi se CoreML mogao zloupotrijebiti, ali kako postoje, već mogu dobiti potpuni pristup fotografijama", kaže Will Strafach, istraživač sigurnosti iOS-a i predsjednik Sudo Security Group. "Dakle, ako su htjeli zgrabiti i učitati vašu cijelu biblioteku fotografija, to je već moguće ako dobijete dozvolu."
U osnovi, Appleov Core ML sustav (njihovi algoritmi strojnog učenja i hardver koji može obraditi podatke) ne može učiniti ništa što nijedna druga aplikacija ne može učiniti. Čak i ako sustavu kažete da izvadi fotografije za koje se čini da su goli ljudi, on ne može učiniti ništa s njima ako ih pronađe. Ipak članak i alarmni je naslov tu da ga vide svi.
Reuters postavlja pretpostavku da se sigurnosni istraživači plaše onoga što Apple-ovo prepoznavanje lica znači za našu privatnost podataka. Konkretno, treći programer može na neki način koristiti podatke s kamere iPhone X na načine koji upadaju u naš život ili ih čak koriste kao identifikacijske vjerodajnice. Dobro je što se sigurnosni istraživači i zagovornici privatnosti brinu zbog ovih stvari. To bi oni trebali raditi. Nije dobro kad Reuters ne objasni koji se podaci dijele s trećim stranama i što se s njima može učiniti nakon što nam kažu da ACLU pomno promatra.
IPhone X privlači pažnju, ali ovo su nove tehnologije koje svaka tvrtka koristi u onome što slijedi.
Ovo nije Appleov problem iako je njihov proizvod u središtu pozornosti. Svi smo vidjeli ili čitali o stvarima koje Google može učiniti sa svojim naprednim algoritmima strojnog učenja, bilo da to znači napraviti bolju kameru i galeriju za snimanje i pregled vaših fotografija ili dijagnosticiranje bolesti ranije, tako da liječenje može početi kada je najpotrebnije. Ali strojno učenje igra veliki dio stvari koje ne bismo mogli povezati s tehnologijom, poput jednokratnih olovki ili rajčica.
Cijela industrija već upotrebljava strojeve koji donose rudimentarne odluke i koji će razvijati još pametnije one koje su razvijene. Mnogi proizvodi koje svakodnevno koristite (ili čak jedete!) Obrađeni su automatiziranom linijom koja ih je izrađivala, sortirala i pregledavala pomoću kamera i pametnih računalnih sustava. Potom su pakirani pomoću strojeva koji su znali koji okvir veličine koristiti na temelju onoga što je bačeno u spremnik i stavljeno na desnu paletu kako bi ih prava oprema mogla dostaviti do pravog utovarnog mjesta.
Senzacionalizam će dovesti do nepotrebnog i neželjenog nadzora. Uvijek uspije.
Zabrinutost oko toga što bi još veće napredovanje moglo značiti za nezaposlenost nešto je o čemu bi laici trebali raspravljati, ali prirođena pitanja sigurnosti i privatnosti najbolje su prepustiti stručnjacima dok se ne utvrde stvarni problemi. Senzacionalizam u ovoj fazi dovest će samo do propisa koje su donijeli ljudi potpuno nekvalificirani. Zamislite svog senatora ili člana parlamenta koji pokušava rastaviti Tensorflow ili Cloud ML i pronaći načine kako nas „zaštititi“ od njih.
Trebamo visoko kvalificirane ljude da dugo i naporno gledamo na strojeve koji mogu razmišljati. Potrebno je i odgovorno izvještavanje o tome što ti istraživači moraju reći umjesto klik-baita. Zapamtite, svaki naslov koji možete vidjeti je također onaj koji mogu vidjeti članovi Pododbora za pravosuđe Senata Sjedinjenih Država o privatnosti, tehnologiji i zakonu. Vrlo je važno da svi dobijemo činjenice bez hiperbole. Ne ubijajmo sljedeću veliku stvar prije nego što ona padne s tla.
Fotografije fotografija Space X iz Pushkr - https://www.flickr.com/photos/pushkargujar/23791728242/, Creative Commons 2.0
