Ну, все! Дожили до того дня, когда самые интимные секретики могут остаться в прошлом. Как там было в «Ужасах интернета» (Bad Internet) — «Все знают, что вы ищете»? (Your Search History Revealed). Теперь все...
Ну, все! Дожили до того дня, когда самые интимные секретики могут остаться в прошлом. Как там было в «Ужасах интернета» (Bad Internet) — «Все знают, что вы ищете»? (Your Search History Revealed). Теперь все знают, кого вы ищете.
Мы научили машины делать то, что сами делать не в состоянии: определять то, что человек хочет скрыть, по его лицу — точнее, по фотографии. Короче, человечество на пороге новой эпохи — полного отсутствия лжи и — тадам! — приватности.
ПОЛИГРАФ — прибор для проведения психофизиологических исследований, который детективы в процессуальных кинодрамах чаще называют детектором лжи. Он синхронно регистрирует параметры дыхания, сердечно-сосудистой активности, электрического сопротивления кожи. Иногда, если нужно и возможно, аппарат фиксирует и другие физиологические показатели. Результаты анализируются и выдаются в аналоговом или цифровом виде. В них содержится оценка достоверности сообщенной информации. Проще говоря, там будет написано, в какой момент человек сказал правду, а когда солгал.
Сейчас кто только не использует полиграф: при приеме на ответственную работу или в правоохранительные органы, при разбирательствах в суде, даже в ток-шоу на ТВ. Причем технически он становится все совершеннее — говорят, с каждым днем машину все труднее обмануть.
Еще один и очень значительный шаг в сторону прозрачности и открытости помог сделать блокчейн.
БЛОКЧЕЙН — выстроенная по определенным правилам непрерывная последовательная цепочка блоков, содержащих информацию.
Эта технология просто по своей природе не дает возможности прятать информацию или ее искажать, так как все данные одновременно находятся на сотнях и тысячах компьютеров. Теперь с помощью блокчейна собираются проводить выборы, вплоть до президентских. И благодаря этой умной технологии машины тоже с каждым днем становятся умнее. За последнее десятилетие машинное обучение сделало такой рывок, что еще чуть-чуть — и технологии сравняются с магией Средиземья.
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ — крупный подраздел искусственного интеллекта, в котором изучаются методы построения алгоритмов, способных обучаться.
У каждого свои скелеты в шкафу. Тщательнее всего люди скрывают все, что связано с интимной жизнью — особенно если речь идет о нетрадиционной сексуальной ориентации. В каких-то странах, вытащив такой скелет из шкафа, можно стать объектом шуток для приятелей и расстроить родителей. Но есть и такие места на земле, где из-за одного подозрения в «ненормальности» легко лишиться свободы и даже жизни. Так что следующее изобретение уже можно считать опасным. Сделали его ученые Стэнфордского университета, научив нейросеть различать геев и гетеросексуалов по фотографиям.
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ — один из методов машинного обучения. Его основы были заложены еще в 1943 году, задолго до появления термина «искусственный интеллект». Нейросети представляют собой математическую модель, действие которой отдаленно напоминает работу нервной системы животных.
Методом математического анализа ученые выявили черты внешности, которые отличают геев и лесбиянок. Бисексуалы, трансгендеры в исследовании не рассматривались. Кстати, как и представители монголоидной и негроидной рас. Чтобы обучить нейросеть, ученые использовали 35 000 фотопортретов белых мужчин и женщин разной ориентации, опубликованных на сайте знакомств в США. Программа, изучив фотографии, проанализировала все данные и выявила закономерности — внешние черты, которые свойственны людям с нетрадиционной ориентацией.
Оказалось, что у них чаще встречаются нехарактерные для своего пола внешние черты и мимика. У женщин — более широкая челюсть и маленький лоб. У мужчин — высокий лоб, длинный нос, узкая челюсть.
Как заявляют исследователи, точность определения ориентации по одной фотографии достигает 81% для мужчин и 74% для женщин. Когда фотографий было пять — точность определения доходила до 91 и 83% для мужчин и женщин соответственно.
Данные программы сравнили с результатами опроса людей. И выяснилось, что машина намного лучше понимает, с кем имеет дело. Людям удалось угадать, является ли человек на фото гомосексуалом, только в 61% в случае с мужчинами и в 54% — с женщинами.
Итак, можно считать, что день икс настал: человеческий мозг «считывает» информацию по лицу так хорошо, как искусственный интеллект, — в данном случае информацию о сексуальной ориентации. Что это меняет?
- Исследование подтверждает теорию врожденной, а не приобретенной сексуальной ориентации и лишний раз демонстрирует, насколько обширны возможности искусственного интеллекта.
- В тех странах, где гомосексуализм карается законом, правоохранители могут, исследуя фотографии из соцсетей или правительственных баз данных, просто расправляться с «преступниками» или использовать выводы нейросетей для шантажа и запугивания.
- В толерантных странах тоже не все гомосексуалы хотят раскрывать подробности своей интимной жизни — по самым разным причинам. Но, похоже, в скором времени выбора и у них не окажется.
- И главное: распространение систем распознавания лиц ставит под вопрос саму суть приватности. Миллионы камер с новейшим программным обеспечением не только умеют распознавать людей, но также анализировать и сопоставлять полученные данные.
Как уверяют стэнфордские ученые, разработанные ими алгоритмы можно применить для выявления самых разных закономерностей и определять что угодно: например, черты характера, политические взгляды, склонности.
Представьте, что нас ждет! Возможно, когда всех вытащат из шкафа, окажется, что «не таких» намного больше или меньше, чем мы думали. Или это окажутся совсем не те, на кого мы могли подумать.
С другой стороны, есть рефлекторное желание защищать свое личное пространство и право на интимную жизнь, даже когда скрывать особо и нечего. Это вызов, на который человечество будет искать ответ. А каждый может начать обдумывать его для себя уже сейчас.
Что бы вы предпочли: знать все чужие секреты или сохранить свои?..
Поделитесь этим с друзьями!
Будьте первым, кто оставит комментарий
Пожалуйста, авторизируйтесь для возможности комментировать