Čas je, da se nehamo bati nove tehnologije

Smo na vrhuncu velike spremembe v načinu, kako naši pripomočki počnejo stvari. Umetna inteligenca in strojno učenje niso več nekaj, kar bi videli v znanstvenofantastičnem romanu, pametni stroji pa obstajajo izvajati tudi najbolj vsakdanja opravila, pa tudi bolj odmevne stvari, ki nas ujamejo pozornost. Čeprav mislim, da nas do točke, ko imamo vsi lastne robotske batlerje in leteče avtomobile, še nekaj let, možnosti še niso dvomljive.

Nihče si ne želi računalnikov, ki so zli, in nihče jih ne gradi.

Skupaj z dosežki, ki omogočajo strojem, da sprejemajo resnične odločitve, prihaja tudi lastni strah pred posledicami. Nekateri so veljavni, mnogi so neumni, toda vsak od njih naredi odličen naslov. Ali poroča, da je bil Elon Musk milijarde dolarjev vreden križarski pohod, da bi ustavil A.I. Apokalipsa (pravi naslov) ali nas opomnijo, kako so vsi le en dih od kraje naše identitete, novinarji in publikacije morajo zagotavljati obe strani vsake številke in nas usmerjati k virom, kjer le lahko nauči se več. Če ne naredimo nobenega, smo po nepotrebnem sumljivi na tehnološki preboj

volja biti del naše prihodnosti.

Izbral bom iPhone X danes. Preden se kdo razjezi, vam povem svoj vtis o iPhoneu X, ne da bi se ga kdaj dotaknil - Škoda, da je kul stvari, ki jih lahko počne, najprej prišel iz Applea, ker res ne želim vsak uporabljati iPhona dan. To je iPhone v Bistveni telefoni telo z vrhunsko tehniko na vrhu, ki zmore nekaj zares zanimivih stvari. Če vam je všeč ekosistem iOS, se zdi, da gre za telefon, ki ga želite kupiti. In zaradi navdušenja nad vsemi stvarmi Apple, je zahodni tisk deležen levje pozornosti. To bi bilo morda dobro za druga podjetja, saj velik del tiska, ki obdaja stvari, zaradi katerih je poseben, ni nujno dober.

Dva nedavna članka izstopata o današnji novi pametni tehnologiji, o tem, kako jo uporablja Apple, in o tem, zakaj bi vas bilo treba skrbeti, prepričan pa sem, da jih je nešteto. V oktobru, Žično se pogovarjali o tem, kako lahko strojno učenje "LAHKO POVRŠI TAJNE VAŠEGA IPHONE" (da, z vsemi velikimi črkami), Reuters pa nam je povedal, kako prepoznavanje obraza "prevara" strokovnjake za zasebnost. Oba pri branju potrebujeta zelo kritično oko.

Rene Ritchie je odlično opravil razpravo o težavah z Wiredovim člankom ki v bistvu trdi, da lahko strojno učenje najde vaše gole fotografije in z njimi naredi nekaj groznega, vendar moram vseeno opozoriti na malo besedila iz samega članka.

Raziskovalci hitro ugotovijo, da Core ML, čeprav vnaša pomembne odtenke - zlasti v postopek preverjanja aplikacij - ne predstavlja nujno nove grožnje. "Mislim, da bi lahko CoreML zlorabili, toda aplikacije že imajo popoln dostop do fotografij," pravi Will Strafach, raziskovalec varnosti iOS in predsednik Sudo Security Group. "Torej, če so želeli zajeti in naložiti vašo celotno knjižnico fotografij, je to že mogoče, če je dovoljenje dano."

V bistvu Applov sistem Core ML (njihovi algoritmi strojnega učenja in strojna oprema, ki lahko obdeluje podatke) ne more storiti ničesar, česar nobena druga aplikacija ne zmore. Tudi če sistemu rečete, da iztrebi fotografije nagih ljudi, z njimi ne more storiti ničesar, če jih najde. Kljub temu je članek in njegov alarmistični naslov na voljo vsem.

Reuters postavlja predpostavko, da se raziskovalci na področju varnosti bojijo, kaj Appleovo prepoznavanje obrazov pomeni za našo zasebnost podatkov. Natančneje, da lahko neodvisni razvijalec nekako uporabi podatke s kamere iPhone X na načine, ki vdirajo v naše življenje, ali pa jih celo uporabi kot identifikacijske podatke. Dobro je, da raziskovalce varnosti in zagovornike zasebnosti skrbijo te stvari. To so domnevno delati. Ni tako dobro, če Reuters ne pojasni, katere podatke delimo s tretjimi osebami in kaj lahko z njimi storimo, ko nam sporočijo, da si ACLU podrobno ogleduje.

To ni težava Apple, čeprav je njihov izdelek v središču pozornosti. Vsi smo že videli ali brali o tem, kaj lahko Google počne z njihovimi naprednimi algoritmi strojnega učenja, ne glede na to, ali to pomeni izdelavo boljše kamere in galerije za fotografiranje ali ogled diagnosticiranje bolezni prej tako da se zdravljenje lahko začne, ko je najbolj potrebno. Toda strojno učenje igra velik del stvari, ki jih ne bi povezovali s tehnologijo, na primer pisala za enkratno uporabo ali paradižnik.

Celotna industrija že uporablja stroje, ki sprejemajo osnovne odločitve in bodo razvijale še pametnejše. Številne izdelke, ki jih vsak dan uporabljate (ali celo jeste!), Smo obdelali prek avtomatizacijske linije, ki jih je izdelala, razvrstila in pregledala s pomočjo kamer in pametnih računalniških sistemov. Nato so bili pakirani s stroji, ki so vedeli, katero velikost škatle uporabiti glede na to, kaj so odvrgli v lijak in ga postavite na pravo paleto, da jih lahko prava oprema dostavi na pravo nakladanje pristanišče.

Senzacionalizem volja vodijo do nepotrebnega in neželenega nadzora. Vedno se.

Skrb glede tega, kaj bi lahko še večji napredek pomenil za brezposelnost, bi morali biti laiki razpravljati, vendar je skrb glede varnosti in zasebnosti najbolje prepustiti strokovnjakom, dokler ne nastanejo dejanske težave najdeno. Senzacionalizem na tej stopnji bo vodil le do predpisov, ki jih bodo sprejeli ljudje, ki niso povsem usposobljeni. Predstavljajte si, da vaš senator ali poslanec poskuša secirati Tensorflow ali Cloud ML in najti načine, kako nas "zaščititi" pred njimi.

Potrebujemo visoko usposobljene ljudi, ki bodo dolgo in trdo gledali stroje, ki znajo razmišljati. Potrebujemo tudi odgovorno poročanje o tem, kar imajo povedati ti raziskovalci, namesto da bi kliknili. Ne pozabite, da je vsak naslov, ki ga vidite, tudi naslov člana Pododbor za pravosodje Senata Združenih držav za zasebnost, tehnologijo in pravo lahko vidite. Zelo pomembno je, da vsi dobimo dejstva brez hiperbole. Ne ubijajmo naslednje velike stvari, preden se spusti s tal.

Fotografija Space X z dovoljenjem Pushkr - https://www.flickr.com/photos/pushkargujar/23791728242/, Creative Commons 2.0