👀 Пандемия дала властям основания по полной программе развернуть цифровую слежку за гражданами. Минкомсвязи по поручению Михаила Мишустина готовит отслеживание нарушителей карантина по геолокации сотовых телефонов, а в Москве со дня на день должна заработать «умная система контроля» с применением сотни тысяч камер с распознаванием лиц, работающих на основе технологии российской компании NtechLab. Сооснователь NtechLab Александр Кабаков рассказал The Bell, как система умных камер компании, установленных в Москве и других городах по всему миру, позволит формировать черные списки на время карантина, сообщать властям о выходе из дома людей старше 65 и фиксировать рукопожатия.

Очень длинная, очень подробная — и при том написанная очень понятным неспециалисту языком статья — объясняющая, почему так разнятся прогнозы, которые мы слышим и читаем по поводу развития пандемии.
Простой вывод — сейчас не существует сколь-нибудь надежной модели с приличной предсказательной силой, и пока существовать не может. Интересный и куда более глобальный вывод — касается data science и ее ограничений в принципе. Качество, полнота и объём данных принципиальны, а в случае пандемии нет ни одного из этих атрибутов, хотя со стороны кажется, что данных до фига.
Крайне полезное чтиво именно потому, что оно про data science — на всех сейчас волнующем примере показывает, как из якобы простенькой и очевидной модели с перемножением трёх легко измеряемых цифр задача превращается в тяжелейший когортный анализ с десятками факторов, неопределённость каждого составляет несколько раз; а потом ещё вылезает всякая неприятная нелинейщина. Коронавирус уйдёт, а этот текст надо будет показывать всем, кто хочет оценить блеск и нищету data science. Numbers aren’t facts. They’re the result of a lot of subjective choices that have to be documented transparently and in detail before you can even begin to consider treating the output as fact.
https://fivethirtyeight.com/features/why-its-so-freaking-hard-to-make-a-good-covid-19-model/

Промежуточные итоги изучения приложения для слежки за жителями Москвы:

— Приложение получает доступ ко всей информации на телефоне: GPS, камера, местоположение, возможность звонить, просмотр любых данных, доступ к любым настройкам.

— Приложение передаёт собранную информацию на серверы мэрии в открытом виде без какого-либо шифрования. Это провал.

— Для распознавания лиц, приложение использует эстонский сервис identix.one — то есть, передаёт фотографии в эстонскую юрисдикцию и на серверы, расположенные в Германии. Обе страны входят в НАТО.

— Разработкой приложения занимается компания «Гаскар», подрядчик «Инфогорода».

— В QR-кодах зашифрованы MAC и IMEI (индивидуальные идентификаторы) устройства.

— На приложение было потрачено 180 млн рублей. Судя по его качеству, украдено было 99% бюджета.

Это полнейший провал и позорище. ДИТ Москвы должен быть разогнан палками за такое.

Zoom рассказал об аудитории в 200 миллионов пользователей. В ДЕНЬ.

В декабре было 10 миллионов. Просто охренеть.

https://www.theverge.com/2020/4/2/21204018/zoom-security-privacy-feature-freeze-200-million-daily-users

Я на своих семинарах, рассказывая про увольнение сотрудников, всегда напоминаю свой любимый фильм "Up in the air", в котором описана целая компания, занимающаяся такими увольнениями. Помните, там одна из героев — молодая девушка, которая придумала, как увольнять людей с помощью видеоконференций? Но ей и не снилось дойти в своей эффективности до сцены увольнения 406 сотрудников за две минуты, пригласив их на вебинар в Zoom и включив им заранее записанное сообщение женским голосом, как это сделали в Bird неделю назад.

Я бы оценил описанную по ссылке процедуру сокращения как совершенно уникальный и беспроигрышный способ разрушить моментально всю компанию, показав и оставшимся работать сотрудникам, что руководство компании не уважает их и боится с ними разговаривать. Кстати, они заодно и убили собственный бренд работодателя — кризис закончится, а репутация компании останется, а им еще расти и нанимать. Если, конечно, они переживут этот кризис.
https://dot.la/bird-layoffs-meeting-story-2645612465.html

Умение правильно настроить входящие информационные потоки — одно из главных для современного человека. Несколько советов, которые помогут сохранить нервы в это насыщенное время.

1. Потребление информации должно быть осознанным. Не читайте ничего просто так, "на автомате". Если читаете что-либо, у вас должен быть ответ на вопрос, зачем вы тратите на это своё время и внимание.

2. Отписывайтесь от тех, кто репостит фигню, и от источников, которые перестали вас вовлекать. Ваши время и внимание — ограниченный ресурс. Пролистайте свои подписки в ТГ, отпишитесь от каналов с сотнями непрочитанных постов. Вы все равно их не читаете.

3. Читайте профильных специалистов и кураторов контента. Моя лента в ФБ — это бесконечный журнал, в который бесплатно пишут лучшие журналисты, экономисты, медийщики, предприниматели. Мало с кем из них я знаком лично. Но это тот случай, когда не надо стесняться добавлять незнакомых людей. Тем более, можно просто подписаться. Кстати, вот мой ФБ, подписывайтесь: fb.com/andriy.brodetsky

4. Читайте агрегаторы. Хороших ресурсов много, хороших авторов ещё больше. За всеми не уследишь. Агрегаторы с алгоритмическими лентами и коллективной фильтрацией контента — пока лучшее, что придумали для потребления контента в интернете. Ленты Фейсбука и Твиттера, тематические подсайты Реддита, Feedly, Flipboard, Techmeme, Hacker News, почтовые рассылки американских техноблогов — не поленитесь разобраться в этих агрегаторах и настроить их под свои интересы. До телеграм-каналов долетает 5% от контента, который там публикуется за день.

5. Будьте проактивными. Это ключевой параметр, который отличает осознанное медиапотребление от неосознанного. Есть два типа людей: одни пассивно потребляют репосты и рекомендации фейсбука и гугла, другие самостоятельно настраивают все ленты и не позволяют пролезть туда всякой чепухе. Первых использует интернет, вторые используют интернет.

Есть советы по медиапотреблению? Делитесь.

Кстати, про агрегаторы. Сейчас появилось много каналов с новостями про коронавирус. Я пробовал читать какие-то, в итоге отписался даже от официальных — слишком много постов и мало важной информации. Оставил один канал про коронавирус в Украине. Знаю ребят, которые его делают. Хорошо работают: оперативно собирают всю важную информацию из украинских официальных источников (МОЗ, региональные власти) и СМИ, плюс дают общую картину по миру. Подписался сам и подписал маму, и больше не ищу новости про коронавирус в Украине.

https://news.1rj.ru/str/joinchat/AAAAAFlcGc_t-Ud276OYrQ

Не реклама, дружеский обмен рекомендациями.

Не всё можно предсказать с помощью ИИ

В США действуют программы, цель которых — уменьшить негативные социальные явления (безработица, криминал и т.д.). Полисимейкерам важно понимать, какие факторы помогут более правильно направлять ресурсы. Условно, как понять, каким семьям выдать пособие, чтобы они не пошли на улицу воровать. Для такого прогнозирования пытаются использовать данные — благо, их сейчас можно собрать много. Но свежая статья в PNAS показывает, что предугадать судьбу человека не под силу даже компьютеру.

Социологи дали датасаентистам массив данных из 13000 записей о 4000 семей. И попросили попытаться предсказать следующие факторы: средняя оценка ребенка в школе, его прилежность в учёбе, вероятность выселения за неуплату, материальные трудности, увольнение кормильца и его участие в программах по получению новой профессии. Для прогноза использовали исторические данные из масштабного социального исследования. Но даже лучшие из 3000 поданных моделей не смогли достоверно предсказать ни один из факторов неблагополучности. Методы машинного обучения оказались лишь ненамного точнее обычных статистических методов, таких как линейная и логистическая регрессия. Как говорит один из авторов публикации, these results show us that machine learning isn’t magic; there are clearly other factors at play when it comes to predicting the life course.

via Chartr

Специалист по визуальным эффектам создал виртуальную вебкам-модель. Шла какая-то там неделя карантина.

(на самом деле это немного фейк — видео с какого-то конкурса по сторителлингу)

В Zoom есть удобная опция — записать конференцию. Запись можно сохранить в облачном хранилище сервиса, а можно скачать. Только есть одна проблема — программа автоматически именует файлы видеозаписей по определённому шаблону. Зная этот шаблон, можно попробовать угадать имена чужих файлов и поискать их на видеохостингах и в облачных хранилищах. Собственно, так и сделал один исследователь безопасности — и нашёл в открытом доступе тысячи записей Zoom-конференций, о чём рассказал Washington Post.

Videos included one-on-one therapy sessions; a training orientation for workers doing telehealth calls that included people’s names and phone numbers; small-business meetings that included private company financial statements; and elementary school classes, in which children’s faces, voices and personal details were exposed.

Many of the videos include personally identifiable information and deeply intimate conversations, recorded in people’s homes. Other videos include nudity, such as one in which an aesthetician teaches students how to give a Brazilian wax.

Журналистам удалось найти некоторых людей с этих записей — они не в курсе, как видео попали в открытый доступ. В связи с подобными провалами в Zoom недавно пообещали не внедрять новых фич, пока не залатают все дыры в безопасности. Исправить эту дыру, кстати, довольно просто — достаточно сделать так, чтобы пользователь сам создавал имя файла, сохраняя запись.

Ещё одна интересная нейросеть: ObstructionRemoval

Удаляет с изображений различные преграды (например, ограждение в зоопарке, грязное/забликованное стекло и т.д.)

исходники
ссылка на колаб-ноутбук
пейпер

​​Паранормальное: в Великобритании поджигают мобильные вышки из-за слухов о том, что коронавирус распространяется через 5G.

Конспирологи распространяют в соцсетях теории о том, что волны 5G ослабляют иммунитет и помогают вирусу распространяться быстрее. На сотрудников, обслуживающих новые сети, нападают на улицах, сами вышки поджигают. Местные фактчекеры выпустили опровержение, с публичным заявлением пришлось выступить главе национальной службы здравоохранения. Кстати, ранее подобную дезинформацию про 5G продвигали средства российской пропаганды. Очень похоже на гибридную войну.

Подробнее: BBC, The Verge

В США из-за карантина рекордное количество граждан подали заявки на пособие по безработице — более 6 миллионов только за последнюю неделю. Это привело к неожиданному эффекту: в штате Нью-Джерси вышла из строя IT-система местной социальной службы, и губернатор штата объявил о поиске, внимание, программистов на языке COBOL. Это язык программирования, на котором в 70-х писали софт для обслуживания корпоративных и государственных баз данных. Уже в 80-х его практически не использовали, разве что в старых системах. Несложно прикинуть, что программистам, которые писали на COBOL в 70-х, сегодня как минимум лет по 60. Интересно, найдутся ли такие? В любом случае, это показательный кейс в пользу отказа от legacy-технологий в ответственных проектах, таких как государственные базы данных.

Хорошие новости – в открытый доступ выложили несколько хороших документалок о дизайне и технологиях:

*Urbanized – оптимистичный взгляд на урбанистику из начала 2010-х, когда все проектировали плавучие города будущего и надеялись изменить мир с помощью доступных велодорожек. Хотя уже тогда было понятно, насколько сложно сделать город по-настоящему комфортным. Перегруженные дороги и заполненные людьми мегаполисы уже вызывают ностальгию. Urbanized – это финальная часть «Трилогии дизайна» режиссера Гэри Хаствита.

*Rams – еще одна работа Хаствита – фильм о Дитере Рамсе с саундтреком от Брайана Ино. Редкая документалка, в которой выступил сам дизайнер, а не только его современники. Более того, он даже показал съемочной группе свой дом. Из коротких вставок интервью становится понятно, почему Рамс, который создавал потрясающую электронику и мебель, к 87 годам разочаровался в дизайне и возненавидел общество потребления. Доступ к фильму открыли до 14 апреля.

*AlphaGo – история победы алгоритма над чемпионом по игре в настольную игру го – тот самый турнир состоялся почти четыре года назад. С чего все начиналось и как лаборатории DeepMind удалось превратить примитивную нейросеть в мощного соперника, из-за которого корейский чемпион Ли Седоль завершил свою спортивную карьеру.

*The Inventor: Out for Blood in Silicon Valley – документалка о скандальной компании Theranos во главе с Элизабет Холмс, которая обещала диагностировать десятки болезней по капле крови. Хороший пример того, как не надо разрабатывать продукты. Бонус – совершенно безумные и нелепые офисные вечеринки.