Написал для Republic о неочевидном эффекте от блокировок социальных сервисов (хотя для украинских пользователей ВК этот эффект более чем очевиден): https://republic.ru/posts/84525. Текст за paywall, продублирую здесь главное.

Власти никогда не смогут полностью запретить Telegram в России – лазейки всегда найдутся, так устроен интернет. Но государство может максимально усложнить к нему доступ. И этого может оказаться достаточно, чтобы отсечь большую часть аудитории. Сверхважный фактор, который нужно иметь в виду: ценность социального сервиса для пользователя определяется количеством социальных связей в нем. Это называется сетевой эффект или закон Меткалфа. Люди пользуются теми мессенджерами и соцсетями, которыми пользуется большинство их друзей.

Объясню на личном примере. Я живу в Киеве. После блокировки «ВКонтакте» далеко не все мои друзья начали заморачиваться обходом блокировок. А те, кто установил VPN, все равно стали заходить в соцсеть реже – лишняя операция создает неудобство. Личные и групповые переписки тут же перешли в Facebook и Telegram, фото – в Instagram. В итоге ценность «ВКонтакте» для меня сильно снизилась – какой смысл заходить туда, если друзья перенесли активность в другие соцсети? Подобный исход пользователей может ждать и Telegram в случае его блокировки в России.

Даже продвинутые пользователи, которые проберутся через двойную блокировку (Telegram и VPN), будут пользоваться приложением реже. Альтернатив Telegram – десятки. Многие пользователи перейдут на сервисы, где не будет проблем с прокси, VPN и ограничениями скорости. Чем больше людей уйдет, тем меньше ценности Telegram будет представлять для тех, кто останется. Никто не будет сидеть в мессенджере с пустым контакт-листом назло государству.

В Китае людей мало волнуют блокировки американских соцсетей, потому что у них есть прекрасные китайские аналоги. В Уганде все поставили VPN, потому что альтернатив просто не было. На Украине кто-то ушел в другие соцсети, кто-то остался во «ВКонтакте», но посещаемость соцсети в итоге упала более чем в два раза. Скорее всего, Telegram в России ждет подобный сценарий.

На Stack Exchange интересное обсуждение: программист автоматизировал свою работу и спрашивает у сообщества, этично ли скрывать это от работодателя?

В @techmediachat написали хорошее замечание, цитирую:

"Тут другой вопрос интереснее. Логично, что автоматизация процесса делает живого работника лишним в процессе, затраты компании на него лишние в бюджете.

Этично ли увольнять за ненадобностью сотрудника, который самостоятельно автоматизировал свою часть процесса? Если переиначить вопрос таким образом, то вопрос этики подниматься если и будет, то в последнюю очередь. Это место сократят с абсолютной вероятностью."

А обсуджение интересное, почитайте: https://workplace.stackexchange.com/questions/93696/is-it-unethical-for-me-to-not-tell-my-employer-i-ve-automated-my-job

Перевод: https://meduza.io/feature/2017/07/03/programmist-polnostyu-avtomatiziroval-svoyu-rabotu-no-boitsya-rasskazat-ob-etom-nachalniku-i-poluchaet-polnuyu-zarplatu-on-prav-ili-net

Биткоин уходит в народ

via fb.com/vitaliy.panov

На The Verge - хорошая редакционная колонка о том, как надо воспринимать новости про роботов.

Производители часто представляют их как нечто революционное, а СМИ некритически несут это подход в массы. При этом на самом деле так называемые "роботы" часто довольно примитивны. Как, к примеру, робот-полицейский из Дубаи, о котором недавно написали буквально все СМИ. Вау, Робокоп, киберпанк, будущее наступило! А это просто планшет на колёсах, это даже близко не Робокоп.

Не стоит вестись на маркетинговые уловки и инфошум про "восстание роботов". Мы должны научиться видеть за футуристическими новостями более широкую картину. Видите робота - задайте себе вопрос: кто его разрабатывает и зачем?

Взять тот же пример с ОАЭ. Там действует государственная стратегия по переходу с нефтяной экономики на технологическую - с ИИ, автоматизацией и дронами. Использование роботов для охраны порядка - часть этой стратегии. К примеру, полиция будет использовать беспилотные машины, увешанные камерами наблюдения. Вот это действительно интересно. Но у всех на слуху красивый "робокоп", который на самом деле будет просто показывать дорогу туристам.

Хотя выглядит он конечно круто, это да.
http://i.imgur.com/HYu2uQT.jpg

https://www.theverge.com/2017/7/4/15918608/please-ignore-the-robots

Shuttl, оператор парка маршрутных такси, работающий в Дели, предложил пассажирам необычный способ внесения платы за проезд с помощью смартфона: вместо сканирования штрихкода или использования технологии NFC мобильное приложение Shuttle издает короткий звуковой сигнал, похожий на чириканье птиц, который декодируется смартфоном водителя в качестве платежа. Процедура не требует технологий беспроводной связи. Система «голосового» обмена данными между машинами (M2M), применяемая в Shuttle, разработана британской компанией Chirp («чириканье»). Обмен информацией с ее помощью занимает около 2 секунд, за это время можно передать 50–100 бит — «вслух» или неслышно, с помощью ультразвука. Такой подход компанией был выбран не просто так: "маршрутки" в Дели работают незаконно, поэтому факт оплаты пассажиром нужно было скрыть.
https://ride.shuttl.com/

The Economist предупреждает: вы еще не видели настоящих фейков. Генеративные нейросети (GAN) позволяют создавать реалистичные изображения, аудио и даже видео с кем угодно. Это может породить новое поколение фейков. Пример - работа немецкого исследователя, который с помощью нейросетей вложил речь советницы Трампа в уста французской актрисы, взяв за основу видео с ней 50-летней давности. Пока такие видео выглядят не очень убедительно, но это лишь дело техники - пара лет развития технологии и фейковые видео будут неотличимыми на глаз от настоящих. Что такое GAN и как нам готовиться к новому поколению фейков: https://www.economist.com/news/science-and-technology/21724370-generating-convincing-audio-and-video-fake-events-fake-news-you-aint-seen

Видео, о котором идёт речь: https://youtu.be/af_9LXhcebY

Как генеративные нейросети рисуют картины: https://news.1rj.ru/str/brodetsky/863

Как нейросети создают фото по словесному описанию: https://news.1rj.ru/str/brodetsky/850

Как нейросети рисуют лицо по пикселизированному фото: https://news.1rj.ru/str/brodetsky/724

Киберпанк, который мы заслужили

via @denissexy

В интернете любят котиков, но эти котики вам вряд ли понравятся. Программистка из Канады создала тысячи изображений кошек с помощью трёх разных видов генеративных нейросетей (GAN), обучив их на десяти тысячах фотографий настоящих кошек. Получилось по-разному - некоторые нейросетевые кошки выглядят жутко, некоторые - приятно и даже неотличимы от настоящих: https://ajolicoeur.wordpress.com/cats/

А вот ещё более интересный пример: с помощью GAN создали фотореалистичные лица людей в высоком разрешении http://mtyka.github.io/machine/learning/2017/06/06/highres-gan-faces.html

Чую, скоро канал скоро придётся переименовывать в "Вестник достижений GAN" 🤖🎨

Наркотики, экстремизм, проституция, отмывание денег, финансовые пирамиды и пиратство: написал для GQ про незаконные штуки, которые можно найти в Telegram.

http://www.gq.ru/lifestyle/6-prichin-telegram

🚔

За выходные не увидел ничего более интересного, поэтому в эфире снова вестник GAN. Вот парень методом проб и ошибок научил три нейросети генерировать джаз. Очень понравилось, как сделано видео: веселая анимация и озвучка, объяснение того, как работают обучаемые нейросети, наглядная визуализация процесса обучения. Там 18 минут, но оно того стоит.

https://youtu.be/nA3YOFUCn4U

Стартап Mighty AI помогает производителям беспилотных машин разрабатывать системы компьютерного зрения. Чтобы научить машину правильно видеть дорогу и окружающие объекты, разработчикам нужны большие массивы размеченных данных, то есть кадров с дороги, на которых всё размечено и подписано - машины, разметка, дорожные знаки, пешеходы, грузовики, здания, небо. Для этого у Mighty AI есть армия добровольцев. 200 тысяч пользователей приложения Mighty AI получают в нем задания в игровой форме - обвести на фото людей, машины, деревья и прочие объекты, всего 60 типов объектов. Задания небольшие, по десять минут. За их выполнение пользователи получают баллы, новые уровни и прочую геймификацию. Есть и денежные награды, но чисто символические - одна из пользовательниц рассказывает, что за год заработала в приложении всего $300. Фактически, это полубесплатный краудсорсинг, этакий халявный Mechanical Turk (платформа, где люди делают подобную неавтоматизируемую работу за небольшие деньги). Гениальная модель - люди практически бесплатно создают для компании продукт, который она потом продаёт автопроизводителям за немалые деньги. Вот она, новая цифровая экономика!

https://vimeo.com/207960864
https://www.wired.com/story/mighty-ai-training-self-driving-cars/

Что видят беспилотные машины и с какими проблемами сталкиваются их разработчики: https://news.1rj.ru/str/brodetsky/664

Как Uber с помощью психологических трюков заставляет водителей работать себе в ущерб: https://news.1rj.ru/str/brodetsky/764

В Университете Вашингтона разработали алгоритм, позволяющий создавать на основе аудио реалистичные видео. Алгоритм, обученный на 17 часах видеообращений Барака Обамы, получает на вход запись его речи, а выдаёт качественное видео c липсинком. Работает эта штука только с голосом, на котором её обучали, так что делать совсем грязные фейки не получится - можно сгенерить только видео со словами, которые человек действительно говорил, пусть даже 30 лет назад (пример на видео). Где это может пригодиться? К примеру, во время видеозвонка при плохой связи можно передавать только аудиоканал и все равно показывать качественное видео.

https://youtu.be/MVBe6_o4cMI
https://www.washington.edu/news/2017/07/11/lip-syncing-obama-new-tools-turn-audio-clips-into-realistic-video/

Ещё более впечатляющий алгоритм, который позволяет на лету заменять мимику другого человека на видео своей: https://news.1rj.ru/str/brodetsky/232

Исследователи из McAfee обнаружили на Google Play несколько приложений, содержащих в себе необычный вирус-вымогатель. Он блокирует смартфон и требует выкуп, но при этом не шифрует ваши файлы, как обычный ransomware, а угрожает разослать ваши фото, переписку, историю перемещений и историю браузера (!) всем вашим контактам. Кажется, кто-то пересмотрел Black Mirror (одна из серий там посвящена как раз такому социальному шантажу). В McAfee советуют не платить шантажистам; в сериале это, кстати, тоже ничем хорошим не закончилось. Но не буду спойлерить, лучше сами посмотрите.

https://securingtomorrow.mcafee.com/mcafee-labs/leakerlocker-mobile-ransomware-acts-without-encryption/

Лента фейсбука напомнила прекрасную апрельскую историю.

В Огайо заключенные собрали из списанных комплектующих два полноценных компьютера, спрятали их под потолком, подключили к компьютерной сети тюрьмы и спокойно пользовались ими четыре месяца, пока в тюрьме не заметили паранормальный трафик. На компьютерах обнаружили порно, прокси-сервер, VPN, приложения для VOIP, антивирус, Tor, софт для взлома, спама и перехвата Wi-Fi-трафика. В общем, заключенные оказались не простые, а технически подкованные.

Это напоминает популярный американский ситком из 60-х Hogan's Heroes - в нём бравые американские солдаты занимались шпионажем и саботажем против нацистской Германии, находясь в лагере для военнопленных. Только то была комедия, а это реальная история.

https://arstechnica.com/tech-policy/2017/04/inmates-built-computers-hidden-in-ceiling-connected-them-to-prison-network/

Когда вы последний раз читали правила пользования каким-либо сервисом перед тем как поставить галочку "Ознакомлен"? Абсолютное большинство людей не читает их (я тоже), а ведь там может быть прописано что угодно.

Британский провайдер публичного Wi-Fi Purple провёл смешную акцию. Они добавили в свои Terms and Conditions следующий пункт: "Пользователь может быть направлен, на усмотрение Purple, на выполнение социальных работ в объеме 1000 часов. В их список входит: уборка парков от собачьего дерьма; обнимание бездомных животных; очистка забитых водостоков; уборка публичных туалетов; раскрашивание улиток; отдирание жвачки от асфальта".

За две недели 22 тысячи человек тыцнули "Принимаю", не читая условий пользования сервисом, и лишь один внимательный гражданин заметил подвох.

В мае 2018 в Великобритании вступит в силу закон, согласно которому компании должны будут сообщать оповещать пользователей, прежде чем использовать их личные или поведенческие данные в маркетинговых целях. Purple - первый провайдер, который открыто поддержал такое регулирование. Собственно, розыгрыш для того и придумали, чтобы обратить внимание на эту проблему.

"Wi-Fi users need to read terms when they sign up to access a network. What are they agreeing to, how much data are they sharing, and what license are they giving to providers? Our experiment shows it’s all too easy to tick a box and consent to something unfair."

http://mashable.com/2017/07/13/wifi-terms-conditions-toilets/

Ну и кстати, правила эти никто не читает не только потому что люди тупые, но и потому что правила по-дебильному написаны. Вот год назад норвежские правозащитники устроили отличный перфоманс: чтобы продемонстировать абсурдность пользовательских соглашений, они прочитали подряд соглашения 33 мобильных приложений - именно столько установлено на смартфоне среднего норвежца.

Чтение заняло 30 часов.

http://www.bbc.com/news/world-europe-36378215

В Google научили нейросеть делать из пейзажных панорам почти профессиональные фото. Нейросеть видит бесконечную ленту панорам Street View, сама выбирает оптимальную композицию, кадрирует фото и подбирает красивый фильтр. При обучении ей не показывали, как обрабатывать фото - показали только хороший пример (набор профессиональных фото) и плохой пример (набор профессиональных фото со случайно подобранными фильтрами). Результат можете оценить по ссылке. По-моему, это очень круто! Жду скорейшего внедрения этой функции в Google Photos.

https://research.googleblog.com/2017/07/using-deep-learning-to-create.html

https://google.github.io/creatism/

Есть такое понятие: "коллективный разум". Его часто иллюстрируют следующей историей: один ученый (Ф. Гальтон, если быть точным) был на ярмарке и увидел конкурс, в котором фермеры угадывали вес быка на глаз. Кто ближе всего угадывал реальный вес быка, получал приз. Когда ученый взял все записки с предсказаниями фермеров и посчитал среднее арифметическое, оно отличалось от правильной цифры всего на полкилограмма.

Каждый человек по отдельности может быть некомпетентным и, грубо говоря, не очень умным; но при некоторых условиях группа таких людей может принимать правильные решения и делать очень точные оценки.

Стартап Unanimous использует этот принцип для создания "роевого разума" (swarm intelligence): люди регистрируются на их платформе и делают прогнозы на спортивные события, исход выборов или премии Оскар. Решение коллективного разума складывается из решений отдельных участников, так что это немного более сложная формула, чем обычное решение большинства (как это работает в демократии). В прошлом году коллективный разум Unanimous точно предсказал всех четырех победителей скачек в Кентукки.

В этом году Unanimous решили измерить социальный интеллект роевого разума. Участникам платформы показывали видео с настоящими и фальшивыми улыбки. Когда люди пытались распознать фальшь сами, средний процент ошибок был 33%. Процент ошибок коллективного разума оказался в два раза ниже.

Коллективный разум умнее каждого его отдельного участника. Можно пофантазировать, где такой подход приведет к более честным и справедливым решениям: к примеру, в суде. А может и демократию можно починить с помощью таких сложных коллективных голосований. Но пока это, конечно, фантастика. А методика интересная, если заинтересовались - почитайте "Мудрость толпы" Джеймса Шуровьески, толковая книга, использовал её, когда делал диплом в универе.

https://www.inverse.com/article/34274-how-can-you-tell-if-someone-s-lying

Блог компании: http://unanimous.ai/blog/

В MIT разработали интересную штуку - нейросеть, узнающую еду по фотографии. Её обучили на миллионе рецептов с фотографиями блюд. Вы показываете нейросети фото еды, а она пробует угадать ингредиенты и способ приготовления блюда. Пишут, что нейросеть плохо распознает сложные и измельченные блюда (суши, смузи). Потестил на своих фотографиях еды, более-менее близкий результат получил только с седьмого раза. Видимо, в датасете рецептов, на котором обучали систему, не было блюд из украинских кафе и ресторанов. Короче, реализация не идеальная. Но идея классная!

https://youtu.be/qp5yOfcBXq0

http://news.mit.edu/2017/artificial-intelligence-suggests-recipes-based-on-food-photos-0720

Здесь можно затестить: http://im2recipe.csail.mit.edu/demo

Несколько интересных заметок про Китай.

1. В городах Китая большинство платежей проходит через бесконтактные сервисы WeChat и Alipay. Объем рынка мобильных платежей в Китае превышает объем аналогичного рынка в США в 50 раз. Практически все китайские B2C-бизнесы встроены в экосистему, которая принадлежит двум компаниям - Tencent и Alibaba.

https://www.nytimes.com/2017/07/16/business/china-cash-smartphone-payments.html

2. Как работает система социального скоринга в Китае. "С помощью цифровых технологий и big data система будет анализировать данные о каждом гражданине, присваивая ему индивидуальный рейтинг. Законопослушных обладателей высокого рейтинга ждут льготы и поощрения, низкого – трудности и остракизм."

http://carnegie.ru/commentary/71546
+ https://news.1rj.ru/str/brodetsky/704

3. "Что меня бесит в китайском интернете" - заметка о популярных китайских интернет-сервисах. Спойлер: у них ужасный дизайн, избыточная функциональность и они требуют кучу лишних разрешений на смартфоне.

https://geektimes.ru/post/291285/

Если вы покупали в интернете что-то за биткоины, то вы знаете, что это условно анонимная валюта. Все транзакции в биткоинах публичны: любой пользователь может посмотреть входящие и исходящие транзакции любого кошелька. Это не очень удобно, если вы занимаетесь незаконной активностью или просто хотите получить настоящую анонимность.

Поэтому биткоин-сообщество изобрело простой и гениальный способ анонимизации (фактически - отмывания) денег - bitcoin mixing или bitcoin tumbler. Это работает так: пользователь переводит биткоины в систему, которая заметает следы, распределяя деньги между сотнями тысяч кошельков внутри системы. В итоге биткоины попадают в нужный кошелек за небольшую комиссию (1-3%), но установить связь этой транзакции с исходным кошельком нереально.

Недавняя атака на инфраструктуру Украины (вирус NotPetya) была замаксирована под ransomware. Несмотря на масштабы атаки, хакеры, которые стояли за ней, получили на свой кошелек всего 10 тысяч долларов. Полиция внимательно следила за их кошельком, но тщетно - злоумышленники вывели деньги через один из сервисов анонимизации биткоинов. Журналисты издания Quartz визуализировали, куда ушли деньги из этого кошелька. Посмотрите, здесь видно, как деньги буквально растворяются между сотнями кошельков. При этом на схеме отобразили всего 2300 транзакций, а обычно их сотни тысяч: https://qz.com/1028936

Есть и альтернативные способы отмывания криптовалют. К примеру, приложение Dark Wallet - это биткоин-кошелек с встроенной опцией миксинга. Его разработчики - криптоанархисты Амир Таки и Коди Уилсон (Уилсон известен еще и тем, что разработал и выложил в интернет 3D-чертежи пистолета). Dark Wallet быстро стал любимым приложением экстремистов из ИГ. Но позиция Таки и Уилсона понятна: либо вы даете свободу всем, либо никому. Недавно смотрел фильм про них и вообще про философию криптоанархизма, советую: https://news.1rj.ru/str/brodetsky/813

Ещё одна альтернатива миксингу биткоинов - другие, более анонимные криптовалюты. Например Monero, которая стала популярной благодаря наркоторговцам. За год курс Monero вырос в 27 раз, и всё - благодаря даркнету: https://news.1rj.ru/str/brodetsky/717

Кстати, неанонимность биткоина - не шутка. Датская полиция уже сажает людей, которые покупали в даркнете наркотики за биткоины: https://news.1rj.ru/str/brodetsky/742

Подробнее про отмывание биткоинов: http://www.ibtimes.co.uk/bitcoin-tumbler-business-covering-tracks-world-cryptocurrency-laundering-1487480