10 YEAR CHALLENGE, ИЛИ ИДЕАЛЬНЫЙ ШТОРМ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ МАШИН

Вы уже заметили в своем инстаграме или фейсбуке, как вдруг ваши знакомые и звезды стали публиковать свои сравнительные фотографии — сейчас и 10 лет назад? Или, может быть, опубликовали сами такое сравнение?

Это «10 YEAR CHALLENGE». Челлендж (флешмоб, мем), рожденный в недрах Фейсбука, и в середине января проникший в его аккаунты и аккаунты купленного им Инстаграма. Использовались хэштеги #10yearchallenge, #2009vs2019challenge, #2009vs2019. Только за три дня в челлендж оказались вовлечены 5,2 млн. пользователей Фейсбука. Надо полагать, сейчас эта цифра выросла многократно.

Кто запустил этот флешмоб? Сами пользователи соцсети?

10 YEAR CHALLENGE, ИЛИ ИДЕАЛЬНЫЙ ШТОРМ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ МАШИН

Кейт О’Нил, основательница исследовательской компании «KO Insights», автор работы о слиянии физического и цифрового пространств, непринужденно рассуждает в своем Твиттере о том, как собранные от пользователей данные могут быть использованы для обучения нейронных сетей распознаванию лиц в процессе возрастных изменений.

10 YEAR CHALLENGE, ИЛИ ИДЕАЛЬНЫЙ ШТОРМ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ МАШИН

15 января 2019 года Кейт О’Нил продолжает эту мысль на страницах американского издания Wired:

«Я не хочу утверждать, что мем по своей сути опасен. Но я знаю, что сценарий распознавания лиц в целом правдоподобен и указывает на тенденцию, о которой люди должны знать. Стоит учитывать глубину и широту личных данных, которыми мы делимся.

Многие из тех, кто критиковал мой тезис, утверждали, что фотографии и без того были доступны. Facebook и так имеет все фотографии профиля.

Конечно имеет. Однако, если вы захотите обучить алгоритмы распознаванию лиц и возрастных изменений, вы бы захотели иметь более строгий набор данных. Просто загружая фотографии в соцсети, люди не всегда соблюдают хронологический порядок, изображают не только свои фотографии, и анализ на основе таких данных потребовал бы отфильтровывать много информационного «шума». Вам было бы очень полезно, если бы у вас был относительно чистый, простой для анализа набор фотографий, услужливо помеченный подписями «тогда и сейчас».

10 YEAR CHALLENGE, ИЛИ ИДЕАЛЬНЫЙ ШТОРМ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ МАШИН

Как это может быть кем-то использовано? Кейт О’Нил предлагает для примера три вероятных варианта использования этих данных для распознавания лиц: один позитивный, один нейтральный и один негативный. Я дам их очень коротко.

  1. Позитивный. Технология распознавания лиц, особенно в контексте возрастных изменений, может помочь в поиске пропавших детей. 
  2. Нейтральный. Использование технологии для целевой рекламы.
  3. Негативный. Способность оценивать возрастное прогрессирирование может повлиять на систему оценок в страховании и здравоохранении. Если анализ вашей личности покажет, что вы стареете быстрее, чем предполагают средние показатели, с вами будут связаны повышенные страховые риски. Вы можете заплатить за страховку больше или даже получить отказ в страховании. 

 

«Опасно ли тренировать нейронные сети в распознавании лиц и возрастных изменений? — задается вопросом Кейт О’Нил. — Не обязательно и в некотором смысле, это даже неизбежно. Однако, более широкое послание, удаленное от задачи любого мема, заключается в том, что нам нужно подходить к взаимодействию с технологиями, понимая, как наши личные данные могут быть использованы в масштабе. Люди являются самыми богатыми источниками данных для большинства технологий, появляющихся в мире, и мы должны это знать и действовать с должной осмотрительностью.

Люди являются связующим звеном между двумя мирами — физическим и цифровым. Наши данные — это топливо, которое делает бизнес умнее и прибыльнее.»

Facebook отрицает свою причастность к зарождению #10YearChallenge. «Это созданный пользователями мем, который сам по себе стал вирусным», — сообщает представитель Facebook в ответ на публикации. — Это свидетельство того, что люди развлекаются на Facebook. И не более.»

При этом, мировые умы поддержали опасения О’Нил. В частности, Эми Уэбб, профессор бизнес-школы им. Леонарда Стерна при Университете Нью-Йорка. По ее мнению, 10 YEAR CHALLENGE — «идеальный шторм для обучения машин», представляющий «пугающую возможность» натренировать нейронные сети распознавать даже минимальные изменения во внешности людей.

В то же время, публикацию О’Нил стали активно обсуждать в контексте «теорий заговора», хотя, заметьте, она очень корректно подавала свои мысли и подчеркивала, что из ее публикации следует делать более широкие выводы о том, что следует задумываться, кто и зачем собирает наши личные данные.

Я буду не столь деликатной. Я за технический прогресс. Мое воображение будоражат добавки, разработанные с использованием искусственного интеллекта. Меня восхищают люди, которые делают будущее, которые работают в масштабах всего человечества. Меня завораживает мысль об обучении нейронных сетей. Я рада, что нейронные сети получают прекрасное «образование».

Но мне хочется, чтобы и люди, имея сейчас доступ к уникальным возможностям интернета, получали прекрасное «образование», а не опускались до того примитива, который они называют «самообразованием в инстаграме». Имея доступ к ценнейшим книгам, редким материалам, учебникам, вы воткнулись в проглядывание чужих сториз и прямых эфиров в инстаграме и называете это «самообразованием». Вы покупаете дешевки, ставшие бестселлерами, типа книжек «Хочу и буду. Принять себя, полюбить жизнь и стать счастливым». Bullshit. Вы давно приняли себя, когда легли на диван и воткнулись в инстаграм. Но вы называете это «саморазвитием» и «инвестициями в себя». Массовые флешмобы вы называете челленджем. «Вызов» с английского, да? Так вот вас обманули. Вызов — это каждодневный упорный труд, преодоление себя, достижение целей. Достижение целей по-настоящему, в реальном мире, впахивая и любя свою работу, которая должна приносить людям пользу, а не на уровне банальных статусов в соцсетях. Вызов — это не запиливание фоточек в инстаграм. Мне очень жаль, что из всех опций, доступных в интернете, человечество по большей части выбрало одну опцию — «развлечься».

10 YEAR CHALLENGE, ИЛИ ИДЕАЛЬНЫЙ ШТОРМ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ МАШИН

10 YEAR CHALLENGE, ИЛИ ИДЕАЛЬНЫЙ ШТОРМ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ МАШИН

© Данная публикация является объектом авторских прав. Использование разрешено только с указанием автора и источника в виде активной ссылки.

Публикация написана с использованием материалов издания Wired:

FACEBOOK’S ’10 YEAR CHALLENGE’ IS JUST A HARMLESS MEME—RIGHT? 

10 YEAR CHALLENGE, ИЛИ ИДЕАЛЬНЫЙ ШТОРМ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ МАШИНОбо мне:  МАРИНА ХАЙФА И БЛОГ «ВЕЧНАЯ МОЛОДОСТЬ».

 

Поделиться в соцсетях:

9 комментариев для “10 YEAR CHALLENGE, ИЛИ ИДЕАЛЬНЫЙ ШТОРМ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ МАШИН

  1. Бесподобно!!!! Браво!!!! Марина, все так и есть. Я вообще не понимаю этих ДО и После. Зачем делать то, что не имеет смысла для отдельного человека и человечества в том числе. Пустая трата времени.

  2. Добрый день, Марина!!! Невероятно полезный сайт!!! Спасибо Вам за огромную работу. Теперь, каждый день захожу к Вам за порцией новой интересной информации.По поводу «Хочу и буду»- совершенно бесполезная банальщина! Неужели, это писал психолог?!?

    1. Светлана, я была в шоке буквально от нескольких абзацев. Это можно отправлять в топку не только с точки зрения психологии, но и с точки зрения русского языка, стиля, логики и пр.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *