заглянуть на тёмную сторону

-

ИИ слишком быстро учится у своих создателей плохому: бессовестно манипулирует и лжет.

Отличить правду от фейка становится всё труднее. Искусственный интеллект осваивает естественные языки, мошенничество и пропаганду, пишут в интернет-издании knife.media Кейд Метц и Люся Ширшова.

Искусственный интеллект может служить мошенникам

Летом 2016 года компания ZeroFOX, работающая в сфере информационной безопасности, обнаружила новый вид Twitter-бота под названием SNAP_R.

Он обманывал пользователей, кликающих по ссылкам, перенаправляя их на сомнительные сайты. Он служил автоматизированной фишинговой системой, которая анализировала модели поведения пользователей социальной сети и выясняла их интересы и потребности. В тот момент, когда ничего не подозревающий пользователь пролистывает ленту новостей, бот подкидывает ему какую-нибудь запись вида «Археологи обнаружили могилу Александра Великого на территории США. Подробности по ссылке goo.gl/KjdQYT».

Бот справлялся с получением кликов по ссылкам ничуть не хуже, чем живые хакеры: 66 % пользователей нажимали на ссылку.

SNAP_R не преследовал никакой вредоносной цели, поскольку представлял собой лишь рабочую концепцию. Но сам факт его существования предупреждает нас еще раз, насколько осторожными нам следует быть в мире фейковой информации.

В это же время два исследователя построили нейросеть, которая способна обучаться на основе анализа больших объемов данных. К примеру, она научилась распознавать изображения с собаками, проанализировав тысячи других изображений. Смогла распознавать устную речь, обучившись на базе данных записей разговоров с технической поддержкой. И, конечно, она вполне может генерировать фишинговые сообщения, анализируя посты в Twitter и Reddit и известные случаи онлайн-атак.

Математические мощности искусственного интеллекта используются сегодня повсеместно во многих сферах — от распознавания речи до перевода текста. Эти же мощности отлично могут работать на обман тысяч интернет-пользователей.

Шахар Авин, исследователь Центра экзистенциальных рисков в Кембриджском университете, настроен отнюдь не оптимистично: «Будет странно, если технологии не будут использованы в мошеннических целях. Всё к этому и идет».

У многих экспертов в сфере технологий серьезные вопросы вызывает искусственный интеллект, который генерирует Deepfakes — сфабрикованный визуальный контент, крайне похожие на настоящий. Инструмент, который когда-то мог лишь подставить изображение головы вашего друга к телу порнозвезды в ролике, теперь умеет беспрепятственно встроить любые изображения и аудио в любое видео.

В апреле ресурс BuzzFeed вместе с комиком Джордано Пилом выпустили фейковое видео, в котором Барак Обама произносит фразу: «Не стоит верить всему, что вы слышите или видите в интернете».

Фальсифицировать контент теперь может каждый

Ученые разрабатывают всё более совершенные системы искусственного интеллекта, которые обучаются на всё больших объемах данных. Нейросети умеют создавать не только изображения, но и аудиоконтент — благодаря этому голосовые помощники вроде Siri сегодня звучат гораздо естественнее, чем несколько лет назад.

Система Google под названием Duplex может за вас позвонить в ближайшее кафе и забронировать столик, а администратор на том конце провода даже не поймет, что с ним разговаривает робот. К концу этого года Duplex будет доступен на смартфонах.

Еще совсем недавно фальсификация аудио- и видеоконтента была привилегией технических специалистов, но уже сейчас это может сделать практически любой человек — настолько простой стала технология генерации цифрового контента.

Вдохновленные культурой открытости и прозрачности, гиганты индустрии вроде Google открыто публикуют результаты своей работы с искусственным интеллектом и выкладывают программный код в открытый доступ.

ИИ овладевает естественными языками

А еще искусственный интеллект учится писать и читать. Долгие годы специалисты этой области задавались вопросом: могут ли машины овладеть естественными языками? И в последние месяцы ответ на него кажется уже не таким однозначным.

И Google, и независимая лаборатория OpenAI разработали свои системы, которые обучаются языкам в самом широком смысле этого слова. Они анализируют огромное количество текстов от статей в «Википедии» до фанфиков, чтобы потом применить полученные знания для решения специфических задач, связанных с языком. К примеру, они могут прочитать абзац текста и ответить на вопросы по его содержанию или определить, положительный или отрицательный отзыв на кинокартину они только что прочитали.

Такие способности пойдут только на руку фишинг-ботам вроде SNAP_R. Пока что большая часть Twitter-ботов ведет себя как боты, но совсем скоро они станут всё больше и больше походить на человека.

Кроме того, развитие технологии может привести к появлению голосовых ботов, которые могут вполне достойно вести осмысленную беседу, — и будьте уверены, они будут способны выудить у вас информацию о кредитной карте.

Новые технологии сделают пропаганду более эффективной

Все эти языковые системы обязаны своим появлением новой волне компьютерных технологий. Инженеры Google разработали компьютерные чипы, предназначенные специально для обучения нейросетей. Прочие компании также работают над созданием подобных чипов, и по мере их развития и распространения искусственный интеллект будет становиться всё сильнее.

Руководитель отдела политики в компании лаборатории OpenAI Джек Кларк утверждает, что не в столь отдаленном будущем государства смогут создавать системы на основе машинного обучения, которые будут работать как идеальные машины пропаганды или радикализации населения: «Технология станет новым методом для контроля или пропаганды. Государства смогут проводить масштабные персонализированные кампании, настроенные под каждого гражданина».

Конечно, искусственный интеллект дает нам и инструменты, которые могут определять и предотвращать подобные виды манипуляции массовым сознанием — Марк Цукерберг любит размышлять о таких возможностях. Но пока что гораздо вероятнее развитие событий, в котором мы окажемся лицом к лицу с воинственно настроенными представителями машинного обучения.

Возьмем в качестве примера генеративные противоборствующие нейросети — пару нейросетей, в которой одна вносит в изображения миллионы крошечных изменений, чтобы обмануть вторую, а вторая, в свою очередь, пытается не попасться на удочку. В таких нейросетевых парах вторая нейросеть всегда проигрывает.
Отличить настоящую новость от сфабрикованной становится еще сложнее. Сможет ли нам в этом помочь искусственный интеллект — большой вопрос.

Возможно, единственный способ остановить поток дезинформации — относиться ко всем новостям критически.

Единственно возможный и самый сложный, ведь внести изменения в нейросеть гораздо проще, чем изменить человеческое мышление.

Кейд Метц и Люся Ширшова, knife.media

Подписывайтесь на наш Telegram-канал.


facebook twitter Google Plus rss


Последние обновления

В Житомирской области убили адвоката Святослава Пархоменко, который защищал подозреваемого в организации убийства депутата Госдумы РФ Дениса Вороненкова - Александра Лося.

следи за нами социально

facebook twitter Google Plus ЖЖ Telegram rss