​​Очень крутая история. В 1894 году министерство образования Австрии заказало у Густава Климта расписать потолок Венского университета, а именно — изобразить символически факультеты медицины, права и философии. Климт изобразил каждый из факультетов в своем неповторимом стиле — с обнаженкой, метафорическими фигурами (например, золотыми змеями) и в оригинальной цветовой гамме. Консервативные бюрократы не одобрили такую фреску, рисунки Климта назвали порнографическими, он выкупил их назад и зарекся работать на госзаказчиков. Во время Второй мировой оригиналы картин были уничтожены. Остались только черно-белые фото и описания в прессе.

Команда специалистов по ИИ из Google собрала все свидетельства очевидцев об этих рисунках Климта и совместно со специалистами по искусству попробовала воссоздать оригинальные картины. Для этого они обучили алгоритм на картинах Климта, чтобы перенести его стиль использования цветов, а также собрали описания картин из газетных заметок. Подробный рассказ о проекте и итог работы — по ссылке, посмотрите, это очень красиво! Даже если в оригинале некоторые цвета были другими, все равно это впечатляет на порядки сильнее, чем ч/б копии.

• Как с помощью ИИ создали новую картину Рембрандта
• Как с помощью ИИ дописали незаконченную симфонию Бетховена

Подробно о том, как работают мошеннические колл-центры, выманивающие у европейцев деньги под видом "инвестиций": https://dev.ua/ru/news/call-center-scheme

Платформа охватывала в CRM системе порядка 60 000 «клиентов».

Жертвам объясняется, что их инвестиция будет обрабатываться специальным софтом и в итоге они получат своего аккаунт-менеджера. И что за короткое время якобы можно хорошо наварить на инвестиции: например, сделать из 250 евро 5000 евро. На каждого такого клиента тратится в среднем по 5-10 минут. Цель оператора — убедить заплатить сразу с кредитки.

Но вложения не могли приносить прибыль — сайты вообще не торговали ничем на биржах. Средства передавались на счета злоумышленников с использованием подставных компаний по всему миру.

Один агент в среднем «обслуживал» в месяц 60 человек. Каждый из них платил минимально по 250 евро.

Было два типа сотрудников. Одни назывались conversion-agents, а вторые — retention-agents. Первые должны были заставлять жертв делать взносы, а другие — убеждать пострадавших тратить деньги.

Для того чтобы работать с клиентами, для конверсионных агентов был подготовлен специальный скрипт. К тому же премудростям заманивания людей учили на двухнедельных тренингах.

Работа ретеншн менеджеров была сложнее, так как задача была — удержать платящего клиента как можно дольше. Максимальный срок был полгода. Нужно было входить в доверительные отношения с клиентом. Израильские менеджеры говорили, что если «клиент» платил три раза, то это уже входило у него в привычку.

Интересно, что бывший сотрудник скам-компании, рассказавший все эти подробности полиции, был найден мертвым в гостиничном номере незадолго до того как должен был выступить в суде в качестве ключевого свидетеля обвинения. По данным полиции, суммарно мошенники выманили у доверчивых европейцев сотни миллионов евро.

Чтение на вечер: любопытный тред в Twitter, в котором разработчик Стивен Дил коротко и метафорично объясняет, что не так с рынком NFT — коллекционных токенов, которые приносят художникам миллионы долларов, но в то же время уже давно стали любимым инструментом скаммеров. Причем продажа фейковых NFT — это лишь вершина преступного айсберга.

🖼 Дил приводит понятную аналогию — покупка NFT похожа на популярную услугу начала нулевых: покупку звезд в подарок. Помните: выбираете небесное тело, оплачиваете сумму и присваиваете звезде любое имя. Вы буквально платите за то, чтобы ваши данные внесли в некую базу — этим услуга ограничивается.

🖼 Изменился только механизм покупки — теперь вы не просто платите за онлайн-звезду, но еще и меняете фиатные деньги на токены. Более того, художники, которые размещают свои NFT-работы на блокчейн маркетплейсах, проводят аналогичную транзакцию, чтобы попасть в цифровую галерею — покупают токены, чтобы заплатить за размещение.

🖼 Но почему непонятные цифровые картинки вроде непонятных эволюционировавших обезьян собирают миллионы долларов? В игру вступает промывочная торговля — классическая спекулятивная схема. Несколько заинтересованных лиц продают работу по цепочке по все более высокой цене, пока новичок-аутсайдер не купит ее за $100 тыс., полагая, что это ее рыночная стоимость.

🖼 А еще NFT — идеальный инструмент для отмывания денег. Предположим, вам нужно легализовать несколько миллионов токенов, полученных в результате кибервзлома, и конвертировать их в южнокорейские воны. Через обменник такая операция не пройдет — привлечет внимание. Вместо этого можно создать NFT условного камня в лесу, продать его самому себе на одном из маркетплейсов — и отмыть деньги. Операцию можно провернуть несколько раз.

“You can repeat this process launder basically unlimited amounts of funds through an entirely synthetic markets for JPEGs that could mask arms sales, cartel deals, human trafficking, terrorism financing or whatever illegal activity you want to layer funds to get away with” — звучит интригующе.

Помните историю о том, как в Сегриевом Посаде остановили вывоз трупов в дьюарах с жидким азотом? О том, как поссорились два основателя крионической компании «Криорус» и начали смешно воевать друг с другом?

Я следил за этой историей еще в прошлом году, говорил с обеими сторонами и написал достаточно объемный текст. Редакции он показался скучноватым и мелким, и потому до публикации не дошел. А когда случилось то, что случилось, он уже был вроде как и неактуален.

Черт его знает, может, оно и так, но не пропадать же ему, тем более мне кажется, что он достаточно забавный. Так что, если хотите знать о том, что происходит в отечественной крионике и что это вообще за балаган такой, читайте:

https://telegra.ph/Eshche-zhivye-kotiki-priezzhayut-k-nam-na-ehvtanaziyu-na-taksi-Perspektivy-bessmertiya-v-Rossii-trupy-v-zhidkom-azote-ukradennye-10-09

1. Основной “венчур” последних лет - однотипные компании без какой-либо инновации. “Uber для X”, “Airbnb для Y”, “Shopify для Z”. Посмотрите любой выпуск Y Combinator для иллюстрации тезиса. Даже если инновация внутри все-таки есть, как в какой-нибудь Algolia, новизну все равно можно вынести за скобки. Мы хорошо понимаем, как работает B2B SaaS, какая в общем-то разница, что именно он делает.


2. Оценка перспектив таких компаний, начиная с появления операционных метрик - упражнение арифметическое, а не творческое. Комбинируем размер рынка, CAC и когорты, получаем результат, в зависимости от него и инвестируем или нет.


3. Основной инструмент конкуренции между такими стартапами - деньги в печке. Субсидии для пользователей, максимально быстрое масштабирование, найм сотен сейлзов.


4. Из предыдущих пунктов следует, что VC-инвестору больше не требуется быть каким-то особенным экспертом в технологиях или рынках - всё достаточно просто, но зато ему нужен очень толстый кошелек.


5. А значит, идеальным инвестором становится традиционный финансовый гигант, а не венчурный фонд. В пределе - суверенный фонд Норвегии, инвестирующий напрямую, без всяких прослоек в виде Секвойи с её Carry. 20% успеха - слишком дорого за глубокомысленное сравнение CAC с LTV.


6. Лобовая конкуренция между инвесторами с появлением нового класса игроков усиливается, оценки стартапов ещё сильнее вырастут, итоговая доходность ещё сильнее уменьшится. Пенсионным фондам к низким доходностям не привыкать, а вот венчуристы расстроятся.


7. В итоге развитие SaaS или маркетплейсов будет финансироваться по тем же правилам, что расширение сети гостиниц или продуктовых магазинов, с таким же количеством романтики и тем же IRR. И это случится относительно скоро.


8. Seed и Pre-seed раунды от такого исхода защищены отсутствием метрик, но повышенные оценки Round A неизбежно перетекут и в Seed тоже, а значит иксы испортятся и там.


9. Если хотите отстаться классическим VC - уходите из “около-IT” рынка во что-то новое. Биотех, космос, холодный термояд - вы ж VC, вам виднее, где сейчас острие прогресса и неопределенности. Маркетплейсы оставьте банкам.

Общую логику и часть тезисов я взял из #статьядня https://www.theinformation.com/articles/the-end-of-venture-capital-as-we-know-it (за paywall). Есть с чем спорить, но позиция стройная.

Что там у Facebook? Пройдемся по заголовкам новостей

• После выступления в Конгрессе Фрэнсис Хоген будет свидетельствовать перед наблюдательным советом Facebook. Это орган, который Facebook создал как бы для внешнего контроля за политикой компании. Впрочем, реальной власти и влияния на принятия решений у этого борда нет. К тому же, по словам Хоген, компания намеренно вводила его членов в заблуждение.

• Топ-менеджмент Facebook вынужден объяснять ситуацию не только государству и прессе, но и своим сотрудникам. NYT пишет о том, какие меседж-боксы рассылают по внутренним каналам компании, в том числе на регулярных Q&A с Цукербергом: Хоген неправа, мы не ставим прибыль выше общественного интереса, нам не пофиг на ментальное здоровье пользователей и т.д.

• Еще одна бывшая сотрудница Facebook хочет свидетельствовать перед Конгрессом — это бывшая аналитик данных Софи Жанг, которая ранее ушла из компании со скандалом. Жанг отвечала за противодействие политическим манипуляциям на платформе, но в прошлом году уволилась и написала большое письмо во внутреннюю рассылку о том, что компания не справляется с поставленными задачами (я писал об этой истории). Кстати, Жанг, как и Хоген, не просто бывший сотрудник, а полноценный whistleblower — она передала американским правоохранительным органам документы, свидетельствующие о потенциальных уголовных нарушениях Facebook.

• Facebook прекратит автоматически связывать аккаунты пользователя в Facebook и Instagram в рекламных целях, как делала это ранее.

• Спикер Facebook обещает изменения в работе новостной ленты: “more friends, less politics”. Кажется, мы это уже слышали, и не раз. В Instagram тем временем добавят больше опций для родительского контроля.

• И к хорошим новостям: в Facebook появился обещанный раздел с социальным аудио. Пока только в США, постепенно будут выкатывать глобально. В нем можно найти подкасты, аудиокомнаты и короткие Soundbites — что-то вроде сториз в аудио. Как ведущий подкаста могу только поприветствовать такие обновления. Кстати, новый анонс от меня будет совсем скоро!

На днях заметил, что сториз появились в приложении, где они действительно уместны — в SoundCloud. Там можно прослушать фрагменты новых композиций от исполнителей, на которых ты подписан. С точки зрения дизайна и UX — неплохо, вполне подходит для сценария "хочу послушать, но не знаю что". Можно быстро пролистать фрагменты новинок и понять, где бенгер, а где скучное лязганье вилкой по стене. Было бы еще хорошо, чтобы в будущем алгоритм выбирал для превью самые "мясные" фрагменты треков, например те, на которых трек чаще лайкают.

А вы как решаете задачу поиска новой музыки? Я чаще всего слушаю рекомендации на Spotify. YouTube, как ни странно, тоже часто дает хорошие рекомендации (не музыкальный стриминг, именно Ютуб). Еще слушаю интернет-радио (Soma FM, 20ft) и шазамлю там понравившиеся треки. Еще иногда подглядываю, что слушают друзья в Spotify, есть такая фича в десктопном приложении.

Очередной занимательный кейс машинного восстановления искусства: под картиной Пикассо нашли еще одну, с обнаженной женщиной. Ее очертания просветили рентгеном, а затем раскрасили с помощью нейросетей в стиле Пикассо — имитируя его технику и колористику.

Ранее писал, как с помощью ИИ создали новую картину Рембрандта, дописали неоконченную симфонию Бетховена и раскрасили утраченные рисунки Климта.

ЕС обяжет соцсети раскрывать данные о таргетировании политической рекламы. Facebook и другие платформы должны будут публиковать имена заказчиков, суммы оплат и все критерии таргетинга для политических объявлений. Еврокомиссия рассматривала два варианта: оставить регулирование рекламы правительствам отдельных стран или создать прозрачное регулирование на уровне ЕС, в итоге остановились на втором варианте. При обсуждении рассматривали также возможность дополнительных ограничений, вплоть до запрета микротаргетинга или опции opt-in (когда политическая реклама отключена по умолчанию).

Понятно, что еврочиновники готовят такие инициативы месяцами, но как же на руку им сейчас скандал с Хоген и "файлами Facebook".

Непрозрачная модерация — известная проблема Facebook. Соцсеть не публикует четких объяснений того, что запрещено обсуждать пользователям — если такой список опубликовать, желающие смогут обойти ограничения, к примеру заменяя слова из стоп-листа синонимами или эвфемизмами. Но — уловка-22! — без такого списка пользователь не может знать, о чем нельзя говорить на платформе Facebook. Отсюда — неожиданные баны и обида на модераторов соцсети.

Журналисты Intercept получили доступ к списку опасных и нежелательных организаций и личностей по версии Facebook — и к нему тоже нашлись вопросы. Там более 1000 организаций и лиц, в основном — террористические организации. В частности те, которых такими считает американское государство. Кроме того, в списке американские уличные банды, негосударственные вооруженные формирования (в том числе воюющие в Сирии и на Донбассе) и супремасистские организации (т.е. продвигающие хейт в адрес определенных групп).

Есть организации, действующие в Украине — Мизантропик Дивижн, C14, некоторые подразделения Азова, состоящие из иностранцев. Фан факт — лидеры некоторых из них читают этот канал.

Есть организации из России — в основном исламистские, также Республика Ичкерия, несколько ультраправых групп и Окупай Педофиляй.

Список разделен на три уровня и сопровождается инструкциями для модераторов. Самые плохие организации запрещено упоминать в позитивном ключе, даже их нейтральные действия (там в основном террористы и уличные банды). Организации из второго уровня можно поддерживать за ненасильственные действия (в их число входят группы, воюющие в Сирии). Третий уровень — американские правые антиправительственные движения, к ним применяется меньше всего ограничений. Собственно, в этом и претензия исследователей к списку — он неравномерно наказывает разные организации, белые американцы опять получили больше всего прав. То есть Facebook вроде как глобальная платформа, но модерация проамериканская.

Вот список полностью, а вот инструкции для модераторов.

Amazon использует свой статус маркетплейса и продавца, чтобы получать преимущества над конкурентами - компания анализирует хорошо продающиеся товары, копирует их и продает дешевле под своими брендами.

Журналисты Reuters ознакомились с внутренними документами Amazon, которые показывают, как именно это происходит, в частности в Индии.

Менеджеры, отвечающие за запуск новых брендов, анализировали перспективные ниши - в частности, мужской одежды и товаров для дома. Для этого анализировали внутренние данные платформы о просмотрах, кликах и продажах товаров. Бестселлеры в этих категориях брались за пример, затем их надо было скопировать. Что тоже было непросто — к примеру, компании пришлось полностью копировать фасон футболок конкурентов, потому что сначала не угадали с размерами и покупатели массово возвращали одежду, которая не подошла. В некоторых случаях полностью скопировать продукт так и не удавалось.

Собственные товары Amazon получали дополнительное преимущество сразу после запуска — они появлялись вверху выдачи по ключевым запросам на сайте, благодаря чему становились бестселлерами за считанные месяцы.

В тексте приводится пример: местный торговец продавал коврики для мышек на $1500 в месяц. Затем продажи резко упали — оказалось, Amazon начал продавать аналогичные коврики на 60% дешевле. В итоге индийцу пришлось закрыть свой бизнес.

В тексте еще много подробностей о нюансах индийского торгового законодательства, но важно в нем то, что впервые об этой схеме рассказывают так подробно и на таком уровне. Ну и главный вопрос — смогут ли как-то ограничить эти практики антимонопольные органы в Индии, США и везде, где Amazon проворачивает такие схемы.

Хорошие художники копируют; великие художники воруют (с) Безос

https://www.reuters.com/investigates/special-report/amazon-india-rigging/

⚽️ Интересный кейс разворачивается в Великобритании. Современный профессиональный спорт — это тоже индустрия данных. Аналитики топовых команд собирают данные о действиях игроков на площадке с помощью умных камер-трекеров. Основываясь на этих данных, команды анализируют производительность игроков, улучшают игровую стратегию и принимают решения о трансферах. Кроме этого, игровые данные продают — аналитическим компаниям, разработчикам игр, букмекерам. Целая индустрия питается данными, которые производят атлеты. Но у самих атлетов при этом никто не спрашивал разрешения на коммерческое использование созданных ими данных, в том числе биометрических. Для понимания объемов — на одного игрока низшей британской лиги в такой базе может храниться 7000 записей.

И вот в Великобритании группа из 850 профессиональных футболистов хочет судиться со спортивными дата-брокерами — атлеты требуют, чтобы им платили комиссию за коммерческое использование данных. Ссылаются на GDPR — мол, явного согласия на использование данных не давали, так что давайте деньги сюда. Соответствующие досудебные уведомления отправили в 17 крупнейших компаний, а всего в data misuse обвиняют 150 организаций. Очень интересно, что из этого получится.

​​The Great AI Reckoning.
Глубокое обучение построило дивный новый мир, но он трещит по швам.
Так называется новый спецотчет IEEE - крупнейшей в мире ассоциации технических специалистов (423 тыс. членов из 160 стран).
Название таит в себе важный смысл. Оно обыгрывает неоднозначность английского слова reckoning – расчет: в смысле вычисление и расплата.
• Вычислительные ресурсы, требуемые для развития ИИ на основе глубокого обучения, становятся неоправданно большими.
• Расплатой за выбор глубокого обучения в качестве магистрального пути развития ИИ становится нарастающее ощущение приближающегося тупика.

Спецотчет состоит из 8 глав, понятно написанных простым языком.
1) Бурное прошлое и неопределенное будущее ИИ. Есть ли выход из цикла взлетов и падений ИИ? (8 мин чтения)
2) Как работает глубокое обучение. Внутри нейронных сетей, на которых основан современный ИИ (3 мин чтения)
3) Говорят эксперты по ИИ: памятные цитаты из репортажей IEEE об ИИ (4 мин чтения)
4) Как DeepMind переизобретает робота. Покорив Го и фолдинг белков, компания переключилась на реально трудную задачу (14 мин чтения)
5) 7 причин, по которым ИИ терпят неудачи. Нейронные сети могут быть катастрофически хрупкими, забывчивыми и удивительно слабыми в математике (8 мин чтения)
6) Неудобная правда об ИИ. ИИ не превзойдет человеческий интеллект в обозримом будущем (3 мин чтения)
7) Уменьшение отдачи от глубокого обучения. Стоимость улучшений становится непосильной (10 мин чтения)
8) Как армия США превращает роботов в командных игроков. Инженеры борются с ограничениями возможностей глубокого обучения боевых ботов (11 мин чтения)

В качестве тизера взгляните на эту аналитику из спецотчета.
✔️ Экстраполируя достижения последних лет, можно предположить, что к 2025 году уровень ошибок в лучших системах глубокого обучения, предназначенных для распознавания объектов на основе набора данных ImageNet, должен быть снижен до 5% см. рис.
✔️ Но вычислительные ресурсы и энергия, необходимые для подготовки таких систем, будут огромными, что приведет к выбросу такого количества углекислого газа, какое Нью-Йорк производит за месяц см. рис.

От себя добавлю.
Главную заморочку в развитии ИИ можно проиллюстрировать приложенным рисунком из книги Брайана Смита «Reckoning and Judgment: The Promise of AI».
• В правой-нижней части рисунка сгруппированы люди, разбирающиеся в искусственном интеллекте, но ни черта не понимающие в человеческом разуме (Курцвейл и Бостром – типичные примеры).
• В левой-верхней части - люди, прекрасно разбирающиеся в человеческом разуме, но ни черта не понимающие в искусственном интеллекте (в качестве примера, Кант с Витгенштейном и слов то таких не знали).
• Между этими двумя полюсами в размытой темной дуге находятся многие тысячи идеологов и разработчиков в области ИИ.
• Это и есть главная проблема.
- Понять, как устроен и работает «интеллект», невозможно двигаясь на показанном графике лишь только направо или только наверх.
- Для реального прорыва нужны люди в правой-верхней части рисунка… И много таких людей.
#ИИ #AGI
P.S. Каналу «Малоизвестное интересное» 5 лет. Не думал, что так надолго задержусь в этом деле. Но пока в правой-верхней части рисунка людей непростительно мало, буду продолжать писать про это (ебж) 😊

Бытовая чипизация

Редкостный проект со смыслом на генеративных нейросетях — демонстрация изменений климата от канадской команды под руководством Йошуа Бенгио, одного из создателей глубокого обучения: https://thisclimatedoesnotexist.com

Вы ставите точку на Google Street View, нейросети реалистично дорисовывают к виду наводнение, смог или лесной пожар. Поставил точку рядом с домом, посмотрел на затопленный проспект Победы — стремное зрелище! Смог и пожар тоже выглядят не очень, есть над чем задуматься. Что получилось у вас? Показывайте в комментариях.

В 2020 году менеджеру одного из банков ОАЭ позвонил клиент — директор одной компании, и попросил оформить перевод крупной суммы, якобы для сделки по поглощению другой компании. Голос этого клиента показался менеджеру знакомым, тем более он продублировал просьбу по почте. Менеджер провел транзакцию, а позже оказалось, что его обманули — преступники подделали личность клиента с помощью технологий клонирования голоса. Банк потерял $35 млн. Прокуратура Дубая ищет украденные деньги, которые вывели на счета подставных лиц по всему миру — из их запроса в американский банк журналисты и узнали подробности ограбления.

• В 2019 году аналогичный фрод провернули с менеджментом британской энергетической компании.

• В бекграунде упоминаются знакомые читателям этого канала компании, занимающиеся коммерческим клонированием голоса — британская Aflorithmic и украинская Respeecher, а также кейс с посмертной озвучкой переписки телеведущего.

Смотрите, какая интересная штука — AR-очки для пожарных, позволяющие видеть сквозь дым.

Производитель уже заключил контракт с Департаментом внутренней безопасности США, сейчас очки тестируют пожарные в нескольких штатах, готовый продукт обещают выпустить к концу года. Подробнее: TechCrunch.

Используя ископаемые и окаменелые следы животного возрастом 300 миллионов лет, в лаборатории EPFL в Берлине разработали методологию для определения наиболее вероятных походок вымерших животных и с помощью кибер-некромантии воссоздали походку вымершего животного.

Это исследование биомеханики животных с использованием роботов может помочь исследователям лучше понять эволюцию передвижения позвоночных.

Опубликовано в журнале Nature

А вот тут можно поиграться его симуляцией

Полгода назад Apple усложнила трекинг пользователей для рекламных сетей конкурентов — начиная с iOS 14.5, трекинг работает только для тех пользователей, которые согласились на него добровольно. Нововведение радикально изменило работу рекламных агентств — цифровая реклама стала менее эффективной, таргетинг и ретаргетинг объявлений работают на меньших охватах, до ценной аудитории iOS теперь намного сложнее достучаться.

На этом фоне доля собственного рекламного бизнеса Apple выросла в три раза. Nice move!

Красивый ход: британский монетный двор будет добывать драгоценные металлы из электронных отходов. С помощью технологий канадского стартапа Excir из старой электроники будут восстанавливать золото, серебро, палладий и медь.

По оценкам аналитиков, в 2021 году объем электронных отходов составит более 57 миллионов тонн. При этом повторно используется лишь 20% этого объема.