Не Microsoft, а Oracle.
Не сделка, а реструктуризация.
Не покупка, а «надежное технологическое партнерство».

Сага о продаже TikTok начиналась как «Игра престолов», а закончилась (?) невыразительным пшиком, который прекрасно характеризует английское слово anticlimatic. Новости о новой форме функционирования компании оставили больше вопросов, чем ответов. Особенно по части секретного успеха небывалой популярности платформы – алгоритма TikTok и его будущего.

Подробности от Wall Street Journal о том, как темная лошадка обскакала всех участников гонки: «Крупнейшие инвесторы TikTok искали технологическую компанию, имеющую тесные связи с администрацией президента, и остановились на Oracle».

«Крупнейшие инвесторы» – это американские венчурные фонды Sequoia Capital и General Atlantic, которым принадлежит 40% ByteDance, материнской компании TikTok. 25% принадлежит основателю ByteDance Чжану Имину, 20% сотрудникам и около 20% неамериканским инвесторам.

«Связи с администрацией президента» – это основатель Oracle и открытый сторонник Дональда Трампа Ларри Эллисон, а также нынешний CEO компании Сафра Кац – одна из самых влиятельных женщин планеты, которая входила в состав переходной команды президента на последних выборах.

Если кто-то думает, что слово «олигархия» живет и процветает только в русскоязычном мире, то последние новости являются идеальным приветом с Запада.

Таким образом, Oracle становится одной из самых могущественных корпораций мира, которая находится в тесных отношениях с самыми быстрорастущими платформами мира. Многие забыли, но в конце апреля этого года компания Zoom объявила о том, что выбрала Oracle в качестве провайдера своей облачной инфраструктуры.

Два самых скачиваемых приложения в мире в 2020 году:

Январь: 1) TikTok, 2) WhatsApp
Февраль: 1) TikTok, 2) WhatsApp
Март: 1) TikTok, 2) WhatsApp
Апрель: 1) Zoom, 2) TikTok
Май: 1) TikTok, 2) Zoom
Июнь: 1) TikTok, 2) Zoom
Июль: 1) TikTok, 2) Facebook
Август: 1) TikTok, 2) Zoom

Экономисты провели интересный эксперимент: выбрали несколько городов в Испании и улучшили статьи про них в разделах Википедии на французском, немецком и итальянском языках. В статьи добавляли по два абзаца текста и фото. Результат — количество ночей, проведенных в городе туристами в сезон, выросло на 9%. Для городов, о которых в Википедии было совсем мало информации, правки увеличили показатель туризма на треть. Экономический эффект от такого роста авторы эксперимента оценили в среднем в 100 000 евро в год для одного города.

Очередной пример значимости Википедии. По большинству запросов первая ссылка в поисковике — статья в Википедии. Что будет написано в Википедии, то люди и будут знать о предмете. Именно поэтому существует бизнес коммерческих правок в Википедии — за деньги можно улучшить свою репутацию в интернете или очернить репутацию конкурентов. Вот, к примеру, рассказ о такой группе аккаунтов, которые работали в интересах российских властей. Кстати, изначально эксперимент включал в себя и правки в Википедии на голландском, но модераторы заметили подозрительные правки и заблокировали эксперимент.

Бывшая аналитик Facebook Софи Чжан поделилась с Buzzfeed News письмом, которое она написала для распространения внутри компании. Издание пересказывает главное, не публикуя письмо из соображений приватности.

Чжан отвечала за мониторинг координированных активностей — в первую очередь спам-рассылок и ботоферм. Ее команда обнаружила работу политических ботоферм в самых разных странах — накрутка поддержки президента Гондураса (с этим ничего не делали 9 месяцев), травля оппозиции в Азербаджане, 10 миллионов фейковых лайков и подписчиков на выборах в Бразилии и США, ботофермы украинских политиков Тимошенко и Гройсмана, сеть ботов для влияния на местные выборы в Индии и другие подобные кейсы.

Чжан недовольна тем, как руководство соцсети реагировало на обнаруженные сети ботов — от их обнаружения до удаления проходили месяцы; некоторые случаи влияния на общественное мнение попросту игнорировались администрацией; пиар-служба соцсети предпочитала не выводить в паблик многие кейсы, которые могли навредить имиджу компании. Чжан испытывала огромный стресс от ответственности за влияния на социальные процессы, касающиеся миллионов людей по всему миру. Анализируя неэффективную работу своего направления, она заключает, что ее руки тоже в крови.

Интересный текст о проблемах главного гейткипера информации в современном интернете (написанный слишком совестным инсайдером): https://www.buzzfeednews.com/article/craigsilverman/facebook-ignore-political-manipulation-whistleblower-memo

​Наконец приступил к изучению одного из главных идеологов надзорного капитализма – профессора Б.Ф. Скиннера.

Начать решил с книги 1971 года «По ту сторону свободы и достоинства» — в ней профессор, собственно, опровергает понятия свободы и достоинства.

Вот одна из цитат:

«Производительный труд когда-то был результатом наказания: раб работал, чтобы избежать наказания за то, что не работает. А заработная плата — это уже пример другого принципа: человеку платят, когда он ведет себя так, как требуется, — поэтому он продолжает вести себя таким образом.

Хотя полезные эффекты вознаграждения (для вознаграждающего) были известны давно, система оплаты труда развивалась медленно. В XIX веке считалось, что промышленность нуждается в голодной рабочей силе: что заработная плата будет эффективной только тогда, когда голодный рабочий сможет оплатить ею лишь минимально необходимые продукты питания. Но делая труд менее отвратительным – например, путем сокращения рабочего дня и улучшения условий труда – стало возможным побудить людей работать за еще меньшее вознаграждение».

Скиннер вывел древний метод кнута и пряника (наказания и поощрения) на научный уровень в ХХ веке. А в XXI веке этот же метод стали применять технологические корпорации — поэтому, кстати, социальные сети и смартфоны часто называют «ящиками Скиннера».

Вот краткое описание этого механизма из википедии:

«Ящик Скиннера позволяет экспериментатору изучить обусловленное поведение через обучение подопытного животного совершать определённые действия (например, нажатие рычага) в результате воздействия раздражителей, таких как световой или звуковой сигнал. Если испытуемый объект правильно выполняет действия, специальный механизм доставляет в камеру еду или другое вознаграждение. В некоторых случаях механизм «наказывает» за неправильную или отсутствующую реакцию».

В прошлом году я писал о том, как с помощью больших данных и искусственного интеллекта работников превращают в современных рабов. Тогда я еще не до конца осознавал, до какой степени эти методы восходят к учениям профессора Скиннера, научившегося через электрошок, сахарок и организацию среды управлять поведением лабораторных животных и мечтавшем о применении подобных методов ко всем людям на Земле.

Вот отрывок из моего текста — о том, как человек хочет пряник и боится кнута, а технологии предоставляют громадный арсенал инструментов поощрения и наказания:

«На шаг впереди остальных идет компания Amazon, в 2018 году запатентовавшая трекинговые устройства с «тактильной обратной связью». Эти устройства повышают эффективность складских работников: с помощью вибрации они ведут руки рабочего к нужной корзине и начинают усиленно вибрировать, если руки находятся слишком далеко от положенного им места…

На складах компании Amazon висят табло с силуэтами работников, которых застукали за кражей, и с упоминанием, что они крали и как именно их поймали. Продуктивность труда работников мониторится уже описанными девайсами, и, если показатели опускаются ниже определенного уровня, сотруднику начисляют очки. И, как в гольфе, чем больше очков — тем хуже, а если их станет больше определенного количества, то сотрудника автоматически увольняют».

Сегодня Amazon продолжает отслеживать активность своих работников в социальных сетях и наказывает тех, кто призывает организовывать профсоюзы или бастовать ради улучшения оплаты и условий труда.

Короче, тема цифрового бихевиоризма продолжает развиваться. Например, пандемию смело можно считать еще одним, беспрецедентным по масштабу, бихевиористским экспериментом. Но об этом напишу отдельно.

Хороший пост старшего разработчика Bloomberg о том, как менялось его мышление по ходу профессионального становления. Будет полезно почитать и порефлексировать разработчикам и сотрудникам IT-индустрии.

Почитайте также: Законы, теории, принципы и модели, которые полезно знать разработчику

​​Разработчики Android в августе анонсировали создание самой большой распределенной сети сейсмометров. Землетрясения начинаются с первой, малозаметной волны (P), за которой следует вторая, разрушительная (S). Сенсоры смартфонов могут улавливать вибрации первой волны и передавать эти данные на сервера Google. Объединив данные со смартфонов многих пользователей, можно в реальном времени следить за распространением первой волны землетрясения и предупреждать пользователей о надвигающихся мощных толчках второй волны.

Пока эта система используется в тестовом режиме — данные собирают с пользователей, которые находятся в районе землетрясения и гуглят связанную с ним информацию. Со временем разработчики планируют выкатить полноценную систему ранних оповещений о землетрясении — сначала в США, а затем в других странах. Это будут поп-апы с самой важной информацией о том, как действовать во время землетрясения.

Вот как выглядит картина землетрясения мощностью 4,5 балла, которое произошло позавчера в Калифорнии (желтые и красные точки — локации P и S волн).

UPD Вот такое уточнение написал Сергей Петренко:

Андрей, добрый день.
У вас в заметке про землетрясение неточность. На самом деле S-волна идёт практически через несколько секунд после P волны и особых разрушений не несёт. Да и среагировать не получится. А вот следом идут поверхностные волны, которые на порядок медленнее и очень разрушительные. И вот на них можно успеть среагировать при раннем оповещении.

Спасибо за уточнение. Кстати, у Сергея отличный авторский канал о технологиях, один из немногих, в которых комментарии к новостям читать интереснее, чем сами новости. Такое бывает, когда человек разбирается в отрасли лучше, чем журналисты (Сергей - бывший руководитель Яндекса в Украине).

https://t.me/blognot

Прислали в вотсапе, не могу найти источник, но это ужасно больно и смешно

Настоящая социальная дилемма

Многих в моей ленте поразил новый документальный фильм Netflix "Социальная дилемма", где бывшие топ-менеджеры технологических компаний в жанре "metoo" рассказывают про то как они разрабатывали Twitter, придумывали Gmail и кнопку лайк, а потом внезапно осознали, что это зло и теперь, обналичив акции, стали активистами и критиками технологического прогресса. Интересно, что мнения в моей ленте разделились четко по индустриям: айтишники, венчурные инвесторы, предприниматели в основном иронизируют по поводу серьезности содержимого фильма, а журналисты и активисты конечно же трубят про надвигающийся апокалипсис.

Мне фильм показался довольно нудным и в целом бессмысленным, но, думаю, конкретно я - не вхожу в его целевую аудиторию. "Социальная дилемма" - это очередная попытка выведения проблемы в мейнстрим, но попытка 1) запоздалая на несколько лет; 2) не очень удачно сделанная. Все эти раскаяния топов из Кремниевой долины не особо информативны, и, что самое главное, в фильме не предлагается внятного решения или даже дорожной карты к решению обозначенной проблемы. Где-то ближе к концу фильма звучит фраза, которая в принципе умножает его на ноль, - "нельзя загнать джинна обратно в бутылку".

Что касается понятия "социальной дилеммы", должным образом нераскрытого в фильме, то стоит поговорить про настоящую социальную дилемму, которая для меня лежит немного в другой плоскости. В своем предпоследнем тексте аналитик и венчурный инвестор Юджин Вей упомянул про explore vs exploit в дизайне алгоритмов, где explore-алгоритм показывает вам больше разного, тем самым постоянно уточняя ваш профиль, а exploit-алгоритм будет бить в одну точку, т.е. показывать контент, на который вы вероятнее всего отреагируете положительно. Согласно классификации Вея, Youtube является примером exploit-алгоритма, в то время как TikTok - это эффективная комбинация explore и exploit, и во многом в этом феномен популярности приложения. Мне кажется баланс explore/exploit - это и есть социальная дилемма, причем она касается не только дизайна алгоритмов платформ.

Радикализация контента в результате лицемерных воронок оптимизации, про которые я писал тут, - это как раз результат сильного крена в сторону exploit-алгоритмов Facebook, Youtube и прочих платформ (включая Netflix). С другой стороны, вся массовая культура уже столетие строится на оптимизации под продажи, рейтинги и фокус-группы. Телевидение с жестким программированием контента или карманный псевдоновостной канал политической силы, заточенный под ЦА с конкретной идеологической повесткой, - все это тот же exploit.

Учитывая, что джинна социального потребления действительно в бутылку уже не загонишь, человечеству нужно разработать "новую магию", что, как мне кажется, означает расширение пространства и функционала explore в дизайне сервисов и платформ. Ну а в борьбе с дезинформацией я все так же не вижу иного оружия или сценария кроме воспитания критического мышления примерно с детского сада.

Интересный тред: автор пожаловался на алгоритмы Zoom, которые плохо распознают черные лица. По ходу треда выяснилось, что алгоритмы Twitter, которые кропают картинки для превью, тоже оптимизированы для фото белых людей.

В Facebook и Instagram появится система мониторинга изображений, защищенных авторским правом (Facebook, The Verge). Создатели оригинального контента смогут защитить его от копирования, залив в соответствующий раздел Facebook файл с метаданными изображений.

Если это будет работать так, как сейчас работает с видео (защищенный копирайтом контент распознается еще при загрузке и автоматически блокируется), под угрозой могут оказаться огромные бизнесы — сетки страниц, которые агрегируют чужой контент (фото, мемы и т.п.). Зато производители оригинального контента будут довольны — теперь у них будет сложнее воровать.

Жертва ransomware в больнице, но не так, как можно было бы подумать. Поскольку больница в Германии была заблокирована из-за атаки ПО-вымогателя, женщине пришлось поехать в другую больницу, и этого времени в пути не хватило потом спасти ей жизнь. Тут уже, в общем-то, не только информация опасносте

https://arstechnica.com/information-technology/2020/09/patient-dies-after-ransomware-attack-reroutes-her-to-remote-hospital/

Большая история Wildberries — крупнейшего российского маркетплейса, который вчера начал работать и в Украине. Много кредитных денег, бесплатная доставка, агрессивный маркетинг на грани демпинга, ставка на регионы и офлайновые точки выдачи одежды — из текста можно узнать, как ведут бизнес владельцы Wildberries и примерно понять, как у компании получилось вырасти так быстро. Очень интересно, что у Wildberries получится в Украине, где уже есть куча своих маркетплейсов и AliExpress.

https://thebell.io/nastoyashhaya-istoriya-wildberries-kak-tatyana-bakalchuk-stala-tsaritsej-russkogo-e-commerce-i-kto-ej-v-etom-pomog via @thebell_io

Давненько не писал про OnlyFans — целую неделю. Исправляюсь! The Verge пишет про интересный тренд: популярные блогеры на OnlyFans заводят TikTok, чтобы получать оттуда платящих подписчиков. Некоторые наоборот, заводят OnlyFans по просьбе комментаторов из TikTok. Одна из героинь материала за 5 месяцев вышла на заработок в $100 000-200 000 в месяц — а начинала с невинных видео в TikTok. Американка, зарабатывающая $10 000 на подражании собачке, в материале тоже упоминается.

Главное — обе платформы отлично дополняют друг друга. Через TikTok можно быстро и бесплатно набрать аудиторию, а через OnlyFans — заработать на оригинальном контенте (как правило, эротическом). Эффективная воронка конверсии с бесплатными лидами платящих пользователей, идеально.

“I just started using TikTok, and I’ve already gained over 100 subs from the first week of using it,” says Lydia Jasminee who had an OnlyFans before she got on TikTok. “I have to have a TikTok because that’s the most popular social media platform right now. That’s where you’re going to get the most subs.”

Познавательный материал. Будет полезно почитать всем, чтобы лучше защищать свои гаджеты и данные.

https://habr.com/ru/company/group-ib/blog/516796/ via @Group_IB

​​В Google Play и App Store обнаружили приложения для слежки за пользователями WhatsApp. Они позволяли фиксировать, когда пользователь находится в сети. Собрав такую информацию за длительное время, можно узнать, когда человек спит, когда просыпается, когда переписывается в рабочее время. Не могу придумать ни одного здорового применения для таких приложений, только сталкеринг и абьюз. Приложения в итоге удалили, но технически повторить их несложно, так что кому надо, тот найдет способ посталкерить за интересующим человеком. Хорошо, что в Telegram можно скрывать свой статус онлайн от посторонних.

Для тех кто интересуется тем как развиваются и внедряются технологии слежки за гражданами, простой и понятный проект Atlas of Surveillance [1] от Electronic Frontier Foundation [2].

Это база 5577 случаев применения технологий слежки, список которых включает:
- автоматическое распознавание номеров машин
- камеры на одежде
- реестры камер (те которые добровольно создают жители-волонтеры)
- симуляторы базовых станций (подмена стандартный базовых станций специальными устройствами для слежки)
- дроны
- распознавание лиц
- центры слежения и обмена данными о людях между разными уровнями власти и частными и иными организациями
- автоматическая идентификация стрельбы
- прогнозирование/предсказание преступлений
- центры мониторинга преступности в реальном времени
- партнёрства полиции и местных сообществ по установке устройств слежки в рамках сообщества
- видео аналитика и технологии компьютерного зрения
Подробнее о них рассказывается в глоссарии [3]

Как мы видим, в другом контексте, этот список выглядит как список стендов на какой-нибудь конференции по технологиям безопасности. Здесь же взгляд на них через потенциальный вред гражданам через слежку за ними.

Почти весь реестр построен на основе сообщений в новостях, отчетов НКО, публикаций и расследований EFF, данных на сайтах вендоров и многое другое. Особенности слежки в США в её высокой технологичности, в том что многие локальные решения принимаются властями муниципалитета (country) или штата (state) и в том что некоторые способы слежения, вроде слежения через дверные звонки и стартап ring.com, специфичны только для США.

Ссылки:
[1] https://atlasofsurveillance.org/search
[2] https://eff.org
[3] https://atlasofsurveillance.org/glossary

#privacy #surveillance #eff

Как вам такое: компания Ring анонсировала дрон с камерой для домашнего видеонаблюдения (via @onproduct). Ring — это тот самый производитель умных дверных звонков, который сотрудничает с американской полицией, предоставляя копам доступ к записям камер пользователей. А теперь они хотят, чтобы пользователи показывали им не только свой вид из дверного глазка, но и все, что происходит в квартире. Серьезно?

Кстати, офис разработки компании, которую в 2018 поглотил Amazon, находится в Киеве.

одна из топовых историй во вчерашней подборке EFF - о том, как и почему не работает "предсказание преступлений", тот самый minority report, которого мы все боялись. яркая иллюстрация того, как новые технологии разбиваются о реальность

идея-то была хорошая: разбить города на квадраты, взять big data о преступлениях, совершенных в прошлом в каждом из квадратов, скормить умным программам, которые на основе кучи факторов будут прогнозировать и предсказывать новые преступления в будущем. ну и не наказывать за мыслепреступления, а более умно распределять патрули по территории и заниматься профилактикой правонарушений

конкретно сейчас идея с треском разбивается потому, что система мгновенно становится расистской, предсказывая больше преступлений в районах, где живут разные не очень богатые и не очень успешные меньшинства. делает она это потому, что в этих районах и раньше было (и фиксировалось) больше преступлений, конечно, но по нынешним временам это big no no и "самосбывающееся пророчество"

отдельная ирония в том, что не нужно создавать никакую сложную систему для того, чтобы предсказать, что в районах, где сейчас больше преступлений, и будет больше преступлений. простая идея, но на волне освоения новых бюджетов на нее забили

у авторов идеи было оправдание, что "ну да, но система поможет предотвращать конкретные преступления, точечно и применительно к конкретным личностям". на практике это мало отличается от того, как участковый обходит квартиры, где живут ранее судимые, для "профилактики". с той лишь разницей, что теперь алгоритмы погоняют этих участковых и, вероятно, могут жаловаться на них, если те не выполняют указания

ну то есть, описывается ситуация: 15-летнего подростка арестовали, и алгоритм потом постоянно отправлял полицейские патрули с целью проверить, не затевает ли он или его семья еще чего. за пять месяцев полиция приходила к нему домой 21 раз, а также приходила к нему в спортзал и на работу к родителям.

попутно образовалась еще одна проблема: если полиция приходит к тебе домой, то она, натурально, смотрит, что вообще происходит (раз пришли). и вот приходит полиция навестить трудного подростка, и видит, что на заднем дворе пасутся куры - что, вероятно, запрещено. в итоге 2500 долларов штрафа матери подростка. или приходит полиция в другой дом, и видит через окно, что трудный подросток сидит и курит сигарету. в итоге - за это арестован отец (уж не знаю, почему, может быть по местным законам он отвечает за то, чтобы подростки не курили сигареты дома)

никому их сейчас не жаль, но полицейские тоже не очень рады - газета Tampa Bay Times писала, с 2015 года алгоритмы посылали сотрудников офиса шерифа на подобного рода профилактические визиты 12 500 раз

в общем, деньги потрачены, системы предсказывания преступлений разработаны, толка ноль и никто не доволен. все, как мы любим

https://www.eff.org/deeplinks/2020/09/technology-cant-predict-crime-it-can-only-weaponize-proximity-policing

​Cambridge Analytica (СА) прекратила официально существовать в 2018, но продолжает быть горячим ньюзмейкером.

— Вышла новая документалка о CA.

Ее создатель рассказывает: «Спонсируемая братьями Кохами благотворительная организация подрядила CA и софтверную компанию Glue создать программное обеспечение, с помощью которого церкви смогли бы таргетировать уязвимых людей. То есть людей с финансовыми проблемами, борющихся с опиоидной зависимостью или страдающих от биполярного расстройства. Когда такие люди идентифицированы, их таргетируют с помощью социальных сетей и зазывают в церкви. А в церквях их превращают в активных сторонников крайне правой политики».

— Брэд Парскейл до недавнего времени руководил предвыборной кампанией Трампа 2020. Сегодня его госпитализировали после того, как он угрожал покончить с собой, забаррикадировавшись дома с оружием.

В 2016 году Парскейл управлял цифровой кампанией Трампа и отвечал за создание и распространение контента, подобранного на основе психометрических данных о избирателях, собранных и предоставленных ему CA. Именно он придумывал, какие мемы и комментарии скорее убедят невротиков, а какие — нарциссов.

Почему в 2020 году Трамп за 4 месяца до выборов снял его с поста руководителя кампанией – не ясно, но симптоматично.

— Четыре дня назад бывшему руководителю CA, харизматичному джентльмену Александру Никсу, на 7 лет запретили руководить любым бизнесом.

Его обвиняют в даче взяток, организации honey-traps (когда с помощью проституток у чиновников или бизнесменов выпытывают секреты или шантажируют их), давлении на политиков — ну и так далее. Никса сделали крайним во всей истории с CA, но хотя бы не слишком сильно наказали.

— Один из главных идеологов американского правого поворота Стив Бэннон сейчас ожидает суда по обвинениям в отмывании и нецелевом использовании денег.

Бэннон отвечал за предвыборную стратегию Трампа в 2016 году и курировал от его лица работу CA в Америке. Якобы он собирал деньги на строительство той самой трамповской стены на границе с Мексикой, а сам на эти деньги летал и катался на яхтах.

Думаю, так все и было, но очевидно, что обвиняют его чисто по политическим мотивам.