Уже 73 тысячи человек подписали петиции против возвращения Безоса на Землю. В июле богатейший человек планеты полетит в космос на корабле компании Blue Origin, которая ему принадлежит. Для многих его полет стал поводом высказать протест против такого положения дел на планете, когда богатейшие люди становятся еще богаче и катаются в космос, а миллионы людей существуют за гранью бедности. С начала пандемии состояние Безоса выросло почти вдвое и сейчас составляет около $200 миллиардов.

• О проблемах роста Amazon
• Как страдают рабочие на складах Amazon
• Как Amazon копирует товары конкурентов, выдавливая их со своей платформы
• Как Amazon стала одной из главных тех-компаний, собирающих данные о поведении пользователей
• Как Amazon сотрудничает и конкурирует с другими тех-гигантами
• История поглощений Amazon
• На чем зарабатывает Amazon и другие тех-гиганты

Для любителей продуктовых историй: как Google 16 лет запускает и хоронит мессенджеры. Помню, как одногруппник-фанат Google показывал в 2009-м Google Wave и говорил, что это будущее... Проект закрыли уже через год 🙂

Смотрите также: killedbygoogle.com — список всех проектов, закрытых Google.

Если вы задавались вопросом, почему Google так часто закрывает продукты и сервисы, ответ прост: потому что может себе позволить. Обратите внимание — ни один из закрытых продуктов не был суперпопулярным и прибыльным. Компания постоянно экспериментирует, создавая новые продукты и закрывая те из них, которые не взлетели — не стали популярными и прибыльными. Но вот с мессенджерами и правда какая-то странная фигня получилась.

Курс биткоина опустился ниже $30 000 — это минимум за 5 месяцев. Причина — сначала в Китае взялись за майнеров (прикрыли 90% майнинга в стране), а затем китайский центробанк запретил финансовым учреждениям обрабатывать транзакции в криптовалютах.

Как резонно заметил Сергей Петренко, получается что для управления самой независимой в мире валютой достаточно одного человека с аккаунтом в Twitter и нескольких провинций одной из стран. Если сюда добавить еще два центробанка крупнейших экономик мира — США и Китая, картинка децентрализированной валюты будущего как-то совсем перестает складываться.

Интересное: журналисты Vice получили доступ к инструкции для полиции по брутфорсу айфона. Судя по инструкции, стандартный словарь паролей для перебора содержит 1,5 миллиарда слов и комбинаций символов, можно подключать также свои словари.

Устройства для взлома смартфонов Apple производит и продает спецслужбам компания из Техаса Grayshift. Стоимость пользования таким девайсом под названием GrayKey — $10 000 в год. Данные можно извлекать с выключенных и разряженных устройств, а с недавнего времени не только с айфонов, но и со смартфонов Samsung. Разработчики Grayshift постоянно играют в догонялки со специалистами из Apple, которые пытаются защитить айфоны от взлома перебором паролей.

Два ведомства Евросоюза, отвечающие за защиту персональных данных, призвали полностью запретить применение искусственного интеллекта для распознавания лиц и других способов идентификации людей в общественных местах: https://www.bbc.com/russian/news-57559528

"Если мы хотим сохранить наши свободы и создать ориентированное на человека законодательство об ИИ, то начать следует с общего запрета на системы распознавания лиц в общественных местах.

...Использование биометрической идентификации на расстоянии в общественных местах будет означать конец анонимности людей в подобных пространствах. Программы распознавания лиц и им подобные настолько серьезно вторгаются в сферу основополагающих прав и свобод, что ставят под вопрос саму их суть", - объясняют свою позицию главы Европейского совета по защите данных и Европейского надзорного органа по защите данных.

Они призывают запретить в общественных местах программы идентификации людей и по лицу, и по походке, по голосу, отпечаткам пальцев, ДНК и прочим биометрическим и поведенческим признакам.

Кроме того, главы EDPB и EDPS считают, что ЕС должен запретить и системы ИИ, которые классифицируют людей по этническому происхождению, полу, политическим взглядам или сексуальной ориентации. Применение систем, распознающих эмоции человека, они предлагают разрешить только в очень ограниченном наборе случаев - например, в медицине.

Ничего необычного, просто чувак на дроне летит через Times Square

Армия Израиля продемонстрировала технологию перехвата дронов: мощный лазер, установленный на легком самолете, поражает дроны с расстояния до 1 км и выводит их из строя. Сбивать дроны таким лазером намного дешевле, чем с помощью наземных средств ПВО.

Грустная статистика по случаю дня распродаж Prime Day: ежегодно Amazon уничтожает миллионы товаров. Выяснилось, что только в одном из британских центров обработки заказов еженедельно утилизируют 130-200 тыс. изделий. Причем под пресс попадают и макбуки, и пылесосы Dyson, и дроны, и даже (все еще) востребованные лицевые маски. Уничтожение крупной электроники особенно удивляет на фоне дефицита чипов.

🗑 “Примерно 50% товаров даже не распакованы, а другие 50% — это возвраты в хорошем состоянии. Мы просто в шоке от того, какие задачи приходится выполнять”, — признает один из бывших сотрудников склада. Другой экс-работник признал, что приставки PlayStation — дефицитный товар в 2020-е — тоже уничтожают.

🗑 В самом открытии нет ничего нового — СМИ еще в 2020-м выяснили, что Amazon отправляет возвращенные товары на свалку. Журналисты установили GPS-трекеры на несколько товаров и оформили возврат. В итоге только четыре покупки попали в руки другим покупателям, остальные осели на складе или отправились на свалку. В этой истории удивляет скорее масштаб: если только один центр обработки заказов выбрасывает до 200 тыс. товаров в неделю, что же происходит глобально?

🗑 Главная причина такой расточительности — ультраэффективная бизнес-модель. Поставщикам невыгодно платить Amazon за содержание товаров, и в большинстве случаев проще отправить изделие на переработку. При этом Amazon утверждает, что уничтожает (или, говоря языком компании “incinerate for energy generation”) только 1% посылок. Остальное компания перепродает или отдает на благотворительность.

🗑 Впрочем, массовой утилизацией занимаются многие бренды, в том числе производители люксовой одежды и электровелосипедов. И это уже никого не удивляет. Интересно, удалось ли кому-то из футурологов спрогнозировать этот тренд на заре масс-маркета и бума электронной коммерции?

Джон Макафи найден мертвым в тюремной камере.

Легендарный чувак, просто почитайте статью о нем на Вики.

Братья Амир и Раис Каджи из ЮАР основали в 2019 году трейдерскую компанию Africrypt, которая обещала инвесторам высокие прибыли (в некоторые периоды — вплоть до 10% в сутки!). Компания ориентировалась на крупных инвесторов и не рекламировалась на широкую публику. Некоторые из инвесторов вложили сотни тысяч долларов, самые крупные — до $1,4 млн. В апреле компания заявила о взломе — инвесторов уверяли, что деньги вернут, только не надо обращаться в полицию. А в конце июня предприимчивые братья и вовсе исчезли с радаров. Сайт Africrypt не работает, номера кофаундеров не отвечают, а 69 000 биткоинов инвесторов ушли с кошельков компании через специальные сервисы для отмывания криптовалют. Если считать по апрельскому максимальному курсу, стоимость украденных биткоинов — более $4 миллиардов.

• В апреле в похожую ситуацию попали пользователи турецкой криптобиржи Thodex — тогда со счетов пользователей пропали криптовалюты на $2 млрд.

• В ноябре 2020 года китайские власти раскрыли подробности масштабной криптовалютной пирамиды; полиция конфисковала криптовалют на $4,2 млрд.

Неделю назад украинская киберполиция отчиталась о задержаниях хакеров-вымогателей из группировки Cl0p. Но на днях Cl0p опубликовала в даркнете новый массив данных — досье на сотрудников и другие внутренние документы одной из взломанных организаций. Похоже, полиция задержала не ключевых исполнителей, а лишь ответственных за отмывание и обнал денег.

Офейсбучивание Инстаграма

Instagram решил теперь подмешивать в основной фид с подписками посты из "рекомендованных". Но мечтая быть как TikTok, как заметила Сара Фрайер, авторка No Filter, он наоборот все больше офейсбучивается.

Что она имеет ввиду? У Facebook прекрасно получается загонять нас в инфопузыри, показывая нам контент, который нам и так нравится и интересует. Instagram, с его Explore page идет тем же путем. TikTok же в отличие от них старается расширять наш кругозор, подкидывая в фид For You те видео, которые выходят за рамки наших главных интересов, но по мнению алгоритма тоже могут нас заинтересовать. Причем как вирусные видео, так и от начинающих авторов с парой тысяч просмотров.

Прелесть ТикТока, за которым так отчаянно гонится Инстаграм, заключается в той искренности, с которой пользователи снимают свои видео, не стесняясь. А появилась эта искренность как раз благодаря алгоритму, который подсовывает ваши видео незнакомцам, а не родственникам, коллегам и бывшим одноклассникам. И за это пользователи его и обожают и отказываются давать друзьям ссылки на свои профили.

Отдельный вопрос, зачем вообще Инстаграму смешивать одно с другим, ведь у ТикТока и Ютьюба, всегда были два отдельных фида: с твоими подписками и с рекомендованными видео.

В тред пришел Адам Моссери, глава Instagram, и сказал, что такой подход в будущем имел бы смысл и у них. А затем согласился, что и у Фейсбука, и у Инстаграма пока все плохо с подбором нового контента, который еще не входит в интересы пользователя, а заодно очередной раз похвалил алгоритмы TikTok и Spotify.

Microsoft официально анонсировала Windows 11. Обещают упрощенный интерфейс, повышенную производительность, оптимизацию под мультизадачность, новый магазин приложений и еще всякие мелочи. В целом дизайн похож на версию Windows для планшетов 10X. Да, меню Пуск по центру. Подробнее: https://www.theverge.com/2021/6/24/22546791/microsoft-windows-11-announcement-features-updates

Израильская компания Adversa разработала алгоритм, который обманывает алгоритмы распознавания лиц, заставляя их распознавать на снимке другого человека. На демо — фото журналиста легким движением пикселей превращается для алгоритма в фото Марка Цукерберга. Вроде и полезная штука для всех, кто хочет сохранить приватность в цифровом мире, но точно так же этот алгоритм можно использовать для обмана — например, систем верификации пользователей по фото, чтобы выдать себя за кого-то другого.

Вот более подробный пост о том, как исследователи обманывают нейросети. И еще один пост — о том, с распознаванием каких образов нейросети справляются плохо и почему это важно.

• Демо Adversa работает на поисковике фото по лицам Pimeyes — кажется, сейчас это единственный открытый инструмент для поиска людей по лицам.

• Ранее в Университете Чикаго разработали программу Fawkes, позволяющую защитить свои фото от автоматизированного распознавания лиц. Она меняет некоторые пиксели на фото, чтобы повлиять на работу алгоритмов, которые превращают изображение лица в набор чисел. Измененные таким образом фото можно публиковать в интернете и не бояться, что алгоритмы вас распознают.

• В 2016 году фотограф Егор Цветков создал арт-проект: фотографировал случайных попутчиков в метро и находил их профили с помощью поиска по фото в соцсети ВК. Тогда еще был доступен поисковик по лицам FindMyFace, позже компания-разработчик его закрыла и теперь ее технологию используют московские власти для поиска людей по данным камер городского видеонаблюдения.

Еще одна технология скрытой слежки — чтение речи по губам. Программы для чтения по губам могут помочь людям с проблемами речевого аппарата коммуницировать. Но разработчики таких алгоритмов ищут и другие применения для своих продуктов. К примеру, на государственной электростанции в Панджабе (Индия) алгоритмы следят через камеры за тем, чтобы сотрудники не ругались друг на друга. Также алгоритм этого разработчика используют для мониторинга нянь — не ругают ли они детей. Софт распознает около 50 ругательств и слов, означающих абьюз. Изначально компания-разработчик питчила свой продукт индийской полиции — вместе с распознаванием лиц и оружия через камеры наблюдения.

Еще одна компания совместно с британским исследовательским оборонным агентством разрабатывает софт для поиска ключевых слов по кадрам с систем видеонаблюдения. То есть вы просто идете по улице, разговариваете с кем-то по телефону, говорите ключевое слово, камеры читают его по губам — и сигнал об этом уходит куда надо. Очень мощная технология в перспективе, хотя и сырая прямо сейчас. С английским такие алгоритмы уже работают очень хорошо — Deepmind еще в 2016 году натренировали нейросеть распознавать речь по губам лучше людей. Правда, по кадрам с телепередач, а с камерами видеонаблюдения задача намного сложнее. Но посмотрим, что будет через несколько лет.

В Японии арестовали создателей ютуб-канала, которые публиковали десятиминутные версии популярных кино-новинок. Канал был подключен к монетизации, так что такое использование контента не попадало под определение fair use. Правообладатели утверждают, что ролики со спойлерами нанесли им потери в сотни миллионов долларов. Интересно, как считали. Умножили количество просмотров роликов на стоимость билета в кино? Ну и интересно, какую меру наказания в итоге изберут для ютуберов.

Главный вопрос — зачем вообще смотреть десятиминутные версии фильмов — остается за кадром.

Отличная история про государственную слежку и черные ящики технологий. Пользователи приложения для цифровых подработок Premise получают деньги за простые задания — сфотографировать определенное место, посчитать количество банкоматов, пройти по определенному маршруту, пройти опрос. Компании с помощью такого сервиса могут, например собирать информацию о магазине-конкуренте.

Журналисты WSJ обнаружили среди клиентов Premise военные структуры — армию и Воздушные силы США. С 2017 года Premise заработала на военных проектах не менее $5 миллионов. Получается, пользователи приложения (многие из них живут в странах третьего мира), сами того не зная, работают разведчиками для американской армии. В 2019 году у Premise было более 600 000 пользователей из 43 стран, в том числе из стран Ближнего Востока, представляющих особый интерес для американской разведки.

• Как армия США покупает данные о геолокации миллионов мусульман

В британской The Guardian потрясающая статья в духе фильма "Особое мнение" о том, как военные в Германии пытались предсказывать будущее, с помощью профессоров литературы в проекте под кодовым названием "Кассандра" (так в древнегреческих мифах звали дочь троянского царя Приама, которая могла предсказывать будущее).

Подход был довольно интересный: брался известный своими конфликтами регион, анализировалась тамошняя литература и текстам выставлялись оценки по девяти параметрам: тематический охват, была ли цензура текста, была ли цензура самого автора, реакция СМИ, скандалы вокруг текста, скандалы вокруг автора, литературные премии для автора, литературные премии для текста и, наконец, нарративная стратегия (подразумевалось поддерживает ли автор какую-либо сторону конфликта или нет). Книгам присваивалась оценка от -1 до +3, чем выше была оценка, тем "опаснее" был текст. Чем больше "опасных" текстов выходит, тем "опаснее" становится регион. Если какого-то автора запрещают и гонят прочь из страны, значит его книге надо прибавить очков по степени "опасности".

В некоторых книгах, прогнозируемое будущее указывает на народные настроения и тягу к переменам, например, в Алжире выходила фантастика, где действие происходит в 2084-м году и там по сути идёт простой пересказ антиутопии Оруэлла "1984", но на арабский лад, в которой исламистский диктатор использует религию, чтобы контролировать язык и ум своего народа. В одном из романов речь идёт о группе людей, которые присоединяются к демонстрации, которую жестко разгоняют силовики. В другом - вспоминают события берберской "черной весны" 1980-х годов. Все эти книги были в Алжире запрещены, что косвенно говорит о том, что эти книги были "опасны" для текущей власти, а значит в регионе может снова состояться или вооруженный конфликт или очередная "цветная революция".

"Проект Кассандра" немцы закрыли в 2020 году, во время пандемии, видимо долгосрочные и не слишком надёжные данные военным Германии были не очень нужны. А может быть просто проект попал под сокращение военного бюджета. Но из достигнутого, например, удалось за год предсказать грядущий конфликт в Армении и Азербайджане. Минкультуры Азербайджана снабдило грузинские библиотеки книгами, которые несли явные антиармянские настроения. Были и признаки, что Азербайджан наращивает пропагандистские усилия и вуаля, год спустя - разразилась война в Нагорном Карабахе, в которой погибло 6000 человек.

При этом, что меня в этой статье The Guardian ещё больше поражает - как косвенно сообщают, что штаб Ангелы Меркель вовсю использует уже сейчас big data, нейросети и ИИ для поиска совпадений. В Мюнхенском университете федеральных вооруженных сил Германии придумали систему Preview (сокращение от Prediction, Visualisation, Early Warning), в которой в ход идут не только книги, но вообще любые тексты онлайн: RSS-ленты новостных сайтов, базы данных военных, записи о гражданских протестах, актах неповиновения, взрывы домов и автомобилей, митинги, народные гуляния и тому подобная активность.

Всё это сопоставляется с данными по доходам на душу населения, данными об образовании и даже об изменении климата. Весь этот огромный массив данных анализирует Watson, платформа анализа big data от IBM, которая преобразовывает полученную кашу из данных в военные карты с проставленными на ней метками: вот тут у нас регион с желтой степенью вероятности развития конфликта, вот тут оранжевый, а вот тут красный, похоже что конфликт уже не за горами.

Один немецкий чиновник утверждает, что эта система прогнозирования за несколько месяцев предупредила правительство Меркель о мятеже повстанцев в северной провинции Мозамбика Кабо-Дельгаду, где силы безопасности сражались с боевиками, которые пытались создать очередное исламское государство. Впрочем, тут же делается вывод, что прогнозы тут были хоть и относительно точные, но не слишком долгосрочные, а "Проект Кассандра" должен был, по уверению его авторов, предсказывать будущие конфликты аж на пять лет вперёд.

В общем, прогнозирование будущего это уже не только удел шарлатанов, а серьёзная политическая движуха.

Будущее наступило: алгоритмы увольняют подрядчиков Amazon

Amazon нанимает миллионы водителей для доставки своих посылок по США. Это не сотрудники компании, а такие же подрядчики, как и водители Uber и других сервисов подработок. Чтобы обеспечить быструю и гарантированную доставку, в Amazon разработали алгоритмы, которые анализируют работу водителей - вовремя ли они приезжают за посылками, вовремя ли их доставляют, нет ли жалоб на доставку от клиентов. Проблемным водителям снижают рейтинг, а потом увольняют.

Звучит как здравая для бизнеса оптимизация HR. Сам Безос считает, что машины принимают решения быстрее и точнее, чем люди, снижая затраты и давая его компании преимущество перед конкурентами. Но в погоне за общей эффективностью системы разработчики алгоритмов не учли все нюансы реальной работы доставщиков. Водители регулярно сталкиваются с проблемами, не зависящими от них: задержки в пункте выдачи посылок, занесенная снегом дорога, закрытые ворота по адресу доставки, и так далее. Алгоритм безжалостен и наказывает водителей даже за те ситуации, на которые они никак не могли повлиять. Писать в поддержку бесполезно: водителям отвечают автоматизированными письмами в духе "мы рассматриваем ваше обращение". Те в отчаянии пишут Безосу, но и это не помогает. Единственный способ ускорить рассмотрение апелляции - заплатить за это $200.

Если смотреть на ситуацию с точки бизнеса, то все ок. Система эффективна, 95% посылок доставляются вовремя и без проблем - в том числе благодаря суровым HR-алгоритмам. Но каждое ложноположительное срабатывание алгоритма - это личная трагедия человека, оставшегося без работы в непростой период пандемии. В тексте показаны двое таких водителей - 63-летний ветеран и мать троих детей, обоих автоматически уволили за ситуации, в которых они не виноваты.

Бизнес Amazon растет как на дрожжах - за последние полтора года капитализация компании выросла почти вдвое. И давайте будем честными, вряд ли таких результатов можно было достичь с более гуманными бизнес-процессами. Можем поэтому сто тысяч человек хотят отправить Безоса подальше с нашей планеты?

Читайте также:

• Как алгоритмы становятся надзирателями над людьми
• Как роботизация ухудшила условия работы для сотрудников складов Amazon
• Как работают суровые алгоритмы-менеджеры в китайских корпорациях