20846
Tech, VC, Business, Startups, AI and more. 👤 linkedin.com/in/andrii-brodetskyi ✉️ @politehnik
Несколько интересных заметок про Китай.
1. В городах Китая большинство платежей проходит через бесконтактные сервисы WeChat и Alipay. Объем рынка мобильных платежей в Китае превышает объем аналогичного рынка в США в 50 раз. Практически все китайские B2C-бизнесы встроены в экосистему, которая принадлежит двум компаниям - Tencent и Alibaba.
https://www.nytimes.com/2017/07/16/business/china-cash-smartphone-payments.html
2. Как работает система социального скоринга в Китае. "С помощью цифровых технологий и big data система будет анализировать данные о каждом гражданине, присваивая ему индивидуальный рейтинг. Законопослушных обладателей высокого рейтинга ждут льготы и поощрения, низкого – трудности и остракизм."
http://carnegie.ru/commentary/71546
+ /channel/brodetsky/704
3. "Что меня бесит в китайском интернете" - заметка о популярных китайских интернет-сервисах. Спойлер: у них ужасный дизайн, избыточная функциональность и они требуют кучу лишних разрешений на смартфоне.
https://geektimes.ru/post/291285/
Есть такое понятие: "коллективный разум". Его часто иллюстрируют следующей историей: один ученый (Ф. Гальтон, если быть точным) был на ярмарке и увидел конкурс, в котором фермеры угадывали вес быка на глаз. Кто ближе всего угадывал реальный вес быка, получал приз. Когда ученый взял все записки с предсказаниями фермеров и посчитал среднее арифметическое, оно отличалось от правильной цифры всего на полкилограмма.
Каждый человек по отдельности может быть некомпетентным и, грубо говоря, не очень умным; но при некоторых условиях группа таких людей может принимать правильные решения и делать очень точные оценки.
Стартап Unanimous использует этот принцип для создания "роевого разума" (swarm intelligence): люди регистрируются на их платформе и делают прогнозы на спортивные события, исход выборов или премии Оскар. Решение коллективного разума складывается из решений отдельных участников, так что это немного более сложная формула, чем обычное решение большинства (как это работает в демократии). В прошлом году коллективный разум Unanimous точно предсказал всех четырех победителей скачек в Кентукки.
В этом году Unanimous решили измерить социальный интеллект роевого разума. Участникам платформы показывали видео с настоящими и фальшивыми улыбки. Когда люди пытались распознать фальшь сами, средний процент ошибок был 33%. Процент ошибок коллективного разума оказался в два раза ниже.
Коллективный разум умнее каждого его отдельного участника. Можно пофантазировать, где такой подход приведет к более честным и справедливым решениям: к примеру, в суде. А может и демократию можно починить с помощью таких сложных коллективных голосований. Но пока это, конечно, фантастика. А методика интересная, если заинтересовались - почитайте "Мудрость толпы" Джеймса Шуровьески, толковая книга, использовал её, когда делал диплом в универе.
https://www.inverse.com/article/34274-how-can-you-tell-if-someone-s-lying
Блог компании: http://unanimous.ai/blog/
Когда вы последний раз читали правила пользования каким-либо сервисом перед тем как поставить галочку "Ознакомлен"? Абсолютное большинство людей не читает их (я тоже), а ведь там может быть прописано что угодно.
Британский провайдер публичного Wi-Fi Purple провёл смешную акцию. Они добавили в свои Terms and Conditions следующий пункт: "Пользователь может быть направлен, на усмотрение Purple, на выполнение социальных работ в объеме 1000 часов. В их список входит: уборка парков от собачьего дерьма; обнимание бездомных животных; очистка забитых водостоков; уборка публичных туалетов; раскрашивание улиток; отдирание жвачки от асфальта".
За две недели 22 тысячи человек тыцнули "Принимаю", не читая условий пользования сервисом, и лишь один внимательный гражданин заметил подвох.
В мае 2018 в Великобритании вступит в силу закон, согласно которому компании должны будут сообщать оповещать пользователей, прежде чем использовать их личные или поведенческие данные в маркетинговых целях. Purple - первый провайдер, который открыто поддержал такое регулирование. Собственно, розыгрыш для того и придумали, чтобы обратить внимание на эту проблему.
"Wi-Fi users need to read terms when they sign up to access a network. What are they agreeing to, how much data are they sharing, and what license are they giving to providers? Our experiment shows it’s all too easy to tick a box and consent to something unfair."
http://mashable.com/2017/07/13/wifi-terms-conditions-toilets/
Ну и кстати, правила эти никто не читает не только потому что люди тупые, но и потому что правила по-дебильному написаны. Вот год назад норвежские правозащитники устроили отличный перфоманс: чтобы продемонстировать абсурдность пользовательских соглашений, они прочитали подряд соглашения 33 мобильных приложений - именно столько установлено на смартфоне среднего норвежца.
Чтение заняло 30 часов.
http://www.bbc.com/news/world-europe-36378215
Исследователи из McAfee обнаружили на Google Play несколько приложений, содержащих в себе необычный вирус-вымогатель. Он блокирует смартфон и требует выкуп, но при этом не шифрует ваши файлы, как обычный ransomware, а угрожает разослать ваши фото, переписку, историю перемещений и историю браузера (!) всем вашим контактам. Кажется, кто-то пересмотрел Black Mirror (одна из серий там посвящена как раз такому социальному шантажу). В McAfee советуют не платить шантажистам; в сериале это, кстати, тоже ничем хорошим не закончилось. Но не буду спойлерить, лучше сами посмотрите.
https://securingtomorrow.mcafee.com/mcafee-labs/leakerlocker-mobile-ransomware-acts-without-encryption/
Стартап Mighty AI помогает производителям беспилотных машин разрабатывать системы компьютерного зрения. Чтобы научить машину правильно видеть дорогу и окружающие объекты, разработчикам нужны большие массивы размеченных данных, то есть кадров с дороги, на которых всё размечено и подписано - машины, разметка, дорожные знаки, пешеходы, грузовики, здания, небо. Для этого у Mighty AI есть армия добровольцев. 200 тысяч пользователей приложения Mighty AI получают в нем задания в игровой форме - обвести на фото людей, машины, деревья и прочие объекты, всего 60 типов объектов. Задания небольшие, по десять минут. За их выполнение пользователи получают баллы, новые уровни и прочую геймификацию. Есть и денежные награды, но чисто символические - одна из пользовательниц рассказывает, что за год заработала в приложении всего $300. Фактически, это полубесплатный краудсорсинг, этакий халявный Mechanical Turk (платформа, где люди делают подобную неавтоматизируемую работу за небольшие деньги). Гениальная модель - люди практически бесплатно создают для компании продукт, который она потом продаёт автопроизводителям за немалые деньги. Вот она, новая цифровая экономика!
https://vimeo.com/207960864
https://www.wired.com/story/mighty-ai-training-self-driving-cars/
Что видят беспилотные машины и с какими проблемами сталкиваются их разработчики: /channel/brodetsky/664
Как Uber с помощью психологических трюков заставляет водителей работать себе в ущерб: /channel/brodetsky/764
Наркотики, экстремизм, проституция, отмывание денег, финансовые пирамиды и пиратство: написал для GQ про незаконные штуки, которые можно найти в Telegram.
http://www.gq.ru/lifestyle/6-prichin-telegram
🚔
Киберпанк, который мы заслужили
via @denissexy
Shuttl, оператор парка маршрутных такси, работающий в Дели, предложил пассажирам необычный способ внесения платы за проезд с помощью смартфона: вместо сканирования штрихкода или использования технологии NFC мобильное приложение Shuttle издает короткий звуковой сигнал, похожий на чириканье птиц, который декодируется смартфоном водителя в качестве платежа. Процедура не требует технологий беспроводной связи. Система «голосового» обмена данными между машинами (M2M), применяемая в Shuttle, разработана британской компанией Chirp («чириканье»). Обмен информацией с ее помощью занимает около 2 секунд, за это время можно передать 50–100 бит — «вслух» или неслышно, с помощью ультразвука. Такой подход компанией был выбран не просто так: "маршрутки" в Дели работают незаконно, поэтому факт оплаты пассажиром нужно было скрыть.
https://ride.shuttl.com/
Биткоин уходит в народ
via fb.com/vitaliy.panov
Написал для Republic о неочевидном эффекте от блокировок социальных сервисов (хотя для украинских пользователей ВК этот эффект более чем очевиден): https://republic.ru/posts/84525. Текст за paywall, продублирую здесь главное.
Власти никогда не смогут полностью запретить Telegram в России – лазейки всегда найдутся, так устроен интернет. Но государство может максимально усложнить к нему доступ. И этого может оказаться достаточно, чтобы отсечь большую часть аудитории. Сверхважный фактор, который нужно иметь в виду: ценность социального сервиса для пользователя определяется количеством социальных связей в нем. Это называется сетевой эффект или закон Меткалфа. Люди пользуются теми мессенджерами и соцсетями, которыми пользуется большинство их друзей.
Объясню на личном примере. Я живу в Киеве. После блокировки «ВКонтакте» далеко не все мои друзья начали заморачиваться обходом блокировок. А те, кто установил VPN, все равно стали заходить в соцсеть реже – лишняя операция создает неудобство. Личные и групповые переписки тут же перешли в Facebook и Telegram, фото – в Instagram. В итоге ценность «ВКонтакте» для меня сильно снизилась – какой смысл заходить туда, если друзья перенесли активность в другие соцсети? Подобный исход пользователей может ждать и Telegram в случае его блокировки в России.
Даже продвинутые пользователи, которые проберутся через двойную блокировку (Telegram и VPN), будут пользоваться приложением реже. Альтернатив Telegram – десятки. Многие пользователи перейдут на сервисы, где не будет проблем с прокси, VPN и ограничениями скорости. Чем больше людей уйдет, тем меньше ценности Telegram будет представлять для тех, кто останется. Никто не будет сидеть в мессенджере с пустым контакт-листом назло государству.
В Китае людей мало волнуют блокировки американских соцсетей, потому что у них есть прекрасные китайские аналоги. В Уганде все поставили VPN, потому что альтернатив просто не было. На Украине кто-то ушел в другие соцсети, кто-то остался во «ВКонтакте», но посещаемость соцсети в итоге упала более чем в два раза. Скорее всего, Telegram в России ждет подобный сценарий.
Смотрите, какая классная рыба-робот! Она обходит препятствия с помощью инфракрасных сенсоров и может опускаться на глубину до 50 метров. MIRO (Marine Intelligence Robot, так называется эта штука) используют для подводных работ и для развлекательных целей - роботом можно управлять от первого лица (см. видео по ссылке).
Идеальная домашняя рыбка 🤖🐠
Завораживающая гифка: http://i.imgur.com/kwHRtrg.gifv
Описание: https://innorobo.com/en/airo/
Тред на Reddit: https://redd.it/6kqdby
Специалисты из Volvo приехали тестировать свои беспилотные машины в Австралию и столкнулись с неожиданной проблемой. Их системы компьютерного зрения хорошо умеют распознавать шведских оленей и лосей. Но уже полтора года шведы не могут научить свои беспилотные машины нормально распознавать австралийских кенгуру. Прыгающие твари сбивают компьютер с толку: система машинного зрения принимает дорогу за базовый уровень, поэтому когда кенгуру находится в воздухе, система считает, что он находится далеко, а когда приземляется, оказывается, что он близко. Кроме того, кенгуру сидя, стоя и в полёте выглядят по-разному, и это вносит дополнительную путаницу. А еще в Австралии много грунтовых и неразмеченных дорог, что тоже усложняет работу беспилотной машины. В общем, нелегкая задача досталась шведам. Выпуск беспилотного Volvo на рынок запланирован на 2020 год, и к этому времени разработчики обещают обучить машину узнавать кенгуру без ошибок. Это абсолютно серьезная задача: в прошлом году в Австралии зарегистрировали 16 тысяч столкновений с кенгуру на дорогах.
Видеоиллюстрация к этому прекрасному сюжету - по ссылке: http://www.abc.net.au/news/2017-06-24/driverless-cars-in-australia-face-challenge-of-roo-problem/8574816
Благодаря приложению Prisma все знают, что нейросети могут переносить стиль картин на фотографии. Но ведь нейросети могут и сами генерировать картины. Команда американских исследователей разработала интересную схему, позволяющую создавать картины в новых стилях. Вот как она работает.
Одна нейросеть - тупой генератор, который ничего не знает об искусстве. Он начинает генерировать картины случайным образом, то есть буквально рисовать всякую фигню. Вторая нейросеть (дискриминатор) - умная. Ей показали 82 тысячи картин в разных стилях. Дискриминатор умеет не только отличать искусство от беспорядочной мазни, но и определять стиль картины. Реализм, импрессионизм, кубизм, экспрессионизм - всего 25 стилей.
Первая нейросеть постоянно пытается обмануть вторую. Она создаёт свою случайную мазню, отправляет её в дискриминатор и получает ответ - "искусство" это или нет. Если нет, нейросеть перенастраивается, чтобы в следующей итерации все-таки обмануть дискриминатор.
Кроме того, если дискриминатор видит в сгенерированной картинке "искусство", он пытается узнать стиль картины. И если этот стиль сильно похож на те, которые дискриминатор уже знает, он возвращает генератору сигнал - мол, такое мы уже видели, давай что-то новое. То есть генератор должен не просто создать картину, которую дискриминатор посчитает искусством, но и создать её в таком стиле, которого дискриминатор раньше не видел. В этом вся задумка исследования - нейросеть должна не просто воспроизводить известные художественные стили, но и создавать новые.
Ну и главное: когда полученные картины показали людям и попросили оценить наряду с обычным современным искусством, многие машинные картины получили даже высшую оценку, чем "настоящие", человеческие. Здесь авторы исследования немного недоработали: было бы классно, если бы они продали одну из таких картин на ярмарке современного искусства, и только потом раскрыли секрет её авторства. Но и так неплохо получилось.
Машинные картины, которые получили наивысшие оценки: http://i.imgur.com/GQNOvMC.jpg
Публикация (почитайте, там и текст интересный, и картинки): https://arxiv.org/pdf/1706.07068.pdf
Что ещё почитать по теме:
Как работают генеративные нейросети: https://www.wired.com/2017/04/googles-dueling-neural-networks-spar-get-smarter-no-humans-required/
Как работает перенос стиля в приложениях вроде Prisma: /channel/brodetsky/642
Прикольный спецпроект Bloomberg: все планы Илона Маска на одной странице, с цитатами и таймлайном. Можно следить, какие обещания Маска уже сбылись, какие проекты пока в процессе, а какие - отстают от графика. Скептики, добавляйте в закладки!
https://www.bloomberg.com/features/elon-musk-goals/
За наводку спасибо каналу @newsrgb
В январе я делился здесь статьей NYT о британском стартапе Jukedeck, который с помощью deep learning генерирует простенькую музыку для для игр, видео и рекламы. Среди их клиентов - Coca-Cola и Google. Я тогда поленился заходить на сайт Jukedeck, а может его и не было тогда в открытом доступе. А вот сейчас увидел в ленте, зашёл, покликал - слушайте, реально неплохие треки получаются у них. Можно брать готовые треки (бесплатно - полторы минуты), можно их редактировать, выбирать жанр, настроение и темп. Попробуйте, для этого надо зарегистироваться на сайте (кнопка "Make" справа вверху): https://www.jukedeck.com/
Вот правда, все эти фантазии, что ИИ будет писать музыку, сравнимую с творчеством композитора - это фигня, хотя бы потому, что это никому не надо. А вот такие, короткие фоновые озвучки для рекламы - это же реально клепание звуков, а не творчество, это идеальная рутина для того, чтобы отдать её компьютеру.
Послушайте ещё российский аналог - сервис Mubert, генерирующий электронную музыку в разных стилях: http://play.mubert.com/
NYT о том, кто и зачем создает музыку с помощью ИИ: https://nyti.ms/2kgmE5K
Робот, который пишет мелодии и играет на деревянном ксилофоне: /channel/brodetsky/831
И еще о машинной музыке: /channel/brodetsky/522
В MIT разработали интересную штуку - нейросеть, узнающую еду по фотографии. Её обучили на миллионе рецептов с фотографиями блюд. Вы показываете нейросети фото еды, а она пробует угадать ингредиенты и способ приготовления блюда. Пишут, что нейросеть плохо распознает сложные и измельченные блюда (суши, смузи). Потестил на своих фотографиях еды, более-менее близкий результат получил только с седьмого раза. Видимо, в датасете рецептов, на котором обучали систему, не было блюд из украинских кафе и ресторанов. Короче, реализация не идеальная. Но идея классная!
https://youtu.be/qp5yOfcBXq0
http://news.mit.edu/2017/artificial-intelligence-suggests-recipes-based-on-food-photos-0720
Здесь можно затестить: http://im2recipe.csail.mit.edu/demo
В Google научили нейросеть делать из пейзажных панорам почти профессиональные фото. Нейросеть видит бесконечную ленту панорам Street View, сама выбирает оптимальную композицию, кадрирует фото и подбирает красивый фильтр. При обучении ей не показывали, как обрабатывать фото - показали только хороший пример (набор профессиональных фото) и плохой пример (набор профессиональных фото со случайно подобранными фильтрами). Результат можете оценить по ссылке. По-моему, это очень круто! Жду скорейшего внедрения этой функции в Google Photos.
https://research.googleblog.com/2017/07/using-deep-learning-to-create.html
https://google.github.io/creatism/
Лента фейсбука напомнила прекрасную апрельскую историю.
В Огайо заключенные собрали из списанных комплектующих два полноценных компьютера, спрятали их под потолком, подключили к компьютерной сети тюрьмы и спокойно пользовались ими четыре месяца, пока в тюрьме не заметили паранормальный трафик. На компьютерах обнаружили порно, прокси-сервер, VPN, приложения для VOIP, антивирус, Tor, софт для взлома, спама и перехвата Wi-Fi-трафика. В общем, заключенные оказались не простые, а технически подкованные.
Это напоминает популярный американский ситком из 60-х Hogan's Heroes - в нём бравые американские солдаты занимались шпионажем и саботажем против нацистской Германии, находясь в лагере для военнопленных. Только то была комедия, а это реальная история.
https://arstechnica.com/tech-policy/2017/04/inmates-built-computers-hidden-in-ceiling-connected-them-to-prison-network/
В Университете Вашингтона разработали алгоритм, позволяющий создавать на основе аудио реалистичные видео. Алгоритм, обученный на 17 часах видеообращений Барака Обамы, получает на вход запись его речи, а выдаёт качественное видео c липсинком. Работает эта штука только с голосом, на котором её обучали, так что делать совсем грязные фейки не получится - можно сгенерить только видео со словами, которые человек действительно говорил, пусть даже 30 лет назад (пример на видео). Где это может пригодиться? К примеру, во время видеозвонка при плохой связи можно передавать только аудиоканал и все равно показывать качественное видео.
https://youtu.be/MVBe6_o4cMI
https://www.washington.edu/news/2017/07/11/lip-syncing-obama-new-tools-turn-audio-clips-into-realistic-video/
Ещё более впечатляющий алгоритм, который позволяет на лету заменять мимику другого человека на видео своей: /channel/brodetsky/232
За выходные не увидел ничего более интересного, поэтому в эфире снова вестник GAN. Вот парень методом проб и ошибок научил три нейросети генерировать джаз. Очень понравилось, как сделано видео: веселая анимация и озвучка, объяснение того, как работают обучаемые нейросети, наглядная визуализация процесса обучения. Там 18 минут, но оно того стоит.
https://youtu.be/nA3YOFUCn4U
В интернете любят котиков, но эти котики вам вряд ли понравятся. Программистка из Канады создала тысячи изображений кошек с помощью трёх разных видов генеративных нейросетей (GAN), обучив их на десяти тысячах фотографий настоящих кошек. Получилось по-разному - некоторые нейросетевые кошки выглядят жутко, некоторые - приятно и даже неотличимы от настоящих: https://ajolicoeur.wordpress.com/cats/
А вот ещё более интересный пример: с помощью GAN создали фотореалистичные лица людей в высоком разрешении http://mtyka.github.io/machine/learning/2017/06/06/highres-gan-faces.html
Чую, скоро канал скоро придётся переименовывать в "Вестник достижений GAN" 🤖🎨
The Economist предупреждает: вы еще не видели настоящих фейков. Генеративные нейросети (GAN) позволяют создавать реалистичные изображения, аудио и даже видео с кем угодно. Это может породить новое поколение фейков. Пример - работа немецкого исследователя, который с помощью нейросетей вложил речь советницы Трампа в уста французской актрисы, взяв за основу видео с ней 50-летней давности. Пока такие видео выглядят не очень убедительно, но это лишь дело техники - пара лет развития технологии и фейковые видео будут неотличимыми на глаз от настоящих. Что такое GAN и как нам готовиться к новому поколению фейков: https://www.economist.com/news/science-and-technology/21724370-generating-convincing-audio-and-video-fake-events-fake-news-you-aint-seen
Видео, о котором идёт речь: https://youtu.be/af_9LXhcebY
Как генеративные нейросети рисуют картины: /channel/brodetsky/863
Как нейросети создают фото по словесному описанию: /channel/brodetsky/850
Как нейросети рисуют лицо по пикселизированному фото: /channel/brodetsky/724
На The Verge - хорошая редакционная колонка о том, как надо воспринимать новости про роботов.
Производители часто представляют их как нечто революционное, а СМИ некритически несут это подход в массы. При этом на самом деле так называемые "роботы" часто довольно примитивны. Как, к примеру, робот-полицейский из Дубаи, о котором недавно написали буквально все СМИ. Вау, Робокоп, киберпанк, будущее наступило! А это просто планшет на колёсах, это даже близко не Робокоп.
Не стоит вестись на маркетинговые уловки и инфошум про "восстание роботов". Мы должны научиться видеть за футуристическими новостями более широкую картину. Видите робота - задайте себе вопрос: кто его разрабатывает и зачем?
Взять тот же пример с ОАЭ. Там действует государственная стратегия по переходу с нефтяной экономики на технологическую - с ИИ, автоматизацией и дронами. Использование роботов для охраны порядка - часть этой стратегии. К примеру, полиция будет использовать беспилотные машины, увешанные камерами наблюдения. Вот это действительно интересно. Но у всех на слуху красивый "робокоп", который на самом деле будет просто показывать дорогу туристам.
Хотя выглядит он конечно круто, это да.
http://i.imgur.com/HYu2uQT.jpg
https://www.theverge.com/2017/7/4/15918608/please-ignore-the-robots
На Stack Exchange интересное обсуждение: программист автоматизировал свою работу и спрашивает у сообщества, этично ли скрывать это от работодателя?
В @techmediachat написали хорошее замечание, цитирую:
"Тут другой вопрос интереснее. Логично, что автоматизация процесса делает живого работника лишним в процессе, затраты компании на него лишние в бюджете.
Этично ли увольнять за ненадобностью сотрудника, который самостоятельно автоматизировал свою часть процесса? Если переиначить вопрос таким образом, то вопрос этики подниматься если и будет, то в последнюю очередь. Это место сократят с абсолютной вероятностью."
А обсуджение интересное, почитайте: https://workplace.stackexchange.com/questions/93696/is-it-unethical-for-me-to-not-tell-my-employer-i-ve-automated-my-job
Перевод: https://meduza.io/feature/2017/07/03/programmist-polnostyu-avtomatiziroval-svoyu-rabotu-no-boitsya-rasskazat-ob-etom-nachalniku-i-poluchaet-polnuyu-zarplatu-on-prav-ili-net
Удобная штука для исследователей и разработчиков: страница, на которой собраны все текущие успехи в разработке ИИ. Игры, распознавание лиц и речи, перевод, анализ текста - в общем, все перспективные направления: https://www.eff.org/ai/metrics
Несколько понятных картинок для примера:
AI versus human performance in image recognition, chess, book comprehension, and speech recognition
https://twitter.com/cdixon/status/881630848021286912
P.S. В @techmediachat кидал эту ссылку ещё неделю назад, так что если вам интересно такое - заходите, мы с Денисом @denissexy туда набрасываем много подобного без комментариев, в каналы потом попадает только малая часть.
Одна из главных тем недели — судьба Telegram. Роскомнадзор грозился заблокировать мессенджер в России в случае, если его создатель Павел Дуров откажется вносить Telegram в реестр распространителей информации. Дуров предоставил РКН данные для официальной регистрации мессенджера, и в пятницу было принято окончательное решение — Telegram блокировать не будут. Но что на самом деле стоит за внесением мессенджера в реестр? Чего стоит опасаться? Почему государство так активно ограничивает Telegram, а мы — боремся за его свободу? На эти вопросы по просьбе «Таких дел» отвечает Андрей Бродецкий, автор телеграм-канала «Технологии, медиа и общество» @brodetsky.
Ценность любого мессенджера — в контактах. Люди пользуются теми социальными сервисами, где есть их друзья. Как хорошо заметил Дмитрий Навоша, говоря о возможной блокировке мессенджера, — это не Telegram блокируют в России, это русских банят ещё в одном сервисе. То есть государство приходит к вам домой, на кухню, где вы уютно общаетесь со своими друзьями, и прогоняет вас. «Туда не суйтесь, сидите здесь. Ваше место в загоне». При том, что ничего плохого или опасного в Telegram нет — это прекрасный сервис для удобного общения, и никакие исламисты или наркоторговцы тебя не найдут в нём, если ты только сам не захочешь их найти. То есть вопрос не в доступности Telegram — кто захочет, будет сидеть в нем через VPN или прокси. Это вопрос свободы, вопрос о том, насколько государство может диктовать нам, как жить.
Я живу в Украине, и месяц назад наше государство заблокировало сразу пачку сервисов, которыми пользовались десятки миллионов украинцев. Это неприятное ощущение, когда тебя выгоняют из обжитого места, где заархивированы годы твоей жизни - памятные фото, тысячи переписок и обсуждений с друзьями.
Я давно читаю чаты и каналы русскоязычных сторонников ИГ, наркоторговцев и других преступников. Для них ограничения Telegram точно не станут помехой. Исламисты используют и другие мессенджеры с шифрованием, у них даже есть свой защищенный мессенджер Caucas. Наркоторговцы работают не только через Telegram, но и через Vipole и Jabber. Да и Telegram никто из преступников не оставит — поставят VPN и будут дальше заниматься своими делами. Исламистам и наркоторговцам не нужна массовая аудитория. Им нужна своя, узкая аудитория, достаточно мотивированная, чтобы перейти за ними на любой удобный безопасный канал связи. Ну будут писать на стенах адреса не в Telegram, а в любом другом мессенджере, которых десятки. РКН будет запрещать интернет? Или стены?
/channel/brodetsky
Не так давно я писал о том, как британские музеи и метро следят за перемещениями своих посетителей с помощью Wi-Fi. Если не видели, почитайте 👆🏻
А вот неплохое объяснение того, как это работает: https://habr.ru/p/331894/. Ничего сложного, всё, что для этого надо - несколько точек доступа и программа для обработки их логов. Полезная штука, если у вас свой офлайновый магазин - можно получать счетчик посетителей, время их визита, тепловую карту помещения и прочую аналитику.
Так что отключайте Wi-Fi, выходя из дому, друзья. Ну или привыкайте к тому, что любая ваша цифровая активность, даже просто включенный Wi-Fi на смартфоне, может быть использована ̶п̶р̶о̶т̶и̶в̶ ̶в̶а̶с̶ маркетологами. Даже без вашего ведома.
Ровно 10 лет назад Apple выпустила iPhone. К фанатам Apple можно относиться скептически, но нельзя не признавать, что iPhone - это больше, чем просто устройство. Это целый культурный феномен, который изменил индустрию. Так что по случаю годовщины предлагаю вам почитать несколько глав из книги редактора Motherboard Брайана Мерчанта "The One Device: The secret history of the iPhone".
1. Неизвестная история происхождения iPhone
Много интересных фактов о том, как в Apple создавали первую версию iPhone. К примеру, одной из рабочих версий был iPod с функцией телефона (что?), а операционной системой нового смартфона мог стать Linux (но не стал из-за отсутствия поддержки тачскрина). Мастрид для фанатов Apple: https://www.theverge.com/2017/6/13/15782200/one-device-secret-history-iphone-brian-merchant-book-excerpt
Перевод: https://tjournal.ru/45640-iphone-10
2. Жизнь и смерть в запретном городе Apple
(игра слов: "Запретный город" - императорский дворец в древнем Пекине)
Мерчант рассказывает о своем визите на самую большую фабрику в Китае, где собирают айфоны. Это мрачное место, где люди работают под постоянным давлением. На фабрике регулярно случаются попытки самоубийства, из-за этого под высокими зданиями там натянуты специальные антисуицидные сетки. Да, это обратная сторона капитализма, детка.
/channel/brodetsky/851
3. Жизнь, смерть и наследие джейлбрейкинга
Глава о том, как хакеры-джейлбрейкеры помогли сделать iPhone таким, каким он есть сейчас - многофункциональным и защищенным. В первых версиях iPhone не хватало элементарных функций и приложений, а взломать их было просто. Хакеры создавали альтернативные магазины приложений задолго до App Store и помогали пользователям расширить функциональность своего смартфона. Теперь джейлбрейк - редкое явление. Все, что надо пользователю, уже есть в самом iPhone и в App Store. А взломать iPhone теперь очень сложно.
https://motherboard.vice.com/en_us/article/8xa4ka/iphone-jailbreak-life-death-legacy
А вот и вторая часть расследования Ленты про наркоторговлю в даркнете. Подробнейшее описание экономики наркобизнеса в российском Tor: как производят товар, как его закупают, фасуют и доставляют от производителя к покупателю. Удивительно, какие надежные схемы выстраивает теневая экономика: дилеры, операторы, администрация, поставщики, курьеры, производители, складмены, кладмены и покупатели - все звенья этой цепи общаются друг с другом анонимно. И ничего, всем всё платится (если не платится - есть специальные санкции), схема крутится.
Для понимания масштабов: суммарная выручка самой популярной площадки RAMP - от 1,5 до 4 миллиардов рублей в год.
Погрузиться в мир теневой наркоторговли: http://darknet.lenta.ru/?page=1
День киберпреступности в канале завершает прекрасная история с Reddit. В США работают мошенники, которые обзванивают обычных людей, представляются Налоговой службой и требуют заплатить штраф в несколько тысяч долларов - якобы за неправильно поданную декларацию. Многие ведутся - по оценкам настоящей Налоговой службы США, с 2013 года мошенники таким образом выудили из карманов честных американцев более 54 миллионов долларов.
И вот однажды один чувак, которому они дозвонились, решил, что с этим беспределом надо что-то делать. Он написал скрипт, который 28 раз в секунду набирает номер колл-центра мошенников, и мерзким роботическим голосом бормочет: "Вы мошенники. Я буду звонить вам снова, и снова, и снова...", и так - до бесконечности. Неизвестно, насколько это загружает линии мошенников, но теперь им точно стало сложнее работать. Записи, на которых сотрудники колл-центра ругаются с автоответчиком, автор скрипта выложил на Youtube и Reddit, послушать можно по ссылке. Многие просили показать исходный код, но автор не стал делиться им из этических соображений (и правильно).
Смекалочка против мошенничества!
https://motherboard.vice.com/en_us/article/bj8wg4/we-talked-to-the-hacker-who-flooded-alleged-irs-scammers-with-robocalls
по-русски: https://tjournal.ru/45804-i-eshyo-raz-programmist-paralizoval-rabotu-telefonnih-moshennikov-vimogavshih-u-nego-dengi
Раньше я писал про другого американца, который сделал аналогичный скрипт, только для борьбы с телемаркетерами (телефонными спамерами), у него тоже получились очень смешные записи разговоров, послушайте: /channel/brodetsky/68
