В Великобритании будут предсказывать убийства с помощью алгоритма

Проект, инициированный правительством и курируемый Министерством юстиции, носит менее тревожное название — «обмен данными для повышения качества оценки рисков». Но сути это не меняет: власти пытаются построить модель, которая на основе личных данных предсказывает, кто с наибольшей вероятностью может совершить тяжкое насилие. И да, это тот самый Оруэлл дня, которого нам не хватало.

В фокусе — те, у которых уже был привод. Используются данные из архивов полиции, пробации и уголовной статистики, в том числе из Манчестера — до 2015 года. Алгоритм работает с именами, полом, этничностью, датами рождения и номерами из полицейской базы. Цель, по словам чиновников, — «поиск характеристик, повышающих риск совершения убийства» и «поиск инновационных методов оценки угроз». Это пока только проект, но тональность объяснений не успокаивает ни активистов, ни исследователей в области прав человека.

Первым на проект обратил внимание аналитический центр Statewatch, получивший документы через запросы по закону о свободе информации. В них указано, что к анализу может подключаться не только информация о судимостях, но и о первой фиксации человека как жертвы преступления — например, домашнего насилия. В отдельных разделах соглашений фигурируют чувствительные данные: сведения о ментальном здоровье, склонности к самоубийству, зависимостях, инвалидности, самоповреждениях. Всё это отнесено к категории «данных со значительной прогностической ценностью».

Официальные лица отрицают, что в проекте используются данные тех, кто не имеет судимости, — утверждается, что изучаются исключительно те, кто уже был осуждён. Но формулировки в документах допускают двойное прочтение. И главное — сам подход.

Исследователи и правозащитники называют проект кошмарным. В Statewatch подчёркивают, что системы «предсказания преступлений» не только уязвимы с технической точки зрения, но и встроено повторяют дискриминацию, характерную для источников данных. Алгоритмы обучаются на информации от полицейских систем, где уже существуют структурные перекосы по этничности и уровню дохода. В результате риски не столько вычисляются, сколько закрепляются.

Тем не менее, Министерство юстиции настаивает: это лишь исследование, и его цель — понять, поможет ли подключение дополнительных источников данных повысить точность уже существующих инструментов оценки риска. Итоги проекта, как заявлено, будут опубликованы позднее.

Вспоминается история, когда Amazon в 2018 году сделал свой ИИ, который на основе исторических данных сделал вывод, что нанимать стоит только мужчин. А остальных не нанимать. И этот эксперимент, предсказываем, загнется также. Либо из-за отсутсвия политкорректности в результатах.

Европейская комиссия представила план действий «AI Continent Action Plan» — стратегический документ, который должен превратить Европу в полноценный «континент искусственного интеллекта». Регион, который еще недавно пытался регулировать ИИ максимально жестко, сегодня пересматривает свои подходы — на фоне стремительно растущего отставания от США и Китая.

Страсти вокруг европейского закона об ИИ не утихают с момента его обсуждения. Еще два года назад руководители ведущих компаний, в том числе за пределами Европы, предупреждали: чрезмерное регулирование не просто не решает проблем, но подрывает технологический суверенитет самого региона. В Брюсселе, похоже, эти доводы услышали только после того, как китайские и американские компании вырвались вперед — не только по темпам запуска продуктов, но и по качеству моделей, доступу к данным и вычислительным мощностям.

Теперь ставка делается на поддержку своих — европейских — разработчиков. Новый план предлагает сразу несколько направлений: от построения дата-инфраструктуры до запуска механизмов обратной связи по работе с регуляторной рамкой. В частности, предполагается создать сеть дата-лабораторий и площадок, где стартапы смогут получать доступ к качественным наборам данных для обучения ИИ. Также появится специализированная служба поддержки, которая будет собирать обратную связь от бизнеса и предлагать меры по устранению правовых барьеров. Это — поворот от жесткой нормативной линии в сторону адаптивного сопровождения рынка.

С учетом глобальной гонки в сфере ИИ отказ от прежней риторики вполне логичен. Но даже при всем желании действовать быстро, последствия предыдущих ограничений дают о себе знать: Европа лишена как инфраструктуры, так и зрелых технологических игроков, которые могли бы конкурировать с лидерами из США и Китая. Именно поэтому даже амбициозный «AI Continent Action Plan» — это попытка наверстать упущенное, а не сделать скачок.

Токсичный отец современных баз данных

Ларри Эллисон любит рассказывать, что еще ребенком запланировал стать богатым. Однако его сложное детство этого не предвещало, его можно описать известным анекдотом: «До восьми лет я думал, что меня зовут “Заткнись!”». Отца, летчика ВВС США, он не знал. Когда ему еще не было года, мать отдала его в семью своей тети, муж которой воспитывал его в строгости.

Эллисон был способным молодым человеком, но с вузом у него не заладилось – он дважды пробовал учиться, но оба раза был отчислен. Зато из дома он уехал легко, и нашел себе работу в фирме Ampex российского эмигранта Александра Понятова. Именно там Эллисон стал классным программистом и нашел компаньонов для реализации своей идеи по созданию СУБД.

В те годы базы данных были устроены иерархически, как дерево связей: ствол, ветки, веточки, листья и так далее. Так до сих пор устроена файловая система – папки и в них подпапки. Но в 1970-м британец Эдгар Кодд из IBM предлагает для создания баз данных реляционный подход, основанный на теории множеств и логике предикатов, то есть соответствия истинных и ложных значений.

В IBM, впрочем, идея восторга не вызвала: компания только что вложилась в очень дорогую иерархическую СУБД. Так что там внедрение идеи Кодда отложили, а вот Эллисон из Ampex ею увлекся.

К концу 1970-х все больше разработчиков начали ставить на реляционную модель, в IBM тоже опомнились и начали создавать свой продукт. Будучи человеком способным, Эллисон смог по небольшим фрагментам публичных выступлений сотрудников IBM разгадать идею продукта и использовать их логику.

Так в 1977-м появился новый разработчик СУБД. 33-летний Эллисон вложил в дело $1200, еще $800 внесли его партнеры, Эд Оутс и Боб Майнер. Говорят, что одной из причин развода Эллисона с его второй женой стал тот факт, что она отказалась инвестировать в компанию $500, хотя её муж и пообещал стать миллионером.

Партнеры до этого вместе работали в Ampex над проектом СУБД для ЦРУ, который носил кодовое имя Oracle. Так они и назвали свой продукт, а потом и компанию. Эллисон заранее присмотрел себе клиентов: в Ampex он программировал СУБД для ВВС, и первым их клиентом в 1979 году стала одна из авиабаз. Так что дела сразу пошли отлично.

Ларри обладал незаурядной харизмой: говорят, он с легкостью мог убедить повысить ему зарплату или уговорить коллегу поработать вместо него. Это умение очень пригодилось компании. Через 9 лет после старта, в 1986 году Oracle вышел на IPO, а Эллисон стал миллионером, как и обещал бывшей жене.

К 1990-му оборот превысил полмиллиарда долларов, и всё шло отлично, пока регуляторы не поймали Oracle на мухлеже при составлении отчетности. Было ли это ошибкой или обманом с целью повышения котировок, но компания оказалась в шаге от банкротства. Пришлось сокращать расходы, и Эллисон недрогнувшей рукой подписывает приказ об увольнении сотен человек. Oracle остался на плаву, и вскоре забыл о былых бедах, но то увольнение припоминают ему до сих пор.

Эллисон вообще считается крайне жестким руководителем (сейчас его бы назвали «токсичным»). Виноваты ли в этом детские травмы, или гены отца-военного, но кажется, теперь его сотрудники считают, что их всех зовут “Заткнись!”. Говорят, что, соглашаясь работать на Эллисона, нужно быть готовым потерять себя как личность. Зато его школа высоко ценится, и желающих поработать в Oracle всегда хватало.

Если к сотрудникам он жесток, конкурентов он искренне ненавидит. Эллисон говорит, что в бизнесе не бывает win-win, кто-то должен умереть, а кто-то уйти победителем. Он всегда агрессивно скупал конкурентов. Но его враг номер один – это Microsoft и лично Билл Гейтс, над домом которого он любил пролетать на бреющем на своем истребителе.

Сейчас Эллисону 81, он снова холост и уверенно входит в пятерку богатейших людей мира. Эксцентричного миллиардера любит желтая пресса: рассказы про его жен и спутниц, о его истребителе, яхтах, автомобилях и острове, занимают намного больше места, чем скучные рассказы о созданных Oracle программных продуктах и вкладе в развитие технологий.

#техноистории от Саши Иванова

«Ростелеком» будет стремиться выплачивать совокупно не менее 50% от чистой прибыли по МСФО, следует из утвержденной сегодня советом директоров трехлетней дивидендной политики компании на 2024–2026 годы. В том числе исходя из нее будут определяться дивиденды за прошлый год, которые будет утверждать вскоре годовое собрание акционеров. В 2024 году, напомним, чистая прибыль «Ростелекома» по МСФО составила 24,1 млрд руб.

Прежняя дивидендная политика действовала в 2021-2023 гг. По ней «Ростелеком» должен был стремиться за каждый отчетный год выплачивать дивиденды «в размере не менее 5 рублей на одну обыкновенную акцию, но как минимум на 5% больше на одну обыкновенную акцию по сравнению с предыдущим отчетным годом».

В 2022 году компания, несмотря на очевидную внешнюю нестабильность, выплатила за 2021 год по 4,56 руб. на акцию, несколько недотянув до целевых 5 руб., за 2022 году – 5,4465 руб., а за 2023-й уже 6,06 руб. на акцию.