Максимальный репост. Как соцсети заставляют нас верить фейковым новостям

1. По анкетным данным пассажира «Титаника» – пол, возраст, класс каюты, сколько стоил билет, сколько членов семьи было с ним на борту – можно с 80 %-ной точностью предсказать, выжил он или погиб при кораблекрушении.

2. Машинное обучение – это способ свести задачу про «Титаник» или вопрос, показывать ли вам запись друга в ленте Facebook, к универсальной математической процедуре. На входе – характеристики пассажира или записи в цифрах, на выходе – односложный ответ: «выживет – не выживет», «показывать – не показывать».

3. Нейросети – самый модный, но не единственный и даже не самый популярный на практике пример таких алгоритмов. У каждого семейства таких алгоритмов свои недостатки, которые мешают им правильно реагировать, например, на иронию или скрытые цитаты – и Facebook без повода блокирует вас на неделю.

4. Чтобы алгоритмы хорошо обучались, им необходим «режим исследования», когда искусственный интеллект дает пользователю случайные или даже вредные советы. Сайт знакомств OkCupid признался, что в этом режиме намеренно предлагал людям неподходящих партнеров.

5. Есть риск, что соцсеть определит вас в небольшую «контрольную группу» пользователей, которая получает неудачные рекомендации (или видит френдленту без самых важных записей друзей) из раза в раз.

6. Эффект под названием «петля положительной обратной связи» ухудшает реальную жизнь, когда машинное обучение берут на вооружение чиновники. Например, у американских подростков, которых алгоритм маркирует как неблагополучных, вырастает шанс стать преступниками.

7. И именно такие, несовершенные, алгоритмы – то, без чего все привычные нам способы отличить правду от неправды, найти единомышленников и поделиться этим знанием с ними перестанут работать.