Feed vol met AI 'uitleg' accounts die de AI-geïnteresseerden misleiden tot betrokkenheid. Vandaag alleen al heeft mijn feed dingen zoals jongens die BREAKING op jaar oude AI-papieren plakken. Doe je dit soort dingen? Ik respecteer de inzet, maar heb alsjeblieft wat respect voor onze gezamenlijke informatieomgeving. Het is al moeilijk genoeg om daadwerkelijk nieuwe papieren te volgen.

Heb je deze virale tweet gezien over een draagbare audio-jammer? Ziet er cool uit, toch? Het lijkt ook behoorlijk op honderden producten die al jaren op Alibaba en in spionagewinkels worden verkocht. Of als DIY-kits voor $50 aan onderdelen. Ze gebruiken ultrasone geluiden om zeer dichtbijzijnde microfoons te overweldigen. Ik ben sceptisch over de prijs en de manier waarop het wordt gepromoot, en ik wil graag delen waarom: het lijkt mij dat wat dit onderscheidt, afgezien van de privacy-gerichte taal, claims zijn die voor mij klinken alsof ze "nieuwe fysica" hebben ontwikkeld en AI gebruiken om microfoons te detecteren. Dit zou buitengewoon zijn en zou even buitengewone bewijzen vereisen als het waar is. Ik vermoed dat de werkelijkheid meer lijkt op het gebruik van WiFi enz. om apparaten te scannen. Dit is geen nieuwe fysica. Het probleem: veel van de microfoons waar mensen zich het meest zorgen over maken, zenden geen wifi of bluetooth uit, enz. Of het kan een telefoon in de vliegtuigmodus zijn. Enz. Aanvullende problemen rond ultrasone jamming? Complexe bereikbeperkingen, problemen met kamerreflecties, stof dat emissies van je jammer absorbeert, obstructies, enz. Een telefoon in een stoffen zak kan bijvoorbeeld niet betrouwbaar door dit apparaat worden verslagen. Kritisch ook: het bereik van dit soort technologie is de afstand tussen de zender en de microfoon. Niet tussen jou en de ongewenste microfoon. Dus als je in een normale kamer bent en de microfoon, laten we zeggen, 3 meter van je in het plafond is, of aan de andere kant van de bank, kan het je nog steeds duidelijk horen. Overweeg om je vriendelijke lokale expert in audio, fysica of beveiliging te vragen voordat je dit product koopt of investeert. Ik ben niet een van die experts. De bron van mijn begrip: ik heb een paar jaar geleden enige tijd besteed aan het plannen van het samenstellen van zo'n apparaat en heb veel papers gelezen. Ik kan verkeerd zijn in mijn begrip (of iets missen!) en zou het graag corrigeren als ik verkeerd heb begrepen wat ze aanbieden. Om meer te leren over deze populaire en bekende categorie objecten, kijk naar @LinusTech van een jaar geleden.

Er wordt veel gesproken over het vergroten van de privacy door een laag van anonimiteitsrouting te creëren tussen de gebruiker en de AI-modelprovider. Maar wat ik echt niet begrijp is dit: commodity LLM's zijn al uitzonderlijk goed in het identificeren van patronen en het de-anonimiseren. Waarom zouden we denken dat ze niet in staat zijn om ons snel weer te relinken? Ik wed dat 1-shot re-identificatie door een model gemakkelijk mogelijk is over enkele prompts van meerdere accounts, zelfs als ze 'anoniem' naar de API zijn gerouteerd. Bijna zeker vooral waar wanneer gebruikers aan dezelfde code, project of vanuit dezelfde omgeving werken. Conclusie: het is een beetje zoals het gebruik van de Tor-browser in de veronderstelling dat je anoniem bent voor websites, maar cookies tussen sessies behoudt. De hoeveelheid rommel die je zou moeten doen om de context echt te verharden tegen relinking door grote modellen lijkt echt aanzienlijk te zijn tot het punt van enorme inefficiëntie.