Un feed plin de conturi AI "explicative" care păcălesc curiozitatea AI-ului să se implice. Doar astăzi, feed-ul meu are chestii precum băieți care lovesc BREAKING pe hârtii AI vechi de un an. Faci chestii de genul ăsta? Respect efortul, dar vă rog să aveți un oarecare respect pentru mediul nostru colectiv de informații. Este destul de greu să urmărești lucrări noi.

Ai văzut acest tweet viral despre un dispozitiv portabil de bruiaj audio? Arată tare, nu? De asemenea, arată destul de asemănător cu produsele din anii 100 vândute pe Alibaba și în magazinele de spionaj ani de zile. Sau ca kituri DIY pentru piese de 50 de dolari. Ei folosesc zgomot ultrasonic pentru a copleși microfoanele foarte apropiate. Sunt sceptic în privința prețului și modului în care este promovat și aș vrea să împărtășesc de ce: mi se pare că ceea ce diferențiază acest aspect, pe lângă limbajul aliniat confidențialității, sunt afirmațiile care mi se par că au dezvoltat "fizică nouă" și folosesc AI pentru a detecta microfoanele. Acest lucru ar fi extraordinar și ar necesita o dovadă la fel de extraordinară dacă este adevărat. Bănuiesc că realitatea ar fi mai degrabă ca folosirea WiFi-ului etc. pentru a scana dispozitive. Aceasta nu este fizică nouă. Problema: multe dintre microfoanele care îi îngrijorează cel mai mult pe oameni nu emit wifi sau bluetooth etc. Sau ar putea fi un telefon în modul avion. Etc. Alte probleme legate de bruiajul ultrasonic? Limitări complexe de autonomie, probleme cu reflexiile din cameră, absorbția materialului de emisii de la bruiator, obstrucții etc. Un telefon într-un buzunar din material textil s-ar putea să nu fie învins fiabil de acest dispozitiv, de exemplu. De asemenea, critic: raza acestui tip de tehnologie este distanța dintre emițător și microfon. Nu între tine și microfonul nedorit. Așadar, dacă ești într-o cameră de dimensiuni normale și microfonul este, să zicem, la 3 metri de tine în tavan sau pe cealaltă parte a canapelei, s-ar putea să te audă clar. Ia în considerare să întrebi un expert local prietenos în audio, fizică sau securitate înainte de a cumpăra sau investi în acest produs. Eu nu sunt unul dintre aceștia. Sursa înțelegerii mele: Am petrecut ceva timp acum câțiva ani planificând să asamblez un astfel de dispozitiv și am citit multe lucrări. S-ar putea să greșesc în înțelegerea mea (sau să ratez ceva!) și aș corecta cu plăcere dacă am înțeles greșit ce oferă. Pentru a afla mai multe despre această categorie populară și bine cunoscută de obiecte, urmăriți @LinusTech de acum un an

Se vorbește mult despre creșterea confidențialității prin crearea unui strat de rutare de anonimat între utilizator și furnizorul modelului AI. Dar ceea ce nu înțeleg cu adevărat este următorul lucru: LLM-urile commodity sunt deja excepțional de bune la identificarea tiparelor și la de-anonimizare. De ce am crede că nu sunt capabili să ne reconecteze rapid? Aș paria că reidentificarea dintr-o singură dată de către un model este ușor posibilă prin solicitări individuale de la mai multe conturi, chiar dacă acestea sunt direcționate "anonim" către API. Aproape sigur este valabil mai ales când utilizatorii lucrează la aceeași bucată de cod, proiect sau din același mediu. Concluzia: e cam ca și cum ai folosi browserul Tor crezând că ești anonim de pe site-uri, dar păstrând cookie-urile între sesiuni. Cantitatea de detalii pe care ar trebui să o aplici contextului pentru a fi cu adevărat întărit împotriva reconectării de către modele mari pare cu adevărat substanțială, până la punctul de a deveni o ineficiență uriașă.