Купить решения «Лаборатории Касперского»
в интернет-магазине Kaspersky-Security.ru

(800) 350-59-04

Новости

5 актуальных тем с конференции Kaspersky NEXT

В этом году основными темами конференции Kaspersky NEXT стали ИИ, гендерное равенство и социальная робототехника.

В этом году на конференции Kaspersky NEXT, прошедшей в Лиссабоне 14 октября, были представлены результаты исследований самых авторитетных европейских экспертов в сфере кибербезопасности и искусственного интеллекта (ИИ). Спектр поднятых вопросов был очень широким — от машинного обучения и ИИ до защиты Интернета вещей (IoT). Сегодня мы кратко расскажем о пяти самых интересных темах, затронутых на конференции.

Как сделать мир справедливее с помощью ИИ

Задумывались ли вы, сколько решений сегодня принимают машины, а не люди? А на какую их часть влияют данные о расе, половой принадлежности и происхождении? Крити Шарма (Kriti Sharma), основатель инициативы AI for Good, рассказала об алгоритмах, постоянно используемых для принятия решений о том, кто мы и чего хотим.

По мнению Крити, чтобы на самом деле сделать ИИ лучше, нам нужно привлечь к его разработке людей самого разного происхождения, пола и национальности. Смотрите ее выступление на Ted Talk о влиянии систематических ошибок, которые вносит человек, на решения, принимаемые машиной.

Гендерная принадлежность ИИ и ее последствия

Вспомните Алексу, Сири и Кортану. Что у них общего? У всех женские голоса — и все созданы, чтобы покорно исполнять ваши команды. Но почему так? Неужели и технологии не свободны от гендерных стереотипов и лишь способствуют их укреплению? На NEXT 2019 сразу две панельные дискуссии были посвящены гендерным вопросам в сфере ИИ. Исследования показывают, что людям комфортнее общаться с цифровыми помощниками, если у тех женские голоса. Является ли это отражением ситуации в обществе?

Что же можно сделать, чтобы победить неравенство полов в ИИ? Возможно, следует использовать какой-то гендерно-нейтральный голос или даже создать отдельный пол для роботов и ИИ. Кроме того, важно позаботиться о том, чтобы этническое и социокультурное многообразие команд, разрабатывающих ИИ, отражало разнообразие обслуживаемых им пользователей.