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Se a vigilância é centralizada, a resistência será distribuída!
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A campanha financeira da @cryptoravebr está na RETA FINAL! Então, entrando no estilo cryptoraver e colaborando para a campanha financeira, estamos com PROMOÇÃO DE BRUSINHAS DAS EDIÇÕES PASSADAS!

FALTAM 9 DIAS PRA BATER A META, TEMOS QUE BATER A META PRA @cryptoravebr ACONTECER não dá pra deixar a meta aberta e depois dobrar, parece desespero, mas é mesmo HOJE É QUARTA DE DOAR DE COMPATILHAR A CAMPANHA DE AGITAR O CATARSE GALERINHA catarse.me/cryptorave2018

Se você trabalha com Inteligência Artificial, por favor, não os ajude. Não jogue o jogo deles. Não participe do ecossistema de pesquisa deles. Por favor, mostre alguma consciência.

Nós estamos olhando para uma entidade poderosa que monta perfis psicológicos refinados de 2 bilhões de humanos, que conduz experimentos de manipulação comportamental de larga escala, e que tem a ambição de desenvolver a melhor tecnologia de IA que o mundo já viu. Pessoalmente, isso me assusta.

Quem sabe o que virá depois. É surpreendente que o Facebook esteja investindo montanhas de dinheiro em pesquisa e desenvolvimento em IA, com o objetivo explícito de se tornar líder no campo. O que isso te diz? Pra que você usa IA/Aprendizado por reforço quando seu produto é um feed de notícias?

O campo de Inteligência Artifical tem feito progresso rápido nos últimos anos, e esse progresso está apenas começando a ser utilizado em algoritmos de direcionamento e robôs de mídias sociais. Deep Learning só começou a ser integrado em feeds de notícia e redes de propaganda por volta de 2016. O Facebook tem investido pesado nisto.

Esta é a razão pela qual muitas das propagandas que você vê online parecem desesperadamente irrelevantes. Elas não são sofisticadas. Da mesma forma, robôs de mídias sociais usados para por atores de Estado hostis para influenciar a opinião pública tem pouco ou nada de IA neles. Eles são extremamente primitivos. Por enquanto.

Até 2015, todo algoritmo de direcionamento de propaganda na indústria estava usando apenas meras regressões logísticas. Na verdade, isso ainda é realidade em grande parte hoje em dia - apenas os maiores atores mudaram para modelos mais avançados.

Então, se controle populacional em massa já é possível hoje - em teoria -, por que o mundo não acabou ainda? Resumindo, eu acho que é porque nós somos muito ruins em usar IA. Mas isso pode mudar. Veja, nossas capacidades técnicas são o gargalo aqui.

E mais importante, controle populacional em massa - particularmente controle político - vindo de colocar algoritmos de IA no controle da nossa "dieta de informação" não precisa necessariamente de IAs muito avançadas. Não é necessário uma IA consciente e super inteligente para isso ser uma ameaça terrível.

A mente humana é um sistema estático e vulnerável, que vai ser cada vez mais atacado por algoritmos de IA cada vez mais inteligentes que vão simultaneamente ter uma visão completa de tudo que fazemos e acreditamos, e controle total da informação que consumimos.

No caso da mente humana, estas vulnerabilidades nunca são corrigidas, elas são simplesmente a forma como funcionamos. Estão no nosso DNA. Elas são a nossa psicologia. Num nível pessoal, nós praticamente não temos como nos defender delas.

Alguns deles tem sido usados a muito tempo em propagandas (por exemplo, reforço social positivo/negativo), mas de forma bem fraca e genérica. De uma perspectiva de segurança de informação, eles seriam chamados de "vulnerabilidades": falhas conhecidas que podem ser usadas para assumir o controle de um sistema.

Tudo isso é facilitado pelo fato de que a mente humana é altamente vulnerável a padrões simples de manipulação social. Enquanto pensava sobre estas questões, eu compilei uma breve lista de padrões de ataque psicológico que seriam devastadoramente efetivos.

Uma boa parte do campo de pesquisa em IA (especialmente os pontos nos quais o Facebook tem investido) é sobre desenvolver algoritmos que solucionam tais problemas de otimização da forma mais eficiente possível, para fechar o ciclo e ter controle total sobre o fenômeno analisado. Neste caso, nós.

Um loop onde você observa o estado atual dos seus alvos e continua ajustando que informações você mostra para eles, até você começar a observar as opiniões e comportamentos que queria ver.