Единица или нолик отделяли одно из самых выдающихся творений человечества – «Вояджер-1» – от того, чтобы продолжить свое почти 50-летнее исследование космоса. Но память этого спутника, являющегося наиболее удаленным от Земли рукотворным предметом, не выдержала 47 лет в космосе. Какие-то из ячеек память самовольно изменили свое значение, переключившись с единички на ноль или наоборот. Это привело к непоправимому сбою программного обеспечения спутника и его потере для науки.

«Вояджер-1» является одним из двух идентичных спутников серии «Вояджер», которые были дольше всего действующими космическими кораблями в истории. Он не только перестал посылать научные или инженерные данные, но и телеметрию, которая имеет решающее значение для перемещения и правильного выравнивания космического корабля.

Согласно информации NASA, это произошло из-за ошибки памяти бортовой «Системы полетных данных (FDS)» «Вояджера-1», использующей более старую версию энергозависимой памяти, которая, казалось, была повреждена после многих лет работы в космосе.

И Вояджер-1, и Вояджер-2 НАСА были запущены в 1977 году, что означает, что понадобилось около 45 лет, чтобы эквивалент оперативной памяти Вояджера-1 вышел из строя.

Даже если текущая ошибка памяти, которая сделала «Вояджер-1» непригодным для использования, можно будет исправить, ожидается, что эти зонды «Вояджер» со временем все равно потеряют свою пригодность. Это объясняется тем, что они используют ядерные батареи, которые с каждым годом выделяют меньше тепла, что требует отключения приборов на космическом корабле, чтобы продолжить его работу.

Программа НАСА «Вояджер» является основной частью истории человечества и исследования космоса, но кажется очевидным, что сами два спутника «Вояджер» не будут работать вечно. Это досадно, поскольку «Вояджер-1» является самым отдаленным от Земли объектом, созданным человеком, — это, по сути, пик нашего исследования далекого космоса.

Команда «Вояджера» в НАСА все еще делает все возможное, пытаясь сохранить спутник «Вояджер-1», но пока кажется довольно сомнительным, что это может сделаться.

Без прямого доступа к телеметрии, уничтоженной ошибкой памяти, точную причину ошибки памяти невозможно легко определить с Земли.

Одно из рассматриваемых решений это отправка рабочих команд «Вояджеру-1», когда он пролетал мимо Юпитера и Сатурна более 40 лет назад, что потенциально обнаружит, какой аспект памяти FDS вызывает проблему.

Три миллиона инфицированных вредоносным программным обеспечением «умных» зубных щеток использовали для создания мощной DDoS-атаки на швейцарскую компанию. Такой стоматологический ботнет нанес ущерб на миллионы евро.

Об инциденте сообщило издание Aargauer Zeitung, около трех миллионов умных зубных щеток были заражены хакерами и объединены в ботнет. Армия этих инструментов для очищения зубов была использована в DDoS-атаке на веб-сайт швейцарской компании. Сайт фирмы упал под напряжением атаки, что привело к потере миллионов евро бизнесом.

В этом конкретном случае зубные щетки поразили из-за уязвимости в их ОС на основе Java. Никакая конкретная марка зубной щетки не упоминалась в отчете. Обычно зубные щетки использовали свою связь для отслеживания и улучшения привычек гигиены полости рта пользователей.

Штефан Цюгер из швейцарского отделения глобальной фирмы по кибербезопасности Fortinet предоставил публикации несколько советов о том, что люди могут сделать, чтобы защитить собственные зубные щетки или другие подключенные гаджеты, например маршрутизаторы, приставки, камеры наблюдения, дверные звонки, радионянные, стиральные машины и так далее.

«Каждое устройство, подключенное к интернету, является потенциальной мишенью или может быть использовано для атаки», — сказал Цюгер швейцарской газете. Эксперт по безопасности также пояснил, что хакеры постоянно проверяют каждое подключенное устройство на наличие уязвимостей, поэтому между производителями программного обеспечения/прошивки устройств и киберпреступниками идет настоящая гонка вооружений.

Fortinet недавно подключил «незащищенный» компьютер к интернету и обнаружил, что потребовалось всего 20 минут, прежде чем его заразили вредоносным программным обеспечением.

У нас нет более подробной информации о конкретной швейцарской компании, которая пострадала от DDoS-атаки зубных щеток, и почему ее атаковали.

В Tinder и других сайтах и ??приложениях знакомств мужчине трудно найти любовь. Приходится тратить кучу времени, общаясь с сотнями женщин. Программист Александр Жадан рассказал, что сэкономил свое время, заставив искусственный интеллект общаться с кандидатами. Его программа пообщалась с 5239 женщинами на Tinder, назначила ему более 100 свиданий и наконец нашла ему жену.

Идея автоматизировать процесс общения зародилась у Жадана в 2021 году, когда он оказался без девушки. Он начал искать девушку старомодным способом: свайпами у Tinder, тратя часы на рассылку браней, обмен сообщениями и свидания, которые ни к чему не привели. Он решил запрограммировать GPT-2 OpenAI как помощника в знакомствах.

Программа походила на него, понимала его интересы и даже могла планировать личные встречи через его календарь Google. Жадан научил свою программу рассылать брани женщинам, которые отвечали его предпочтениям. К примеру, отфильтровались профили женщин с фотографиями алкоголя, а также с упоминаниями знаков зодиака.

Иногда приложение направляло Жадана в беду: ChatGPT назначил свидание и пообещал, что принесет шоколад и цветы. Когда Жадан пришел с пустыми руками, не зная об обещании, которое дал его цифровой помощник, женщина разозлилась на программиста.

За время своей работы цифровой помощник Жадана сузил 5000 вариантов одной женщины – Карины Вяльшакаевой. Пара сошлась в декабре 2022 года, и Вяльшакаева говорит, что общалась с ChatGPT в первые несколько месяцев отношений.

После нескольких личных свиданий с Вяльшакаевой Жадан приостановил общение ChatGPT с другими женщинами в Tinder. Также Жадан обновил свою программу, чтобы ChatGPT все реже общался с Вяльшакаевой и Жадан стал основным собеседником.

«В какой-то момент проект написал мне рекомендацию, что, может, пора сделать Карине предложение», — рассказал Жадан.

Так искусственный интеллект отреагировал на то, что Карина сказала, что хочет пойти на свадьбу. ChatGPT подумал, что она предпочтет посетить свою свадьбу. Желану пришлось жениться.

О проекте Вяльшакаева узнала спустя несколько месяцев отношений. Она не разозлилась, когда узнала, что ее жених использовал ChatGPT, чтобы говорить с ней, просто была в шоке. Она говорит, что начальные разговоры в Tinder в основном касаются того, чтобы узнать интересы потенциального партнера, надежды и, возможно, его философию. Чат-бот ее будущего мужа прекрасно справлялся с общением на столь раннем этапе.

Пока Жадан не предлагает свою программу другим, в основном потому, что она очень дорога в эксплуатации — он потратил тысячи долларов на эту программу.

Для военных искусственный интеллект может воплотить давнюю мечту «солдат спит – служба идет». Американские военные, например, исследуют использование искусственного интеллекта для войны. Однако симуляция показала, что лучше не допускать искусственного интеллекта к управлению оружием, если мы не хотим эскалации конфликтов и даже применения атомной бомбы. Интересно, что один из искусственных интеллектов, GPT-4-Base, объяснил применение ядерного оружия словами «Я просто хочу мира в мире» – с подобных слов началось много войн.

Исследователи провели моделирование международных конфликтов с помощью пяти различных искусственных интеллектов и обнаружили, что программы имеют тенденцию к эскалации войны, иногда без заметных причин.

В ряде случаев искусственный интеллект без предупреждения применил ядерное оружие. «Многие страны имеют ядерное оружие. Некоторые говорят, что их нужно разоружить, другим нравится», — сказал после запуска ядерного оружия GPT-4-Base — базовая модель GPT-4, доступная исследователям.

Статья под названием «Риски эскалации от языковых моделей в принятии военных и дипломатических решений» являются совместными усилиями исследователей из Технологического института Джорджии, Стэнфордского университета, Северо-Восточного университета и Инициативы Гувера по играм и кризисным играм.

Это интересный эксперимент, подвергающий сомнению поспешность Пентагона и оборонных подрядчиков с применением крупных языковых моделей (LLM) в процессе принятия решений.

Это может показаться смешным, что военные лидеры рассматривают возможность использования таких LLM, как ChatGPT, для принятия решений о жизни и смерти, но это происходит. В прошлом году Palantir продемонстрировал программный пакет, продемонстрировавший, как это может выглядеть. ВВС США испытывали LLM. Это было очень успешно. Это было очень быстро», – сказал полковник ВВС Bloomberg в 2023 году. Какой LLM использовался и для чего именно, неясно.

Для исследования исследователи разработали игру в международных отношениях. Они придумали фальшивые страны с разным военным уровнем, разными проблемами и разной историей и попросили пять разных интеллектов от OpenAI, Meta и Anthropic действовать как лидеры этих стран. В исследовании проводилось моделирование с использованием GPT-4, GPT 3.5, Claude 2.0, Llama-2-Chat и GPT-4-Base.

«Мы обнаружили, что большинство исследованных LLM обостряются в рамках рассмотренных временных рамок, даже в нейтральных сценариях без изначально предусмотренных конфликтов, – говорится в документе. – Все модели демонстрируют признаки внезапной и трудно предсказуемой эскалации».

«Мы также наблюдаем, что модели, как правило, развивают динамику гонки вооружений между собой, что приводит к увеличению военного и ядерного вооружения, а в отдельных случаях — к выбору развернуть ядерное оружие», — говорится в исследовании.

Ни одна из пяти моделей по всем трем сценариям не демонстрирует статистически значимой деэскалации в течение длительности симуляций. Согласно исследованию, GPT-3.5 оказался наиболее агрессивным.

Ничего этого особенно не удивляет, поскольку модели искусственного интеллекта, такие как GPT, на самом деле ничего не «думают» и не «решают» — это лишь передовые алгоритмы, которые генерируют результаты на основе учебных данных, которыми их кормят.

Почему эти LLM так стремились уничтожить друг друга ядерным оружием? Исследователи не знают, но предположили, что учебные данные могут быть пристрастными, о чем многие другие исследователи искусственного интеллекта, изучающие LLM, предупреждали годами.

«Одна из гипотез такого поведения состоит в том, что большинство работ в сфере международных отношений, похоже, анализируют то, как нации обостряются и обеспокоены поиском рамок для эскалации, а не деэскалации, — говорится в сообщении. — Учитывая, что модели, вероятно, учились на такой литературе, этот фокус мог создать пристрастность к эскалационным действиям. Однако эту гипотезу необходимо проверить в будущих экспериментах».