♪
Narator: Guvernul SUA suferă cel mai invaziv
Cyberattack în istoria sa.
Nikolas Badminton: Hackerii a intrat în conturile de e -mail
afiliat cu capul Departamentul de securitate internă.
Ramona Pringle: Ai crede că ar fi avut
tot felul de garanții în loc.
Narator: Vânători de locuri de muncă lumea se confruntă
Interviuri stresante realizate Nu de o persoană,
Dar printr -un algoritm Asta examinează
Fiecare cuvânt și gest.
K. Alexander: Le analizează expresiile faciale;
Cât de mult contact ocular fac, și chiar tonul lor de voce.
M. Aitken: Sunt esențial încercând să impresionez o mașină.
Narator: În India, o cercetare Studentul folosește noi tehnologii
pentru a ajuta persoanele surde comunica într -un fel
că nu au niciodată am putut face înainte.
Aitken: vrea să inventeze un Program AI care se poate traduce
vizual „limbajul semnelor” în text englezesc.
Anthony Morgan: Și nu este Doar limitat la oameni
cu condiții de auz. AI poate ajuta oamenii
care sunt orbi sau au Alte dizabilități.
Narator: Acestea sunt Povești ale viitorului
că datele mari aduc la ușa noastră.
Impactul real al lumii reale predicții și supraveghere.
Puterea artificială inteligență
și mașini autonome.
În bine sau în rău,
Acestea sunt Secretele datelor mari.
Narator: La sfârșitul anului 2020, un angajat la Silicon Valley
Sediul central al FireEye în California,
unul dintre cei mai respectați și firme de succes în domeniul cibersecurității
În Statele Unite, face Un sistem de rutină verifică
Când observă ceva ieșit din comun.
Alexandru: Unul dintre ei Angajații par să aibă
două telefoane înregistrate la rețeaua lui.
Narator: În timp ce acest lucru poate apărea nesemnificativ pentru un străin,
Clientela FireEye include o parte din lume
Cele mai mari companii și nivel superior instituții guvernamentale,
ceea ce le face o constantă țintă pentru spionaj cibernetic.
Badminton: Din cauza lor profil înalt,
FireEye este întotdeauna sub amenințare de atac.
De aceea ceva neobișnuit în sistemele lor
este motiv de îngrijorare.
Narator: angajatul care a înregistrat cel de -al doilea telefon
este contactat și spune Echipa de securitate
că nu are idee de ce Există un alt număr
atașat la rețeaua sa.
Pringle: clopote de alarmă Începeți să plecați.
FireEye nu poate concluziona doar că Au fost compromise
Și cineva a accesat sistemele lor.
Narator: Compania se lansează imediat
o anchetă.
După câteva săptămâni de analiză, Fireeye descoperă
că nu numai că cineva a încălcat rețeaua lor,
Dar au furat și hacking aplicații
că compania angajează Evaluează siguranța
din rețelele proprii clienți.
Alexandru: Este foarte rău. Instrumentele pe care le -au furat ar putea
să fie folosit pentru a pune în scenă sofisticat Atacuri noi în întreaga lume.
Narator: FireEye este capabil Urmăriți intruziunea înapoi
la ceva aparent inofensiv,
o actualizare software de rutină de la un Compania numită Solarwinds,
un furnizor de sisteme de frunte Instrumente de management
pentru rețea și infrastructură monitorizare.
Badminton: Solarwinds este un jucător major în spațiu,
cu sute de mii a clienților din întreaga lume.
Narator: software -ul, numit Orion,
este o rețea populară Sistem de management.
Pentru a -l actualiza, utilizatorii au fost solicitat să se conecteze
Dezvoltarea Solarwinds site -ul web,
Introduceți parola și apoi Noul software ar fi
integrat automat în serverele lor.
Alexandru: La suprafață, Este o actualizare destul de standard.
Câteva remedieri de erori, performanță îmbunătățiri și altele.
Narator: Dar sub suprafață, Este altceva decât standard.
Cineva a reușit Introduceți un cod rău intenționat
în actualizarea software Orion,
și neștiind acest lucru, aproximativ 18.000
Clienții Solarwinds au fost descărcați Produsul îmbrăcat.
Odată ce actualizarea a fost finalizată, făptuitorii au fost capabili
pentru a avea acces la altele companii și organizații
că acești clienți au folosit și chiar a lucrat pentru.
Inclusiv giganții tehnologici Intel,
Cisco și Microsoft.
Pringle: Dar ce e mai mult în legătură cu un număr
dintre agențiile federale americane sunt, de asemenea, compromise,
inclusiv Trezoreria, Justiția și departamente de energie
Și chiar Pentagonul.
Narator: Hack -ul Solarwinds este unul dintre cele mai mari și mai mari
cibersecuritate sofisticată încălcări ale secolului XXI.
Autoritățile încep să investigează, încercând să constate
Cine se află în spatele acestui atac desfrânat
și cum au reușit exact executați -l.
Badminton: hack -ul Solarwinds este ceea ce se numește
un atac al lanțului de aprovizionare.
Mai degrabă decât să încerci să încalce Compania sau instituția direct,
Hackerii identifică un terț vânzător cu cibersecuritate slabă
și folosiți -le pentru a avea acces.
Alexandru: întrucât sunt mulți Posibilități pentru
Cine este terțul, Există, de asemenea,
Câteva tipuri diferite de atacuri în lanț de aprovizionare.
Dar un truc comun este să întreprinderi de încălcare
care construiește site -uri web.
Narator: într -un site web atac de constructor,
Hackerii compromite companii care folosesc
Șabloane gata făcute Pentru a crea site -uri web,
de obicei agenții publicitare digitale sau dezvoltatori.
Odată ce afacerea este încălcată,
atacatorii manipulează scenariu de bază al șablonului,
redirecționarea victimelor la un domeniu corupt.
Malware -ul este apoi instalat pe sistemele acestora
Navigarea pe site -uri web legitime.
Pringle: atacuri de constructor sunt foarte eficiente
pentru că în loc să vizăm un o mulțime de site -uri web individual,
Hackerii pot avea acces pe orice site care folosește
Cod doctorat, totul câștigând Acces la o singură companie.
Badminton: Ce suntem și noi Văzând din ce în ce mai mult
sunt așa-numite „Atacuri de gaură de udare”,
unde hackerii se desprind de un site -ul web care este vizitat des
de către angajații unui anumite organizații
sau chiar un sector întreg cum ar fi asistența medicală sau apărarea.
Narator: Odată ținta site -ul unei gauri de udare
atacul este compromis, făptuitorii distribuie malware,
Uneori fără Victimele realizând asta.
Dar pentru că utilizatorii au încredere în site, poate fi ascuns și
Într -un fișier pe care ei Descărcați în mod deliberat,
neștiind de rău intenționat conținut pe care îl conține.
În 2021, amenințarea Google Grupul consultativ descoperit
un atac de gaură de udare care a încălcat mai multe media
și site-uri web pro-democrație pentru vizați vizitatorii
Mai exact din Hong Kong.
Experți în domeniul cibersecurității suspectează că guvernul chinez
a fost în spatele atacului.
Pringle: Hackerii folosesc acum siturile „gaură de udare”
pentru atacurile cibernetice împotriva o serie de victime
în multe sectoare diferite.
Narator: Dar cel mai popular Metoda atacului lanțului de aprovizionare
este un software terț interferențe,
așa cum a fost martor în Hack Solarwinds.
Și ca anchetă În încălcare se adâncește,
ingeniozitatea și complexitatea a operației
devine evident pentru autorități.
Alexandru: Descoperă asta Hackerii au câștigat inițial
Acces la Solarwinds peste un an înainte de expunerea atacului.
Ca un fel de încercare, ei a introdus un fragment mic
de cod inofensiv în o actualizare software
să vadă ce ar putea scapă de ea.
Badminton: Odată versiunea respectivă a acelei versiuni Software -ul a fost publicat
și distribuit cu codul lor încă intact,
Știau că o scară completă Atacul a fost posibil.
Narator: Pe călcâie a acestei victorii,
atacatorii atunci Fă ceva ciudat,
VISE CELE CINCI LUNI.
Alexandru: Probabil că erau Lucrul la scrierea codului
pentru operația principală, Pentru că atunci când reapar,
vin echipat cu un atac din spate
ale căror like -uri Lumea nu a văzut niciodată.
Narator: Anchetatorii sunt uluit când descoperă
Exact modul în care făptuitorii a reușit să introducă
codul tăiat în Actualizare software Solarwinds.
Primul pas a fost încorporarea codului asta i -a informat
Ori de câte ori un angajat pe Echipa de dezvoltare
pregătea un nou software.
Pringle: aceste companii au o bibliotecă digitală,
Și de fiecare dată când ei Inginer o actualizare,
dezvoltatorul are Pentru a verifica codul
Și atunci când au terminat modificarea acestuia,
Îl verifică înapoi.
Badminton: Acest lucru creează un traseu digital, deci este ușor
a urmări cine a avut Acces la fișiere
Și când au fost lucrați.
Narator: Odată an Actualizarea este completă,
Ce se numește o construcție Procesul este pornit,
care transformă codul din limbajul uman
la limbajul computerului.
Software -ul finalizat este apoi ștampilat cu
Ce ar putea fi descris Ca un sigiliu digital,
care în majoritatea cazurilor face imposibil
a modifica cu cineva fiind alertat.
Alexandru: Hackerii erau capabil să studieze solarwinds
construiți proces și strecurați codul în
chiar în ultima secundă Așa că a fost nedetectat.
Badminton: în termeni din lumea reală, este ca și cum cineva a alunecat
o pastilă de otravă într -o sticlă de aspirină la fabrică,
Doar un moment înainte de Sticla a fost închisă.
Narator: Rezultatul Actualizare software rău intenționată
a fost apoi trimis fără să știe la clienții Solarwinds,
Oferind atacatorilor în totalitate Acces anonim
oricărui utilizator Orion care a instalat actualizarea
și a avut o conexiune la internet.
Pringle: codul în sine a fost sofisticat, dar scurt,
Doar 3.500 criptate personaje lungi.
Cei mai buni hackeri sunt foarte economic în programarea lor,
cu atât codul este mai concis, Cu cât este mai greu de detectat.
Narator: În calitate de anchetatori dezvăluie cum operația
a fost realizat, încep să Căutați indicii
În ceea ce privește cine era în spatele ei, dar determinarea identității
a atacatorilor se dovedește dificil.
Badminton: o mulțime de hackeri lăsați din greșeală dovezi
În urmă, unii au codificații care le dau pe baza
Atacuri anterioare cunoscute sau ele S -ar putea chiar să scrie ceva
în limba lor maternă, care își pot oferi naționalitatea.
Narator: Dar Solarwinds codul este atât de sofisticat,
că nu există indicii la originea sa.
Autoritățile nu pot găsi niciunul dovezi care să pună în jos exact
De unde a venit atacul, dar Au suspiciunile lor.
În 2017, cel mai dăunător și Cyberattack scump în istorie
se presupune că a fost perpetuat de armata rusă.
Hack -ul, numit NotPetya, de asemenea a folosit software corupt
ca metodă de livrare.
Alexandru: Notpetya a fost Inițial folosită o armă cibernetică
împotriva Ucrainei de către ruși.
Au încălcat software -ul fiscal numit M.E. Doc
care este utilizat pe scară largă de Întreprinderi ucrainene.
De acolo, s -a răspândit ca Foarte sălbatică din întreaga lume.
Narator: anchetatori a descoperit că notpetya
fusese programat în mod specific A face imposibil
pentru a recupera orice fișiere o dată sistemele au fost infectate.
A fost conceput pentru distruge complet
orice computer care s -a infiltrat.
Malware -ul a vizat totul de la companii energetice,
rețeaua electrică și gazul stații către aeroporturi,
Băncile și corporațiile majore.
Pringle: Guvernul SUA a evaluat că
Atacul notpetya a sfârșit provocând Aproximativ 10 miliarde USD
în valoare de daune la nivel mondial, făcându -l cel mai scump
și distructiv Cyberattack în istorie.
Narator: Autoritățile americane încep să suspecteze că Rusia
Poate fi în spatele Solarwinds Hack și hack, pentru că amândoi
a folosit cod software taintes ca un punct de lansare.
Dar problema pentru anchetatorii este
că asemănările se termină acolo.
Pringle: Notpetya a fost inculpat în iad la distrugerea totul
în calea sa, dar Solarwinds Atacul a fost făcut ascuns.
Au fost și ei selectivi ce instituții să vizeze.
Narator: încălcări la fel de mari Pe măsură ce Solarwinds hack
poate prezenta o jenă a bogății pentru atacatori.
Cu atât de multe opțiuni, poate fi greu pentru ei să se restrângă
Ce companii sau guvern agenții la care doresc să acceseze.
Badminton: Ce fac atacatorii este crearea unui nume de domeniu pasiv
sistem de server care nu numai identifică țintele potențiale
prin adresa IP, dar și le dă un pic
de informații despre fiecare.
Pringle: Hackerii aleg apoi
Care ținte sunt demne din atenția lor.
Ei merg mai ales După companii tehnologice
și ramuri cu profil înalt a guvernului.
Narator: Solarwinds Atacatorii reușesc să încalce
Aproximativ o duzină vitală agenții guvernamentale.
Tulburător, chiar se rup în cibersecuritate
și securitatea infrastructurii Agenție sau CISA,
Biroul la departament de securitate internă
a cărui funcție principală este să apărați rețelele guvernamentale
din cyberattacks.
Alexandru: Pentru ei să încalce chiar agenția a cărei slujbă este
a apăra împotriva aceste tipuri de atacuri
este o jenă majoră pentru autoritățile americane.
Cum se întâmplă asta chiar?
Narator: Conform Departamentul Securității Interne,
sistemul lor detectează doar cunoscut Amenințări și Solarwinds
Atacul este spre deosebire de orice Au mai văzut până acum.
Pe lângă această problemă, a lor procesele nu implică
Scanarea actualizărilor software.
Deci, chiar dacă sistemul ar putea avea a identificat codul rău intenționat,
Nu ar face niciodată l -am detectat,
Pentru că a fost îngropat în actualizare.
Pringle: Asta pare ca un Supraveghere destul de mare din partea asta
a guvernului, Cine ai crede că ar avea
tot felul de garanții în loc.
Narator: În calitate de anchetatori săpați mai adânc,
Descoperă ceva cu adevărat șocant.
Atacatorii nu au fost acces la unele dintre aceste sisteme
pentru o uimitoare nouă luni Înainte de detectarea hack -ului.
Badminton: Interesant este că Hackerii nu păreau să perturbe
Orice sisteme sau distruge orice fișiere.
Au doar un fel de A cutreierat în tăcere.
Care indică unul lucru - spionaj cibernetic.
Narator: Autoritățile au acum motivul atacului,
dar încă nu sunt în măsură să găsească orice dovadă
În ceea ce privește cine a perpetuat -o.
Dar nu pot să nu vină Înapoi la primul lor suspect:
Rusia.
Mai exact, unul dintre Cel mai tenace și viclean
Grupuri de hacking de pe planetă:
Informații rusești susținute APT29,
Cunoscut și sub denumirea de urs confortabil.
Pringle: Ursul confortabil a fost responsabil pentru unele dintre cele mai multe
Hacks infamous of Țările membre din SUA și NATO
în ultimii câțiva ani.
Sunt crema culturii.
Narator: În 2016, WikiLeaks a lansat 20.000 de e -mailuri
din democratic Comitetul național
că au achiziționat după confortabil Ursul și o altă echipă de hacking
se crede că este legat de un ramură separată
a rusului Serviciu de informații,
a accesat DNC ​​-urile rețea internă.
Ursul confortabil tabărat în sistem nedetectat
De peste un an, acțiuni Suspicios similar
la hack -ul Solarwinds.
Și asemănarea nu se oprește acolo.
Badminton: ambele acestea Atacurile au fir comun,
Ei folosesc tăiere Instrumente digitale Edge,
Și acest lucru sugerează finanțarea statului.
Au mers după strategice informaţii,
mai degrabă decât câștig financiar;
Și au ales ținte de interes
la Rusia Comunitatea de informații.
NARRATOR: Din partea sa, Rusia a negat orice implicare
în hack -ul Solarwinds.
Dar SUA nu era convinsă
și sancțiuni impuse lor ca pedeapsă pentru atac.
Pringle: S.U.A. în cele din urmă anunțat
că 10 diplomați ruși ar să fie expulzat din țară
și 32 de entități și indivizi ar fi lista neagră.
Sancțiunile vizate și Șase firme de tehnologie rusă
legat de serviciile de informații.
Narator: Extinderea completă a daunelor cauzate
de The Solarwinds Hack rămâne ceva de mister.
Pentru agențiile guvernamentale care au fost încălcate,
este practic imposibil pentru ei să știe suma totală
a informațiilor Rușii au avut acces la.
Badminton: Ei știu sigur că hackerii au intrat
Conturi de e -mail afiliat cu
Șef al departamentului Securitate internă
și, de asemenea, câțiva alții care lucrează
în departament Divizia de cibersecuritate.
Narator: Pentru companii private, Impactul este, de asemenea, întunecat.
Microsoft nu a raportat nicio dovadă de furat sau scurs
Datele clienților din atac.
Alexander: Pare drăguț clar că guvernul SUA
a fost ținta principală a atacului.
Companiile tehnologice erau probabil Doar daune colaterale.
Narator: sus împotriva acestui fel de dușman formidabil,
Autoritățile americane se confruntă întrebări dificile.
A fost atacul doar vârful suliței
în cyberwar escaladant între familiar
Adversari din Războiul Rece?
Este altul, mai distructiv Hack așteptați după colț?
Majoritatea experților sunt de acord - este nici o chestiune de
Dacă se întâmplă din nou, dar când?
♪ [arată muzică tematică]
♪♪
Narator: New York, în vârstă de 25 de ani Șeicul nativ Ahmed
este la vânătoare pentru un loc de muncă Ca un ghicitor al băncii.
El a solicitat mulți poziții în oraș,
Și astăzi primește vestea că A fost selectat
Pentru nu doar unul, Dar opt interviuri.
Cu toate acestea, acestea ar fi nu întâlniri obișnuite cu
Reprezentanții resurselor umane sau manageri de filiale.
Acestea sunt evaluări Hirevue,
o stare de artă Instrument de recrutare
care folosește artificial inteligență
Pentru a evalua un candidat demnitate
fără potențial angajator prezent.
Badminton: sistemul Hirevue folosește telefonul unei persoane
sau camera de calculator pentru a examina cele mai mici detalii
din răspunsurile lor la un Set standard de întrebări.
Alexandru: le analizează expresiile faciale;
Cât de mult contact ocular fac,
Ce cuvinte folosesc și chiar tonul lor de voce.
Hirevue susține că folosind Aceste valori,
Ei pot determina cum O persoană entuziastă este
despre obținerea slujbei.
Narator: Această informație este apoi obișnuia să fie automat
produce un scor de angajare,
care este clasat împotriva alți candidați.
Algoritmul Hirevue face parte Un câmp înfiorător
de inteligență artificială numit ert,
Tehnologia de recunoaștere a emoțiilor.
Aitken: Ert încearcă practic să identifică cum se simte cineva
Pe baza facialului lor Expresii
și alte indicii fizice.
Narator: Aceste sisteme se bazează pe Doi factori - viziunea computerului,
pentru a recunoaște cu exactitate mișcări faciale,
și învățarea automată pentru a analiza și descifrați -le.
Algoritmii se referă la imens baze de date de imagini ale fețelor umane
care sunt clasificate de emoție,
Și apoi încearcă să se potrivească ei la subiect.
Badminton: Se folosesc șase sentimente de bază:
frică, furie, bucurie, tristețe,
Dezgust și surpriză.
Narator: american de pionierat Psiholog Doctor Paul Ekman
a fost primul care a clasificat Acestea sunt fundamentale
emoțiile umane înapoi În anii '60.
Ekman este considerat a fi tată fondator al lui Ert,
și cercetările sale timpurii încă ecouri în ziua de azi
artificial sofisticat Sisteme de informații.
Alexandru: Credea el că acestea au fost
sentimente universale că toți oamenii au împărtășit,
indiferent de sex, cultură,
locație sau situație.
Narator: În 1978, a publicat
acțiunea facială Sistem de codificare sau FACS.
Alexander: Sistemul FACS clasificat în jur de 40 unic
Mișcările musculare ale feței și au numit elementele fiecăruia
expresie o unitate de acțiune.
Narator: În cea mai mare parte, FACS a fost un succes răsunător,
Dar au fost probleme.
Problema centrală a fost că aceasta a consumat foarte mult timp,
A durat până la 100 de ore pentru a preda Utilizează procedurile,
și o oră pentru a evalua doar unul Minute of Film Film.
Dar o nouă tehnologie promițătoare Acest lucru ar putea ajuta la depășirea
aceste obstacole erau pe orizont,
Viziunea computerului.
Aitken: La începutul anilor 90, Cercetătorii au realizat
că pentru a profita de avansare a tehnologiei,
Aveau nevoie de o bază de date de imagini standardizate
a lucra cu.
Badminton: În acest moment, Guvernul american a intervenit
și a finanțat un program pentru Compilează imagini faciale.
Au văzut potențialul ert ca cerere de securitate.
Narator: de sfârșitul anilor ’90,
Oamenii de știință de învățare automată a început să colecteze
și clasifică aceste arhive,
rezultând o imagine robustă Seturi de date care oferă
Fundația pentru o mare parte din Cercetarea de astăzi bazată pe AI.
Și recunoașterea emoțiilor tehnologie
devine rapid mare afaceri.
Alexandru: unul devreme Furnizor de servicii ERT
a fost o startup numită Affectiva.
Tehnologia lor a fost vândut întreprinderilor
Ca produs de cercetare de piață,
Analiza în timp real Reacții emoționale la reclame
și produse noi în grupuri focus.
Narator: Ert s -a extins de atunci în multe alte zone
de afaceri, în special recrutare,
unde companiile le place Revendicarea Hirevue
că pot eficientiza proces de angajare
prin utilizarea sistemelor lor pentru a buruieni Solicitanți nevrednici
Rapid și precis.
Badminton: un proces care obișnuia să dureze săptămâni
Acum durează doar câteva zile.
Este mult mai ieftin și mai rapid decât dacă oamenii ar fi implicat.
Narator: De fapt, Ert este acum atât de prevalent în resursele umane,
că există ghiduri online cu sfaturi pentru candidați
despre cum să prezinte cel mai bine ei înșiși la cameră.
Pentru căutătorii de locuri de muncă ca șeicul Ahmed, procesul poate fi
o intimidare și experiență de suferință.
Aitken: Sunt esențiale încercând să impresionez o mașină.
Este într -adevăr ciudat.
Narator: Ahmed a petrecut nenumărate ore de studii pentru ghiduri
despre cum să vorbești și mângâie -te,
Dar în ziua interviurilor
El se frământă peste ceva aparent banal,
Cum să poziționați camera.
Alexandru: Un unghi înalt ar putea Fă -l să pară slab și mic,
în timp ce un unghi scăzut ar putea Fă -l să pară prea dominant.
Narator: Și acolo sunt alți factori
alimentează anxietatea lui Ahmed,
și anume că sunetele aleatorii s -ar putea să -i facă rău scorului.
El oprește aerul sistem de condiționare,
și se aruncă în sine în colțul tatălui său
Studio de muzică izolat fonic, departe departe de normal
ciripit plăcut al Pasărea pentru animale de companie a familiei.
Badminton: Pentru că Software -ul analizează
sunetul vocilor oamenilor, orice interferență exterioară
ar putea avea un impact la evaluarea sa.
Narator: Ahmed se stabilește într -o zi înfiorătoare
și se confruntă cu neliniștea realitatea de a face față unui algoritm
că judecă fiecare involuntar gest pe care îl face
și fiecare cuvânt pe care îl rostește.
La criticii emoției Tehnologie de recunoaștere,
Și sunt mulți, Acest lucru este problematic.
Cel mai mult se întreabă dacă artificial Inteligența poate cu adevărat
interpretează ceva ca complex și nuanțat ca comportament uman.
Aitken: Unii susțin că este imposibil de știut definitiv
Ce simte o persoană Pur și simplu citind
expresiile lor faciale.
Oamenii zâmbesc uneori chiar dacă Nu sunt fericiți
Sau scârțâie când nu sunt supărați.
Narator: Și acolo sunt alte probleme.
Criticii Ert susțin că Procesul de clasificare a imaginilor
folosit pentru a dezvolta algoritmi este excesiv de simplist.
Ceva la fel de complicat ca emoție umană
nu poate fi distilat la șase sentimente de bază.
Badminton: emoțiile sunt complexe și adesea interrelaționate.
Există multe zone gri.
Există subtilități care nu sunt AI este capabil să detecteze.
Ei bine, nu chiar încă!
Narator: unii sunt și ei Rapid să subliniezi
Că oamenii exprimă emoții În multe moduri diferite,
Nu doar folosind Expresii faciale.
Factori precum limbajul corpului sunt, de asemenea, indicatori
despre cum se simte o persoană.
Alexandru: indicii fizice cum ar fi brațele încrucișate
sau o postură încetată Uneori poate transmite
Starea sufletească a cuiva mai bine decât privirea de pe fața lor.
Narator: Dar Ekman și al lui Suporterii Counter
că cercetarea este solidă și Stand de afirmație
că dacă o emoție universală este declanșat la o persoană,
apoi un facial involuntar circulaţie
apare firesc pe fața lor.
Aitken: Deci argumentul merge că chiar dacă acea persoană
a încercat să -și ascundă sentimentele,
de bază, Emoția reflexă ar ieși la suprafață,
Și dacă cineva știa ce să arate Căci, ei ar putea să o identifice.
Narator: Totuși, există mulți sceptici care se pun la îndoială
validitatea științifică a ERT
și să aibă probleme cu unele dintre metodologia.
Alexandru: Una dintre probleme oamenii au este că
Seturi de date de imagine pot fi alcătuit din fețe pozate.
Dacă cineva i se cere face o față tristă,
poate arăta diferit Din cum fața lor
De fapt, arată când sunt triste.
Aitken: este un argument valid, Deci cele mai recente sisteme
au început să se bazeze Imagini care sunt sincere,
Filmarea oamenilor care fac lucruri mundane de genul
conducându -și mașinile sau vizionarea televizorului.
Narator: A existat și critica la alegere forțată
Metoda de răspuns de etichetare Imagini în seturi de date.
Pentru că sunt limitate Opțiuni atunci când i se cere
să atribuie o emoție la o poză,
Nu e cameră pentru interpretare.
Badminton: cineva s -ar putea privi o imagine și gândește -te persoana
simte vinovăție sau rușine,
Dar este posibil ca aceste sentimente să nu fie activate lista de alegeri posibile.
Narator: Și acolo sunt preocupări culturale.
Oameni din diferite regiuni a lumii
transmite emoții în moduri diferite.
Alexander: Mulți oameni folosesc Zâmbete pentru a arăta fericirea
Dar de exemplu, În Japonia, câteva zâmbete
sunt expresii simple de politețe, mai degrabă decât bucurie.
Deci poate fi destul de nuanțat.
Aitken: Dar chiar dacă o cultură Are o idee ușor diferită
despre cum arată o față fericită,
Majoritatea oamenilor recunosc bucurie când o văd,
Indiferent de unde sunt din.
Narator: Pentru a atenua efectul nuanțelor culturale,
Companiile ert compilează seturi de date mai diverse.
AfectaVa, unul dintre lideri în domeniu,
se mândrește cu o colecție de mai multe de 10 milioane de imagini
a expresiilor faciale ale oamenilor din 87 de țări.
Și se adaptează mereu algoritmii lor
pentru a le face mai exacte.
Badminton: Ce sunt aceste companii acum fac este incluzând
un element de analiză la sistemele lor.
Deci, mai degrabă decât doar identificarea unei emoții,
AI este capabil să aplice un context cultural
Când îl clasificați.
Narator: Context este altul emite că criticii Ert
Luați -l pe.
În 1972, Paul Ekman a condus un experiment
Pentru a studia diferențele dintre Ce japonez
iar publicul american a reacționat la un film de groază.
Și a descoperit că japonezii a arătat mai puține expresii negative
Când exista o autoritate Figura în cameră.
Alexandru: culturi diferite au propriul set de reguli
despre cine poate arăta anumite emoții cui.
În acest caz, japonezii Publicul s -a comportat probabil
diferit pentru că știau Era cineva acolo
care poate i -a judecat.
Narator: Și pentru oameni ca Șeic Ahmed,
fiind judecat de un artificial Sistem de informații
în timp ce încearcă doar să găsească un Iov ar fi cu siguranță
au un efect asupra cuiva comportament.
Aitken: Ahmed l -a modificat pe al său răspunsuri ușor
Pe parcursul Opt interviuri în acea zi.
Cred că a crezut că dacă el a dat algoritmului o varietate
de răspunsuri, s -ar putea crește Șansele sale de un scor pozitiv.
Narator: de sfârșitul calvarului,
Un ahmed epuizat este înnebunit În transpirație, gura lui este uscată
Și nu poate agita sentimentul că nu făcuse suficient
contact ocular cu camera sau a spus lucrurile corecte.
Alexandru: Nu este suficient contact vizual?
Ești timid și nu au încredere.
Prea mult contact vizual,
Și tu ești agresiv și prea intens.
Badminton: La fel de dificil După cum poate fi procesul,
Realitatea este că ert în recrutare este numai
va deveni mai frecvent Pe măsură ce tehnologia avansează.
Narator: Și Ert este treptat stârnindu -și drumul
De asemenea, în alte câmpuri.
Cel mai recent sector de simțit Atingerea sa este educația.
Colegiul Light True, un secundar Școala pentru fete din Hong Kong,
a folosit software -ul ERT pentru a evalua fețele elevilor
După cum au învățat de la distanță în timpul pandemiei.
Alexandru: Dezvoltatorii spun că sistemul îi ajută pe profesori
Faceți învățarea mai mult Angajator și personal,
reacționând la un student expresiile în timp real.
Chiar le trimite alerte dacă Par distras sau plictisit.
Narator: Compania din spatele revendicări software
că este capabil să fie corect descifrați un copil
stare emoțională despre 85% din timp
și cererea pentru program a crescut dramatic,
cu numărul de școli care folosesc în Hong Kong
mai mult decât dublarea de la 34 la 83.
Aitken: Totul pare cu adevărat invaziv pentru mine.
Sunt copii, până la urmă.
Chiar avem nevoie pentru a fi monitorizare
fețele lor în timp ce învață?
Narator: În altă parte din China, ERT este utilizat
pentru și mai intruziv scopuri.
Camere cu emoție sisteme de recunoaștere
au fost instalate în Xinjiang,
regiunea unde se estimează 1 milion musulmani Uyghur în mare parte
sunt reținuți În lagărele închisorii.
Autoritățile chineze cred că algoritmii lor sunt capabili
identifica potențiali infractori de determinarea stării lor mentale.
Badminton: Este un fel de următor Pas în evoluția lui Ert.
Unii cred că nu numai că poate AI detectează cum este o persoană
sentiment, dar este chiar capabil prezice acțiunile lor viitoare
și da o impresie generală a personalității lor.
Aitken: Dar nu există real dovezi că aceste sisteme
sunt chiar exacte de la distanță.
Se bazează pe foarte Așa-numita știință.
Narator: în 2018, a Studiu controversat
în afara Universității Stanford în California
chiar a mers atât de departe încât să declare că
Analiza facială este capabilă de identificarea
Sexualitatea unei persoane.
Folosind un set de date de peste 35.000 de imagini
preluat de pe site -urile de întâlniri,
un sistem de învățare automată a fost capabil să diferențieze
Între imagini cu gay și oameni drepți
cu o precizie surprinzătoare.
Alexander: Programul a fost capabil să clasifice corect
81% din cazurile care implică Imagini cu bărbați
și 74% din fotografiile femeilor.
Când oamenii au făcut același test, Aceste numere au scăzut
cu 20% la ambele sexe.
Cercetătorii erau de fapt destul de șocat de cât de ușor a fost
pentru algoritm la Faceți distincția.
Narator: Autorii Studiu încheiat
că există montare Dovadă științifică
că pot exista conexiuni între fețe și psihologie
care sunt imposibil de detectat cu ochiul uman,
dar sunt identificabile la sistemele de învățare automată.
Badminton: mai multe proeminente Organizații LGBT
nu au fost fericiți și ceruți Acea distanță Stanford în sine
din cercetare, apelând Este periculos și defectuos.
Aitken: Oamenii erau supărați, Pentru că este fără îndoială
un internațional Problema drepturilor omului.
Acest tip de tehnologie ar putea să fie folosit pentru a expune oamenii ca gay
indiferent dacă este exact sau inexact.
Și în țări precum Arabia Saudită și Iranul,
unde este homosexualitatea pedepsit de executare,
Este foarte periculos!
Narator: în timp ce controverse în jur
Recunoașterea emoțiilor Tehnologia se învârte,
Industria nu arată niciun semn de încetinire.
Unele estimări proiectează că va ajunge
37 miliarde de dolari SUA până în 2026,
în creștere de la 19,5 miliarde de dolari în 2020.
Și nu este doar Startup -uri pline
Căutând să obțin un bucată de plăcintă.
Titane din industria tehnologică precum Apple, Microsoft și Amazon sunt toate
investind puternic în dezvoltare Propriile lor produse ERT.
Badminton: Evident, acestea Companiile văd ceva de valoare
în tehnologie, Dar cred că va exista întotdeauna
Întrebări persistente despre integritatea sa științifică.
Narator: Între timp, Înapoi la New York,
Șeicul Ahmed așteaptă nervos
Pentru a afla în cele din urmă Dacă a primit un loc de muncă.
♪ [arată muzică tematică]
♪♪
♪
Narator: Într -un județ Baron, Camera de judecată din Wisconsin,
Paul Zilly, în vârstă de 48 de ani
este pe cale să primească Sentința lui.
Mizele sunt destul de mari,
Fie va fi trimis la închisoare sau să fie dat probațiune.
Un factor semnificativ care ghidează decizia judecătorului
va stabili dacă sau nu este probabil să se angajeze
o altă crimă în viitor.
Morgan: Fusese arestat un Cu câteva luni mai devreme
pentru a fura o cositoare de gazon și alte alte instrumente.
Și se pledează vinovat la toate acuzațiile.
Narator: Înainte de apariția lui în instanță,
Procurorul județean i -a oferit un acord de pledoarie:
Un an de închisoare și Supraveghere de urmărire
pentru a vă asigura că el nu se refolosește.
Aitken: Curtea lui a numit Avocatul este de acord cu condițiile,
spunând că un termen lung de închisoare nu este în clientul său
cel mai bun interes pentru că este Nu este un criminal de carieră ...
Cu alte cuvinte, avocatul nu se gândește
Probabil că va reveni.
Narator: Din păcate, nu se dovedește
felul în care se așteaptă,
Judecătorii din Wisconsin se uită acum la un nou instrument
pentru a ajuta la determinarea dacă infractorii se va reface:
O inteligență artificială Program de evaluare a riscurilor
care este conceput pentru a prezice comportament viitor
a criminalilor condamnați.
Morgan: Wisconsin este Unul dintre primele state americane
pentru a -l integra în ei Sistem de justiție penală.
Narator: Spre surprinderea lui Zilly,
l -a evaluat, „risc ridicat”
pentru comiterea violentă Criminalitate în viitor
și „risc mediu” în general ca potențial reîncadrare.
Pe baza algoritmului predicție,
Judecătorul răstoarnă Acordul de pledoarie a urmăririi penale
și propoziții zilly la doi ani în închisoarea județeană.
[Gavel Strikes]
Aitken: El este complet șocat.
Judecătorul s -a dublat timpul său de închisoare.
A crezut că este doar va servi un an.
NARRATOR: Zilly este ferm Nu va reîmprospăta,
Dar unii oameni care lucrează în interior Sistemul de justiție este încrezător
că AI poate fi exact și prezice destul de mult
Dacă cineva se va comite o crimă în viitor.
Badminton: Peste ultimii ani
Mai multe companii tehnologice au folosit AI
în dezvoltarea Software „Evaluarea riscurilor”
care poate fi autorizat de Diverse sisteme judiciare.
Narator: software -ul Punct de vânzare mare
este că este capabil să imite rezolvarea problemelor
și capacități de luare a deciziilor a minții umane.
Folosind învățare automată algoritmi,
Analizează datele existente la detectează tiparele
și prezice probabilitatea ca Crimele vor avea loc în viitor.
Morgan: Este cam așa cum un Bookie determină șansele
pentru un eveniment sportiv sau cum Pollsterii își dau seama
care ar putea câștiga o alegere.
Narator: Evaluarea riscului AI Programele sunt utilizate acum
cu cel puțin 16 diferit Țările europene
Și aproape fiecare stat american.
Aitken: agențiile juridice sunt serios subestimat,
Instanțele sunt amăgite cu cazuri penale,
Și deci există o întârziere a cazuri care așteaptă să fie auzite.
Atât de des în timp ce așteptând proces,
Oamenii trebuie să aștepte în închisoare,
ceea ce contribuie doar la supraaglomerare.
Narator: AI Programele sunt concepute pentru a ajuta
atenuați aceste probleme.
Deciziile punitive sunt greu de făcut,
și a făcut mai mult când Judecătorii sunt inundați
cu multe cazuri complexe care necesită
O mulțime de cunoștințe și context.
Speranța este că AI va ajuta judecătorii,
făcând procesul mai precis și mai eficient.
Badminton: Nu este ușor. Realitatea este că ei ar putea
sfârșește prin a face o greșeală teribilă
Prin acordarea unui criminal periculos parolă sau pe partea flip,
condamnarea unei persoane la închisoare Când probațiunea ar fi mai bună.
Deci, în esență, software -ul este folosit
pentru a minimiza acestea tipuri de erori.
Narator: unul dintre America firme de evaluare a riscurilor de conducere
susține că există studii dovedind că tehnologia
este mai precis decât omul Judecători în prezicere
probabilitatea unui criminal REOFENDING.
În 2020, cercetători de la Universitatea Stanford
și UC Berkeley în California
a descoperit că atunci când evaluați lucrurile la fel de complexe
Ca sistem de justiție penală,
AI este cu până la 30% mai precis
cu deciziile sale decât Judecători pe care i -au examinat.
Morgan: Critics Challenge Ei spun aceste afirmații
că nu este suficient dovezi care demonstrează că
aceste tehnologii pot de fapt Îmbunătățirea luării deciziilor.
Narator: Într -un exemplu, Un bărbat din Florida, în vârstă de 54 de ani,
cu o extinsă antecedente penale
implicând un atac agravat,
Turne multiple și trafic de droguri penale,
a fost arestat pentru cumpărături Și surprinzător,
Algoritmul l -a evaluat „Risc scăzut” pentru rambursare.
Aitken: Judecând după Istoricul său criminal,
probabil că ai fi Gândește -te opusul.
Dar asta ar putea indicați o problemă
în modul în care software -ul evaluează riscul.
Narator: Poate indica și Paul Zilly nu este de fapt
la „risc ridicat” de rambursare și a fost condamnat pe nedrept.
Badminton: Algoritmii Uitați -vă la înregistrările poliției
și documente judecătorești pentru a vedea dacă individul
are arestări anterioare sau convingeri.
Aceste rapoarte sunt prezente și Alte informații relevante
la algoritm, ca de exemplu,
Dacă individul are Un istoric de abuz de substanțe.
Narator: Se dovedește, Paul Zilly are o istorie
de abuz de droguri. Înainte de a fi arestat,
Se lupta cu o dependență
la metamfetamina cristalină.
El a spus poliției că intenționează pentru a vinde articolele pe care le -a furat
pentru a -și alimenta obiceiul de droguri.
Aitken: Acest lucru poate cu siguranță au contribuit la el
fiind considerat risc ridicat de algoritm.
Dependența de droguri este adesea legat de criminalitate,
Ca nevoia disperată pentru o substanță
duce la măsuri disperate.
Narator: De asemenea, algoritmul analizează răspunsurile la
Chestionarul Zilly a completat în timp ce era încarcerat.
Este format din 137 de întrebări care ajută la determinarea
Dacă o persoană riscă REOFENDING.
Badminton: Unele dintre întrebări sunt probleme etice serioase,
de exemplu, „O persoană flămândă
Aveți dreptul de a accesa alimentele? "
În timp ce alții se bazează pe opinia subiectivă,
ca „Dacă oamenii mă enervează, Pot fi periculos ".
Se pare că unele dintre aceste întrebări s -ar putea să nu aibă un răspuns clar,
în acest caz, De ce le folosesc?
Narator: Conform Evaluarea riscurilor Zilly,
a marcat prost pe chestionar;
combinat cu istoria sa de abuz de droguri,
El a fost etichetat „risc ridicat”.
Morgan: Acest lucru poate ajuta Explicați de ce propoziția lui
a fost ridicat de la un an la doi.
Ca răspuns, Zilly's Avocat numit în instanță
a depus o contestație, încercând să reducă propoziția.
Narator: Există îngrijorare că Chestionarul poate fi, de asemenea,
părtinitoare în ceea ce este în mod specific întreabă indivizii,
ca și cum ar fi angajați, unde locuiesc
și care sunt nivelurile criminalității Ca în cartierul lor.
Criticii spun că acest lucru ar putea rezulta în algoritmi
făcând evaluări care sunt discriminatorii.
Badminton: De când mai săracă Cartierele au adesea
rate mai mari ale criminalității decât mai multe bogate,
algoritmul poate presupune sunt rezidenți
prezintă un risc mai mare de comiterea unei infracțiuni
decât dacă ar trăi într -o zonă bogată.
Narator: activiști pentru drepturile civile credeți tehnologia
ar putea steag pe nedrept oameni de culoare,
care statistic, trăiesc în Cartiere mai sărace
cu rate mai mari ale criminalității.
Și există dovezi convingătoare că se întâmplă deja.
Aitken: recent, un studiu al Programul AI care a fost furnizat
scoruri de risc pentru infractori din Broward County, Florida,
a găsit algoritmul incorect inculpați negri semnalizați
ca viitori criminali la aproape
dublați rata ca inculpați albi.
Iar inculpații albi au fost evaluat incorect ca risc scăzut
a jigni mai des decât omologii lor negri.
Narator: Criticii citează Cazul unui tânăr de 18 ani
Femeie afro-americană care a fost arestat pentru efracție
în ft. Lauderdale, Florida.
În ciuda faptului că este primul infractor,
Algoritmul evaluat „riscul ei ridicat”.
Morgan: Comparați acest lucru până în vara precedentă,
Când un bărbat alb mai în vârstă din Aceeași zonă a fost arestată
și a evaluat risc scăzut, În ciuda faptului că a fost
anterior condamnat de jaf armat.
Narator: Acest lucru conduce civil Activistii pentru drepturi de a încheia concluzia
că programele de evaluare a riscurilor
poate fi perpetuat părtiniri existente,
compunerea ulterioară prejudecăți și rasism
în sistemul de justiție.
Dar companiile care licențează software -ul lor pentru mai mulți noi
Sistemele de justiție de stat susțin că cursa unei persoane
nu este un factor în Evaluarea riscurilor algoritmilor.
Susținătorii AI cred că opus, că tehnologia
face de fapt criminalul Sistem de justiție
mai echitabil pentru oameni de culoare.
Aitken: Ei spun că taie factorul uman sau părtinitor,
ceea ce înseamnă că ar trebui să dea un mai obiectiv,
Evaluare mai puțin părtinitoare a fiecărei persoane.
Badminton: Dar, așa cum doar noi a văzut în Florida,
Nu este întotdeauna cazul.
Algoritmul se perpetuează Prejudecăți existente.
Narator: La Paul Zilly's audieri de apel,
Întrebările sale de avocat Dr. Tim Brennan,
unul dintre creatori a software -ului AI
Asta a evaluat clientul său.
Morgan: Brennan mărturisește asta software -ul său
nu a fost conceput pentru a fi utilizat în condamnare.
De fapt nu a vrut asta implicat
în justiția penală sistem deloc.
Scopul său a fost Pentru a ajuta la reducerea criminalității,
să nu pedepsească în continuare Oameni ca Paul Zilly.
Narator: în lumina Mărturia lui Brennan,
Judecătorul reduce Zilly Sentință la 18 luni, admitând
că poate a pus prea mult Credința în algoritm.
Badminton: Iată un caz unde sistemul judiciar
s -a bazat mult prea mult pe această tehnologie,
conducând judecătorul să facă un Decizia de condamnare nedreaptă.
Și, din păcate, este probabil sigur de asumat
că acesta nu este singurul caz Unde s -a întâmplat asta.
Narator: a încerca Pentru a remedia acest lucru,
mai mulți avocați pentru drepturile civile, Oficialii ONU și sindicatele
acum fac lobby pentru mai multe Regulamentul guvernamental
de utilizare a AI în interior sistemul juridic.
Aitken: Este un Problema drepturilor civile.
Pentru că tehnologia poate perpetua prejudecăți,
utilizarea instrumentelor algoritmice în sală de judecată poate duce la
încălcări ale dreptului unei persoane la o condamnare corectă.
Narator: În ciuda probleme inerente,
Mai mulți analiști legali cred potențialul său de bine
depășește cu mult răul poate provoca.
Morgan: Statul Virginia pretinde
că au reușit să taie pe populațiile lor de închisori
cu 26% folosind acești algoritmi.
Ei spun că ar fi putut să facă Deci, prin eliberarea oamenilor mai devreme
care sunt „risc scăzut” de REOFENDING.
Aitken: Dezvoltare sistemul de justiție,
în timp ce oferă oamenilor un șansa de a -și reconstrui viața
în afara închisorii, este evident Un beneficiu pentru toți cei implicați.
Întrebarea, ca întotdeauna, este
Dacă putem trăi cu consecințe negative
de a utiliza această tehnologie.
Merită dacă chiar unul persoana este condamnată pe nedrept?
Poate că nu.
Narator: Cazul lui Paul Zilly ilustrează clar
Pericolele inerente de a permite algoritmi pentru a lua decizii
în ceea ce privește ceva la fel de important ca libertate a unei persoane.
Și în timp ce este încă necunoscut ce impact viitor
AI va avea pe noi sisteme legale,
Pe măsură ce adoptă mai multe săli de judecată această tehnologie,
și cu excepția unui cadru adecvat reglarea utilizării sale,
Este probabil ca nedreptățile va continua
și controversa din jurul se va intensifica și mai mult.
♪
♪ [arată muzică tematică]
♪♪
♪
Narator: La Vellore Institutul de tehnologie
în sudul Indiei,
Priyanjali Gupta, în vârstă de 19 ani
este un al doilea an Student în inginerie
Specializat în știința datelor.
În februarie 2021, ea decide să Luați weekendul liber
din studiile și vizita ei Mama ei din New Delhi.
În timp ce era acolo, Priyanjali Confidează ceva pentru ea.
Pringle: S -a gândit despre încercarea de a se dezvolta
Un fel de tehnologie nouă Asta poate ajuta oamenii.
Dar ea nu știe ce Mai exact.
Narator: Într -o zi, Prijanjali are o epifanie de fel
și realizează asta Asistenți virtuali
care se bazează pe comenzile vocale precum Alexa și Siri
nu sunt accesibile oamenilor Cine sunt surzi ...
Așa că își propune să Creați o aplicație
asta va fi inclus pentru oameni cu dizabilități auditive,
folosind inteligență artificială.
Aitken: Ea vrea Pentru a inventa un program AI
care se poate traduce vizual „limbajul semnelor”
în text englezesc Și faceți acest lucru în timp real.
Narator: Sunt mulți Diferite forme de limbă a semnelor
Dar AI -ul lui Priyanjali Aplicația se traduce
cel mai des utilizat, Limba semnelor americane sau ASL.
Care este folosit de în jur de 500.000 de oameni
în SUA și Canada.
Priyanjali este de speranță că poate obțineți software -ul să funcționeze,
Dar nu va fi ușor.
Este un complicat și proces tehnic.
Aitken: procesul se numește, „Învățare profundă”.
Este locul unde este AI instruit să îndeplinească sarcini
analizând cantități mari de date,
Este similar cu Cum învață ființele umane.
Și face acest lucru pe o rețea numită „rețea neuronală”.
Cu atât mai multe date sunt algoritmii sunt capabili să analizeze,
cu atât vor „învăța” mai mult Și cu atât mai exact
vor deveni în analiza lor.
Narator: În cazul lui Priyanjali, Mașina ei va trebui să analizeze
gesturi diferite în limbajul semnelor
pentru a putea învăța Ce înseamnă ei.
Este în etapele de dezvoltare Dar ar putea fi promițător.
În jur de 70 de milioane de oameni în jurul lumii
Folosiți limbajul semnelor a comunica,
Deci este crucial că Există tehnologii de acest fel.
Morgan: Și nu este doar limitat la oameni
cu dizabilități auditive.
AI poate ajuta oamenii orbi sau au
Alte fizice sau cognitive dizabilități.
Pringle: Tehnologia are potențial de a oferi
mai multă independență în ei vieți de zi cu zi.
Narator: Există deja multe Instrumente alimentate AI
Disponibil pentru persoanele cu handicap.
Persoane cu deficiențe vizuale poate accesa tastaturile vorbitoare,
și folosiți diverse virtuale Asistenți precum „Siri”
și „Alexa” pentru a efectua un web Căutați sau scrieți un e -mail.
Pringle: Există și Aplicații alimentate AI
care poate citi cuvinte pe o pagină tipărită,
un ecran al computerului sau un smartphone.
Poate chiar descrie Ce este pe ecran,
cum ar fi pictogramele aplicației, Imagini și videoclipuri foto.
Narator: artificial inteligența are și ea
un impact asupra ajutorului cei pentru care
comunicarea poate fi provocator.
Morgan: Oamenii cu anumite leziuni cerebrale
sau cu condiții de genul Parkinson poate avea greu
Vorbind în moduri ușoare pentru ca alții să înțeleagă.
Dar algoritmi AI poate lua ceea ce spun ei
și transform -le în fișiere audio sau text
care sunt mai ușor de înțeles.
Narator: Tehnologia poate Asistați și oamenii
cine poate fi incapabil a vorbi deloc.
În Nebraska, Kaden Bowen este un adolescent cu paralizie cerebrală,
Este o afecțiune ceea ce îl împiedică
de la a putea merge sau a vorbi.
Pentru a -l ajuta să comunice, el folosește Un dispozitiv de vorbire rudimentară
cu butoane care conțin cuvinte sau fraze preselectate.
Dar recent el și tatăl său a început să folosească Amazon Echo,
un asistent virtual care folosește AI în sistemul său de control vocal.
Aitken: Folosind -o Dispozitiv de vorbire,
Kaden poate avea performanța ecoului sarcini pe care vrea să le facă,
Îmi place să -i cheme membrii familiei pe telefoanele lor,
și întreabă -i, de exemplu, să -l ducă la o plimbare cu mașina.
Poate părea mic, dar asta îi oferă
o abilitate de comunicare Că nu mai avea înainte.
Narator: unul dintre cei mai mulți moduri semnificative
Această tehnologie se îmbunătățește viața persoanelor cu dizabilități
este în transport.
Mobilitatea este adesea una dintre acestea cele mai provocatoare probleme.
Dar instrumente de navigare alimentate AI ca „Google Maps”
îi poate ajuta să atingă Mai multă autonomie.
Morgan: Aplicații ca acestea folosesc Tehnologie GPS pentru a o face
foarte ușor de vizualizat traseu pe care trebuie să -l iei,
toate furnizând informații despre accesibilitate,
ca unde rampe sau ascensoarele sunt.
Narator: avansarea recentă de mașini cu autovehicule
este, de asemenea, potențial dezvoltare semnificativă.
Aitken: Persoane cu dizabilități care îi împiedică
de la a putea conduce, ar putea fi capabil
Folosiți mașini cu autovehicule pentru a ocoliți pe cont propriu,
oferindu -le cu un grad de independență
Poate că nu au mai avut înainte.
Narator: În ciuda multor AI beneficii pozitive,
Există experți care sunt ridicând întrebări despre
Limitările sale potențiale, în special
în jurul tehnologiei „Accesibilitate financiară”.
Conform datelor recente, aproximativ 26 la sută
dintre cetățenii americani cu dizabilități
locuiesc în prezent în sărăcie,
de aproape două ori și jumătate mai mare decât oamenii
care nu sunt dezactivate.
Și este mai mult sau mai puțin La fel și pentru oameni
trăind în țările UE.
Morgan: S -ar putea să nu poată putea face Găsiți o muncă care plătește
un salariu decent, dacă sunt capabil să lucreze deloc.
S -ar putea să nu aibă financiar Sprijin din partea prietenilor sau a familiei
și orice guvern Finanțarea dizabilității
s -ar putea să nu le furnizeze suficient pentru a trăi.
Pringle: Deci datorită lor nesiguranță economică,
Poate că nu au banii de cheltuit
pe tehnologie de ultimă oră sau software,
lăsându -i incapabili pentru a beneficia de ea.
Narator: Această situație ar putea Fii și mai provocator
în țările în curs de dezvoltare unde Ratele sărăciei sunt mai mari
iar venitul median este mai mic.
Aitken: Probleme cu acces la tehnologie
sunt siguri că sunt dificil de abordat,
Pentru că este Sistemic în natură.
Ceea ce înseamnă că sunt mulți Factori care contribuie
și motive pentru care există,
făcându -l cu atât mai mult greu de rezolvat.
Morgan: Dar unii încearcă.
O companie înființează o interfață AI pentru a ajuta
persoanele cu dizabilități găsesc employment opportunities.
Poate răsfoi rezultatele căutării de locuri de muncă Și chiar a stabilit interviuri,
atunci poate oferi individului cu un interactiv
răspuns vocal, chatbots, și asistenți de voce.
Narator: Și de curând, Microsoft a investit 25 de milioane de dolari
pe o AI globală Inițiativa de accesibilitate,
Proiecte de finanțare care Dezvoltați software
și tehnologii pentru persoane cu dizabilități,
vizând îmbunătățirea lor independenţă
și calitatea vieții.
Pringle: Merită să ne amintim că ca tehnologie
devine mai disponibil, este De asemenea, costurile vor scădea.
Și așa va crește accesibilitatea sa
persoanelor cu dizabilități.
Narator: Poate că există unele Sper în faptul că există
Atât de mulți tineri dezvoltatori AI ca Priyanjali Gupta.
Pe webcam -ul ei, ea înregistrează ea însăși făcând
Mai multe limbaje de bază ale semnelor gesturi.
Aitken: software -ul AI va apoi interpretează mișcările
și traduceți -l în Text englezesc lizibil.
Narator: Proiectul este încă în fazele sale inițiale
și se confruntă cu niște tehnici tehnici limitări.
Dar poate cu timpul, poate Deveniți un deplin
pe traducător de ecran de limbajul semnelor.
Pringle: Din fericire, Gupta este Nu singurul
Dezvoltarea programelor AI pentru a ajuta oamenii
cu dizabilități auditive sau deprecieri.
Narator: mai multe companii tehnologice dezvoltă smartphone
Aplicații care pot utiliza Camera sa pentru a citi buze.
Există, de asemenea, aplicații AI care folosește
Recunoașterea automată a vorbirii, sau ASR,
which can transcribe the conversaţie
a unui grup de oameni în timp real.
Morgan: Ceva de genul asta ar putea ajuta oamenii cu
Dizabilități de auz să fie inclus într -o conversație
fără a avea nevoie nici măcar a citi buzele.
Gheața pe tort este că Acești algoritmi pot adăuga lucruri
ca punctuația și numele persoana care vorbește.
Narator: Internet Accesibilitatea este, de asemenea
o problemă semnificativă pentru persoanele cu dizabilități.
În timp ce unele site -uri web sunt acum optimizarea platformelor lor
pentru a permite deficiențe de vedere indivizi
Pentru a regla dimensiunea fontului și culoare,
pentru a fi mai ușor de văzut și de citit,
Un studiu recent a arătat că 98% din lumea
Top un milion de site -uri web nu oferă accesibilitate completă.
Și există preocupări serioase
despre cei care sunt accesibile,
în special în ceea ce privește Confidențialitate online.
Morgan: Many of these Instrumentele sunt bazate pe cloud,
Deci este posibil ca informații despre
dizabilitatea unei persoane ar putea fi obținut de un terț.
Pe lângă faptul că este un imens încălcarea vieții private
Informații de genul acesta căderea în mâinile greșite
lasă ușa deschisă la lucruri de genul
discriminare sau excludere socială,
Sau chiar doar intimidare online.
Narator: Dar mulți dezactivați Oamenii îmbrățișează tehnologia,
crezând capacitatea sa de a Ajută -i să depășească cu mult
orice probleme potențiale poate provoca,
și pentru oamenilor ca Priyanjali Gupta,
acesta este totul încurajare de care au nevoie.
Morgan: Gupta este în prezent capabil să -și obțină tehnologia AI
Pentru a adapta șase semn diferit gesturi de limbă în engleză.
„Da”, „Nu”, „Te rog”, „Mulțumesc”,
„Bună ziua” și „Te iubesc”.
Narator: Acum în al treilea an, tânărul de 21 de ani
studentul universitar este Cercetarea unei noi rețele neuronale
care va îmbunătăți videoclipul Analiza făcută de AI.
Și încearcă și ea securizează finanțare suplimentară
pentru a face îmbunătățiri.
Aitken: Ea își vede invenția ca un mic, dar foarte important
pășește în a ajuta oamenii luptând cu dizabilități.
Narator: ca tehnologie continuă să fie integrat
în viața de zi cu zi persoane cu dizabilități,
Există o speranță reală pe care o are potențialul de a -i ajuta
trăiește mai independent și împlinirea vieților.
Și atâta timp cât Priyanjali Guptas al lumii
sunt acolo folosindu -le expertiză pentru dezvoltare
aplicații noi și inovatoare,
Viitorul arată mai accesibil ca niciodată.