Коментар на Ноа Смит, публикуван в Bloomberg.
В теорията на модерната икономика няма много място за паразити. В по-голямата си част съвременните ѝ модели имат само две страни – продавачи и купувачи, няма някой, който просто идва и краде парите ви. В реалния свят обаче има и паразити – крадци, мошеници, изнудвачи и т.н. В дългосрочен план мащабите на паразитизма във всяка система зависят пряко от мерките за контрол – ако е лесно да се краде, разбира се, че ще има крадци.
В интернет паразитизмът се вихри с необуздана сила. Имейл спамът, кражбата на самоличността и кибершпионажът са само част от най-разпространените злоупотреби с информация в мрежата. Всяка година милиарди долари се храчат за почистване на системите от такива „кръвопийци“. Тези пари биха могли да се добавят към брутния вътрешен продукт, но от икономическа гледна точка – това са социални загуби, защото в един идеален свят ние не би трябвало да използваме ресурси, за да спрем паразитизма.
Най-новата заплаха е “ransomware” – ако отворите грешен файл, програма краде съдържанието на вашия твърд диск и го запечатва далеч зад стена от множество криптове. След това, само ако платите поискания от вас откуп, крадците ви дават парола, за да си получите данните обратно. През 2011 г. прочетоха за подобен тип онлайн атака – в един научно-фантастичен роман! Тази година това може да струва на потребителите близо 1 млрд., а парите, похарчени за защита от такава заплаха, вероятно ще са много повече от откраднатите.
Повечето провали на киберзащити са в следствие на човешка грешка. Ако някой кликне върху прикачен файл в погрешен имейл и го свали в неподходящия браузър, вирусите могат да преодолеят и най-добрите защити. Това е така, защото въпреки всички подобрени функции на който и да било защитен софтуер, последната дума си остава на потребителя, който решава какво да прави и как да приложи защитите.
Но „машинно обучение“ (machine learning), и по-конкретно техника наречена „дълбоко обучение“ (deep learning), все повече набира скорост и е на път да промени картинката. Точно както това „дълбоко обучение“ успя да победи най-добрия играч на "Go" в света, софтеур с изкуствен интелект може да се научи да разпознава крадците и да не им превежда нашите пари.
Когато машините се научат да надхитряват хората, единствената защита ще бъдат по-добри машини. Това може да изиска от нас да се откажем от контрола на собствените си действия в интернет, защото колкото повече си мислим, че имаме свободата да взимаме самостоятелни решения, толкова по-вероятно е да сме манипулирани от машините.
Това може да понижи стойността на интернет като нещо, което хората използват за работа и удоволствие. Причината - хората започват да се чувстват все едно престъпниците са се научили да преодоляват заключените врати и тайно да се вмъкват в домовете им. А това, само по себе си, нарушава уюта на дома, за който ще трябва да харчим все повече време и усилия, за да го опазим през цялото време.
Подобренията в киберпрестъпността може да намалят невероятния потребителски излишък, който търпи мрежата. В момента всички потребители по света извличат огромни безплатни ползи от света на интернет. Достъпът е сравнително евтин – общо взето получаваме безплатен обяд.
Според икономическите модели (т.е. на теория), безплатният обяд на многолюдните потребители може да продължи вечно. Но действителността е различна, защото тук се намесват паразитите.
В момента ние сме късметлии. Спам филтрите и мерките за сигурност са запазили интернет пространството почти безплатно и не чак толкова опасно... засега. Но ако „машинното обучение“ попадне в неподходящи ръце, това уравнение може коренно да се промени. Можем да станем свидетели на покачване на разходите за онлайн сигурност, ограничаване на достъпа и намаляване на свободата за използването на мрежата, както и превземането ѝ от ширещи се кибер престъпници (artificially intelligent criminals). Технологиите започнаха всичко това, ако имаме малко повече късмет – пак те ще го прекратят.
Коментари