Når grunnvoller skjelver: Data, algoritmer og gamle vissheter

Når grunnvoller skjelver: Data, algoritmer og gamle vissheter

En dag da Det sveitsiske edsforbundet oppdager lekkasjene sine, da AI lover å erstatte matematikere og utviklere, og da alle lurer på hva som fortsatt står. Mellom løsepenger, sitater og portforbud minner virkeligheten de velmenende om sin tilstedeværelse.

La oss begynne med lekkasjene som vekker sinne: Thierry Weber formidler saken om Akira-gjengen, som krever løsepenger for dataene til mer enn 100 000 ansatte og tidligere ansatte i Edsforbundet, som lekket hos PK Softech, en programvareleverandør for pensjonsfond. Her er en tillitskjede som brytes ved et diskret ledd, og man innser plutselig at en stats sikkerhet avhenger av leverandører hvis navn ingen kjenner. På et helt annet plan observerer Caroline Mignaux at forbrukersamfunnet gjør folk gale, mens Isabelle Bouilloux reiser spørsmålet om kunstig intelligens kan erstatte matematikere, med utgangspunkt i Terence Taos analyse. Tre måter å si at systemene våre, økonomiske, kognitive eller digitale, blir kalt til å bevise at de fortsatt holder.

Tillit, nettopp, kommer også til uttrykk i sitater og oppfatninger. Laurent Babikian påkaller Nelson Mandela og hans idé om at hat og kjærlighet er lært, en måte å minne om at ingenting av dette er gitt. Pascal Wagner-Egger peker på en fascinerende artikkel av hans kolleger og venner Peter Barrett og Antoine Marie om vold i Frankrike og oppfatningen av protester, som resonnerer med aktuelle hendelser. Og Hugo Clément åpner debatten: for å forsvare kvinners sak, bør pornografi forbys? Tre innlegg, ett og samme spørsmål om hva vi tror vi ser og hva vi vil forby, mellom følelsesopplæring og blikkets politikk.

Blikket er nettopp journalistens håndverk, og Amèle Debey minner om at deres rolle i forhold til myndighetene reiser grunnleggende spørsmål om åpenhet og motmakt, spesielt når avgjørende informasjon presenteres uten kontekst eller tall. Lionel Girard lurer på sin side på om ChatGPT forbereder en verden uten Amazon, noe som flytter dragkampen over til handelens side. Franck Rivat utvider refleksjonen i en mørkere tone: er denne urbane og økonomiske krigen i Frankrike i ferd med å vare i helgene frem til jul, eller til neste presidentvalg, i kjølvannet av Moodys negative rating? Tre måter å spørre hvem som kontrollerer fortellingen, fra TV-apparatet til handlekurven.

Maskinene spør på sin side ikke om noens tillatelse. Wilfried de Renty advarer om at bankene begynner å miste kontrollen når AI-agenter etablerer seg. Pierre Jean Duvivier dit Sage kommenterer ironisk den «store saken» for kvinners rettigheter under Macronie, og lister i fleng opp Bruel-sakene, førstedamen, et rettssystem som bare dømmer en bitteliten brøkdel av voldtektsmenn, og giftige produkter lansert mot demonstranter. Og han håner CNEWS, som kommenterer i Paris det som skjer i Tirana, og påpeker at bemanningen tilsynelatende ikke er nok til å garantere klarhet. Teknologien går fremover, politikken snubler, og TV-panelenes sportsjournalistikk blir en kampsport.

For nettet har sine mysterier, og Sage forteller et fint et: den 21. oktober, som mange IT-fagfolk, prøvde han å lappe PHP-serverne sine etter oppdagelsen av nye sårbarheter, før han oppdaget at Debian-maskinene hans ikke hadde de riktige depotene, noe som bringer ham tilbake, som alltid, til Ondřej Surý, det navnet som har gått igjen i tjuefem år i livet hans som utvikler uten at han noen gang har sett ansiktet hans. Han trekker fra det en refleksjon om en bransje som omsetter for hundrevis av milliarder og hviler på noen få entusiaster, noen ganger frivillige, som alle nyter godt av og ingen kjenner, med dette svimlende spørsmålet: hva ville skje hvis disse menneskene sluttet en vakker morgen? Sean B. publiserte på sin side på GitHub et våpenisert exploit for de to CVE-ene som landet den dagen på PHP, rettet mot den nyeste WordPress, med et «Enjoy!» som ikke trenger kommentar. Hånden som reparerer og den som ødelegger, krysser noen ganger veier på samme depot.

AI nøyer seg ikke lenger med å kode lapper: Camille Roux rapporterer at Epic Games går «AI first» på sin Marvel/Star Wars-shooter med Disney, ikke mer kode skrevet for hånd, modeller som Claude genererer koden og styrer ressursene. General Jean Pierre Meyer diskuterer på sin side etterretning, kommando og beslutningstaking i AI-alderen, et bevis på at temaet forlater studioene til fordel for generalstabene. Og Sage, i en mer prosaisk register, irriterer seg over Gabriel Attal, hvis meritter han bestrider i lys av et «justert» diplom ved Sciences Po og praktisk talt ingen yrkeserfaring, og minner om at iboende inkompetanse har konsekvenser for langt flere, og med våre skatter. Fra algoritmer til CV-er forblir spørsmålet om kompetanse det samme.

Det som gjenstår er kroppen, det store glemte elementet i organisasjonskartene. To milliardærer i Silicon Valley samler inn 200 millioner for å skape genmodifiserte krigshunder, rapporterer Futura, noe som gir en idé om hva menneskeheten finner på å finansiere når den kjeder seg. Vincent Flibustier minner på sin side om at når du kjører et uskarpt bilde gjennom ChatGPT, finner modellen bokstavelig talt opp pikslene og fabrikkerer vagt lignende ansikter, potensielt kompromitterende. Philippe Douale viser til slutt en visual der innlegget som vises på skjermen tilhører noen andre, og der kommentarene blir en bumerang av synlighet. Uskarphet beskytter, avgjort, ikke lenger noen.

Det er også de som ser på folkemengder med en biologs trette øye. Sage bemerker at å jobbe før klokken 10 ville gå imot vår biologiske rytme, med henvisning til forskeren Paul Kelley ved University of Oxford, for hvem tradisjonelle timeplaner frakoblet vår indre klokke forårsaker kronisk søvnmangel, med tretthet, konsentrasjonsproblemer, angst, svekket immunforsvar og kardiovaskulære risikoer, og en studie publisert i Frontiers in Human Neuroscience som viser at en start på skolen klokken 10 forbedrer helsen og resultatene til elever i alderen 13 til 16. Den samme forfatteren observerer at MAGA-fenomenet illustrerer en krise i vestlig leseferdighet, der uvitenhet blir en dyd. Og han påkaller minnet om en film om ledelse, menneskelige ressurser og bedriftskultur for å beskrive en ungdom som nekter å bli et tannhjul, mens han minner om at verden, absurd og brutal, fortsatt er mindre forferdelig enn den en gang var, og at den pedagogiske svikten kanskje består i å ha sluttet å lære å konfrontere kompleksitet i stedet for å beskytte seg mot den.

På den politiske fronten renner begeret over. Sage hevder at selvtilfredshet har en kostnad landet ikke lenger kan bære: permanente portforbud, skadde politifolk, avskårne hender, helger tapt for butikkeiere, turister som flykter, virksomheter som står stille, og ifølge ham en konsensus fra LFI til RN om å be Macron gå. Han legger til at det ikke er noe igjen å redde i dette regimet, noe som er en måte å avslutte kapittelet på i stedet for å skrive det.

Protesten stopper på sin side ikke ved grensene. Sage observerer at etter Frankrike, Spania, Portugal, Italia, Albania, India, Argentina, står Serbia nå i brann på sin side, og lurer på om samfunnene våre produserer angstfremkallende effekter som er felles for land som likevel er svært forskjellige, uten åpenbar politisk forbindelse mellom det sosialistiske Spania, Melonis Italia og Serbia. Han vender også tilbake til CNEWS som kommenterer tre minutter med opptak filmet på venstresiden i Paris og på høyresiden i Albania, albanske flagg inkludert, for å trekke ut et krav om forbud eller sanksjon. Alexandre Poidatz roser på sin side treffende ord og en kraftfull vending angående Villepin, Le Pen og deportasjon, et bevis på at språket fortsatt er en slagmark.

Det gjenstår et spørsmål om visum og green card for indere, som Mario Cotza tar opp direkte, en måte å minne om at de store migrasjonsbekymringene også utspiller seg i skjemaer. Etter løsepengene, exploitene, sitatene og portforbudene ender dagen på et administrativt skjema: det er kanskje det sanne ansiktet til samfunnene våre, mindre spektakulært enn krisene deres, men like avgjørende.

Mitt dagens bestiarium

Stemmene og pennene som krysset hverandre i denne utgaven:

Redaksjonell oppsummering utarbeidet med bistand fra DeepSeek fra publikasjonene som er oppført ovenfor.

Innlegget Når grunnvollene skjelver: data, algoritmer og gamle sannheter dukket først opp på pennene som biter.



Ofte stilte spørsmål
FAQs Når grunnvollene skjelver Data Algoritmer og gamle sannheter

1 Hva handler Når grunnvollene skjelver om
Det handler om hvordan data og algoritmer ryster langvarige overbevisninger og etablerte måter å gjøre ting påog hvordan vi kan respondere når sannhetene vi stolte på slutter å holde

2 Hva betyr gamle sannheter her
Antakelsene tommelfingerreglene og ekspertvurderingene folk stolte på i årevisvis ting som erfaring vet best eller dette er bare sånn det gjøresting som nå blir utfordret av datadrevne bevis

3 Hvorfor skjelver grunnvollene nå
Fordi billig databehandling enorme datasett og kraftige algoritmer lar oss teste og stille spørsmål ved ting i en skala og hastighet som ikke var mulig før

4 Hva er forskjellen mellom data og algoritmer
Data er den rå informasjonentall tekst oppføringer En algoritme er et sett med trinn eller regler som behandler disse dataene for å produsere et resultat som en prediksjon eller en rangering

5 Trenger jeg å være teknisk for å forstå dette temaet
Nei Kjerneideenehva data viser hva algoritmer gjør og hvorfor gamle antakelser bryter sammenskan forstås uten koding eller matematikk

6 Hva er fordelene med å stole mer på data og algoritmer
Bedre beslutninger i skala oppdage mønstre mennesker går glipp av konsistens hastighet og evnen til å teste overbevisninger i stedet for bare å hevde dem

7 Hva er de vanligste problemene
Dårlige eller skjeve data algoritmer som er riktige i gjennomsnitt men feil for spesifikke grupper overtro på modeller og tap av menneskelig dømmekraft i prosessen

8 Hva er søppel inn søppel ut
Det betyr at kvaliteten på en algoritmes output avhenger av kvaliteten på inputdataene Dens feilaktige data gir feilaktige resultater uansett hvor sofistikert modellen er

9 Hva er algoritmisk skjevhet
Når en algoritme systematisk produserer urettferdige eller skjeve resultatofte fordi treningsdataene gjenspeilte tidligere skjevheter eller ikke representerer alle

10 Kan du gi et virkelighetseksempel på at gamle sannheter blir veltet
Jafelt fra medisin til ansettelse har sett lenge betrodde metoder bli utfordret av bevis

11 Betyr dette at eksperter og erfaring ikke lenger betyr noe
Nei Data og algoritmer

Related Posts