«От дочери не ожидала» — КН
Пенсионерка из Житикары думала, что пострадала от рук мошенников. Но теперь уверена, что виной действия зятя и родной дочери.
Верная читательница Ведущему рубрики написала жительница Житикары Александра Пономарева (имя изменено по просьбе героини).
– Если она прочитает материал, сразу поймет, что это я обратилась в редакцию. И тогда, надеюсь, выйдет на связь, – рассуждает женщина.
Она давно читает «Костанайские новости». Помнит даже, как стартовала рубрика «История обмана». Тогда она и представить не могла, насколько прочно мошенничество войдет в жизнь вместе с ростом цифровизации и популярностью соцсетей. Но потом пошли случаи обмана среди знакомых.
– Я читала обо всех новых видах мошенничества и поняла, что нельзя к этому относиться так, будто с кем угодно, но не с тобой. Следовала всем рекомендациям. Вы знаете, меня даже пытались несколько раз обмануть по телефону.
Но я знала, что нужно делать, и сразу прерывала разговор. И своего мужа, и дочерей учила, что нельзя вестись на удочку обманщиков, – вспоминает Пономарева.
Женщина уверяет, что со своими дочками всегда была очень близка и старалась быть им другом. Но со старшей, 25-летней Мариной (имя изменено), произошел разлад несколько лет назад.
– У нее появился мужчина, который очень странно себя вел. Она у меня всегда была воспитанной и умной девочкой, но с ним как голову потеряла. Много разных некрасивых ситуаций из-за его поведения происходило. Он моей репутации урон нанес. Но я все равно терпела и помогала им как могла. Хотя были месяцы, когда он не работал, моя дочь кормила их, – объясняет героиня материала.
Так и жили в непростых, но все же родственных отношениях. И так получилось, что за последние полгода сразу трое знакомых семьи пострадали от действий мошенников. То кто-то сбросит деньги на благотворительность, а на самом деле мошенникам.
Другие купят одеяло у несуществующего магазина. А подруга Александры Пономаревой и вовсе проснулась с новым кредитом после звонка мошенника.
В тот день в ноябре 2022 года Марина позвонила матери и, чуть не плача, рассказала, что ее обманули мошенники и сняли всю сумму денег, что была уготована для покупки будущей мебели в дом.
– Она говорила, что ей позвонили якобы с банка, представились, сказали, что кто-то хочет снять деньги с ее карты. И что она поверила им, назвала все данные карты – в итоге все 500 тысяч тенге украли. Она потом начала плакать, говорить, что муж будет в ярости. И попросила занять эту сумму, чтобы мой зять не злился. Я пошла на поводу у своих материнских чувств, отдала ей нужную сумму, – восстанавливает хронологию дня Пономарева.
Простила… Александра держала слово, данное дочери, и не говорила о том, что произошло в ноябре.
– Потом я узнаю от своих знакомых, что он везде ходит и просит в долг. Я подозреваю, что он игрок. И на самом деле уверена, что он попросил дочь взять у меня деньги и пойти на такой обман. Потому что они должны большие суммы денег. Тут дело не в мошенниках, а в ее муже. Но если от него я такого могла ожидать, то от дочери – нет. Я пыталась поговорить с ней, но она сразу меня выгнала и сказала, что отдаст все до копейки, и пожелала «подавиться деньгами».
Спустя месяц после ссоры женщина пыталась позвонить дочери, но оказалось, что она сменила номер и с мужем уехала на заработки в Костанай. Марина перестала поддерживать отношения с родителями и даже с сестрой.
– Если дочь прочтет материал, хочу, чтобы она знала, что у нас все хорошо, мы простили ее с мужем и готовы помочь. Никого обманывать больше не нужно, – обращается героиня материала к своему ребенку.
Вместо вывода. Тема мошенничества прямо или косвенно, но серьезно влияет на наши с вами отношения. Кто-то уже использует ее для своего собственного обмана. А причина всему – деньги…
Что к чему с открытым исходным кодом Twitter
Ему потребовалось некоторое время, но Илон Маск, владелец и генеральный директор Twitter, наконец, сдержал свое обещание открыть исходный код части кода Twitter. Это произошло несмотря на то, что он уволил сотрудников Twitter, занимающихся открытым исходным кодом. Цвет меня удивил. Без своих разработчиков я не думал, что Маск сможет это сделать. Но 31 марта Twitter выпустил свой алгоритм рекомендательного кода, определяющий, какие твиты появляются на вашей временной шкале.
Код рекомендации с претенциозным названием «Алгоритм» находится на GitHub. Twitter также открыл исходный код некоторых модулей машинного обучения (ML), стоящих за кодом рекомендации. Вместе они описывают услуги и задания, используемые для построения вашей домашней временной шкалы.
Код рекомендации написан в основном на Scala. Это язык высокого уровня, использующий как методы объектно-ориентированного, так и функционального программирования. Другими языками, представленными в коде, являются Java и Python. Общий рекомендательный код находится под лицензией GNU Affero General Public License (AGPL3).
Модули машинного обучения написаны на Python. Они запускались только в Linux и были оптимизированы для графических процессоров NVIDIA. Он распространяется под лицензией AGPL3 и вариантом лицензии BSD с тремя пунктами, TorchRec, который используется одноименной доменной библиотекой PyTorch.
Три этапа
Конвейер рекомендаций состоит из трех основных этапов:
- Извлечение лучших твитов из различных источников рекомендаций в процессе, называемом поиском кандидатов.
- Оцените каждый твит, используя модель машинного обучения.
- Применять эвристики и фильтры, например отфильтровывать твиты от пользователей, которых вы заблокировали, контент NSFW и твиты, которые вы уже видели.
Служба, отвечающая за построение и обслуживание вашей временной шкалы, называется Home Mixer. Home Mixer построен на Product Mixer, пользовательской платформе Twitter Scala для создания каналов контента.
Источники-кандидаты на 50 % состоят из людей, за которыми вы следите (в сети), и на 50 % из людей, за которыми вы не следите (вне сети). Для работы в сети Twitter использует Real Graph. Это модель, которая предсказывает вероятность взаимодействия между двумя пользователями. Чем выше показатель Real Graph между вами и автором твита, тем больше их твитов вы увидите. Для твитов вне сети алгоритм использует модель логистической регрессии с обходом графа через GraphJet, механизм обработки графов в реальном времени.
Звучит впечатляюще. Это не совсем так. Как сказал Fortune бывший руководитель Twitter: «Чтобы открыть исходный код алгоритма, вам необходимо открыть исходный код обучающего набора, что Twitter сделать не может. Все усилия по открытию алгоритма без данных абсолютно нечестны».
Дело не только в сенсационных фрагментах кода, таких как идентификация пользователей Twitter как республиканцев или демократов. Даже Маск признал: «Наш первоначальный выпуск так называемого алгоритма будет довольно неловким, и люди найдут много ошибок».
Беда не в ошибках. Дело в том, что этого недостаточно, чтобы придать какой-либо смысл программам. Как заметил Джонатан Майер, ассистент профессора компьютерных наук в Принстоне, Ycombinator, хотя «документация дает достойный общий обзор того, как работают рекомендации в Твиттере… лежащие в их основе политики и модели почти полностью отсутствуют… Без них мы не можем оценить поведение и возможные эффекты «алгоритма».
Фильтрация спама
Некоторые люди утверждают, что это было сделано для предотвращения использования кода спамерами, которые могли бы работать над тем, как обмануть алгоритм рекомендаций. Я бы сказал, что спам должен быть отфильтрован до того, как он попадет в алгоритм рекомендации. Да, некоторые пройдут через это, но эй, так работает рекомендательная игра.