Будущее наступило: алгоритмы увольняют подрядчиков Amazon

Amazon нанимает миллионы водителей для доставки своих посылок по США. Это не сотрудники компании, а такие же подрядчики, как и водители Uber и других сервисов подработок. Чтобы обеспечить быструю и гарантированную доставку, в Amazon разработали алгоритмы, которые анализируют работу водителей - вовремя ли они приезжают за посылками, вовремя ли их доставляют, нет ли жалоб на доставку от клиентов. Проблемным водителям снижают рейтинг, а потом увольняют.

Звучит как здравая для бизнеса оптимизация HR. Сам Безос считает, что машины принимают решения быстрее и точнее, чем люди, снижая затраты и давая его компании преимущество перед конкурентами. Но в погоне за общей эффективностью системы разработчики алгоритмов не учли все нюансы реальной работы доставщиков. Водители регулярно сталкиваются с проблемами, не зависящими от них: задержки в пункте выдачи посылок, занесенная снегом дорога, закрытые ворота по адресу доставки, и так далее. Алгоритм безжалостен и наказывает водителей даже за те ситуации, на которые они никак не могли повлиять. Писать в поддержку бесполезно: водителям отвечают автоматизированными письмами в духе "мы рассматриваем ваше обращение". Те в отчаянии пишут Безосу, но и это не помогает. Единственный способ ускорить рассмотрение апелляции - заплатить за это $200.

Если смотреть на ситуацию с точки бизнеса, то все ок. Система эффективна, 95% посылок доставляются вовремя и без проблем - в том числе благодаря суровым HR-алгоритмам. Но каждое ложноположительное срабатывание алгоритма - это личная трагедия человека, оставшегося без работы в непростой период пандемии. В тексте показаны двое таких водителей - 63-летний ветеран и мать троих детей, обоих автоматически уволили за ситуации, в которых они не виноваты.

Бизнес Amazon растет как на дрожжах - за последние полтора года капитализация компании выросла почти вдвое. И давайте будем честными, вряд ли таких результатов можно было достичь с более гуманными бизнес-процессами. Можем поэтому сто тысяч человек хотят отправить Безоса подальше с нашей планеты?

Читайте также:

• Как алгоритмы становятся надзирателями над людьми
• Как роботизация ухудшила условия работы для сотрудников складов Amazon
• Как работают суровые алгоритмы-менеджеры в китайских корпорациях

Мы в подкасте часто в шутку говорим, что если бы GamePass в России стоил столько же, сколько во всём остальном мире, а люди не покупали бы его через Аргентину или у перекупов за 100 рублей пачкой, то он был бы гораздо менее популярен, потому что его официальная цена составляет $15 в месяц (~1100 руб). Возможно, скоро это изменится.

На Bloomberg вышел огромный лонгрид о том, как простой украинский парень Владимир Квашук переехал в США и устроился работать в подразделение Microsoft Xbox, где ему дали задание тестировать систему выдачи подарочных карт для ритейла. Такие карты содержат 25-значный код, который ты активируешь на своём аккаунте для покупки товаров в Xbox Live, магазине Microsoft и т.п. и каждая такая карта стоит от $10 до $100. Задачей молодого тестировщика было создание фейковых покупок в магазине MS. Например, он "покупал" ноутбук Dell через сайт Microsoft и оплачивал его корпоративной кредиткой (которая в реальности не существовала). Система совершала покупку, присылала уведомления, но только реальные деньги никуда не уходили и товар не отгружался, потому что нужно было это только для тестирования платежных систем. Квашук обнаружил, что система при этом выдаёт вполне себе реальные коды к подарочным картам и генерировать он их может тоннами.

Владимир организовал целый подпольный бизнес по продаже таких кодов перекупам, которые платили ему за них в криптовалюте. Бесплатных кодов он нагенерировал на $10 млн. долларов (а может и больше). В какой-то момент, по утверждению прокуроров, он генерировал так много этих кодов, что буквально влиял на глобальную стоимость подарочных карт на рынке реселлеров. Когда кодов стало слишком много, он начал задерживать поставки своим поставщикам, чтобы подтолкнуть на них спрос и повысить цены обратно. В 2018 году он написал программу, которая, используя систему для тестировщиков, генерировала такие коды не вручную, а автоматически: надо было только задать количество и указать стоимость подарочной карты. На деньги от продажи кодов он купил Теслу и здоровенный дом за $1.6 млн, а также планировал купить себе яхту и гидросамолёт.

Служба внутренней безопасности Microsoft в марте 2018 сумела найти аккаунты тестировщиков и заблокировать их, однако установить кто именно пользовался системой им не удалось, тестировщиков было слишком много. Чтобы его не поймали, Владимир использовал пароли своих же коллег. Компания наняла бывшего детектива Скотланд-Ярда, который обнаружил, что на одном из аккаунтов Квашука была совершена покупка трёх видеокарт от Nvidia, которые были доставлены на несуществующий адрес. На допросе он всё отрицал, но под давлением рассказал, что действительно генерировал "левые" коды, но только чтобы бесплатно покупать кино в магазине Microsoft, чтобы смотреть его с подругой. Доказать ничего не удалось, но из Microsoft его уволили четыре недели спустя. Дело передали в ФБР, которое, собрав все улики, совершило обыск в его доме. Там изъяли кучу крипто-ключей, флешки с сотнями тысяч кодов, $4000 наличными и бумажку с надписью на украинском "как я буду тратить следующие десять миллионов" с перечислением домов, яхт и тому подобного. В феврале 2020 Квашука привлекли к суду, Microsoft отозвала какую-то часть кодов или же внесла их в черный список, но найти все криптовалютные активы злоумышленника так и не удалось.

На суде были и очень "сильны" аргументы защиты Квашука, например, он всерьёз считал, что только "популяризирует платформу Xbox", потому что дешевые или вообще бесплатные коды могут только подстегнуть продажи консолей от Microsoft. А бумажка с надписью "как я потрачу деньги" по его словам была просто вишлистом, далёкой мечтой. Также его адвокат заявил, что никакого злого умысла не было вовсе, поскольку не было и никаких банковских транзакций, а коды для подарочных карт генерировались из воздуха программно. На что судья резонно отметил, что за "фантики из Монополии" нельзя просто так купить дом.

Теперь Владимиру Квашуку грозит 9 лет тюрьмы с последующей депортацией в Украину.

https://www.bloomberg.com/features/2021-microsoft-xbox-gift-card-fraud/

Чтение на выходные: спецвыпуск Bloomberg с хроникой самых грандиозных мошеннических историй digital-эпохи. Многие идеи пугают, но в то же время поражают своей изобретательностью. Вот несколько самых свежих и интересных:

🧴 Американский архиепископ с сыновьями организовал на территории церкви производство лекарства от всех болезней на основе отбеливателя (!) и зарабатывал по $30 тыс. в месяц (в пандемию продажи выросли втрое).

💳 Украинец построил хитрую схему по генерации подарочных купонов в магазине Microsoft и заработал на этом $10 млн. На это долго не обращали внимания, поэтому он смог приобрести дом за $1,6 млн и собирался покупать роскошную яхту. Его главный аргумент на суде: купон — это не деньги, а иллюзия денег, поэтому сам факт мошенничества — это тоже иллюзия.

🦠 Мощная инфографика о расцвете преступности, мошеннических схем и конспирологии на фоне пандемии. 22% американцев поверили в теорию об адренохроме, а 21% — в чипирование через вакцины; начался бум поддельных масок и санитайзеров; контрабанда кокаина сократилась, а фентанила, наоборот, выросла; плюс — браконьеры стали меньше уничтожать слонов, носорогов и панголинов.

🎒 Итальянец создал фейковую копию бренда Supreme и начал международную экспансию — причем вполне легально: в некоторых странах он зарегистрировал торговую марку раньше самой Supreme. Фальшивая компания партнерилась с Samsung, открыла флагманский магазин в Шанхае и в целом развивалась успешно. Основатель пока скрывается от правосудия и уже запустил новый бренд-имитацию — на этот раз он копирует Vision Street Wear.

🧱 Комикс о подмене меди на брусчатку в Турции — накануне отгрузки мошенники вскрыли контейнеры и заменили металл обычными булыжниками, окрашенными бронзовой краской из баллончика. Товар несколько месяцев шел в Китай — и только тогда подмену обнаружили. В общей сложности схему провернули 8 раз, а суммарно покупатель заплатил $36 млн за тонны булыжников. Медь, кстати, так и не нашли.

💰 История инфлюэнсера из Нигерии, который вел в Instagram хронику роскошной жизни и делился цитатами об “успешном успехе”. Об источниках доходов блогер умалчивал, а вскоре его историей заинтересовалось ФБР — оказалось, что он проворачивал крупные мошеннические схемы с использованием корпоративной почты и перехватывал крупные банковские переводы. Есть гипотеза, что этот вид мошенничества разработали создатели знаменитой email-схемы с участием “нигерийского принца” — загадочного миллиардера, который готов поделиться именно с вами своим состоянием в обмен на маленькую услугу.

Как-то давно я писал про нешуточные страсти на рынке биотеха и фейкового мяса. Еще в 2018 году на Reddit был проведен опрос, где людей спрашивали о том, откажутся ли они от мяса, если оно будет полностью лабораторным (из пробирки)?

И вот израильский стартап Future Meat Technologies обещает к 2022 году производить до 500 кг культивированного мяса в день, что эквивалентно ~5000 гамбургерам. Уже сейчас стартап может производить выращенную курицу, свинину и баранину, а в ближайшее время начнет производство говядины.

CEO выразил надежду, что искусственное мясо поможет уменьшить влияние пищевой промышленности на мир, улучшить окружающую среду и предоставить альтернативу мясу настоящих животных 🐄

А самое крутое, что такое производство создает на 80 процентов меньше выбросов парниковых газов, использует на 99 процентов меньше земли и потребляет на 96 процентов меньше воды, чем традиционное мясное хозяйство – осталось понять сколько такое мясо будет стоить 🌝 пока что они у себя на сайте пишут, что производство культивированных куриных грудок стоит всего 3.90$.

Будет интересно понаблюдать, что скажут веганы и вегетарианцы насчет такого мяса когда оно поступит на полки 🌱

Статья целиком:
https://www.jns.org/5000-burgers-a-day-worlds-first-cultured-meat-production-plant-opens-in-israel/

Довольно свежие данные AppAnnie — в США и Британии TikTok уже опережает YouTube по среднему времени, проведённому в приложении

Лол, тут оказалось что старейшая гидроэлектростанция в США построенная в 1897 году майнит биткоины используя энергию которую генерирует, потому что это выгоднее чем просто продавать электричество напрямую:
https://www.tomshardware.com/news/restored-hydroelectric-plant-will-mine-bitcoin

Мне нравится как сложность оборудования для майнинга постепенно вышла на уровень владения электростанций, скажи это кому-то 10 лет назад, покрутили бы пальцем у виска. На фото эта гидроэлектростанция.

Продолжается бум и увеличение качества нейросетевых картинок и роликов, сгенерированных по текстовому описанию с помощью связки сетей типа VQGAN+CLIP. Ролик выше я нашёл сегодня в твиттере, а по делу рекомендую почитать свежий пост в ML блоге университета Беркли (да и весь блог хороший, чего уж там) — в посте этом формулируется красивая мысль, что мы тут наблюдаем формирование новой демосцены.

Или почитайте научную статью про поиск следов путешественников во времени в интернете и посмотрите видео из древней компьютерной игры, которую делал Тимоти Лири.

Очень интересный прецедент в онлайн гейминге: на рынке недавно появились устройства, которые обходят античит системы и работают на базе компьютерного зрения.

Обычные системы работают, отлавливая изменения на уровне системной памяти, в данном же случае никаких изменений на компьютере не происходит.

Работает это довольно просто: лайвстрим данные передаются на внешнюю видеокарту, там в районе перекрестия прицела вычисляются контуры вражеского персонажа, далее алгоритм уже определяет, по какой траектории должна двигаться мышка, чтобы произвести удачный выстрел. Далее эти данные передаются на вполне легальные устройства ввода типа (Titan Two), которые эмулируют правильный ввод мыши и мгновенно производят выстрел. Все это происходит в течение 10мс. Интересно понаблюдать, как будут бороться с этими хаками античит системы.

https://arstechnica.com/gaming/2021/07/cheat-maker-brags-of-computer-vision-auto-aim-that-works-on-any-game/

Рабочие IBM грузят жёсткий диск объёмом 5 Мегабайт, 1956 год

Есть большая проблема в современной биоинженерии – белок, если точнее, процесс его сворачивания. Любая молекула белка состоит из альфа-аминокислот, соединенных в цепочку. После цепочка сворачивается в более сложную трехмерную молекула – биологически активный белок. А в зависимости от формы сворачивания, определяется функция этих белков в клетках. Но именно этот процесс крайне сложно предсказать, так как он зависит от множества факторов, а сама цепочка может свернуться не один, а два и три раза.

До недавнего времени было достаточно сложно предсказать какая молекула белка получится из заданного набора аминокислот. Но вот 15 июля лондонская DeepMind опубликовала на GitHub исходный код своей нейронки AlphaFold 2, которая с точностью более 90% предсказывает исходную структуру молекулы белка, пишет Nature. Одновременно с этим, журнал Science опубликовал статью о том, что ученые из США, Канады и Европы предоставили в открытый доступ свою нейросеть RoseTTaFold, работающую почти так же хорошо, как и AlphaFold 2, но потребляющая гораздо меньше ресурсов – 8 ГБ видеопамяти на каждый графический процессор вместо 24 ГБ у AlphaFold 2.

Вообще, интересно наблюдать за конкуренцией на поле биоинженерии. Еще 1 декабря DeepMind провела краткую презентацию AlphaFold 2 на CASP, но мало что о ней сказали. После чего Дэвид Бэйкер, глава разработки RoseTTaFold сказал: “Если кто-то решил проблему, над которой вы работаете, но не раскрывает, как он это сделал, как вы продолжить работу над ней?” Еще раз убеждаюсь, что конкуренция – лучший мотиватор.

Проблема точности предсказания 3D-структуры белка заключается в сложности создания новых лекарств и лечения заболеваний, таких как, например, болезнь Альцгеймера, в развитии которой во многом виноваты неправильно свернутые белки.

На протяжении десятилетий ученые использовали трудоемкие и дорогие методы, такие как рентгеновская кристаллография и криоэлектронная микроскопия для определения структуры белков. А некоторые структуры и вовсе не поддавались такому анализу. Теперь благодаря исходному коду, даже крупные компании могут использовать нейросети 🤖🧬 для задач, которые еще недавно казались невыполнимыми.

Номер Павла Дурова оказался в списке для слежки с использованием шпионской программы Pegasus. Журналисты The Guardian считают, что наибольший интерес к нему могли проявить даже не в России, Белорусии и Гонконге (где Telegram сыграл ключевую роль во время протестов), а в ОАЭ: номер Дурова появился в списке в 2018 году, когда тот переехал в Дубай.

Источник в Telegram говорит, что команда мессенджера знала о включении предпринимателя в список слежки еще в 2018 году. А в NGO Group, которая разработала Pegasus, уклонились от прямого ответа на вопрос о слежке за Дуровым.