Цитата Эдварда Сноудена

Когда я работал в Японии, я создал систему, обеспечивающую глобальное восстановление данных разведки в случае катастрофы. Я не знал о масштабах массовой слежки. Я столкнулся с некоторыми юридическими вопросами, когда создавал его. Мое начальство возражало и говорило: «Ну, как мы будем поступать с этими данными?» И я такой: «Я даже не знал, что он существует».
ИИ хорош настолько, насколько хороши данные, на которых они обучаются. И хотя многие технологические гиганты, работающие над ИИ, такие как Google и Facebook, открыли исходный код некоторых своих алгоритмов, они скрывают большую часть своих данных.
Мне нравится говорить, что я так долго работал с большими данными, что раньше это были небольшие данные, когда я начал работать над ними.
Люди считают, что лучший способ извлечь уроки из данных — это выдвинуть гипотезу, а затем проверить ее, но данные настолько сложны, что тот, кто работает с набором данных, не будет знать, что нужно спросить. Это огромная проблема.
Мы получаем больше данных о людях, чем любая другая информационная компания получает о людях, о чем угодно — и это даже близко не близко. Мы смотрим на то, что вы знаете, что вы не знаете, как вы учитесь лучше всего. Большая разница между нами и другими компаниями, работающими с большими данными, заключается в том, что мы ни при каких обстоятельствах не продаем ваши данные третьим лицам.
Если хотя бы одна страна, например Исландия, откажется от этой глобальной законодательной сделки и скажет «нет», мы не собираемся применять здесь массовую слежку. Мы не собираемся этого делать. Именно туда переместятся все центры обработки данных, все поставщики услуг в мире. И я думаю, что это дает нам реальный шанс увидеть более либеральное, чем авторитарное будущее.
Первая волна Интернета действительно была связана с передачей данных. И мы не слишком беспокоились о том, сколько энергии мы потребляем, какие потребности в охлаждении необходимы в центрах обработки данных, насколько большой центр обработки данных с точки зрения недвижимости. Это были почти запоздалые мысли.
Ни в одном известном нам обществе до сих пор не существовало системы массовой слежки, которая не подвергалась бы злоупотреблениям.
Когда у нас в какой-то стране происходят ужасные террористические акты, мы видим в следующей записи, что разведывательное сообщество заранее знало об этих людях. Мы знаем, что эти страны участвовали в премиальных обменах разведданными, что они извлекали выгоду из массовой слежки, и все же они не остановили атаки. Но в то же время мы сразу же видим, как сотрудники разведки бегут к газетам и заявляют, что нам нужно больше слежки, что нам нужно больше вмешательства, что нам нужно больше затрат сил, потому что это могло бы остановить нападение.
Самая большая проблема в области больших данных сегодня — задавать правильные вопросы о данных. Есть так много вопросов, которые нужно задать, что у вас нет времени задать их все, поэтому нет смысла даже думать о том, с чего начать анализ.
Теперь мы знаем, что данные настолько сильны, что вы можете так много узнать о себе и о создании продукта с помощью данных.
Программы цифрового наблюдения требуют конкретных центров обработки данных; спецслужбы базируются в реальных зданиях. Системы наблюдения в конечном счете состоят из технологий, людей и обширной сети материальных ресурсов, которые их поддерживают.
Исследование EMA свидетельствует о сильном и растущем интересе к использованию данных журналов в различных сценариях использования при планировании инфраструктуры и управлении операциями. Но чтобы в полной мере реализовать потенциальную дополнительную ценность неструктурированных данных журналов, их необходимо согласовать и интегрировать со структурированными данными управления, а ручной анализ следует заменить автоматизированными подходами. Объединив возможности RapidEngines со своим существующим решением, SevOne станет первой, кто действительно интегрирует данные журналов в систему управления производительностью корпоративного класса операторского класса.
Для моих родителей все было связано с заключением сделки, мой отец приехал в Америку и услышал об этой концепции позднего завтрака. Он не совсем знал, что это было. И он думал, что это была другая еда, существовавшая между завтраком и обедом. Он был чем-то вроде... я помню, он был чем-то вроде того, что в Америке так много еды, что между завтраком и обедом им приходится останавливаться и снова есть. У них поздний завтрак. Это было совершенно законно, это была легальная еда, которую можно было есть. Я имею в виду, что это была не единственная причина, по которой он приехал в Америку, но я думаю, что это определенно подсластило ему горшок.
Один из мифов об Интернете вещей заключается в том, что у компаний есть все данные, которые им нужны, но их реальная проблема состоит в том, чтобы разобраться в них. В действительности стоимость сбора некоторых видов данных остается слишком высокой, качество данных не всегда достаточно хорошим, и по-прежнему сложно интегрировать несколько источников данных.
Графическое представление данных, извлеченных из банков каждого компьютера в человеческой системе. Немыслимая сложность. Линии света располагались в непространстве разума, кластерах и созвездиях данных. Как городские огни, удаляясь.
Я как бы очарован этой идеей, что мы можем окружить себя информацией: мы можем просто накапливать данные за данными за данными и вооружаться фактами, и все же не быть в состоянии ответить на вопросы, которые у нас есть.
Этот сайт использует файлы cookie, чтобы обеспечить вам максимальное удобство. Больше информации...
Понятно!