เครื่องมือเอาแบบรูปด้านมืดออกจากแอปมือถือ

Photo: iStockphoto

นักวิจัยจาก University of Oxford ของสหราชอาณาจักรได้พัฒนาเครื่องมือชื่อ GreaseDroid ที่ใช้งานง่ายในการกำจัดคุณลักษณะการออกแบบ "แบบรูปด้านมือ (dark pattern)  จากแอปพลิเคชันมือถือยอดนิยม คุณลักษณะดังกล่าวมีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับเปลี่ยนพฤติกรรมออนไลน์ของผู้ใช้ เพื่อประโยชน์ของผู้สร้างแอป ซึ่งอาจส่งผลเสียต่อความเป็นอิสระของผู้ใช้ ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และทางเลือกของผู้ใช้อย่างมีนัยสำคัญ GreaseDroid ช่วยให้ผู้ใช้ติดตั้งโปรแกรมเพื่อแก้ไขโค้ดของแอป และลบหรือแก้ไขคุณสมบัติที่รองรับแบบรูปด้านมืดผ่านทางเว็บพอร์ทัล ผู้ใช้เลือกแอปที่จะแก้ไขจากนั้นเรียกดูไลบรารีของแพตช์ที่มีเป้าหมายแก้ไขแบบรูปด้านมืดที่แตกต่างกัน หลังจากเลือกแล้ว ซอฟต์แวร์ GreaseDroid จะติดตั้งการเปลี่ยนแปลง และให้ลิงก์สำหรับดาวน์โหลดแอปเวอร์ชันที่ผู้ใช้กำหนดเอง Colin Gray จาก Purdue University กล่าวว่า GreaseDroid เน้นในประเด็น "การใช้สิ่งที่อาจถือได้ว่าเป็น 'การแฮ็ก' อย่างมีจริยธรรมเพื่อให้ผู้บริโภคสามารถตอบสนองต่อภัยคุกคามที่ติดมา และทำงานอยู่ในแอปบนอุปกรณ์อัจฉริยะของตัวเอง"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum

เพิ่มเติมเสริมข่าว: 

เป็นแนวคิดที่น่าสนใจดีนะครับ ใครที่สนใจจะลองใช้ GreaseDroid  ลองเข้าไปที่ Github นี้ครับ  โดยจะมีการนำเสนองานนี้ใน ACM Conference on Human Factors in Computing Systems ในเดือนพฤษภาคมนี้ครับ

Android ส่งข้อมูลกลับไปให้ Google มากกว่าที่ iOS ส่งให้ Apple กว่า 20 เท่า

 

ภาพจาก Ars Technica

Douglas Leith จาก Trinity College ของไอร์แลนด์บอกว่าระบบปฏิบัติการ Android (OS) ส่งข้อมูลจากโทรศัพท์มือถือสมาร์ทโฟนไปยัง Google มากกว่าที่ iOS ส่งไปยัง Apple ประมาณ 20 เท่าแม้ว่าอุปกรณ์จะไม่มีการใช้งาน เพิ่งเปิด หรือผู้ใช้เลือกที่จะไม่เข้าร่วมก็ตาม เมื่อเริ่มต้นเปิดเครื่อง โดยอุปกรณ์ Android จะส่งข้อมูลประมาณ 1 MB เทียบกับ 42 KB ของ iOS ในขณะที่ไม่ได้ใช้งานเครื่อง  Android จะส่งข้อมูลประมาณ 1 MB ทุก 12 ชั่วโมงเทียบกับ iOS ประมาณ 52 KB ระบบปฏิบัติการทั้งสองยังส่งข้อมูลไปยังบริษัทแม่เมื่อผู้ใช้ทำงานอย่างการใส่ซิมการ์ด หรือเรียกดูหน้าจอการตั้งค่าโทรศัพท์มือถือ แม้ว่าจะไม่ได้ใช้งานอุปกรณ์ แต่ละเครื่องจะเชื่อมต่อไปยังเซิร์ฟเวอร์โดยเฉลี่ยทุกๆ 4.5 นาที  Leith ยังพบว่าแอปพลิเคชันหรือบริการที่ติดตั้งมากับเครื่อง จะติดต่อกับเครือข่ายได้แม้ว่าโทรศัพท์จะไม่ได้ใช้ก็ตาม   Leith บอกว่าการค้นพบเหล่านี้น่าเป็นห่วงเพราะ "ปัจจุบันมีตัวเลือกที่เป็นจริงเพียงไม่กี่ตัวเท่านั้นในการป้องกันการแชร์ข้อมูลนี้"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Ars Technica

Microsoft ตั้งเป้าตำแหน่งงาน 50,000 ตำแหน่ง จาการพยายามฝึกทักษะใหม่ผ่านเว็บไซต์ LinkedIn

ภาพจาก Reuters

Microsoft ประกาศความตั้งใจที่จะจ้างคน 50,000 คนสำหรับงานที่ต้องใช้ทักษะด้านเทคโนโลยีในอีกสามปีข้างหน้า ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของแคมเปญที่รณรงค์ผ่านเว็บไซต์เครือข่ายสำหรับคนทำงาน LinkedIn เพื่อเพิ่มทักษะให้กับพนักงานที่ได้รับผลกระทบจากการระบาดของโรคให้มีความรู้ในสาขาใหม่ Microsoft กล่าวว่าตำแหน่งดังกล่าวจะอยู่ใน "ระบบนิเวศ" ของ บริษัทในการใช้หรือช่วยขายผลิตภัณฑ์ การผลักดันดังกล่าวเริ่มขึ้นเมื่อปลายปีที่แล้ว เนื่องจากการปิดกิจการที่เกิดจากโรคระบาดซึ่งส่งผลกระทบต่อพนักงานบริการมากกว่าพนักงานด้านเทคโนโลยี และพนักงานบริษัทอื่น ๆ ที่สามารถทำงานจากที่บ้านได้ LinkedIn  เปิดให้เรียนหลักสูตรฝึกอบรมทักษะดิจิทัลมากมายที่เคยต้องเสียเงินในการสมัครเรียน ให้สามารถเรียนได้ฟรี โดยหลักสูตรมีตั้งแต่การพัฒนาซอฟต์แวร์ การวิเคราะห์ข้อมูล และไปจนถึงการวิเคราะห์ทางการเงิน  เว็บไซต์กล่าวว่าจะขยายหลักสูตรฟรีไปจนถึงสิ้นปีในขณะที่ Microsoft และ LinkedIn ประเมินว่ามีผู้ลงทะเบียนทั้งหมดถึง 30.7 ล้านคนเพิ่มขึ้นจากที่คาดไว้ 25 ล้านคน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Reuters

Turing Awards ปีนี้เป็นของผู้ที่วางรากฐานการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์

The New York Times

ACM ประกาศว่า Jeffrey Ullman และ Alfred Aho จะเป็นผู้ได้ Turing Awards  ในปีนี้ สำหรับผลงานของพวกเขาเกี่ยวกับแนวคิดที่เป็นรากฐานสำหรับภาษาโปแกรมคอมพิวเตอร์ นักวิทยาศาสตร์ทั้งสองช่วยปรับแต่งคอมไพเลอร์ให้สามารถแปลโปรแกรมซอฟต์แวร์ที่มนุษย์เขียนขึ้นให้เป็นสิ่งที่คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ และช่วยให้ในทุกวันนี้คนทุกคนสามารถเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์เพื่อให้ทำงานใหม่ ๆ ได้ Ullman และ Aho ยังเป็นผู้เขียนตำราเรียนหลายเล่ม และสอนนักเรียนมาหลายชั่วอายุคน โดยที่พวกเขาแยกการพัฒนาซอฟต์แวร์ออกมาจากสาขาอื่น ๆ อย่างเช่น เช่นวิศวกรรมไฟฟ้าหรือคณิตศาสตร์ Krysta Svore จาก Columbia Universit กล่าวว่างานของเธอในด้านคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ Microsoft สร้างขึ้นจากแนวคิดภาษาคอมพิวเตอร์ของ Ullman และ Aho เนื่องจากระบบควอนตัมต้องการภาษาโปรแกรมของตนเอง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The New York Times

หุ่นยนต์เรียนการผูกเงื่อนโดยใช้นิ้วแค่สองนิ้วบนมือแต่ละข้าง

ภาพจาก New Scientist

Tetsuya Ogata และเพื่อนร่วมงานที่ Waseda University ของญี่ปุ่นได้สอนหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ให้ผูกปมไว้รอบ ๆ กล่องโดยใช้นิ้วเพียงสองนิ้วในแต่ละมือ ในครั้งแรกทีมสั่งงานหุ่นยนต์สองแขนโดยตรงผ่านรีโมทคอนโทรลให้ผูกเงื่อนหลายสิบครั้ง จากนั้นรวบรวมข้อมูลที่บันทึกไว้จากกล้องที่ติดอยู่ด้านบน และพรอกซิมิตีเซ็นเซอร์ (proximity sensor) บนนิ้วมือ เชือกครึ่งหนึ่งมีสีน้ำเงินและอีกครึ่งหนึ่งมีสีแดงเพื่อช่วยให้จำแนกได้ง่ายขึ้น  นักวิจัยของ Waseda ใช้ข้อมูลที่รวบรวมได้ฝึกโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อให้ทำงานซ้ำ โดยหุ่นยนต์ผูกเชือกที่มีสีได้สำเร็จ 95% และ 90% สำหรับเชือกสีขาวซึ่งไม่ได้ถูกฝึกมาก่อน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: New Scientist