เครื่องมือค้นหาและสื่อสังคมสามารถทำนายการแพร่ระบาดของโรคได้

ภาพจาก Waterloo News (Canada)

นักวิจัยจาก University of Waterloo ของแคนาดาพบว่าข้อความค้นหาบนเครื่องมือค้นหา และข้อมูลที่โพสต์บนโซเชียลมีเดียสามารถใช้ในการทำนายการระบาดของโรคได้ ในฐานะเป็นระบบเตือนภัยล่วงหน้าตามเวลาจริง

นักวิจัยใช้ข้อมูล Google Trends และ Twitter ในแคนาดาที่โพสต์ตั้งแต่เดือนมกราคมถึงมีนาคม 2020 เพื่อดึงคำหลักเกี่ยวกับอาการของ COVID-19 จากนั้นตรวจสอบข้อมูลนี้กับข้อมูลจาก COVID-19 Canada Open Data Working Group 

พวกเขาสังเกตเห็นความสัมพันธ์ที่ชัดเจนระหว่างข้อความค้นหาที่เกี่ยวข้องกับอาการของ COVID-19 และจำนวนผู้ป่วย COVID-19 รายวันภายในช่วงหนึ่งถึง 13 วัน 

ตัวแบบกดการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) สำหรับการคาดการณ์ที่พวกเขาสร้างขึ้นนั้นทำงานได้ดีกับการใช้ข้อมูลจาก Google Trends มากกว่าข้อมูลจาก Twitter

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Waterloo News (Canada)

ความเทียงตรงของ chatGPT แย่ลง

ภาพจาก  Popular Science

นักวิจัยของ Stanford University และ University of Southern California, Berkeley (UC Berkeley)  แสดงให้เห็นถึงความน่าเชื่อถือที่ลดลงอย่างเห็นได้ชัดของ ChatGPT โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (large language model ) หรือ LLM ของ OpenAI เมื่อเวลาผ่านไปโดยไม่มีคำอธิบายที่ชัดเจน

นักวิจัยได้ประเมินแนวโน้มของแชทบอทในการเสนอคำตอบด้วยระดับความแม่นยำและคุณภาพที่แตกต่างกันไป รวมถึงความเหมาะสมในการปฏิบัติตามคำสั่งด้วย ในตัวอย่างหนึ่ง นักวิจัยสังเกตว่าความแม่นยำเกือบ 98% ของ GPT-4 ในการระบุจำนวนเฉพาะลดลงเหลือน้อยกว่า 3% ระหว่างเดือนมีนาคมถึงมิถุนายน 2023 ในขณะที่ความแม่นยำของ GPT-3.5 เพิ่มขึ้น ความสามารถในการสร้างโค้ดของทั้ง GPT-3.5 และ GPT-4 แย่ลงในช่วงเวลาเดียวกันนั้น

Matei Zaharia จาก UC Berkeley แนะนำว่าการลดลงอาจสะท้อนถึงขีดจำกัดจากการเรียนรู้แบบเสริมแรง (reinforcement learning) จากข้อมูลตอบสนองของมนุษย์ หรืออาจเป็นบั๊กในระบบ

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Popular Science

วิธีการใหม่ในการมองความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

ภาพจาก MIT News

เมตริก (metric) ใหม่ที่พัฒนาขึ้นโดยนักวิจัยของ Massachusetts Institute of Technology (MIT) อนุญาตให้เพิ่มสัญญาณรบกวนจำนวนเล็กน้อยลงในตัวแบบเพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในขณะที่ยังคงรักษาความแม่นยำของตัวแบบ

เฟรมเวิร์กที่มาพร้อมกับเมตริก Probably Approximately Correct (PAC) Privacy จะระบุปริมาณสัญญาณรบกวนที่น้อยที่สุดที่จะเพิ่มโดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องรู้การทำงานภายในของตัวแบบ 

PAC Privacy พิจารณาความยากลำบากของฝ่ายตรงข้ามในการสร้างข้อมูลที่ละเอียดอ่อนขึ้นใหม่หลังจากเพิ่มสัญญาณรบกวน และกำหนดปริมาณสัญญาณรบกวนที่เหมาะสมที่สุดตามค่าเอนโทรปีในข้อมูลต้นฉบับจากมุมมองของฝ่ายตรงข้าม

มันทำงานโดยใช้อัลกอริทึมการฝึกอบรมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ของผู้ใช้หลายครั้งในการสุ่มตัวอย่างข้อมูลที่แตกต่างกัน เปรียบเทียบความแปรปรวนของเอาต์พุตทั้งหมดเพื่อคำนวณว่าจะต้องเพิ่มสัญญาณรบกวนเท่าใด

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News

ส่วนแบ่งบนเครื่องพีซีแบบตั้งโต๊ะของ Linux ขึ้นถึง 3% ซึ่งเป็นอัตราสูงสุดตลอดกาล

ภาพจาก Tom's Hardware

ข้อมูลจาก StatCounter แสดงให้เห็นว่าส่วนแบ่งตลาดระบบปฏิบัติการเดสก์ท็อปพีซีของ Linux เพิ่มขึ้นเป็น 3.08% เพิ่มขึ้นจาก 1.64% ในปี 2018 ซึ่งเป็นระดับสูงสุดในรอบสามทศวรรษในตลาด

Windows มีส่วนแบ่ง 68.15% ของตลาดระบบปฏิบัติการพีซี (PC) ตามมาด้วย MacOS ที่ 21.38% และ Chrome ที่ 4.15%

ส่วนแบ่งการตลาดของ Windows ลดลงจากประมาณ 82% ในปี 2018 ในขณะที่ MacOS เพิ่มขึ้นจาก 12.33% ในช่วงเวลาเดียวกัน

ตรงกันข้ามกับตลาดระบบปฏิบัติการพีซีที่ Linux มีส่วนแบ่งเพียงเล็กน้อย Linux ครองตลาดสำหรับเซิร์ฟเวอร์ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ ระบบเอดจ์ (edge system) อุปกรณ์ Internet of Things และพีซีแบบฝังตัว

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Tom's Hardware

ความมั่นคงของดาวเทียมล้าหลังจากเทคโนโลยีปัจจุบันเป็นสิบปี

Photo by SpaceX on Unsplash

นักวิจัยจาก Ruhr University Bochum (RUB) ของเยอรมนี และ CISPA Helmholtz Center for Information Security พบว่ายังขาดแนวคิดด้านความมั่นคงสมัยใหม่เป็นอย่างมากในดาวเทียมวงโคจรต่ำ (low-earth orbit) หรือ LEO

พวกเขาตรวจสอบระบบดาวเทียมสามระบบและพบว่าขาดมาตรฐานมาตรการรักษาความมั่นคงที่มีโทรศัพท์มือถือและแล็ปท็อปสมัยใหม่ เช่นการแยกรหัสและข้อมูลออกจากกัน

การวิเคราะห์ซอฟต์แวร์เปิดเผยว่าการรักษาความมั่นคงทางเทคนิคที่ไม่ดีอาจทำให้ผู้โจมตีสามารถยึดดาวเทียมโดยการตัดการเชื่อมต่อการควบคุมภาคพื้นดิน 

Johannes Willbold จาก RUB กล่าวว่าสิ่งที่ทำให้คิดว่าการของนักพัฒนาดาวเทียมไม่มีมีปัญหาด้านความมั่นคงเกิดจากการขาดเอกสารประกอบระบบ หรือพูดอีกอย่างคือมีแต่พวกเขาที่รู้เรื่อง แต่จริง ๆ แล้ว มันไม่ได้ทำให้มีความเสี่ยงน้อยลงจากวิธีโจมตีอย่าง วิศวกรรมย้อนกลับ (reverse engineering) Moritz Schloegel จาก RUB กล่าวเสริม

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  Ruhr-Universität Bochum (Germany)