W najbliższych dniach pilnie oglądajcie odwiedzane przez Was strony internetowe. Jeżeli zobaczycie na nich poniższy symbol, to znak, że ktoś Was śledzi!

PS „A co, jeśli mam zainstalowanego uBlocka?” To, że nie widzicie reklam, nie oznacza, że nie jesteście w ich grupach celowych. Już kilkudniowy test z wyłączonym uBlockiem może sprawić, że oko Google’a objawi się Wam w pełnej krasie. Wolicie nie eksperymentować? Już teraz wejdźcie na stronę: Dlaczego mnie śledzisz?

Polskie partie polityczne nie korzystają z precyzyjnego kierowania komunikatów do wyborców na Facebooku, ale to nie powód do odetchnięcia z ulgą. Od skandalu Cambridge Analytica minęły niemal dwa lata, ale narzędzia wprowadzone przez Facebooka, które miały pozwolić na większą przejrzystość reklam politycznych na platformie, niewiele zmieniły. Zarówno badacze, jak i sami użytkownicy mają ograniczone możliwości sprawdzenia, kto i na podstawie jakich danych kieruje do nich reklamy. W kontrolowaniu wydatków partii na reklamę w mediach społecznościowych nie pomoże też Państwowa Komisja Wyborcza, której brakuje instrumentów prawnych. Przedstawiamy raport Kto (naprawdę) cię namierzył? Facebook w polskiej kampanii wyborczej z badania przeprowadzonego przez Fundację Panoptykon, Fundację ePaństwo i Sotrendera.

Nadchodzące miesiące wypełni nie tylko walka na froncie epidemicznym, ale też regulacyjnym. O kontrolę nad algorytmicznymi systemami, które w coraz większym stopniu zarządzają naszą zbiorową świadomością.

Bez względu na to, czy kibicujemy rozwojowi sztucznej inteligencji i jej obecności „w każdej lodówce”, czy się tego scenariusza obawiamy, jedno możemy przyjąć za pewnik: ta dziedzina wiedzy technicznej, o szerokim zastosowaniu, dopiero się rozkręca i niejednym nas jeszcze zaskoczy. Czekają nas nie tylko kolejne wcielenia „inteligentnych” asystentów i profilowanych usług, ale też coraz szersze wykorzystanie AI do dokonywania wyborów za ludzi lub wspierania ich w obiektywnie trudnych decyzjach: od optymalizacji świadczeń publicznych i zarządzania szpitalami (a nawet planowania indywidualnych programów leczenia) po szacowanie ryzyka (finansowego, powodziowego, epidemiologicznego itd.) i przewidywanie, jak będzie się rozkładać przestępczość na mapach miast lub w ramach konkretnej populacji. Ale bogatsi o doświadczenia ze Stanów Zjednoczonych, gdzie AI w tych wszystkich obszarach już jest obecna, możemy zminimalizować negatywne skutki związane z jej wykorzystaniem – dzięki przygotowaniu odpowiedniej regulacji.