我们曾报道过美国国安局NSA一项名为“天网”SKYNET的计划,根据The Intercept公布了一份文档显示,“天网”使用机器学习算法分析帮助NSA寻找潜在恐怖分子。如今,外媒却在质疑,这个项目可能已经在巴勒斯坦“误杀上千无辜平民”。
NSA:数据说了算 VS 专家:你们一派胡言
2014年,一名CIA和NSA前负责人宣称:我们杀人是基于元数据的。其本意大概是,我们不会滥杀无辜……但是,一名来自“人权数据分析组织”(Human Rights Data Analysis Group)的数据科学家Patrick Ball对NSA提出强烈质疑,他曾评价NSA机器学习算法“盲目乐观”并且“一派胡言”。
自2004年以来,巴基斯坦地区死于无人机轰炸下的人数介于2500至4000人,其中绝大部分人被美国政府定义为“极端分子”。而从此前流出的幻灯片不难发现,SKYNET机器学习程序早在2007年就在秘密开发中了。
SKYNET:披着大数据外衣的丧钟
“天网”就是一个很典型的大数据业务应用,程序进行元数据收集并储存到NSA云服务器,在提取所需相关信息之后运用机器学习从事有针对性的识别。NSA将其运用于巴基斯坦地区,分析了巴基斯坦地区5500万移动电话记录,其中包括手机通话数据(就是所谓的“DNR”或号码识别数据,如通话时间、持续时间、通话对象等等),用户定位和旅程详细情况,以及关机或换SIM卡操作。任何可疑的行为都会被做上记号。
简而言之,NSA通过生活模式、社交网络以及旅游行为三个维度来进行数据的收集和计算。在得到了较为完整的元数据集之后,SKYNET可以速写出人们典型的日常生活——某些人一起旅行、分享联系人、在一起过夜、访问其他国家或永久移居。较终,NSA机器学习算法使用超过80种不同属性为人们的“恐怖分子率”打分。
然而,就是这一权威机构的科学算法却出现一个令人大跌眼镜的结果:
去年The Intercept公开了根据这一算法得分较高的“恐怖分子”——竟然是一名受人敬仰的记者Ahmad Muaffaq Zaidan。
作为记者,Zaidan有着广泛的通讯网络,并采访过包括本拉登在内的多名基地组织领导人。对于“天网”系统的误杀,Zaidan十分愤慨。
作者:grabsun - 发布时间:2016-02-22 - 点击量:2185