Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Innováció és kommunikáció a mesterséges intelligencia korában a Társadalmi Kredit Rendszere fókuszában

226 views

Published on

Kollár Csaba: Innováció és kommunikáció a mesterséges intelligencia korában a Társadalmi Kredit Rendszere fókuszában

Az "INNOVÁCIÓ-KOMMUNIKÁCIÓ A VÁLLALATOKNÁL" című, az MTA GTB Kommunikációmenedzsment Munkabizottság tudományos konferenciáján elhangzott előadás prezentációja
Időpont: 2020. március 6.
Helyszín: Magyar Tudományos Akadémia, Budapest

Szolgálati közlemény: A prezentáció az Innovációs és Technológiai Minisztérium ÚNKP-19-3-I-OE-38 kódszámú Új Nemzeti Kiválóság Programjának szakmai támogatásával készült.

Published in: Science
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Innováció és kommunikáció a mesterséges intelligencia korában a Társadalmi Kredit Rendszere fókuszában

  1. 1. Innováció és kommunikáció a mesterséges intelligencia korában a Társadalmi Kredit Rendszere fókuszában INNOVÁCIÓ-KOMMUNIKÁCIÓ A VÁLLALATOKNÁL Az MTA GTB Kommunikációmenedzsment Munkabizottság tudományos konferenciája 2020. március 6. Magyar Tudományos Akadémia Budapest Dr. Kollár Csaba PhD kibernetikus, jövőkutató
  2. 2. BEMUTATKOZÁS
  3. 3. társadalmi vetületei gazdasági hatásai információbiztonság humán aspektusa biztonságtudatosság fejlesztése ember-robot interakció emberi oldala intelligens városok 1. Miért aktuális most beszélni a mesterséges intelligenciáról? 2. Mit jelent a Társadalmi Kredit Rendszere? 3. Mit jelent az innováció a társadalmi kredit rendszerében? 4. Milyen (fontosabb) kommunikációs modellek alapján lehet leírni és elemezni a Társadalmi Kredit Rendszerét? 5. Melyek a Társadalmi Kredit Rendszerének (nem csak) kommunikációs és (nem csak) információbiztonsági kihívásai? kibernetika reneszánsza A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA társadalmi vetületei gazdasági hatásai
  4. 4. GONDOLATOK A MESTERSÉGES INTELLIGENCIÁRÓL
  5. 5. NÉHÁNY PÉLDA A MESTERSÉGES INTELLIGENCIÁRA Sophia WatsonDeep Blue Anki Cozmo
  6. 6. Adatok Rengeteg adat áll rendelkezésre, ezek mennyisége folyamatosan növekszik Számítási kapacitás Olyan számítások is elvégezhetők belátható időn belül, amire tíz évvel ezelőtt még a szuperszámítógépek sem voltak képesek Algoritmusok Az AI-t támogató tanulóalgoritmusok, statisztika és valószínűségszámítás, regressziós modellek, klasszifikáció, klaszterizáció, lágyszámítási módszerek megjelenése a gyakorlati, összetett, komplex, bonyolult problémák megoldásában Szinergia Technológiák fejlődése és összekapcsolódása MESTERSÉGES INTELLIGENCIA – MIÉRT MOST?
  7. 7. A Társadalmi Kredit Rendszere
  8. 8. • Hivatalos bejelentés: 2014 • Bevezetés: 2020 • Polgárok száma: 1,3 milliárd fő • Technológiák összekapcsolása • Adatbázisok összekapcsolása • Azonosítás: személyi igazolvány (azonosítószám) alapján • Érintettség: egyének, vállalatok, intézmények • Területek: politika, üzleti élet, társadalom, igazságszolgáltatás • Fókuszterületek: • őszinteség a kormányzati ügyekben • üzleti becsületesség • társadalmi becsületesség • igazságügyi hitelesség • Következmények: • jutalmak • büntetések ALAPADATOK A TÁRSADALMI KREDIT RENDSZERÉRŐL
  9. 9. Hagyományos adatok Közösségi adatok Online adatok AI 111111111111111111 A TÁRSADALMI KREDIT RENDSZERÉNEK ALAPÁBRÁJA
  10. 10. Jövedelemadó Kölcsön visszafizetése Hitelkártya számla Rezsiszámlák Perköltség megfizetése Közlekedési szabályok betartása Családtervezési korlátok betartása Fizetés a tömegközlekedésért Becsületesség Önkéntesség Jó szülő Bűnözési rekord Kapcsolat a többi internet-felhasználóval Online közzétett hírek megbízhatósága Vásárlási szokások ADATOK, BEMENETEK
  11. 11. JÓGYEREK VS. ROSSZGYEREK
  12. 12. • Egészségügyi ellátás • Várólista helyezés • Utazás (lehetősége, VIP) • Munkakeresés • Vállalkozás indítása • Lakásbérlés • Ingó- és ingatlanvásárlás • Hitelfelvétel, hitelképesség • Gyerek tanulása/továbbtanulása • Kedvezményes lehetőségek DIFFERENCIÁLT ELBÍRÁLÁS
  13. 13. INNOVÁCIÓ A TÁRSADALMI KREDIT RENDSZERÉBEN
  14. 14. Felhő alapú számítástechnika 0110101 1101010 1101010 BDA Mobil Biztonság(i kamerák) Közösségi média, regisztrációhoz kötött oldalak AR, VR, MR (I)IoT és szenzor Vezetékes és vezeték- nélküli hálózatok GIS, GPS Mesterséges intelligencia Társadalmi Kredit Rendszere SZINERGIA ÉS INTEGRÁCIÓ
  15. 15. ADOPTÁCIÓ (NEM CSAK) MARKETINGES ADATBÁZISOK • Aktuális kedv (lelki állapot) • Aktuális tartózkodási hely • Alvási szokások • Antropometriai jellemzők • Arc, arcvonások • Belépés/kilépés ideje • Családi állapot • Email cím • Fizetési/pénzhasználati szokások • Fizikai cím (lakcím, tartózkodási hely) • Hanghordozás, beszédstílus • Közösségi oldalakon ismerősök, aktivitások, posztolások, lájkolások, megosztások • Kulturális fogyasztás • Lakcím • Médiafogyasztási szokások • Munkahely(ek) • Név • Nyelvismeret és egyéb ismeretek • Rokonok, ismerősök (kapcsolati háló) • Szociális készségek • Szoftver- és alkalmazáshasználat (mit, mikor, mennyi ideig) • Telefonszám • Vásárlási szokások • Végzettségek • Viselkedés
  16. 16. GÉPI TANULÁS Tanulás (felügyelt, nem felügyelt, visszacsatolásos, félig felügyelt…) Felhasználás Adatok Modell Információ az adatokról Tanító adatbázis Tanuló algoritmus Modell Elő- feldolgozás Elő- feldolgozás
  17. 17. KOMMUNIKÁCIÓS MEGKÖZELÍTÉS A TÁRSADALMI KREDIT RENDSZERÉNEK LEÍRÁSÁBAN ÉS ELEMZÉSÉBEN
  18. 18. • textuális közlés (írás, bejegyzés) • verbális közlés (telefonhívások, beszélgetések) • nonverbális közlés (viselkedés) • Shannon-Weaver tranzakciós megközelítése (ki és hogyan kommunikálja, hogy mi a helyes magatartás?) • Gerbner kultivációs elmélete (ki/mi szocializálja a tömeget?) • Horányi participációs elmélete (hogyan ismerhető fel és hogyan oldható meg a (problémás) helyzet?) • Carey rituális elmélete (hogyan konstruálható meg a felügyelt valóság?) • Altman-Taylor kapcsolatelmélyülés modellje (milyen interaktív médiatartalmak fogyasztása a napi rutin része?) • kapcsolati háló-modell (ismertség, pedigré?)
  19. 19. A TÁRSADALMI KREDIT RENDSZERÉNEK KOMMUNIKÁCIÓS ÉS INFORMÁCIÓBIZTONSÁGI KIHÍVÁSAI
  20. 20. 1. Visszaélés az egyén arcával, az arc módosítása, takarása 2. Visszaélés az egyén adataival és eszközeivel 3. Egyén illetéktelen követése 4. Hibásan működő szenzorok és aktuátorok 5. Rendszerelemek közötti kommunikációs hiba 6. Adatbázis – struktúrahiba 7. Adatbázisok összekapcsolási hibája 8. Rossz, hibás adatelemzés és algoritmusok 9. Gépi tanulási hibák 10. A mesterséges intelligencia hibái 11. Hivatalnokok és informatikusok (szándékos) károkozása 12. Hackerek támadása 13. Külföldi gyártók és a mögöttük álló titkosszolgálatok +1. A társadalom tagjainak védekező mechanizmusa DOKUMENTUMELEMZÉS EREDMÉNYE
  21. 21. Kitekintés a jövőbe* *Future Today Institute, Gartner, PREMA, ÓE BGI MIM
  22. 22. 1. Részleteiben szinte minden országban megjelenik 2. Nagyobb hangsúlyt kap az informatikai rendszerek védelme 3. Új hibajavító algoritmusok 4. Megbízható emberek kiválasztása és alkalmazása a hibás mesterséges intelligencia döntéseinek vizsgálatára, elemzésére, módosítására, felülírására 5. Társadalmi értékrend átalakulása és diverzifikálódása (elfogadás, elutasítás, nomádok, egyéni szabadságharcosok, kiskapuk keresése, must go zónák állami felügyelet mellett) 6. Új törvények A TÁRSADALMI KREDIT RENDSZERÉNEK JÖVŐJE
  23. 23. • Kutatások: • Társadalmi kredit rendszere adat- és információbiztonsági kihívásai • A mesterséges intelligencia hatása a kreatív szakmákra/iparágakra • A mesterséges intelligencia megjelenése a személy- és vagyonbiztonság területén • Aláírásazonosítás és -hamisításdetektálás mesterséges intelligencia segítségével • Mesterséges Intelligencia Műhely • Mesterséges intelligencia a biztonságtechnikában című tantárgy • Releváns szak- és diplomadolgozati, illetve TDK témák • Konferenciaelőadások és szakmai tanulmányok Kapcsolódó aktivitásaink a Bánki Karon
  24. 24. A társadalmat csak a hozzá tartozó üzenetek és közlési lehetőségek tanulmányozása alapján lehet megérteni. Norbert Wiener
  25. 25. Dr. Kollár Csaba PhD Nemzeti Közszolgálati Egyetem Katonai Műszaki Doktori Iskola Óbudai Egyetem Biztonságtudományi Doktori Iskola www.drkollar.hu | www.linkedin.com/in/drkollarcsaba | www.slideshare.net/drkollarcsaba KÖSZÖNÖM MEGTISZTELŐ FIGYELMETEKET!
  26. 26. • https://www.credigo.fr/sites/default/files/2019-03/cameras-surveillance.jpeg • https://i.ytimg.com/vi/LguXfHKsa0c/maxresdefault.jpg • https://electronics360.globalspec.com/images/assets/507/10507/11.30_AItoys__1_Anko.jpg • https://ionemadamenoire.files.wordpress.com/2019/03/15518392623042.jpg • https://cultura.hu/wp-content/uploads/2017/08/banki-donat-cigar-head.jpg • https://www.brainpickings.org/2018/06/15/the-human-use-of-human-beings-norbert-wiener/ • https://blog.talview.com/hs-fs/hubfs/ai_human_handshake-1.jpg?width=1800&name=ai_human_handshake-1.jpg FELHASZNÁLT KÉPEK FORRÁSA
  27. 27. A prezentáció az Innovációs és Technológiai Minisztérium ÚNKP-19-3-I-OE-38 kódszámú Új Nemzeti Kiválóság Programjának szakmai támogatásával készült. SZOLGÁLATI KÖZLEMÉNY

×