Пиратская партия России А++ 🕘 история названий (1)

для Сомневающихся что на Сети связи может быть распространен УП №604 от 24.8.26 Вот уже Операторам Связи и письма от Региональных Министерств пошли..

Операторам связи повышают нагрузку. Нет, не в смысле больше пользователей, а в смысле финансовую.

Открытость - это не просто выложить всё в интернет В Nature Human Behaviour опубликована статья Open practices across science, software, education and other domains (pdf). Авторы сравнивают практики открытости в науке, программном обеспечении, образовании и других сферах и показывают, почему открытость нельзя свести к свободному доступу к информации. Авторы выделяют три измерения открытости. Первое - прозрачность: кто может получить информацию. Второе - включённость: кто может участвовать. Третье - права принятия решений: кто реально определяет правила и принимает решения. Эти измерения могут не совпадать. Исходный код может быть доступен всем, но решения о его развитии будут принимать несколько мейнтейнеров. Научные публикации могут быть открыты читателям, но стоимость публикации способна создавать барьеры для авторов. Сообщество может формально приглашать всех к участию, но практически не давать новым участникам влиять на решения. Поэтому авторы предлагают начинать не с вопроса «что можно открыть?», а с вопроса «зачем нужна открытость?». Целью может быть повышение прозрачности, расширение участия, улучшение качества решений, обмен знаниями или распределение полномочий. Отсюда следуют практические принципы. Нужно заранее определять цели открытости и регулярно проверять, достигаются ли они. Доступ к информации должен быть гибким: не всё обязательно делать публичным, если раскрытие создаёт риски. При этом ограничения должны быть понятными и обоснованными. Важно документировать не только результаты, но и структуру власти, вклад участников и распределение ответственности. В открытом репозитории виден код, но не всегда понятно, кто принимает решения, поддерживает инфраструктуру, модерирует сообщество или выполняет другую незаметную работу. Такая работа особенно важна для устойчивости открытых проектов. Документация, модерация, ответы новичкам, организация обсуждений и разрешение конфликтов требуют ресурсов. Если они ложатся на нескольких людей, сообщество становится зависимым от них и рискует потерять важные функции при их уходе. Авторы также подчёркивают необходимость работающих кодексов поведения и механизмов разрешения конфликтов. Просто опубликовать правила недостаточно - участники должны понимать их, иметь возможность сообщать о проблемах и рассчитывать на понятную процедуру их рассмотрения. Один из примеров в статье - Python. По мере роста проекта менялась не только техническая инфраструктура, но и система управления. Механизмы, подходящие небольшой группе разработчиков, пришлось адаптировать к глобальному сообществу. В результате открытость предстает не как бинарное свойство - «открыто» или «закрыто», - а как система правил доступа к информации, участия и принятия решений. Можно открыть код, но оставить закрытым управление проектом. Можно опубликовать данные, но не дать людям возможности влиять на решения. Можно пригласить всех участвовать, но сохранить реальную власть у небольшой группы. По мнению авторов, задача открытых организаций не в том, чтобы открыть всё подряд, а в том, чтобы осознанно выстроить прозрачность, участие и распределение полномочий - и регулярно проверять, действительно ли система работает так, как задумано.

Где заканчивается защита данных и начинается изоляционизм Цифровой суверенитет часто понимают как требование хранить данные внутри страны и ограничивать трансграничные потоки. Но, по мнению автора статьи в Tech Policy Press Луки Белли, такое понимание слишком узко. В статье «Data Sovereignty Doesn’t Mean Data Isolationism» говорится, что суверенитет данных - это прежде всего способность понимать, кто, как и зачем обрабатывает данные, обладать собственными техническими возможностями для их обработки и извлечения ценности, а также эффективно регулировать эти процессы. Простое размещение серверов внутри национальных границ проблему не решает: данные могут попадать под иностранную юрисдикцию, копироваться в глобальной инфраструктуре и обрабатываться зарубежными платформами. Поэтому нужны не только законы о защите данных, но и кибербезопасность, собственная инфраструктура, исследования, специалисты и технологические компетенции. Отдельная проблема - распределение экономической ценности данных. Пользователи, государственные учреждения, исследователи и компании создают данные, которые затем могут использоваться глобальными технологическими компаниями, в том числе для обучения ИИ. По мнению автора, налоговая политика может использоваться не только для сбора доходов, но и для стимулирования ответственного обращения с данными и ограничения их бесконтрольной концентрации. Белли также предупреждает о риске «регуляторной иллюзии»: наличие сложного законодательства само по себе не означает реального контроля над технологиями и потоками данных. Суверенитет требует одновременного развития права, инфраструктуры, образования, науки, промышленной политики и механизмов управления. Лука Белли (Luca Belli) - профессор права Фонда Жетулиу Варгаса (FGV) в Бразилии, где руководит исследовательским центром CyberBRICS. Специализируется на цифровом регулировании, управлении интернетом, защите данных, цифровых правах и технологической политике.

Википедия недоступна в России: что происходит с пакетами В ночь на 28 августа «Википедия» перестала открываться у пользователей из России. Жалобы поступают из разных регионов и от пользователей разных провайдеров. При этом из других стран сайт продолжает работать, а через VPN из России доступ восстанавливается. Пока некорректно называть это официальной блокировкой: Роскомнадзор о блокировке «Википедии» не объявлял, а точная причина сбоя не установлена. Но есть важный технический контекст. С 26 августа российские пользователи начали сообщать о перехвате ТСПУ обычных DNS-запросов к публичным серверам Google и Cloudflare - 8.8.8.8 и 1.1.1.1. В опубликованных измерениях запросы через эти серверы возвращают NXDOMAIN, то есть ответ об отсутствии домена, хотя на самом деле домен существует. Ранее уже сообщалось об ограничении доступа к DoH и DoT - зашифрованным способам получения DNS. Это важно для понимания происходящего, но само по себе не доказывает, что «Википедию» заблокировали именно через DNS. Даже если DNS работает нормально, доступ можно ограничить позднее - например, на уровне IP-адреса или анализа самого HTTPS-соединения. В случае с HTTPS оборудование ТСПУ может анализировать параметры соединения и разрывать его до того, как пользователь получит страницу. Поэтому характерный бесконечный коннект с последующим обрывом ещё не позволяет однозначно сказать, был ли это DNS, IP-фильтрация, DPI или другая сетевая проблема. Есть и дополнительный сигнал: одновременно российские пользователи столкнулись с проблемами доступа к отдельным ресурсам GitHub. Основной сайт открывается, но некоторые вспомогательные ресурсы перестали работать. Это может указывать не на проблемы конкретно у Wikimedia, а на изменения в российской сетевой фильтрации.

Открытая модель без открытого обучения Гэри Маркус обращает внимание на важное различие, которое всё чаще теряется в разговорах об ИИ: модель с открытыми весами (open-weight) и модель с открытым исходным кодом (open source) - не одно и то же. Открытые веса позволяют скачать параметры обученной модели, запустить её и дообучить. Но это ещё не даёт возможности узнать, на каких данных и каким образом модель обучалась, изменить процесс обучения или воспроизвести результат с нуля. Условно говоря, вам дают готовый пирог, но не рецепт. Это важно не только разработчикам. Без информации о данных, их очистке и фильтрации исследователи не могут полноценно изучать происхождение поведения модели, регуляторы - оценивать возможные источники предвзятости и нарушения прав, а разработчики - проводить некоторые эксперименты с повторным обучением. При этом терминологию стоит уточнять: Open Source Initiative (OSI) уже разработала отдельное определение Open Source AI. Согласно ему, для полноценной открытости должны быть доступны необходимые данные о датасете, код обучения и запуска, а также параметры модели - причём на условиях, позволяющих использовать, изучать, изменять и распространять систему. Поэтому название «open source» само по себе ещё ничего не гарантирует. В случае ИИ необходимо смотреть, что именно открыто: только веса, исходный код, данные, методика обучения или весь набор компонентов, необходимый для воспроизводимой модификации системы. Для цифрового общества это принципиальная разница: доступ к результату и доступ к способу его создания - разные уровни открытости. Позиция хорошо согласуется с принципом свободного информационного обмена: недостаточно дать пользователю возможность воспользоваться результатом - важно обеспечить возможность изучать, изменять и распространять технологию. Гэри Маркус - американский учёный и предприниматель, специализирующийся на искусственном интеллекте и когнитивных науках. Он известен критикой чрезмерно оптимистичных прогнозов о возможностях ИИ и выступает за более прозрачный, научно обоснованный и ответственный подход к развитию технологий.

Все на стрим!. ЛАйк при входе повышает настроение ведущих НАЧАЛО 27 августа в 20:00 (мск) Ютуб: https://youtube.com/live/aJYPP2Mfya8 ВК https://vkvideo.ru/live-10354961_456239707

LicenseAtlas: карта лицензий открытого мира Разобраться в лицензиях открытого ПО становится всё сложнее. Помимо привычных MIT, BSD и GPL появляются лицензии для моделей ИИ, наборов данных, AI-агентов и различные условные варианты «открытости». При этом сама формулировка лицензии не всегда позволяет быстро понять, что именно разрешено делать с программой или моделью. Проект LicenseAtlas собирает такую информацию в едином интерфейсе. Сейчас он охватывает более 2600 лицензий и условий для программного обеспечения, моделей ИИ, данных и AI-агентов. В базе объединены тексты лицензий, данные SPDX, OSI, Creative Commons, FSF, Open Data Commons и других источников, а также информация об использовании лицензий на GitHub и Hugging Face. Особенно интересен отдельный трекер рассмотрения лицензий Open Source Initiative (OSI). Он показывает историю заявок на признание лицензий открытыми: сейчас в нём 192 рассмотрения, из которых 97 завершились одобрением, 44 - отклонением, а 13 находятся в процессе. Для доступных записей также собраны обсуждения и результаты голосований совета OSI. Это полезно не только разработчикам. Лицензия - это правовой набор условий, определяющий, что пользователю разрешено делать с произведением или программным кодом и при каких условиях. Поэтому при выборе зависимости, модели или набора данных важно смотреть не только на слова «open source» или «open», но и на конкретный текст лицензии. Сам проект предупреждает, что его сведения, краткие описания и сигналы совместимости предназначены для исследований и общего ознакомления и не являются юридической консультацией. Для конкретного проекта юридически значимым источником остаётся оригинальный текст лицензии и официальные источники. 🏴‍☠️ Для Пиратской партии открытые лицензии - не техническая деталь, а важная часть свободного информационного обмена. В нашей программе прямо закреплена поддержка международных свободных лицензий, включая Creative Commons, GNU GPL/GFDL, MIT/X11 и BSD, а также требование признавать их в российском законодательстве и обеспечивать их полноценное исполнение. Поэтому инструменты, которые делают лицензионные условия более прозрачными и позволяют отслеживать историю их рассмотрения, важны для всей экосистемы свободного ПО. Чем проще человеку понять условия использования, распространения и изменения произведения, тем меньше пространства остаётся для неопределённости вокруг свободного обмена информацией.

Европа хочет не просто открытые модели, а независимый ИИ Европа рассматривает открытый искусственный интеллект как инструмент технологического суверенитета. Но одного открытого кода или весов модели недостаточно. Именно этому посвящён доклад Mitchell Baker, соосновательницы Mozilla, «Europe and Open Source AI: Beyond Licenses» (pdf). Авторы предлагают рассматривать открытый ИИ на шести уровнях. Первый - лицензия. Для ИИ этого мало: кроме ПО есть веса модели, архитектура, документация и данные обучения. Единого определения open source AI пока нет. Поэтому ЕС предлагается не ждать консенсуса: проекты, претендующие на публичное финансирование, должны как минимум соответствовать определению Open Source Initiative. Более глубокую открытость можно оценивать по Model Openness Framework Linux Foundation и стандарту AI Digital Public Goods Alliance и связывать с дополнительным финансированием и compute. Второй - технология. Важно не только, какую модель создать, но и какие модели принимать на вооружение. Использование чужой открытой модели может дать технологию, но не дать знания о её создании, возможности влиять на развитие, воспроизводимость и способность заменить зависимость. Поэтому для моделей без совместной разработки предлагается заранее иметь план выхода - возможность поддерживать или заменить систему самостоятельно. Особое значение имеет интероперабельность. Если модель, агентная оболочка, инструменты и инфраструктура окажутся связаны в один комплекс, открытая модель всё равно может стать частью новой зависимости. Поэтому ЕС должен заранее участвовать в разработке стандартов, а не устранять блокировки постфактум. Третий уровень - люди. Нужны команды, сообщества, обучение и стипендии. Важна не только зарплата: сильным мотиватором может быть понятная общественная миссия. Четвёртый - совместная разработка и управление. Если над проектом работают разные компании и государства, решения должны приниматься в интересах проекта, а не крупнейшего спонсора. Нужны прозрачные правила, независимое техническое руководство и защита от захвата одним поставщиком. Fork должен оставаться гарантией суверенитета, но постоянное разветвление создаёт несовместимость и дробит сообщество. Пятый - продукты. Успех нельзя измерять количеством опубликованных моделей. Важнее, используют ли люди продукты добровольно и довольны ли ими. Поэтому поддержка должна охватывать не только исследования и инфраструктуру, но и удобство, внедрение, развитие. Шестой - организации. Публично финансируемому проекту нужен устойчивый независимый хранитель. Иначе после покупки или реструктуризации открытая технология может оказаться под контролем частного владельца. История MySQL и MariaDB показывает и риск такого сценария: после поглощения MySQL сообщество создало MariaDB, а независимый фонд продолжил хранить открытый проект. Отдельная глава посвящена тезису «секрет безопаснее». Закрытость может быть удобнее для компании: ошибки труднее увидеть, а регулирование - проверить. Но для общества это означает безопасность, основанную на доверии к бренду. Открытая разработка позволяет искать уязвимости, исправлять их. Поэтому автор предлагает воспринимать открытость как метод обеспечения безопасности. В итоге доклад предлагает 13 мер: минимальный стандарт открытости для публичного финансирования, больше денег и compute за более глубокую открытость, правила для open source-исключений AI Act, резерв вычислительных мощностей для открытых проектов, планы выхода из зависимостей, поддержку интероперабельности, инвестиции в сообщества, требования к открытому управлению, финансирование полного жизненного цикла продуктов, оценку реального использования, устойчивых независимых хранителей публичных активов и программы безопасности для открытого ПО. Главная идея доклада: технологический суверенитет нельзя получить, просто опубликовав веса модели. Нужны знания, люди, возможность участвовать, совместное управление, совместимость, работающие продукты и институты, способные сохранить публичный характер технологии.

5G в России: ещё один перенос на потом В России 5G обсуждают уже не первый год. В 2018 году запускались экспериментальные зоны, в 2019-м власти говорили, что основная работа по расчистке частот займёт 2-2,5 года, а программа «Цифровая экономика» обещала устойчивое покрытие 10 городов-миллионников к 2022 году и всех городов-миллионников к 2024-му. В 2022 году само Минцифры признало: выполнить план 2024 года невозможно. Теперь появилась новая дата. 26 августа 2026 года Минцифры предложило условия запуска: коммерческий 5G в городах-миллионниках должен появиться не позднее 31 декабря 2027 года. Операторам «большой четвёрки» планируют бесплатно выделить полосы по 90 МГц в диапазоне 4,63-4,99 ГГц. Затем покрытие наиболее популярных локаций будут расширять поэтапно до 2031 года. Почему снова не получается быстрее? Одна из главных причин - частоты. Во многих странах основной диапазон 5G - 3,4-3,8 ГГц. В России он занят государственными системами и для массового 5G недоступен. Вместо него используется более высокий диапазон 4,63-4,99 ГГц. Чем выше частота, тем меньше дальность распространения сигнала, а значит, для покрытия территории требуется более плотная сеть базовых станций. Есть и проблема оборудования. По опубликованным условиям, операторы должны переходить на российские базовые станции: их доля должна вырасти с 1% в 2027 году до 100% в 2031-м. При этом на переходном этапе разрешается использовать уже установленное иностранное оборудование. А затем появляется «Кузнечик». Проекты требований Минцифры предусматривают поддержку российского криптоалгоритма NEA7 - «Кузнечика» - в оборудовании 5G. Одновременно предполагается переходный период для международных алгоритмов. В опубликованном проекте фигурируют SNOW 3G, AES и ZUC. Проблема в том, что массовые зарубежные смартфоны сейчас не рассчитаны на российский алгоритм. Эксперты указывают, что производителям придётся менять устройства, производственные процессы и проходить дополнительную сертификацию. При этом Россия после 2022 года оказалась вне ключевых международных организаций стандартизации мобильной связи. Получается технологическая гонка со стандартным для нынешнего режима результатом: пока мир давно использует 5G, Россия несколько лет решает, какие частоты дать операторам, где взять базовые станции и как обеспечить совместимость смартфонов с российскими требованиями. Первый российский эксперимент с 5G был почти девять лет назад. Если новая дата Минцифры выдерживается, между экспериментом и массовым запуском в городах-миллионниках пройдёт около десяти лет, что даже при отказе от нестандартных частот и Кузнечика не позволит вовремя построить интернет вещей и полноценную гражданскую ИИ-инфраструктуру, и станет ещё одним из тысяч шагов, которые наращивают отставание от остального мира, включая тот, который из-за отголосков колониальной эпохи называют глобальным югом.