SINGULARIDADE TÉCNICA

O Deep Learning é apenas o primeiro passo para uma máquina obter conhecimento de forma semelhante aos humanos. (...) De acordo com a lei de Moore, o número de transistores dobra a cada 18 meses, ou seja, um ano e meio (SUGOMORI, 2016). De acordo com Sugomori, se essa técnica continuar nesse ritmo, o número de transistores ultrapassará dez bilhões, número esse que corresponde à quantidade de células no cérebro humano. Considerando a lei de Moore, em 2045, ele acredita que chegaremos a um ponto crítico chamado “Singularidade Técnica” (SUGOMORI, 2016). O termo “Singularidade Técnica” foi criado pelo cientista Vernor Vinge (...), Vinge descreve quatro itens tecnológicos que podem levar à “Singularidade Técnica” e à superação dos homens pelas máquinas: 1) A velocidade com que os computadores são aperfeiçoados e a evolução da Inteligência Artificial; 2) As redes de computadores se tornarem autoconscientes; 3) As interfaces homem-máquina se tornarem tão complexas que produziriam um estágio evolutivo do homem e 4) A ampliação da inteligência humana através de melhores técnicas da ciência biológica (Ibid).

Joyce Souza, Rodolfo Avelino e Sérgio Amadeu da Silveira (org.) (A Sociedade de Controle - Manipulação e Modulação nas Redes Digitais; págs: 76 e 77)

A IA está começando agora a superar os humanos em um número cada vez maior dessas habilidades, inclusive a de compreender as emoções humanas. (...) Quanto mais compreendermos os mecanismos bioquímicos que sustentam as emoções, os desejos e as escolhas humanas, melhores podem se tornar os computadores na análise do comportamento humano, na previsão de decisões humanas, e na substituição de motoristas, profissionais de finanças e advogados humanos.

Yuval Noah Harari (21 Lições para o Século 21; pág: 41)

REGRESSÃO, FACEBOOK E A CAMBRIDGE ANALYTICA

O jornal Guardian descobriu que, com o financiamento da SCL, uma empresa criada por Alex coletou dados do Facebook e respostas de questionários de 200.000 cidadãos americanos. E isso representa apenas o número de pessoas que eles entrevistaram diretamente. Como a forma com que a plataforma do Facebook operava na época permitia o acesso às “curtidas” dos amigos das pessoas que se voluntariaram para o estudo e que consentiram o acesso aos dados de seus amigos, a SCL tinha no total dados de mais de 30 milhões de pessoas. Esse era um conjunto de dados imenso que fazia, potencialmente, um retrato da personalidade política de muitos americanos. O CEO da Cambridge Analytica, Alexander Nix, (...) explicou como, em vez de selecionar pessoas com base em raça, gênero ou formação socioeconômica, sua companhia conseguia “prever a personalidade de cada um dos adultos nos Estados Unidos da América.” A eleitores bastante conscienciosos e neuróticos poderia ser direcionada a mensagem de que “a segunda emenda era uma apólice de seguros”. Eleitores tradicionais e cordatos seriam informados de como “o direito de portar armas era importante e deveria ser transmitido de pai para filho”. Ele afirmou que conseguia usar “centenas e milhares de pontos de dados individuais em nossas audiências selecionadas para compreender exatamente quais mensagens teriam afinidade com quais audiências” e sugeriu que os métodos que ele havia descrito estavam sendo utilizados na campanha de Trump.

A origem da Cambridge Analytica apresenta todos os ingredientes de uma história de conspiração moderna. Ela envolve Ted Cruz, Donald Trump, 'segurança de dados, psicologia da personalidade, o Facebook, trabalhadores mal pagos do Turco Mecânico, Big Data, acadêmicos da Universidade de Cambridge, o populista de direita 'Steve Bannon, que faz parte da diretoria, o financiador de direita Robert Mercer, que é um dos seus maiores investidores, o ex-conselheiro de segurança nacional Michael Flynn, que já atuou como consultor, e (em uma versão menos confiável desta história) trolls financiados pela Rússia. (...). 

Quando me concentrei nos detalhes dos modelos usados para prever padrões de voto, percebi que um ingrediente importante estava faltando: o algoritmo. Eu queria conferir se as afirmações de Nix sobreviveriam ao escrutínio. Não tenho acesso aos dados coletados por Alex Kogan, (...) mas Michal Kosinski e seus colegas criaram um pacote tutorial que permite a estudantes de psicologia praticar a criação de modelos de regressão em um banco de dados anônimo de 20.000 usuários do Facebook. Eu baixei o pacote e o instalei no meu computador. Apenas 4.744 dos 19.742 usuários do Facebook residentes nos Estados Unidos no banco de dados expressou a preferência por democratas ou republicanos. Destes, 31% eram republicanos. Na ocasião da coleta de dados, entre 2007 e 2012, os democratas se destacavam no Facebook. Usei os dados para ajustar um modelo de regressão com as 50 dimensões do Facebook como input. O resultado do modelo de regressão é a probabilidade de que uma pessoa seja republicana.

Após ajustar o modelo aos dados, o próximo passo é testar sua performance. Uma boa maneira de testar a acurácia de um modelo de regressão é selecionar duas pessoas aleatoriamente, um democrata e um republicano, e pedir ao modelo que preveja qual dos dois é o republicano a partir do seu perfil do Facebook. Esta é uma medida intuitiva de acurácia. Imagine que você encontrasse essas duas pessoas e pudesse fazer-lhes algumas perguntas sobre seus gostos e hobbies, e, a partir das respostas, você tivesse que determinar qual pessoa apoiava qual partido político. Com que frequência você acha que acertaria?

A acurácia de um modelo de regressão baseado nos dados do Facebook é muito boa. Em oito de nove tentativas o modelo de regressão identificou corretamente as visões políticas do usuário do Facebook. O principal grupo de curtidas que identifica um democrata inclui o casal Barak e Michelle Obama, a Rádio Pública Nacional, TED Talks, Harry Potter, a página da internet I Fucking Love Science e shows de variedades atuais liberais como The Colbert Report e The Daily Show. Os republicanos curtem George W. Bush, a bíblia, música country e acampar. Não é nenhuma surpresa que os democratas curtam os Obama e The Colbert Report ou que muitos republicanos curtam George W. Bush e a bíblia. Então, eu tentei ver se conseguia quebrar o modelo de regressão retirando algumas das “curtidas” óbvias do modelo e executar uma nova regressão. Para meu espanto, o modelo continuou funcionando com 85% de acurácia, com apenas uma ligeira redução em performance. Agora ele utilizava combinações de curtidas para determinar as filiações políticas. Por exemplo, alguém que curta Lady Gaga, Starbucks e música country se encaixa mais provavelmente como republicano, mas um fã de Lady Gaga que também gosta de Alicia Keys e Harry Potter se encaixa mais provavelmente como um democracia. É aí que a compreensão multidimensional, obtida com a utilização de muitas “curtidas”, produz resultados inesperados e úteis.

Este tipo de informação poderia ser bastante útil para um partido político. Em vez de os democratas direcionarem sua campanha apenas para a média liberal tradicional, eles poderiam se dedicar a obter os votos dos fãs de Harry Potter. Os republicanos poderiam alvejar pessoas que bebem café na Starbucks e pessoas que acampam. Os fãs de Lady Gaga deveriam ser tratados com cautela por ambas as partes. Apesar de ser difícil fazer uma comparação direta, a acurácia de um modelo de regressão baseado no Facebook parece vencer os métodos tradicionais. (...)  Mas, antes de nos empolgar, vamos olhar com mais atenção para as limitações. Em primeiro lugar, há uma limitação fundamental nos modelos de regressão. Lembre-se de que o resultado de algoritmos não é binário. (...) Não podemos esperar que um modelo revele suas visões políticas com 100% de certeza. (...) O melhor que os analistas conseguem fazer é usar um modelo de regressão que atribui uma probabilidade sobre você ter uma visão em particular.

Enquanto os modelos de regressão funcionam muito bem para democratas ou republicanos convictos, (...) as predições sobre estes eleitores não são particularmente úteis em uma campanha política. Os votos dos simpatizantes partidários são mais ou menos garantidos, e não é preciso tê-los como alvo. Na verdade, o modelo de regressão que ajustei com os dados do Facebook não revelam nada sobre os 76% das pessoas que não registraram sua fidelidade política. Se, por um lado, os dados nos mostram que os democratas tendem a gostar de Harry Potter, por outro lado, eles não necessariamente nos dizem que outros fãs de Harry Potter gostam dos democratas. Este é o problema clássico inerente a todas as análises estatísticas; de uma possível correlação confusa, sem causa. Uma segunda limitação diz respeito ao número de "curtidas" necessárias para se fazer uma predição. O modelo de regressão só funciona quando uma pessoa deu mais de 50 "curtidas" e, para que esta predição seja realmente confiável, algumas centenas de "curtidas" são necessárias. No conjunto de dados do Facebook, apenas 18% dos usuários "curtiram" mais de 50 páginas. Após a coleta desses dados, o Facebook conseguiu aumentar o número de páginas que seus usuários "curtem", exatamente para que possa melhorar o direcionamento da propaganda. Mas ainda há muitas pessoas, inclusive eu, que não "curtem" muito no Facebook. (...) Não importa quão boa seja uma técnica de regressão, um modelo não consegue funcionar sem dados.

David Sumpter (Dominados Pelos Números; págs: 52, 53, 54, 55 e 56)

O QUE É UM COMPUTADOR?

Macintosh

Computadores são na verdade bastante simples. Nós estamos aqui sentados no banco desta cafeteria. Vamos considerar que você entendesse apenas as instruções mais rudimentares e perguntasse como chegar ao banheiro. Eu teria que descrever para você com instruções bem específicas e precisas. Eu poderia dizer, “Deslize lateralmente dois metros para fora do banco, fique em pé. Levante o pé esquerdo. Dobre o joelho esquerdo até que ele esteja na horizontal. Estique o pé esquerdo e transfira o peso 300 centímetros para frente…” e por ai vai. Se você pudesse interpretar todas essas instruções 100 vezes mais rápido do que qualquer outra pessoa nesta cafeteria, você iria parecer um mágico: Você poderia correr, pegar um milk shake, trazer de volta, colocar na mesa e estalar seus dedos, e eu iria pensar que você fez o milk shake aparecer, porque foi muito rápido, em relação à minha percepção. E é exatamente isso que um computador faz. Ele pega essas instruções muito simples – “Pegue esse número, adicione a esse, coloque o resultado aqui, verifique se ele é maior que esse outro número” – mas executa tudo isso em uma velocidade de, digamos, 1.000.000 por segundo. A essa velocidade, o resultado parece ser mágico. Esta é uma explicação simples, e o ponto é que pessoas realmente não precisam entender como os computadores funcionam. A maioria das pessoas não tem ideia de como uma transmissão automática funciona, ainda assim elas sabem dirigir um carro hidramático. Você não precisa estudar física para entender as leis de Newton para dirigir um carro. Você não precisa entender nada disso para usar um Macintosh – mas você quem perguntou. [risos]

Steve Jobs (Entrevista à Playboy, 1985)

BUGS

Os bugs eram a coisa mais irritante na programação de computadores. Como os computadores seguem ordens minuciosas de operação, qualquer erro mínimo geralmente traz enormes consequências. Pequenos erros – como,  por exemplo, quando um programador digita uma vírgula em vez de um ponto - podem fazer sistemas inteiros parar. Susan sempre achou engraçado a origem da palavra bug, que significa, literalmente, inseto. O termo originou-se do primeiro computador do mundo, o Mark I, construído em 1944 em um laboratório da Universidade de Harvard. Ocupava uma sala inteira e era um labirinto de cabos conectando válvulas e circuitos eletromecânicos. Quando estava em operação, surgiu um erro persistente, e ninguém conseguia descobrir a causa. Após horas de pesquisas, um assistente de laboratório finalmente solucionou o problema. Aparentemente uma mariposa havia pousado em uma das placas do computador e, tendo morrido pelo choque elétrico, criou um curto-circuito. A partir de então, os erros de computador passaram a ser frequentemente chamados de bugs.

Dan Brown (Fortaleza Digital; pág: 113)

LEI DE MOORE

 

Em 1965, os circuitos integrados abrigavam apenas algumas dezenas de transistores. Naquele ano, Gordon Moore, um dos fundadores da Intel, previu, por simples observação da evolução dos componentes, que os circuitos integrados dobrariam o número de transistores a cada ano. Depois, em 1971, retificou sua previsão para 18 ou 24 meses. Entre 1965 e 1975, a densidade dos circuitos integrados saltou de sessenta para 60 mil componentes. No período 1971-2001, a previsão de Gordon Moore se mostrou ainda mais precisa: os circuitos integrados haviam dobrado seu número de componentes a cada 1,94 ano. Ou seja: praticamente a cada dois anos. A previsão de Moore, totalmente intuitiva, revelou-se extremamente precisa. Em linguagem popular, ele acertou na mosca. Daí porque sua previsão ganhou o nome de Lei de Moore.

Ethevaldo Siqueira (Para Compreender o Mundo Digital; pág: 102)

BOTÕES BIOQUÍMICOS

Quando avaliamos arte tendemos a julgá-la segundo seu impacto emocional no público. Mas se a arte é definida pelas emoções humanas, o que acontecerá quando algoritmos externos forem capazes de compreender e manipular emoções humanas melhor do Shakespeare, Frida Kahlo ou Beyoncé? Afinal, emoções não são um fenômeno místico - são resultado de um processo bioquímico. Daí que num futuro não muito distante um algoritmo de aprendizado de máquina será capaz de analisar dados biométricos de sensores em seu corpo, determinar o tipo de sua personalidade e suas variações de humor e calcular o impacto emocional que uma determinada canção - até mesmo uma certa tonalidade - terá sobre você. (...) Ao usar enormes bases de dados biométricos geradas a partir de milhões de pessoas, o algoritmo poderia saber quais botões bioquímicos acionar para produzir um sucesso global que faria todo mundo rebolar como louco nas pistas de dança. Se arte de fato tem a ver com inspirar (ou manipular) emoções humanas, poucos (se é que algum) músicos humanos terão a oportunidade de competir com um algoritmo desses, porque não podem se equiparar a ele na compreensão do principal instrumento que está tocando: o sistema bioquímico humano.

Yuval Noah Harari (21 Lições para o Século 21; págs: 47, 48, 50 e 51)

US9928462B2

Evgeny Zubkov 

 

Vamos observar a patente da Samsung denominada Apparatus and method for determining user’s mental state, em português, “Aparelho e método para determinar o estado mental do usuário”. (...) com o número US9928462B2. (...) Seu resumo é esclarecedor: Um aparelho para determinar o estado mental de um usuário em um terminal é fornecido. O aparelho inclui um coletor de dados configurado para coletar dados do sensor; um processador de dados configurado para extrair dados de recursos do sensor; e um determinador de estado mental configurado para fornecer os dados do recurso a um modelo de inferência para determinar o estado mental do usuário (US9928462B2). (...) o estado mental pode incluir uma ou mais de uma emoção, um sentimento e um estresse, cada um dos quais pode ser classificado em vários níveis inferiores. Por exemplo, emoção pode ser classificada em felicidade, prazer, tristeza, medo, etc.; sentimento pode ser classificado em bom, normal, deprimente, etc.; e o estresse pode ser classificado em alto, médio e baixo. (...) Como é possível identificar tais sensações e sentimentos? (...) quando a velocidade de digitação usando um teclado é de 23 caracteres por minuto, a frequência de uso da tecla de retrocesso é três vezes ao escrever uma mensagem, a frequência de uso de um sinal especial é cinco vezes, o número de tremores de um dispositivo é 10, uma iluminância média é de 150 Lux, e um valor numérico de uma localização específica (por exemplo, estrada) é 3, um estado de emoção classificado aplicando os dados do recurso ao modelo de inferência é “susto”, com um nível de confiança de 74% (US9928462B2). (...) As plataformas online possuem outras patentes esclarecedoras e que corroboram com a definição do processo de modulação. (...) São milhares delas, aqui apresento mais cinco, cuja denominação é suficiente para termos uma noção de sua finalidade:

US-2010088607-A1 - Sistema e método para manter o usuário sensível ao contexto (Yahoo);
US-2012272338-A1 - Gerenciamento unificado de dados de rastreamento (Apple);
US-2012226748-A1 - Identifique Especialistas e Influenciadores em uma Rede Social (Facebook);
US2018019226-3A1 - Prever o estado futuro de um usuário de dispositivo móvel (Facebook);
US20080033826-A1 - Fornecimento de anúncios baseados no humor e na personalidade (Pudding Ltd).

Joyce Souza, Rodolfo Avelino e Sérgio Amadeu da Silveira (org.) (A Sociedade de Controle - Manipulação e Modulação nas Redes Digitais; págs: 39, 40, 41 e 42)

O PODER DO BIG DATA

Palavras são dados. Cliques são dados. Links são dados. Erros de digitação são dados. Bananas em sonhos são dados. O tom de voz é um dado. Assobios na respiração são dados. Ritmo cardíaco é dado. Tamanho do baço é dado. As buscas são, é o que defendo, os dados mais reveladores. (...) Os dados de busca do Google são de longe a fonte predominante de Big Data. (...) O sucesso do Google é também construído sobre a coleta de um novo tipo de dados. (...) A revolução do Big Data tem menos relação com coletar cada vez mais dados e mais com coletar os dados certos. (...) Oferecer novos tipos de dados é o primeiro poder do Big Data. (...) Nos permite finalmente ver o que as pessoas realmente querem e realmente fazem, não o que dizem que querem e que fazem. Oferecer dados honestos é o segundo poder do Big Data. (...) Permitir a análise de pequenos subconjuntos de pessoas é o terceiro poder. (...) Permite uma diferenciação significativa em pequenos segmentos de um conjunto de dados para obter novas perspectivas sobre quem somos. E podemos analisar de perto outras dimensões além da idade. Se tivermos dados suficientes, podemos ver como as pessoas em determinadas cidades e bairros se comportam. E podemos descobrir como as pessoas se comportam mal hora a hora ou até minuto a minuto. (...) Permitir a realização de muitos experimentos causais é o quarto poder do Big Data. (...) É aqui que a grandiosidade do Big Data realmente entra em cena. Você precisa de muitos píxeis em uma foto para ser capaz de a ampliar com nitidez em determinado ponto. Da mesma forma, são necessárias muitas observações em um conjunto de dados para possibilitar a identificação clara de um pequeno subconjunto daqueles dados - por exemplo, qual é a popularidade do Mets entre homens nascidos em 1978. Uma pequena pesquisa de alguns milhares de pessoas não terá uma amostra grande o suficiente desses homens. (...) “Big Data não quer dizer fazer apenas a mesma coisa que você faria com a pesquisa, exceto pela utilização de mais dados”, explica Chetty. Eles estavam fazendo perguntas mais apropriadas para poucos dados para a gigantesca coleção de dados que tinham em mãos. “Big Data deveria na verdade permitir a utilização de arranjos totalmente diferentes daqueles usados na pesquisa comum”, explica Chetty.

Seth Stephens-Davidowitz (Todo Mundo Mente; págs: 53, 54, 60, 62, 97, 169, 170 e 171)

DEMÓGRAFAS TECH

Mike Campau

Estamos desenvolvendo algoritmos para reconhecer rostos, entender idiomas e aprender nossas preferências musicais. Estamos construindo assistentes pessoais e chatbots (interfaces conversacionais) que o ajudam a consertar seu computador. Estamos prevendo os resultados de eleições e de competições esportivas. Estamos encontrando o par perfeito para pessoas solteiras ou ajudando-as a conferir todas as possibilidades disponíveis. Estamos tentando veicular as notícias mais relevantes para você no Facebook e no Twitter. (...) O Facebook também está procurando maneiras de medir seu estado de espírito a partir de suas publicações, suas emoções a partir de suas expressões faciais em fotografias e seu nível de envolvimento a partir da sua taxa de interação com a tela. Por exemplo, a velocidade com a qual os usuários movem seu mouse durante uma tarefa rotineira no computador pode revelar o conteúdo emocional do que eles estão vendo na tela. Esses avanços sugerem um futuro em que o Facebook monitora cada uma de nossas emoções e continuamente nos manipula em nossas escolhas como consumidores, nossos relacionamentos e nossas oportunidades de trabalho. (...) Estamos nos certificando de que você encontre os melhores pacotes de viagens e voos promocionais. (...) Você está permitindo que sua personalidade seja tratada como um ponto em centenas de dimensões, que suas emoções sejam enumeradas e que seu comportamento futuro seja modelado e previsto.

 

David Sumpter (Dominados Pelos Números; págs: 13 e 44)

 

 

O Facebook pode saber que você é um dos vários fãs de M&Ms e mandar ofertas de acordo com o seu gosto. Ele também sabe quando você terminou com o namorado, mudou-se para o Texas, começou a aparecer em várias fotos com o ex e voltou a namorá-lo. O Google sabe quando você está procurando um carro novo e pode mostrar a marca e o modelo pré-selecionados apenas pelo seu psicográfico. É uma pessoa do tipo B socialmente consciente, do sexo masculino, entre 25 e 34? Aqui está o seu Subaru. O Google também sabe se você é gay, está com raiva, é solitário, racista ou teme que a mãe esteja com câncer. Twitter, Reddit, Tumblr, Instagram, todas essas empresas são, acima de tudo, negócios, mas também são demógrafas em um alcance, em uma precisão e importância sem precedentes. Quase por acidente, os dados digitais agora podem mostrar como brigamos, amamos, envelhecemos, quem somos e como estamos mudando. Basta olhar: afastando-se apenas um pouco, os dados revelam o comportamento das pessoas quando acham que ninguém está olhando.

Christian Rudder (Dataclisma; pág: 12)

BIG FIVE E SUA PERSONALIDADE NO FACEBOOK

Josan González

As coisas que escrevemos, compartilhamos e curtimos no Facebook se relacionam com nosso comportamento, nossas opiniões e nossa personalidade. (...) Michal descobriu que seriam necessários de 40 a 100 dimensões para nos classificar com precisão. (...) Enfatiza que os computadores descobrem mais relações sutis do que os humanos. “É fácil concluir que alguém que frequenta boates gays e compra revistas gays provavelmente é gay. Mas computadores podem tirar essa conclusões de sinais não tão evidentes para nós”, disse-me ele. De fato, somente 5% dos usuários rotulados como gays por esse algoritmo curtiram uma página explicitamente gay no Facebook. Foi a combinação de várias curtidas diferentes, variando de Britney Spears e Desperate Housewives, que permitiu ao algoritmo determinar a orientação sexual do usuário. (...). Gostamos de nos imaginar como sendo multidimensionais. Nós nos vemos como indivíduos complicados, com muitos aspectos diferentes de personalidade. Dizemos a nós mesmos que somos únicos, moldados pelos milhões de eventos específicos que ocorrem durante nossa vida. Mas a ACP pode reduzir esses milhões de dimensões de complexidade a um número muito menor de dimensões que podem ser usadas para nos colocar em caixas ou, usando uma metáfora visual mais apropriada, para nos representar com alguns símbolos diferentes. (...).

Foi por meio dessa missão de nos enxergar como um aglomerado de símbolos que chegamos à lista de traços de personalidades que os psicólogos chamam de Big Five, ou Modelo dos Cinco Grandes Fatores. (...) Todos conhecemos pessoas que são amigáveis e comunicativas, que preferem estar entre outras pessoas e que gostam de sair. Nós as chamamos de “extrovertidas”. Também conhecemos pessoas que gostam de ler e programar computadores, que apreciam ficar sozinhas e que falam menos quando estão em grupos. Nós as chamamos de “introvertidas”. Estas não são apenas noções frívolas. Elas são maneiras corretas e úteis de descrever pessoas. (...) Os psicólogos chegam, na maioria dos casos, sempre nas mesmas componentes da personalidade, as Big Five: abertura a novas experiências, conscienciosidade, extroversão, amabilidade (ou simpatia) e neuroticismo (ou instabilidade emocional). Esses cinco traços não são escolhas arbitrárias, e sim medidas robustas e reproduzíveis que resumem o que significa ser humano. (...).

Pessoas extrovertidas no Facebook gostam de dançar, de teatro e de jogar Beer Pong. Pessoas tímidas gostam de anime, de jogos de RPG e dos livros de Terry Pratchett. Pessoas neuróticas gostam de Kurt Cobain, de música emo e de dizer “algumas vezes me odeio”. Pessoas calmas gostam de paraquedismo, de futebol e de administração de empresas. Muitos estereótipos foram confirmados pelas “curtidas” das pessoas, mas várias relações inesperadas também apareceram. (...) É o acúmulo de muitas curtidas diferentes que revela nossa personalidade. (...) Estamos clicando nossa personalidade para dentro do Facebook, hora após hora, dia após dia. Carinhas felizes, dedão de cima, “curtir”, carinhas tristes e corações. Estamos dizendo ao Facebook quem somos e o que pensamos. Estamos nos revelando para uma rede social num nível de detalhes que normalmente reservamos para os amigos mais próximos. E, ao contrário de nossos amigos - que tendem a esquecer dos detalhes e são tolerantes em relação às conclusões que tiram sobre nós -, o Facebook está sistematicamente armazenando, processando e analisando nosso estado emocional. (...) Os humanos pensam sobre outras pessoas usando um número pequeno de dimensões - idade, raça, gênero e, se as conhecemos um pouco melhor, personalidade -, enquanto os algoritmos já estão processando bilhões de pontos de dados e realizando classificações em centenas de dimensões. (...) Ele está rotacionando nossa personalidade em centenas de dimensões, de modo que possa encontrar a direção mais fria e racional para nos analisar. (...).

Os métodos utilizados pelo Facebook são baseados na aleatoriedade. Rotacionar um milhão de vezes os dados de um milhão de categorias diferentes de curtidas (...) leva algum tempo. Por isso, o algoritmo do Facebook começa escolhendo um conjunto aleatório de dimensões com as quais possa nos descrever. O algoritmo avalia, então, o desempenho dessas dimensões aleatórias, permitindo que ele encontre um novo conjunto de dimensões que melhore sua descrição. Depois de apenas algumas poucas iterações, o Facebook consegue ter uma ideia bastante boa das componentes mais importantes que descrevem seus usuários. Se, por um lado, o Facebook consegue reduzir milhões de curtidas para umas poucas centenas de componentes, a visualização dessas componentes não é algo fácil para nós. Nosso cérebro, que funciona em duas ou três dimensões, e não em algumas centenas, atinge seu limite bem rapidamente. Assim, a fim de nos ajudar a entender como ele nos enxerga, o Facebook criou nomes para as categorias que seus algoritmos encontraram. Para descobrir como a empresa o caracterizou, primeiro você deve fazer o login; depois, clique no menu de opções na parte superior à direita e escolha "configurações". Em configurações, escolha "anúncios", então clique em "seus interesses" e, depois, clique em "mais", última opção à direita; finalmente, escolha "estilo de vida e cultura".

David Sumpter (Dominados Pelos Números; págs: 37, 38, 39, 40, 41, 42 e 43)

COMO OS ALGORITMOS NOS CLASSIFICAM

O gigante da mídia social era o melhor lugar para se começar a investigar como os algoritmos nos classificam. Eu precisava começar analisando algo que tinha certeza de que entendia completamente: minha própria vida social. (...) Escolho 32 dos meus amigos no Facebook e analiso suas 15 publicações mais recentes. Classifico cada publicação em uma das 13 categorias mais comuns: família/parceiro, atividades ao ar livre, trabalho, piadas/memes, produtos/propaganda, política/notícias, música/esporte, cinema, animais, amigos, eventos locais, pensamentos/reflexões, ativismo e estilo de vida. Depois construo uma matriz com 32 linhas e 13 colunas numa planilha, na qual eu preencho o número de vezes que meus amigos fizeram um tipo particular de publicação. (...) Um pequeno grupo dos meus amigos se encaixou na categoria de publicar basicamente sobre trabalho, enquanto outros ficaram na categoria das postagens de família. Mas alguns publicaram sobre ambos os tópicos enquanto vários não abordaram muito nenhum dos dois. Cada categoria de publicação pode ser considerada uma dimensão do espaço, sendo que mostrei duas: a primeira dimensão é a de postagens sobre trabalho e a segunda é a sobre família. Mas eu poderia considerar uma terceira dimensão, a de publicações sobre atividades ao ar livre, uma quarta dimensão, a de política/notícias, e assim por diante. Cada um dos meus amigos corresponde a um único ponto deste espaço 13-dimensional. (...).

Pude perceber que, para as pessoas que fazem postagens sobre estilo de vida, como alimentação e viagens, é incomum publicar também sobre política/notícias. Esses dois interesses estão correlacionados negativamente: amigos que compartilharam fotos de um restaurante recém-visitado tenderam a não dar opinião sobre temas atuais. Outros tipos de publicações são correlacionados positivamente: meus amigos que escreveram sobre música, cinema e esporte também tenderam a compartilhar piadas e memes. A comparação de dados em pares começa a nos dar uma noção dos padrões existentes em um conjunto de dados 13-dimensional, mas esta não é uma abordagem particularmente sistemática. (...). Gostaria de ter uma maneira de classificar sistematicamente a intensidade dessas relações: descobrir quais são as mais importantes e quais capturam melhor as diferenças entre meus amigos. Apliquei aos dados dos meus amigos um método conhecido por análise de componentes principais (ACP). O ACP é um método estatístico que rotaciona meu conjunto original de dados 13-dimensional, em que cada categoria de publicação é uma única dimensão, para revelar as relações mais importantes entre as publicações. A primeira componente principal, a relação que faz a correlação mais forte entre os dados, é uma reta que passa, no sentido positivo, pelas dimensões família/parceiro, estilo de vida e amigos, enquanto passa, no sentido negativo, pelas dimensões piadas/memes, política/notícias e trabalho. Essa é a relação mais importante que distingue meus amigos. Alguns gostam de publicar sobre o que têm feito no âmbito pessoal e outros gostam de compartilhar o que acontece no mundo e no trabalho.

A segunda relação mais importante entre os dados distingue trabalho de passatempos e interesses: passando, no sentido positivo, por trabalho e estilo de vida e, no sentido negativo, por música/esporte/cinema, política/notícias e outras publicações sobre cultura. Matematicamente, a segunda componente principal é a reta que está mais próxima dos pontos e que é perpendicular à primeira componente principal. Em 13 dimensões, é difícil visualizar o traçado de retas e a rotação de dados, mas determinar as retas e realizar as rotações são tarefas bastante simples para um computador. (...) O que mais me surpreendeu foi a profundidade com que essa classificação capturou similaridades e diferenças genuínas entre meus amigos. Lembre-se de que não informei ao algoritmo ACP como eu queria categorizar as pessoas. Forneci um conjunto amplo de 13 categorias que o ACP reduziu às duas dimensões mais pertinentes: público versus pessoal e cultura versus local de trabalho. E essas dimensões fazem sentido - as diferenças mais importantes entre meus amigos realmente se enquadram nessas dimensões.

David Sumpter (Dominados Pelos Números; págs: 28, 29, 30, 31, 32 e 34)

O ESCRIBA

Há seis mil anos, havia uma classe profissional de pessoas que tinha um relacionamento com a informação melhor do que o de todos os outros indivíduos. O escriba profissional, armado da habilidade de ler e escrever, tinha melhor capacidade de entender o mundo do que qualquer outra pessoa. Escribas se tornaram mais que meros estenógrafos para as cortes do poder; eles exploraram as ciências e tornaram-se matemáticos, cientistas, arquitetos e físicos. Por milênios, o escriba não representava apenas uma classe profissional, mas também a espinha dorsal da civilização. (...) Hoje, programadores são os novos escribas. Sejam os desenvolvedores no Google, determinando quais resultados de busca são corretos para determinada consulta; os desenvolvedores na Microsoft, criando o navegador que a maioria de nós utiliza; os desenvolvedores na Apple, criando os mais novos telefones para que possamos ter todo o material da imprensa em nosso bolso; ou os desenvolvedores do Facebook, descobrindo quais de nossos amigos são mais relevantes para nós - essas são as pessoas que criam as lentes através das quais o restante de nós enxerga nossa informação.

Clay A. Johnson (A Dieta Da Informação; págs: 179 e 180)

PESQUISA NO GOOGLE

INDEXAÇÃO (Páginas indexadas no Google)
site: + link

EX: site:http://dcosmo.blogspot.com/


REFERÊNCIA (Links de outros sites que fazem referência ao site pesquisado)
link: + link

EX: link:http://dcosmo.blogspot.com/


CONTEÚDO RELACIONADO (Sites que tem conteúdo relacionado ao site pesquisado)
related: + link

EX: related:http://dcosmo.blogspot.com/


ARQUIVO EM PDF (Arquivos em formato PDF com a palavra/link pesquisado)
pdf: + palavra ou link

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DEFINIÇÃO (Páginas que definem o pesquisado)
define: + palavra

EX: define:cosmo


CORRELAÇÃO COM O TERMO (Correlacionação dos termos pesquisados)
Usar sinal de mais [+] entre os termos pesquisados e/ou entre aspas [""]

EX: cosmo + pé ou "cosmo pé"


PALAVRAS ESPECÍFICAS (Termos que literalmente está da forma pesquisada)
Fazer a pesquisa entre colchetes

EX: [cosmo a pé]


PESQUISA EM OUTROS LINKS PELO GOOGLE (Rastreia o termo em um link específico)
Digita o termo + espaço + o termo site com dois pontos [site:] e o link que se deseja fazer a busca do termo

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SEGURANÇA CIBERNÉTICA [2/2]

Atualmente, a segurança cibernética é quase exclusivamente focada na defesa contra roubos, perdas, exposição de contas e na prevenção de ataques de negação de serviço, embora elas sejam prioridades importantes, elas não representam as ameaças cibernéticas mais significativas contra um banco. Vamos começar olhando a recente crise econômica. A causa principal da crise econômica de 2008 não foi o calote hipotecário, em poucas palavras, foi uma crise de liquidez. O que é uma crise de liquidez? Os bancos operam emprestando dinheiro de depositantes e outros bancos a curto prazo, os seus credores recebem a longo prazo. Em tempos normais, isso funciona muito bem. Porém, se a confiança na habilidade particular de um banco de devolver esses fundos torna-se questionável, é quase impossível para aquele banco continuar em funcionamento. Então, a "corrida aos bancos" começa naquela instituição. Quando toda a liquidez acaba, os depositantes retiram seus fundos e aí os bancos param de emprestar àquela empresa. Isso, por sua vez, obriga o banco a liquidar os ativos a preços de queima de estoque, o que obriga outros bancos, até aqueles que não estão em perigo, a terem que desvalorizar os seus ativos devido as regras de contabilidade conhecidas como Marcação a Mercado. Isso obriga as empresas menores a terem de vender os ativos a esses preços de queima de estoque afim de financiarem os seus negócios no início da queda, o que causa mais liquidez a ser obtida desse sistema enquanto o ciclo continua. Bancos param de emprestar uns aos outros, depositantes param de depositar dinheiro e o ciclo acelera até você ter uma completa crise em suas mãos, isso é exatamente o que aconteceu em 2008.

O que isso tem a ver com a segurança cibernética? Até onde sei, nenhum banco nos tempos modernos foi à falência alguma vez por ter seus fundos roubados, múltiplas contas expostas ou por ataques prolongados de negação de serviço. Se um dos 100 melhores bancos perdesse 100 milhões de dólares de um roubo cibernético, esse banco pode sofrer um abalo no preço de suas ações e nos seus ganhos trimestrais mas isso é sobre a sua extensão. É provável que ele faria facilmente um hall de clientes e amorteceria as perdas em sua folha de balanço. A confiança de alguns consumidores seria prejudicada e os reguladores ficariam super orgulhosos, porém, contanto que os clientes fossem ressarcidos, seria um impacto temporário. Porém, há ameaças cibernéticas que poderiam ser fatais para qualquer instituição, independente do tamanho. Bancos estão negociando, geralmente, com profits seekers. Não é preciso muita imaginação para perceber que há mais agentes nocivos por aí afora que estão menos interessados em lucros a curto prazo e que, ao invés disso, buscam trazer danos consideráveis para a nossa sociedade. Então, como um malware poderia provocar uma crise de liquidez em uma instituição?

Duas formas diferentes: aproveitando-se das mesmas vulnerabilidades e falhas de processo. 1º) Um Trojan que contém um ransomware, como o Cryptolocker, Dire, NeverQuest ou Zeus, há uma série de outros Trojans por aí que podem ter uma carga útil encriptografada e uma vez que ele entra em ação, passa pelas defesas do perímetro e ataca os serviços críticos e a base de dados, se eles atingirem os sistemas corretos, precisariam apenas de alguns casos bem sucedidos para ocasionar uma parada total naquela instituição. Se eles conseguirem chegar ao sistema DDA, ou seja, onde as contas-correntes são mantidas e conseguirem criptografá-la, a tentativa pode torna-se um fracasso, deixe-me explicar: Um dos 10 melhores bancos talvez tenha mais de 100 mil servidores em seus centros de dados e por eles se multiplicarem a cada dia, a atualização das correções de segurança é um pesadelo e tanto. Os bancos, a todo momento, possuem centenas senão milhares de servidores e bases de dados com vulnerabilidades descobertas. Se você realmente tivesse um time de segurança de informação a nível mundial e eles conseguissem mesmo manter 97% dos servidores atualizados a qualquer momento, eles ainda deixariam 3 mil servidores com vulnerabilidades descobertas. Aparentemente, toda semana uma outra vulnerabilidade é descoberta, essas são vulnerabilidades desconhecidas para as quais não há correções disponíveis ainda. Você pode estar dizendo para si mesmo: "Mesmo que eles entrem e bloqueiem nossos sistemas, podemos facilmente recuperá-los fazendo backups em fitas". Uma recuperação por backup de fitas tem cerca de 50% de chance de funcionar, especialmente se você leva em conta os problemas da falta de sincronização, onde sistemas diferentes usam dados de dias diferentes. Além disso, a oportunidade de uma restauração seria perigosa, pois a cada dia que passa alguns sistemas centrais que realizam o trabalho teriam um spillover em sistemas que não podem. Se alguém já tentou fazer uma restauração parcial do sistema, sabe exatamente do que estou falando e do quão difícil é efetivamente executá-la em um teste. Experimente fazer isso em tempo real e o seu armazenamento de dados? Teoricamente, você teria todos os dados atuais. Talvez, mas mesmo que ele faça isso, eles são programados para receberem dados de transação e não produzi-los. De fato, é realmente uma via de mão única e se essa interrupção for prolongada, a recuperação torna-se ainda mais difícil a cada dia que passa. Mas esse nem seria o mais malicioso dos ataques de malware. Esse teria que ser um invasor ou um funcionário descontente, que introduza um código que muda os valores de dados aleatoriamente em uma base de dados. Bastaria menos de quatro linhas de código para lançar várias mudanças no armazenamento de dados. Essas mudanças acelerariam ao longo do tempo até que toda a base de dados não fosse mais confiável. Nesse caso, todas as vulnerabilidades anteriores e as falhas do processo ainda se aplicariam, exceto por uma chave de recurso adicional. Pelo fato de um malware em média permanecer no sistema de uma empresa por volta de 200 dias antes de ser detectado, ao menos, segundo a Microsoft, qualquer corrupção extensa estabelecida seria possivelmente detectada antes que fosse tarde demais e recriar a base de dados com um reprocessamento de todas as transações não seria sequer viável a essa altura.

Esses dois cenários podem resultar no clássico evento de um Cisne Negro, um que resultaria em uma crise de liquidez. Não consigo imaginar muitos clientes dispostos a deixarem dinheiro depositado, se eles duvidarem do saldo de seus depósitos. Assim como os desafios que existem na medicina hoje em dia, causados pela proliferação de especialistas, onde nenhum especialista entende realmente o impacto no paciente como um todo, a TI também tem visto sua própria proliferação de especialistas e grupos especilizados, onde temos grupos de dados, grupos de segurança de informação, grupos de arquitetura, grupos de desenvolvimento, grupos de produção e para ser sincero, neste caso, seriam necessárias pessoas de todas essas disciplinas para trabalhar em uma solução preventiva ou inovadora.

Fonte: Jim Kittredge

SEGURANÇA CIBERNÉTICA [1/2]

Vamos olhar para as manchetes dos últimos anos. Houve o ataque ao Escritório de Gestão Pessoal, em que 21 milhões de funcionários, antigos e atuais, do Governo Federal tiveram seus detalhados dados pessoais confiscados. A companhia de seguros Anthem tinha 8 milhões de registros de empregados e pacientes incluindo o número de seguro social e dados sobre a renda roubados. A IRS expôs 700 mil contas de contribuintes. A Ashley Madison teve 33 milhões de contas de usuários hackeadas. O Ebay expôs 145 milhões de contas de clientes. JP Morgan Chase expôs dados de 76 milhões de casas e 7 milhões de pequenos negócios e isso apesar do gasto de 250 milhões de dólares por ano em cibersegurança. Home Depot teve 56 milhões de contas de cartão de crédito roubadas. Target teve 49 milhões de contas de cartão de crédito roubadas. Global Payments o processador de pagamentos teve 1.5 milhões de contas de cartão de crédito tomadas. Tricare teve cerca de 5 milhões de beneficiários militares cujos dados foram perdidos quando fitas de backup não criptografadas foram roubadas do carro de um funcionário. Citibank teve 360 mil cartões de crédito roubados do seu website devido a sua conhecida vulnerabilidade. Somente em 2015 mais de 170 milhões de registros pessoais e financeiros foram expostos a partir de 781 falhas em vários setores, incluindo o financeiro, varejista, governo e de saúde e de acordo com o relatório de defesa contra ameaça cibernética em 2015: Mais de 70% dos relatórios das organizações têm sido comprometidas por ciberataques bem sucedidos nos últimos 12 meses. É estimado que as perdas totais globais para o cibercrime agora estão se aproximando de 450 bilhões de dólares.

Atualmente, muitas organizações de cibercrime são, de fato, geridas como empresas reais, eles têm orçamentos, eles têm previsão de receita, eles realizam pesquisa de mercado, eles são altamente inovadores, engenhosos e muito empreendedores. Eles têm produtos, mercados e operam com uma base de clientes mundial. Vamos olhar a forma como eles operam: No lado do fornecimento, que é adquirir a informação roubada, os desafios atuais do crime cibernético parecem mais com boas práticas em gestão de cadeias logísticas, onde cada passo é realizado por um especialista terceirizado. Há ferramentas de terceiros para penetrar qualquer ambiente, especialistas em implantar essas ferramentas e serviços que podem atingir alvos humanos específicos, tais como Linkedin scraping ou phishing de emails ou alvos específicos mais difíceis como um rather específico num website. Existem até serviços de gestão de dados para combinar todos os dados relevantes sobre o alvo através de múltiplas brechas. Na parte de vendas, onde informações como dados pessoais, dados do cartão de crédito, milhas aéreas, acesso à conta, dados de contas de corretagem e dados do imposto de renda são vendidos através de mercados que a maioria dos comerciantes invejariam. Eles têm programas de fidelização, descontos aos "clientes da casa", garantias de reembolso, atendimento individual ao cliente e estão começando a operar em serviços 24h. Ambos os lados de fornecimento e venda realizam transações na darkweb através de milhares dessas formas sofisticadas.

Então, por que as autoridades não as encontram e as fecham? Bem, como o clássico jogo infantil "Bata na toupeira", você encontra uma e acaba com ela e mais duas aparecem. Eles escondem-se com alta criptografia e técnicas de anonimato como Tor e Bitcoin, fazendo com que encontrá-las seja quase impossível, combine isso com terceirização em múltiplas partes para cada passo de uma brecha ao redor do globo e é um milagre que possamos pegar alguma delas. Então, o que esses serviços custam? A Dell publicou recentemente o seu relatório anual de ameaças revelando os preços mais recentes. Você quer acesso a contas de email, como as do Gmail? 129 dólares. Email corporativo: 500 dólares. Facebook ou Twitter: 129 dólares. Carteira de motorista falsificada para pegar cheques: 173 dólares. Cartões Visa ou MasterCard de 7 a 30 dólares por cartão. Um Trojan de acesso remoto: 10 dólares. Ransomware como Cryptolocker: de 80 a 440 dólares para comprar. Mas eles também têm planos de uso a um preço bem menor, você quer acesso a uma conta no US Bank com saldo de 100 dólares? Isso custa 40 dólares. Com um saldo de 15.000 dólares? Custa 500 dólares. Se está interessado em pontos de voo, que tal um milhão de pontos por meros 60 dólares?

As duas áreas que mais crescem no cibercrime: 1º Fraude do CEO, são golpes de emails onde o invasor falsifica uma mensagem do chefe e engana alguém da organização para que transfira fundos ao criminoso. Com todos os dados pessoais e profissionais expostos nos últimos anos, os criminosos não estão mais enviando emails para algum príncipe nigeriano mas, ao invés disso, um email criterioso visando um funcionário específico. O FBI estima mais de 2.3 bilhões de dólares em perdas a partir desses emails apenas nos últimos anos nos EUA. 2º Ransomware, que criptografa o computador do usuário e todos os seus arquivos e demanda um resgate para obter a chave para restaurar os arquivos. Nenhum time de segurança pode descriptografar o sistema. Então, ou você paga, ou você formata o disco e reinstala o sistema, basicamente a tornando em uma nova máquina. Recentemente descobrimos um novo vírus altamente sofisticado de um time clandestino conhecido como "The Equation Group", ele modifica o firmware do computador, o que em termos leigos significa que mesmo que você instale um disco rígido novo em folha e novos chips de memória o vírus pode se reinstalar sozinho no computador e então criptografar novamente. Tudo isso por clicar em um website infectado ou num email infectado.

Fonte: Jim Kittridge

BITCOIN [2/2]

Vamos ler algumas manchetes. 1º) Ouve todo o desastre da Mt. Gox, aquilo resultou em 350 milhões de dólares em Bitcoins sendo roubados de contas individuais mantidas pela Mt. Gox, o dinheiro estava sendo guardado em carteiras online da Mt. Gox aparentemente inseguras. Hoje, cerca de 50% desse dinheiro foi recuperado. Depois, ouve toda a situação da Silk Road. Silk Road era um bazar clandestino online usado geralmente para comprar e vender drogas ilegais e foi cessado pelo Governo Federal, no processo, o governo confiscou 144 mil Bitcoins, valendo no momento pouco mais de 100 milhões de dólares. Em 2015 hackers de toda a internet começaram a fazer ataques chamados Ransomware usando um software como o Cryptolocker que trava o computador ou celular do usuário e exige um pagamento pela senha a fim de abri-los e em quase todos os casos o pagamento necessário, Bitcoins. Olhando superficialmente alguém pode concluir que o uso principal do Bitcoin é para atividades ilegais e depois do roubo da Mt. Gox, ninguém em sã consciência usaria o Bitcoin.

A realidade é que o Bitcoin está muito bem atualmente. Há cerca de 250 mil transações usando o Bitcoin em todos os dias e apenas uma pequena fração são usadas para atividades ilegais. Nos últimos anos, o Bitcoin está encarando um grupo de concorrentes no âmbito das moedas virtuais, aqui estão as 5 principais: Litecoin, Darkcoin, Peercoin, Dogecoin e Primecoin. Na verdade, foram lançadas mais de 120 moedas virtuais no mercado, ainda assim, o Bitcoin está com capitalização total de mercado, isto é, o número total de unidades em circulação vezes o seu valor em dólares americanos ultrapassa todos eles juntos e atualmente está em torno de 5 bilhões de dólares. Ao longo dos anos o foco tem sido solidificar a camada central do Bitcoin. Novos aplicativos estão começando a ficar online para tornar o Bitcoin um pouco mais acessível para o usuário comum mas ainda não existe nenhum aplicativo matador, o primeiro aplicativo matador será de remessa, remessa é a transferência de dinheiro de um trabalhador distante para um indivíduo em seu próprio país de origem. Atualmente, isso é um mercado de 500 bilhões de dólares e o Bitcoin poderia surgir como protagonista disso, na verdade, ele já começou a ser. O segundo aplicativo matador estaria no outro extremo, seriam os Micropagamentos, Micropagamentos são pagamentos que vão de 5 dólares até o menor décimo de centavo. O mundo atual de Master Card, Visa e Paypal tornam os micropagamentos pouco atraentes devido aos seus altos custos de transação de qualquer valor entre 70 centavos e 2 dólares por transação, já o Bitcoin pode fazer isso com custo quase zero e pode fazer isso hoje. Essa tecnologia de Micropagamentos pode revolucionar o conteúdo salarial na internet, isso poderia aumentar dramaticamente tanto a quantidade quanto a qualidade de informação disponível.

O seu banco deveria envolver-se diretamente com o Bitcoin? Não diretamente, o risco regulatório é muito significante nesse momento. Por exemplo, o regulador de Nova Iorque lançou recentemente as regras para Bitlicense, embora não dê a nenhuma instituição financeira um motivo para interromper as operações. New Hampshire chegou ao ponto de classificar qualquer um, até indivíduos, vendedor de Bitcoin, de qualquer quantidade, como "transmissores de dinheiro". Portanto, eles devem ser licenciados e limitados como tal. Contudo, você deveria considerar associar-se com as companhias líderes em Bitcoin. Dois exemplos principais dessas companhias são a Coinbase e Uphold, ambas são firmas incrivelmente bem geridas com uma forte inclinação em relação a segurança e um bom domínio das questões regulatórias que existem e as questões regulatórias que potencialmente possam existir e um exemplo de tal parceria é o atual experimento do USAA com o Coinbase, isso permite que os clientes vejam os seus saldos em Bitcoin através das suas contas bancárias USA existentes e então há o Uphold. Uphold é fora do Reino Unido e está construindo uma única e poderosa capacidade de transferir dinheiro. Apesar da firma ser um pouco pequena, tem uma tecnologia potente, ela permite a transferência internacional para qualquer classe de ativos: de dólares à ouro para Bitcoins.

Fonte: Jim Kittridge

BLOCKCHAIN [2/2]

Se lembre de quando Bill Gates disse uma vez: "Nós sempre superestimamos as mudanças que irão ocorrer nos próximos 2 anos e subestimamos a mudança que ocorrerá nos próximos 10 anos". Nos últimos dois anos mais de um bilhão de dólares foram investidos no Blockchain. O que permitirá toda essa mudança são os contratos inteligentes (Smartcontracts). Em função de todos os conceitos do Blockchain serem baseados em software, instruções específicas podem ser codificadas em qualquer aspecto do sistema ou em qualquer transação específica. Esses contratos inteligentes vão reduzir ou eliminar custos de quaisquer intermediários. Uma relevante porção do faturamento de qualquer instituição financeira vem do rol dos intermediários de confiança, isso significa que o Blockchain substituirá produtos bancários essenciais como contas correntes básicas? Possivelmente isso é pouco provável na próxima década, mesmo assim a resposta não é tão óbvia quando falamos sobre todo o restante. O que será rompido durante os próximos anos: Títulos de propriedade imobiliária (escrituras), hipotecas, seguros, qualquer um que caucione ou recaucione seguros, programas de fidelidade e recompensa, registros médicos, registros de custódia, financiamentos estruturados de curto prazo, cartas de crédito internacionais, micro-pagamentos online, bolsas de valores, derivativos e ingressos para concertos e eventos. Qualquer lugar em que haja necessidade de um terceiro confiável para intermediar está pronto para a disrupção.

Então, porque é importante para sua empresa trabalhar nesse espaço, duas razões: 1º) A abordagem mais simples do próximo grande acontecimento em tecnologia ao longo dos anos, por exemplo, a proliferação dos computadores em meados dos anos 80, a internet em meados dos anos 90, internet móvel em meados de 2000 e mesmo assim, a Blockchain tem o potencial de rivalizar todo esse impacto, alguns especialistas afirmam que seu impacto será ainda maior. 2º) Enquanto essas tecnologias foram mais uma mudança na interação do cliente, nenhum deles ameaçou o modelo de negócios da maior parte das instituições financeiras. O Blockchain por sua própria essência é uma tecnologia que efetivamente elimina certos papéis na cadeia de valor, por sua tecnologia central ser código-aberto, ou seja, é gratuita, ela estará aberta para uma lista completa de competidores que ainda nem existem como uma ameaça. Então, por onde você começa? 1º) Eu daria uma bela olhada em seu modelo de negócios atual e identificaria cada fluxo de receita no qual você atua como intermediário ficando entre duas ou mais partes. 2º) Eu sugeriria um exercício teórico com alguém que realmente entende o Blockchain para ver o que seria necessário para eliminar o seu papel atual na cadeia de valores. Você também pode supor que dezenas de seus concorrentes futuros já fizeram o mesmo para o mercado deles. Pessoas não jogam bilhões de dólares "no espaço" sem razão. Consiga alguns Bitcoins, consiga uma carteira, faça uma pequena transação, em outras palavras, obtenha alguma experiência. Há duas fontes que eu recomendo para começar, 1º) coindesk.com, é uma excelente leitura e 2º) Se você não ler Reddit, esta é uma grande oportunidade de ler sobre Blockchain e Bitcoin. Aprenda o máximo que puder antes de agir, recomendo que você, ou seu time, comecem a experimentar esse espaço com uma de duas excelentes plataformas. A primeira é uma plataforma de colaboração coletiva chamada Ethereum que está construindo uma grande infraestrutura de Blockchain, até mesmo o código fonte pode ser achado no Github. A segunda plataforma é a Blockchain da IBM, a plataforma deles chamada IBM BlueMix Garages For Blockchain tem recebido excelentes críticas e, finalmente, algumas das principais empresas já estão entrando com testes e conceitos na esfera pública. A RBC está em parceria com o Ripple em pagamentos entre moedas usando a tecnologia do Blockchain. A Nasdaq têm vários projetos, incluindo uma votação por procuração em produção e uma plataforma baseada em Blockchain que controla a compra e venda de ações em companhias privadas, até o Bank Of America tem um Blockchain em testes centrado no financiamento do comércio.

Fonte: Jim Kittridge

BLOCKCHAIN [1/2]

A tecnologia que proporciona os Bitcoins. Bem, na essência, Blockchains permite que pessoas que não confiam uns nos outros sejam capazes de negociar com 100% de confiança. Isso tem o potencial de mudar tudo. Semelhante ao provedor de internet em plataforma aberta que qualquer um pode usar para comunicações graças à estrutura de TCP/IP. As Blockchains vão proporcionar padrões abertos semelhantes para transferir qualquer coisa de valor para um livro-razão distribuído publicamente. Dos três blocos básicos de construção para qualquer rede de transações onde um terceiro é necessário. Nº1: Você precisa de uma moeda comum valorizada, poder ser dólares, euros, bitcoins, poderia ser até bichos de pelúcia. Nº2: Você precisa de uma "trusted ledger" para registrar essas negociações. Pense em uma conta corrente, ou uma conta de cartão de crédito, ou uma conta de custódia, ou até uma companhia de títulos, e Nº3: Você precisa de um "processo comum de acordo" que tenha algum grau de credibilidade.

Você pode pensar que eles são ACH, Visa Master Card, ou Wyers, um notário público ou até um escritório do governo como o Departamento de Veículos Motorizados. No mundo atual, qualquer tempo que precisemos depender de uma terceira pessoa confiável a fim de executar transações, os resultados são comumente abaixo do "ideal". Vamos dizer que John quer comprar uma caneta, na loja de Mary, por 500 dólares, John pega seu cartão de crédito e passa na máquina de Mary, a transação está feita. Parece bem simples e realmente é porque John e Mary não se conhecem, eles definitivamente precisam de um terceiro para validar a disponibilidade dos fundos de John e mover o dinheiro para a conta de Mary. Em média, isso precisa de no mínimo 5 empresas diferentes para executar. Há a questão do banco representando John. Há o banco adquirente representando o comerciante. Há os prestadores de serviços do comerciante. Há os processadores de cartão no plano de fundo e, é claro, existem Visa ou Master Card conectando-as todas juntas. O mundo atual é caro, ineficiente e demora muito para arrecadar fundos e talvez, o mais importante, há múltiplas chances para fraude e roubo. Então, o que dizer sobre Blockchain?

Eu e você vamos projetar o sistema de transações perfeito para John comprar a caneta de Mary. Vamos começar construindo um simples livro-razão, um que tenha o saldo de todas as pessoas nele. Então, vamos "empacotar" todo o código de computador, vamos tornar isso público e permitir qualquer um que queira copiá-lo gratuitamente. Dessa forma ninguém iria "ser dono" do nosso sistema. Ao invés disso, deixaríamos qualquer um compartilhar da posse do nosso novo sistema. Agora, como nós nos conectamos ao nosso sistema? Vamos adicionar alguns pontos que possamos nos conectar e executar uma transação. Não parece que temos pontos o suficiente. Na verdade, vamos adicionar todos os pontos do mundo. Adicionar 'nós' será fácil porque demos todo o código de computador grátis para qualquer um fazer download e manter todos esses 'nós' iguais, não seria também muito legal se déssemos uma cópia desse livro para qualquer nó e então tê-los sincronizados automaticamente uns com os outros? Como vamos saber que o saldo de todos está no livro? Que tal nós colocarmos em nosso livro todas as transações que já foram feitas? Dessa forma, para descobrir algo como o saldo de John, tudo o que temos que fazer é adicionar todas as transações de entrada e todas as transações de saída e seríamos capazes de fazer isso a partir de qualquer nó. Contudo, isso nos leva a um problema.

Como impedimos algo como John gastar o seu saldo duas vezes mandando duas transações para dois 'nós' diferentes, um atrás do outro. Precisamos ter um cronômetro em nosso livro para novas transações. Vamos adicionar alguns de nossos nós, "empacotar" todas as transações recentes em um bloco e postar no livro tudo de uma só vez. Como nós devemos decidir quais destes pacotes de nós realmente devem receber a próxima postagem? Vamos deixar todos os nós de empacotamento do sistema resolver um problema de matemática, algo como adivinhar a loteria Powerball de amanhã. Nós podemos tê-los adivinhando até encontrarem o certo e, de fato, quando o primeiro acertar recebe a postagem da transação recente no livro-razão público. Todo o resto estaria sem sorte e esses nós de empacotamento requerem bastante processamento para achar a resposta certa. Uma vez que eles estão escavando, vamos chamar esses nós de mineradores. Então, não confundiremos com os nós normais e para resolver esse problema da loteria e fazer todo esse trabalho de publicar em nosso livro e nos certificar de que todos receberam em todos os nós, vamos dá-los algum tipo de recompensa. Eles e todos os outros mineradores vão ficar focados. No mundo atual, isso poderia levar algo como Mary esperar até uma semana para ser paga no antigo sistema. Então, vamos mudar isso no nosso novo sistema e fazer que todos esses nós trabalhem em intervalos de 10 minutos. Agora, a próxima questão seria: onde John manterá seu dinheiro? Em um dos nós, é claro. As vezes, o John é um pouco paranóico, que tal darmos a opção de ter o dinheiro na carteira? No seu próprio PC ou até em seu celular. Vamos deixa-lo até manter o dinheiro em um pedaço de papel e esse fato deixaria o dinheiro estar apenas naquele pedaço de papel. Dessa forma estaria seguro em um cofre se ele precisar, ele pode trazer de volta e entrar num sistema e falando em um cofre, talvez devêssemos projetar uma grande segurança no nosso sistema. Vamos primeiro encriptar totalmente a carteira de John no seu computador e no seu celular, nós também podemos fazer o número da conta de John completamente anônimo no livro-razão público encriptando-o e dando uma senha privada que apenas John saberia, então, ninguém jamais poderia decifrar quem ele realmente é. Dessa forma, quem se importa se houver uma cópia de todos os saldos das transações? Eles não saberiam de quem estariam tentando roubar, porém, alguém poderia adivinhar o número da conta de John mesmo se nós a encriptássemos. Nós teremos que fazer um enorme número de contas possíveis, então, nenhum hacker poderia sequer adivinhar. Quão grande poderíamos fazê-lo? Mas alguém pode hackear nossos mineradores e modificar as transações com um supercomputador? Depois que a rede inteira estiver trabalhando como um todo e baseado em todos os mineradores que temos, seria necessário os 200 mais poderosos supercomputadores que nós temos juntos, a fim de hackear a nossa rede. Além disso, nós adicionamos mineradores todos os dias o que continua a torná-lo ainda mais seguro.

Resumo:

1º Ele provê transações seguras por causa da encriptação e anonimidade que permitem um livro-razão público que qualquer um pode ver.

2º É completamente open source, não são controlados por nenhum terceiro, o que significa que não há intermediário e é completamente resiliente porque é uma rede de pessoa para pessoa com milhares de nós e nenhuma localização central.

Fonte: Jim Kittridge

BITCOIN [1/2]

O impacto potencial dessas duas tecnologias [Bitcoin/Blockchain] nos negócios e no setor bancário em particular é maior do que qualquer inovação que eu tenha conhecido ao longo dos últimos dez anos. Só temos um problema, estamos tão longe da curva de Hype que é quase impossível de distinguir entre o verdadeiro potencial e todo o Hype associado que vem sendo lançado nesse meio tempo. Eu não conheço uma única grande instituição financeira que não tenha feito um piloto, um protótipo, ou algum investimento nessa área ao longo dos últimos 12 meses. Então, como eu sei que eles estão escalando a curva de Hype? 4 entre cada 5 pessoas com as quais eu converso, ouviram falar de Bitcoin ou Blockchain e têm, no mínimo, um conhecimento superficial e experiência em ambos. É sempre muito frustrante estar na curva de Hype para aqueles de nós que realmente têm uma paixão pelo potencial da inovação. Para resolver o caso, eu uso um teste de 3 questões fáceis quando alguém tenta me questionar por que eu devo me interessar por isso?

1) Você prefere a Airbitz ou a Bread Wallet?

2) Kraken ou Coinbase?

3) Quantos blocos você aguarda para confirmar suas transações?

Se eles me olham como se eu estivesse falando egípcio antigo, eu apenas sigo em frente. Eles estão falando sem nenhum conhecimento. Para apreciar melhor o potencial do Bitcoin e da Blockchain você precisa entender como eles se tornaram realidade. Então, o que é uma Moeda Virtual? Em especial, quando comparada com uma moeda real. Uma moeda real oficialmente conhecida como moeda FIAT é emitida por um Governo Central e é lastreada de alguma forma por esse governo. Uma moeda virtual não é emitida por nenhum governo, ao invés disso, qualquer entidade onde um conjunto de usuários concorde sobre qual valor ela tem. Alguns de vocês podem concluir que as moedas virtuais não têm "valor real" mas pense a respeito. Que valor uma moeda FIAT emitida pelo governo oferece que está além de um valor combinado por todos os usuários? Já se passaram 70 anos desde que o acordo de Bretton Woods removeu o lastro de ouro que atrelava o dólar a uma quantidade específica de ouro. Em muitos aspectos, todo o dinheiro FIAT somente se distingue do dinheiro virtual porque nós usuários concordamos em um valor relativamente estável. Então, vamos falar sobre Bitcoin, a primeira moeda virtual.

Na verdade, não está nem próxima de ser a primeira. Você precisa voltar alguns anos para a primeira. Na verdade, você precisa voltar até 1896, para uma empresa chamada Sperry & Hutchinson. Eles criaram a primeira moeda virtual conhecida como "selos S&H". Para aqueles de nós que são muito jovens para lembrar, os selos S&H eram vendidos em postos de gasolina e supermercados que os davam como bonificação aos compradores que podiam, então, resgatar em um catálogo da S&H mercadorias específicas. Nos anos 60, a empresa tinha emitido 3 vezes mais selos que o serviço postal dos EUA. Na década de 70, a S&H alterou seu curso de um modelo de negócios baseado em selos e começou a entrar em declínio, isso ocorreu porque a competição de grandes corporações cortou o intermediário, que era a S&H. A próxima moeda virtual a causar entusiasmo teve início em 1981 quando a American Airlines lançou o American Advantage (AAdvantage), o primeiro programa de milhagens aéreo. Hoje, toda companhia aérea e até mesmo empresas de aluguel de carros e a maior parte dos hotéis oferecem alguma versão do programa de milhagem. Quão grande isso se tornou? Em 2005, a revista The Economist estimou que o valor total das milhas não resgatadas valia mais que todas as células de dólar em circulação. As milhas aéreas são vendidas a preços razoáveis variando de 1 a 10 centavos por milha, dependendo das condições de mercado. Elas podem ser gastas em um número crescente de estabelecimentos e em uma infinidade de serviços, até mesmo para pagar por funerais. Ao longo dos últimos dez anos, as companhias aéreas fizeram mais dinheiro vendendo essa moeda virtual para companhias de cartões de crédito e hotéis do que realmente fizeram pelos voôs dos aviões em si.

Outra moeda que tem crescido rapidamente está na África. Uma vez que poucas pessoas na África dispõem de uma conta bancária e as moedas locais têm imensas volatilidades, as pessoas estão se voltando para seus celulares, que possuem uma significativa penetração de mercado, e estão usando minutos pré-pagos como moeda. Cresceu tanto que agora é um negócio de bilhões de dólares por ano. A maior parte dos comércios e dos lojistas aceitam minutos pré-pagos de boa vontade. Existem até mesmo empresas como a Ezetop, em Dublin na Irlanda, para ajudar os clientes a comprarem e venderem minutos e envia-los para qualquer lugar do mundo. Minutos podem ser enviados internacionalmente via internet, mensangens SMS, são aceitos em mais de 450 mil estabelecimentos em mais de 20 países.

O Bitcoin é pelo menos a primeira moeda online? Não. Essa seria uma empresa chamada E-gold que foi fundada em 1996. E-gold era única e essa era uma moeda virtual que era, na verdade, lastreada por ouro real, algo com o qual nem mesmo as moedas FIAT podem contar hoje em dia, era o mesmo que negociar a propriedade do ouro de forma anônima. Em seu pico em 2008, o E-gold tinha mais de 5 milhões de contas. Contudo, sistemas de segurança fracos contribuíram para seu desaparecimento em 2009. E outros também, coisas como o Beenz, o Flooz, e na China algo chamado Qcoins. Mas esses também tiveram os mesmos problemas de segurança e no caso do Qcoins, tiveram problemas com o governo que causaram sua vida curta.

No final de 2008, duas novas moedas virtuais de alto potencial foram lançadas. Bitcoin, e algo chamado de Facebook Credits, ambos resolveram corrigir os problemas de segurança das tentativas anteriores, contudo, de maneiras totalmente distintas. O Facebook Credits enfrentou uma morte prematura em 2012, não por causa de segurança ou fraude mas porque só podia ser gasto dentro do Facebook, que na época era bem menor do que é hoje. E isso nos trás ao Bitcoin. Em agosto de 2008, três indivíduos patentearam uma aplicação para uma nova e sofisticada técnica de encriptação baseada em matemática pesada, os três também registraram o nome: bitcoin.org. Em outubro de 2008, sob o pseudônimo de Satoshi Nakamoto, um artigo técnico foi lançado na internet. Ele revelou uma versão puramente ponto-a-ponto do dinheiro eletrônico para o mundo. Sob essa perspectiva, eles conseguiram resolver o problema de dinheiro sendo copiado. Segurança que forneceu uma fundação vital para o Bitcoin, essa fundação ficou conhecida como Blockchain. Em janeiro de 2009, o primeiro bloco de codinome Gênesis foi lançado e permitiu que a mineração inicial de Bitcoins surgisse. Nós não retrocedemos desde então e permitiu que a adoção começasse.

Fonte: Jim Kittridge