A mélytanulás (deep learning) ugyan nem agysebészet, de a terület eredményei jelentős mértékben felhasználhatók az agysebészethez. Amikor egy páciens koponyáját megnyitják a műtőben, minden egyes pillanat számít, fontos, hogy az operáció minél hamarabb véget érjen.

Egy mélytanuláson alapuló új technika egyes műtéteket le tud rövidíteni – jelentette be a Michigan Egyetem idegsebésze, Todd Hollon által vezetett kutatócsoport.

A kutatók tumormintákat mindössze pár perc alatt diagnosztizáló tesztet dolgoztak ki. Különleges gyors digitális képalkotó technikán alapuló ideghálót gyakoroltattak hozzá, és a háló gyorsan tanult, jó eredményeket ért el.

Az eddigi módszereknél a tumorszövetet laboratóriumba kellett szállítani, ahol próbákat futtattak le, majd az eredményeket elemezték. Az új teszt helyszíne a műtőszoba, egy spektroszkóp a minta két különböző jellemzőjét mérő képet készít, aztán az idegháló osztályozza, besorolja a képeket.

A kutatók 415 páciensről készült képek alapján finomhangolták az architektúrát. Az ideghálót az ismert agytumorok 90 százalékát jelentő 13 rákfajta felismerésére tanították be.

Egy előfeldolgozó algoritmus minden egyes képből kivonatolja a nagy felbontásban látható átfedéseket. A folyamat végén az idegháló számára elfogadható, egységesített képméretet generál, a gyakorlómintákat feljavítja, megkönnyebbíti a párhuzamos feldolgozást.

Végül az idegháló az összes példánál megállapítja a ráktípust, a modell pedig kiválasztja a leggyakoribb diagnosztikai eredményt.

A hálózat teljesítményét klinikai teszten mérték, és a kutatók elmondása alapján ez volt az első eset, hogy mélytanulás-alkalmazást műtőteremben teszteltek. A rákmintákat az ideghálóval és vegyi eljárással is elemezték, az eredményeket klinikai diagnózisokkal hasonlították össze.

Az idegháló 94,6 százalékot teljesített, 0,7 százalékkal pontosabbnak bizonyult, mint a második legjobb módszer.

A vegyi tesztek nemcsak a sebészi műtétet szakíthatják félbe, hanem patológus is kell hozzájuk, és minél több személy érintett, annál nagyobb a valószínűsége, hogy valaki pont nem ér rá. Az idegháló, ezzel szemben, azonnal diagnosztizál, így elvileg növeli a sebészi beavatkozásnak otthont adó helyszínek számát.

Több nagy pénzügyi projekt támogatói szerint Texas állam lehet az új ígéret földje a bitcoin-bányászoknak. Állításukat a szövetségi állam olcsó elektromos áramával és egyedi szabályozási környezetével magyarázzák.

Az olcsóság főként annak a ténynek köszönhető, hogy Texasban rengeteg a természetes gáz, és az utóbbi évtizedben a szélenergia használata is robbanásszerűen fellendült. Az energiapiac pedig annyira kvázi szabályozatlan, hogy a nagy fogyasztók, például a Bitcoin közvetlenül tárgyalhatnak és köthetnek szerződéseket az áramtermelőkkel.

Nem csoda, hogy megakadt a szemük Texason, hiszen a bitcoin-bányászat éves energiafogyasztása kb. a Fülöp-szigetekével és Belgiuméval azonos (drasztikusan sok, sajnos nem akármilyen környezeti „lábnyommal.”)  

Ha ambiciózus terveik valóra válnak, jelentősen megváltozhat a világ legnépszerűbb kriptovaluta-hálózatának földrajzi eloszlása.

Az 50 millió dollár kockázati tőkével (és Peter Thiel által) támogatott Layer1 Technology például Nyugat-Texasban valósítja meg új projektjét, és hamarosan 100 megawatt elektromosságot szánnak bitcoin-bányászatra.

„A világon ma Nyugat-Texasban a legmegfizethetőbb az elektromos energia” – jelentette ki Alexander Liegl vezérigazgató.

Ráadásul az éghajlat is az államnak ezen a részén a legalkalmasabb a kriptovaluta bányászatára.

A bányász chipek piacát vezető kínai Bitmain szintén Texasban, Rocksdale városban nyitott októberben új létesítményt, 50 megawatt elektromos kapacitással (amelyet idővel 300-ra terveznek bővíteni).

A német Northern data is Rocksdale-t szúrta ki magának, ahol a világ legnagyobb, 1000 megawatt (1 gigawatt) kapacitású kriptovaluta-létesítményét tervezik felépíteni.

Felpörgött a verseny, a résztvevők a leghatékonyabb hardvert, a legnagyobb léptékben akarják Texasban telepíteni.

És ezek csak a nagy nevek, a leglátványosabb beruházások. Több más vállalat szintén tervezi, hogy az olcsó energiára vadászva, irodát nyit, szolgáltatásokat kínál a Mexikóval határos államban.

Az Egyesült Államok Szállításbiztonsági Hivatala (TSA) megtiltotta alkalmazottjainak a TikTok app használatát. Nem sokkal előtte Chuck Schumer demokrata szenátor kérelmezte, hogy az ügynökség fejezze be az alkalmazás használatát.

A TSA alkalmazottjai videókat készítettek és posztoltak, amelyeken elmagyarázták a hivatal egyes munkafolyamatait és szabályait.

„A TSA soha nem tett közzé tartalmakat a TikTokon, és az app nézettségét sem növelte. Néhány alkalmazottunk használta csak saját készülékén, hogy a közösségi média jóvoltából posztjaikat többen lássák. Most már ők is leálltak ezzel a tevékenységgel” – magyarázza a hivatal egyik szóvivője.

A nemzetbiztonsági hivatal (amelyhez a TSA is tartozik) múlt hónapban tiltotta le kormányzati készülékekről a TikTokot. Schumer erre a határozatra is hivatkozott.

Az amerikai hadsereg szintén tiltólistára tette az appot.

A TikTok tulajdonosa, a ByteDance bejelentette: Washington DC-i amerikai vezérigazgatót fog alkalmazni. A tartalommoderálási szabályozáshoz szintén Washingtonban keresnek szakembert.

De mi ez az app, amely körül (az amerikai-kínai gazdasági „háború” jegyében) ekkora a felhajtás?

A Facebooknál és az Instagramnál több letöltéssel büszkélkedő és szinte hetente új funkciókkal bővülő app a 2012-ben, Pekingben alapított ByteDance unikornis (legalább 1 milliárd dollár értéket elért startup) tulajdona, és az első olyan kínai alkalmazás, amely komoly hatással van nemcsak hazai, hanem nemzetközi felhasználói körének az életére is.

Jelenleg a ByteDance a földkerekség legértékesebb magán startupja, alkalmazásait 2019 végén 1,5 milliárdan használták. A korábban Musical.ly néven futott népszerű appot 2018-ban megújították, azóta hívják TikToknak (miután a ByteDance felvásárolta a Musically-t).

Az eredeti változatban 2017-ben indult alkalmazás elsősorban kamaszok, a Z generációsok körében népszerű. Lényege, hogy ráénekelhetünk kedvenc számunkra, YouTube videóra, és többen is danolászhatunk. Az egészre van 15 percünk, annyi ideig tart a videó selfie.

A felhasználó széles palettáról (és sok stílusból) választhatja ki a háttérzenét, az anyagot gyorsíthatja, lassíthatja, vághatja.

Gordon E. Moore, az Intel Corporation egyik alapítója a következőt írta 1965-ben: „A legalacsonyabb árú komponens összetettsége évenként durván a kétszeresére nőtt… Rövidtávon ez az ütem várhatóan nem fog jelentősen változni, esetleg valamelyest növekszik. Hosszú távon a növekedés üteme bizonytalanabb, bár jelenleg nincs okunk feltételezni, hogy az elkövetkező 10 évben ez változni fog. Ez azt jelenti, hogy 1975-ben a legalacsonyabb árú integrált áramkör 65 000 komponenst fog tartalmazni. Úgy hiszem, hogy egy ilyen összetett áramkör megépíthető egy lapkán.”

Moore-törvény néven elhíresült előrejelzése az utóbbi félévszázad legpontosabb és legismertebb technológiai tézisévé vált. 1975-ben – amikor kiderült róla, hogy pontos volt – felülvizsgálta állítását, és a tranzisztorok számának kétévente történő duplázódását vázolta fel.

Előrejelzése azóta is sokféleképpen meghatározza az infokommunikációs technológiák fejlődését, sőt, néha úgy érezzük, hogy magát a fejlődést is.

Indoklása gazdasági jellegű volt, hatékony piaci stratégiát vetett fel – elvileg minél több tranzisztort adunk egy integrált áramkörhöz, annál olcsóbb lesz mindegyik.

Moore azt is előre látta, hogy a chipre feltehető és megbízhatóan működő tranzisztorok számát illetően, rengeteg hely maradt a mérnöki fejlesztésekre.

Az okostelefonoktól az olcsó laptopokig, a globális helymeghatározó rendszerekig (GPS), szinte minden technológia a Moore-törvény közvetlen megvalósulása. A mai mesterségesintelligencia-kutatás és a genetikus orvoslás vívmányai szintén a törvényre vezethetők vissza, általa vált lehetővé, hogy a gépitanulás-technikák irdatlan mennyiségű adatot kezelve képesek kérdéseket megválaszolni.

De mi történik, ha a törvény (elkerülhetetlenül) érvényét veszti? Vagy, mint ahogy páran feltételezik, már el is vesztette, csak még nem vettük észre?

Az árak évente kb. 13 százalékkal emelkednek, a csúcsminőségű chipek egyre drágábbak. 2022 végére kb. 16 milliárd dollárról lesz szó, és a folyamat következményeként, nem véletlenül, a következőgenerációs chipeket tervező vállalatok száma 3-ra csökkent. Összehasonlításként: 2002-ben 25-en, 2010-ben 10-en voltak.

„Vége. Idén egyértelművé válik” – nyilatkozta Charles Leiserson, a párhuzamos számítások egyik úttörője (MIT – Massachusetts Institute of Technology).

A számokból kiderül, hogy a törvény nem a technikai korlátok miatt válhat érvénytelenné. Inkább eljutottunk addig a pontig, amikor a piac gazdaságosabb megoldásként moduláris megközelítést fogad el ahelyett, hogy még több tranzisztort zsúfolnánk az egyre telítettebb és kisebb térbe.

Ha a tervezési megközelítés moduláris architektúrát vetít előre, akkor a terv egyes nehezen legyártható részei kis kockaméretekre szedhetők. A kis kockákkal waferenként – kör alakú szilícium tárcsák, melyekből a processzorokat készítik – nő a chipek száma. Ezzel csökkennek az előállítási költségek, hatékonyabbá válik a gyártás – véli Mark Papermaster, az AMD főmérnöke.

A változásra viszont még nem vagyunk felkészülve.

A ránézésre hírportálnak tűnő NotRealNews.net új honlap mesterséges intelligenciát használ tartalomgenerálásra. Az MI ezúttal azonban kamuhíreket és -történeteket generál, amelyekből akár valódiak is kikerekíthetők.

A honlap az MI-fejlesztő Big Bird projektje, és azt hivatott demonstrálni, hogy a cég algoritmusai hogyan segítenek újságíróknak tetszetős hírek gyors megírásában.

A weboldal árulkodó neve (NemValódiHírek.com) ellenére az épp eléggé élethű cikkeket nem címkézik kamuhíreknek, és marketingszerepükre sem utal semmi, így egyelőre úgy tűnik, hogy segítség helyett inkább további problémákat okozhat az újságíróknak.

Lefelé görgetve felületes politikai, kulturális és tudományos híreket, rövid történeteket olvashatunk.

Az algoritmus néha hibázik, és a nyelvi bakikon (például az iráni tőzsde és a piac összekeverésén a szalagcímben) elszórakozunk. Ezeket leszámítva az anyagok viszonylag jól meg vannak írva, (inkább) meggyőzőnek is tűnnek. Többön látszik, hogy valódi – igazi – híren alapul, csak az MI átdolgozta (ilyen például az Egyesült Királyság korábbi pénzügyi miniszterének, Sajid Javidnak a lemondása stb.)

Az amerikai elnökválasztási verseny fiktív frissítései, koronavírussal kapcsolatos téves információk, zavaró és néha egymással ellentétes beszámolók keverednek egybe. Az egyik szalagcím például szexuális zaklatásról számol be. Ha nem tudjuk, hogy kamuhírek, veszélyesnek tűnik az egész.

A Big Bird logikája alapján az újságírók időt spórolnak meg az MI által generált cikksablonok használatával, amelyeket aztán hitelesítenek, ellenőrzik a valóságtartalmukat, kiszedik a szövegből és tényszerű információkkal helyettesítik az algoritmus hibáit és tévedéseit.

Alapvetően az újságírók lennének az algoritmus szerkesztői, csakhogy a rendszer hihetően megírt szövegeiből, valóságközeli tényeiből kiindulva, előbb-utóbb egy-egy kamuhír beszivárogna az igaziak közé.

Elon Musk jó ideje sürgeti a mesterségesintelligencia-fejlesztések szabályozását. Úgy tűnik, az Európai Unió illetékesei meghallgatták óhaját, és tanulmányt tettek közzé az MI-szabályozás irányelveiről.

Az anyag elismeri a technológiában rejlő potenciált, amely „alapvető jogok megsértéséhez vezethet.” A szerzők lehetséges veszélyforrásként – többek között – az elfogultságot, az ellenvélemény terjesztésének megakadályozását, a magánszféra (privacy) hiányát, megszüntetését említik.

Az anyag néhány jogi kötelezettséget, követelményt javasol.

Biztosítani kell, hogy a mesterséges intelligenciák hiteles, reprezentatív adatokon gyakoroljanak (ha nem így történik, nehezebben kerülik el az előítéleteket, az azokon alapuló döntéshozást).

Az EU elvárná a vállalatoktól, hogy bármikor ellenőrizhető, részletes dokumentációt vezessenek (és őrizzenek meg) mesterségesintelligencia-fejlesztéseikről, amelyben pontosan leírják, hogy mihez milyen technikákat alkalmaztak.

Felhasználóknak gyakran fogalmuk sincs, hogy mesterséges intelligenciával folytatnak interakciókat. Az anyag alapján véget kell vetni ennek az állapotnak, és a felhasználóknak mindig meg kell mondani, hogy nem húsvér emberrel, hanem chatbottal, szoftverágenssel, online robottal, egyszóval valamilyen MI-vel kommunikálnak.

A szakértők elvárnák, hogy a mesterségesintelligencia-rendszerek emberi felügyelet alatt álljanak. Ez jól hangzik, és bölcs döntés is lenne – ha például mindig minden MI-t értenénk…

Többen nyilatkoztak kritikusan az anyagról. Azon lepődtek meg, hogy sokkal puhább, megengedőbb, mint a januárban kiszivárgott változat. Abban például ötéves moratóriumot vezettek volna be az arcfelismerő technológiák köztéri használatával kapcsolatban, míg a jelen anyag csak „széleskörű európai vitát’ javasol.

A javaslatok összességében csak az MI kockázatosnak tűnő területeire vonatkoznak. Mielőtt azonban túl kritikusak lennénk, ne feledkezzünk meg arról a tényről, hogy csak irányelvekről van szó, és az Európai Bizottság 2020 végén kezdi el kidolgozni az anyagon alapuló szabályozást.

Az EU MI-szabályozási anyagához kapcsolódik, hogy az Unió nemrég tett közzé egy, az európai adatstratégiáról szóló tanulmányt. „Egyetlen európai adattér” létrehozását javasolják benne, ami arra is utalhat, hogy a kontinens majdani adatóriása a Szilícium-völgyi IT-behemótok komoly kihívója lehet.

A mandala a világmindenség, illetve különféle istenségek bonyolult jelképrendszerű, jellegzetes hindu vagy buddhista ábrázolása. Már az elkészítési folyamata is egyfajta meditáció, vallásos szertartás.

Képzeljük el, hogy körformájú robot fel- és lefelé dolgozik egy falon, lótuszt rajzol, miriádnyi kifinomult részlettel, színekkel, szirmokkal. Újragondolja az egészet, az összetett formák a szerzetesek meditáció közbeni elképzeléseit jelenítik meg együttérzésről, bölcsességről stb.

Mihelyst befejezi, visszacsinál mindent, letöröli a képet, és a fal egy az egyben úgy néz ki, mint mandalakészítés előtt.

Tenzin Priyadarshi buddhista szerzetes a Dalai Láma Erkölcsi és Átalakító Értékek Központját vezeti az MIT-n (Massachusetts Institute of Technology). Elégedett a kollegája, az építész-tervező Carlo Ratti által fejlesztett Scribit robot munkájával.

A buddhizmusban fontos, általában 50 óráig tartó alkotói és megsemmisítési folyamat automatizálásával fontos lépést tettek – véli.

A hagyományos mandalákat kézzel rakják össze, és színesített homokkal töltik meg. Fáradságos munka. Mihelyst elkészül, meg is semmisítik.

Az egész a szépség és a létezés múlandóságát, átmeneti jellegét hivatott jelképezni.

Mivel Scribit annyira nem kifinomult és pallérozott elme, mint a húsvér alkotók, előre programozott képekkel dolgozik. Nincs homok, nincsenek bonyolult szkeccsek, de nem is fél attól, hogy alkotása bármikor megsemmisülhet.

Priyadarshi nem gondolja, hogy a szkeccseket falra vivő robot tevékenysége kontraproduktív lenne, szerinte így kerülhető meg a mandalakészítés nehéz és monoton része. A gép döbbenetes mozdulatai inkább a relaxációban segítik a szemlélődőt.

A robot vallás és technológia egyre szorosabb kapcsolatát, egymásba fonódó jövőjét villantja fel. A fiatalabb generációk ugyan egyre kevésbé hívők, viszont szinte mindenki használ okostelefont, és különböző appok közvetítésével őket is megtalálják a különböző vallások.

„A technológia egyszerre áldás és átok” – véli a jövő imádkozását high-tech változatban elképzelő Priyadarshi.

Némi cinizmussal: a robot elvégzi a nehezét, a hívőnek „csak” a megvilágosodás marad.

Neil Johnson, a Columbian College of Arts and Sciences tanára számítógépes modellezéssel igyekezett bebizonyítani, hogy a történelmen átívelő emberi konfliktusokban van egy rejtett (matematikai) mintázat.

Erre akkor jött rá, amikor videojátékokat játszó fiát figyelte.

Személyek általában ugyanúgy vesznek részt a konfliktusokban, és ez a mintázat felhasználható áldozatok előrejelzéséhez, stratégiák tervezéséhez.

Johnson és társai a 20. századi pacifista gondolkodó, az első világháborúban hordágyhordozóként szolgáló Lewis Fry Richardson munkásságából indultak ki. Richardson adatokat gyűjtött a konfliktusok méretéről, és összesítette az áldozatok számát. Kiderült: háborúkban ezek az értékek arányosan osztódtak szét.

A tudományos-akadémiai közösség lényegében ignorálta a kutató észrevételét.

Johnson és kollégái 2009-ben a konfliktusokon belüli egyéni összetűzésekre vonatkozó anyagot publikáltak. A konfliktusokban és a terrorista támadásokban is törvényszerűséget fedeztek fel, csakhogy az eloszlás, az arányok másként működtek, mint Richardsonnál, és nem értették, hogy miért.

Johnson ekkor meglátta a fiát többrésztvevős videojátékot játszani, és elgondolkozott a két mintázat összefüggésén. A missziók közbeni összecsapások valósidejű áldozatainak és a missziók összesített áldozatainak száma másként, de egymással összefüggő módon változott.

Johnson megkérte a fiát, hogy elemezze a számokat, amiből kiderült: küldetés közbeni eseményekben egyéni és a teljes misszió szintjén is mintázatok mutathatók ki. A számok a játékban összekapcsolódnak, és a valódi rendszerekben is összekapcsolódhatnak.

Végül számítógépes szimulációval mutatta ki a számok közötti kapcsolatot. A kutatási eredmények megváltoztathatják a társadalomtudományok konfliktuskezelését. Eddig kétféleképpen vizsgáltuk a témét: egyrészt a történelem teljes háborúinak sorát, másrészt a háborún belüli eseményeket elemeztük, külön-külön.

„Abszolút ugyanazok, és ezt senki nem vette még észre” – vonta le a következtetést Johnson.

Az adattudósoknak is újra kell gondolniuk az adatok általános összekapcsolását. A „nagyobb képet” egyébként az információ csoportosításának és konceptualizálásának módja miatt nem látjuk.

Rendkívül összetett természeti jelenségek, például szubatomikus részecskék interakcióinak, vagy légköri folyamatok klímaváltozásra gyakorolt hatásának a modellezése a leggyorsabb szuperszámítógépeken is hosszú órákig eltart.

A probléma megoldását a részletes szimulációkat gyorsan összegző algoritmusok (emulátorok) jelenthetik. Derűlátásra ad okot, hogy egy mesterségesintelligencia-megoldással könnyen és hihetetlen mértékben, akár milliárdszorosára felgyorsítható – a szimulációt gyorsító – algoritmusok kidolgozása.

„Óriási!” – jelentette ki az amerikai Lawrence Livermore Nemzeti Laborban klímaszimulációkat futtató Donald Lucas. Szerinte az új rendszer az általuk tervezetteknél és használtaknál jobb és gyorsabb emulátorokat állít elő, értelemszerűen automatikusan.

Az új emulátorokkal a modellek jelentősen feljavíthatók. Ha a tudományos közvélemény elfogadja a fejlesztést, nagyon komoly változások jöhetnek. Egy tipikus számítógépes szimulációnál minden egyes lépést kiszámolnak. A gépi tanuláson (ideghálókon) alapuló emulátoroknál erre nincs szükség. Megkapják a teljes szimuláció inputjait és outputjait, mintákat keresnek, tanulnak belőlük, rájönnek, hogy mi fog történni újabb inputokkal.

A gyakorlóadatokhoz viszont sokszor le kell futtatni az egész szimulációt – és az új emulátor pont azért van, hogy erre ne legyen szükség. A rendszer a neurális architektúra keresés technika jóvoltából az adott feladaton belül azonosítani tudja a leginkább „adathatékony” összekapcsolási (huzalozási) mintázatokat.

A Stanfordban kidolgozott általános idegháló architektúrakeresésen alapuló „mély emulátor hálózatkeresés” (Deep Emulator Network Search, DENSE) az Oxford Egyetem munkája. A hálózatok inputja és outputja közé véletlenszerűen vezet be rétegeket, majd korlátozott mennyiségű adaton teszteli a kapcsolódásokat. Ha egy hozzáadott réteg növeli a teljesítményt, valószínűleg benne lesz a következő változatokban. A folyamatot sokszor megismételve, (egy kicsit úgy, mint a genetikus algoritmusok esetében) az emulátor egyre jobb lesz.

A DENSE-t használva, tíz (fizikai, csillagászati, földtani és éghajlati) szimulációhoz fejlesztettek emulátorokat. Mivel egy szimuláció többezer számítógép-óráig eltarthat, kutatók gyakran használtak korábban is emulátorokat, amelyek viszont alacsony felbontású outputokat eredményeznek.

A DENSE megváltoztatja a helyzetet. Nagyságrendekkel kevesebb adatra van szüksége a szuperszámítógépekével azonos, sőt, jobb eredmények eléréséhez.

Választási illetékesek több amerikai államban próbálkoznak mobil szavazási alkalmazásokkal, de az MIT (Massachusetts Institute of Technology) szakemberei szerint az egyik legnépszerűbb, a Voatz olyan szinten sebezhető, hogy komoly visszaélések történhetnek. (A többi app pedig még problémásabb.)

Hackerek megakadályozhatják, hogy valaki szavazzon, módosíthatják vagy nyilvánossá tehetik a voksot. A szavazók azonosítása és hitelesítése pedig személyiségi jogi (privacy) problémákat vethet fel.

Az eddigi tapasztalatok felemások. A demokraták iowai előválasztásán például az egyik app szavazatokat volt hivatott tárolni, de képtelen volt a feladat pontos elvégzésére.

Szakértők egyébként régóta a papíralapú szavazást tartják az egyetlen biztonságos megoldásnak.

A Voatz appot csak (több szövetségi államon átívelő) kisebb pilotprojektekben vizsgálták, mindössze 600 személlyel. Külföldön élő amerikai állampolgárok szavazataira összpontosítottak.

A cég egyébként a szerintük az app egy régen lejárt androidos változatán alapuló kritika miatt támadta az MIT-anyagot, amely alapján az app nem elég átlátható, és a fejlesztők a szellemi tulajdonjogra hivatkozva, elég kevés technikai részletet tettek közzé. A nyitottság hiánya miatt (például a Dél-Karolina Egyetem és a Lawrence Livermore Nemzeti Laboratórium részéről) korábban is érte kritika őket.

Az MIT-sok ugyanakkor meg is védik a Voatzt-t – legalább öt cég (Democracy Live, Votem, SecureVCote, Scytl) próbál internetes vagy mobil megoldást kínálni, de eddig csak a Voatz rendszer tűnik (úgy ahogy) működőképesnek.

A nagyobb választási részvétel miatt a mobil szavazást promótáló Tusk Philantropies anyagi támogatást is nyújt, hogy segítse a kormányt pilotok kidolgozásában. A cég (és több más szakértő is) úgy látja, hogy az appal nincsenek komolyabb problémák, megbízhatónak és biztonságosnak tartják.

A mobil és az online szavazást kritizálók a kliens eszközön lévő malware-eket, a szolgáltatás-megtagadásos (DoS) és más támadási lehetőségeket emlegetnek. Közös bennük, hogy vagy a szavazó személy vagy a szavazatszámláló bizottság számítógépét, mobilkészülékét fertőzik meg.

„Az internetes szavazás kockázatos. Nem véletlen, hogy a Voatz rendszer többféleképpen megtámadható. Ráadásul a támadónak hozzá sem kell férnie a forráskódhoz vagy más belső információhoz. Az állam ellenségei könnyen kivitelezhetnek az MIT kutatói által bemutatott támadásokat, és egy ilyen támadó nem fogja publikálni az eredményeit” – magyarázza Jeremy Epstein, az egyik technológiai szabályozóbizottság alelnöke.