Монополизация машинного обучения
Появление монополий почти всегда идёт во вред, но до всеобъемлющей цифровизации у людей оставались варианты защиты от шантажа отбором товаров или услуг.
С переводом жизни в цифру, средств защиты остаётся всё меньше, отказ от цифровых услуг откатывает уровень жизни на неприемлемые для большинства позиции.
До расцвета машинного обучения проблема IT монополий с трудом, но решалась созданием альтернативного ПО. Его авторами могли выступать как небольшие предприятия, так и сообщества энтузиастов, ратующие за свободное и открытое ПО.
Сначала альтернативный софт можно было создавать в одиночку. Затем группами всё большего размера.
Стоимость разработки росла, но альтернативы продолжали появляться, поскольку основная стоимость производства ПО определялась оплатой труда разработчиков. Люди всегда могут затянуть пояса ради идеи или будущего дохода.
Machine Learning, в его текущем виде, меняет расклад.
Как я делал и делал бы поддержку GDPR
Удалось столкнуться с этой штукой в момент её появления и в авральном режиме впилить в крупную мобильную игру. Поскольку делать эту функциональность мне явно придётся ещё не раз, а также потому, что иногда спрашивают про неё запишу тут свои мысли о практической реализации поддержки этого закона.
Без юридических тонкостей, так как они не моя специальность, могу насоветовать не того. В целом, с подозрением относитесь к любым не программистским утверждениям в этом тексте, их надо перепроверять!
Про GUI я тут тоже говорить не буду.
Этот текст не отражает ни конкретную реализацию, ни идеальную, а является скорее собранием накопившегося опыта и мыслей.