يبدو أن تلفزيون Samsung يعمل بنظام Tizen يلتقط صورة بدقة 960x540 لشاشتك كل بضع ثوانٍ ويغذيها إلى نموذج TensorFlow Lite يسمى alex.tflite، وفقاً لتحليل تقني شاركه باحث يُعرف باسم mike على منصة X. يقول الباحث إن النموذج هو تطبيق لـ AlexNet، ومهمته تخمين اللعبة المعروضة حالياً على الشاشة.
تأتي هذه الادعاءات من فحص مباشر لجهاز Tizen وليس من بيان رسمي من Samsung، لذا تعامل معها كنتائج وتسريبات، وليست سياسة مؤكدة. يصف الباحث نفسه المشروع بأنه نظرة واسعة على مخاوف Tizen، مع المزيد من التفاصيل التي لم تُنشر بعد. القصة مهمة لأنها تحول قلق الخصوصية الغامض إلى حقيقة ملموسة وقابلة للاختبار: ملف شبكة عصبية معروف، وحجم صورة معروف، ومعدل تحديث معروف.
تتبع شاشة Samsung Tizen: مواصفات alex.tflite
الجزء الأكثر إثارة هو مدى بساطة الأدوات. شبكة مدربة مسبقاً قياسية، مصغرة إلى أعداد صحيحة 8 بت لتعمل بتكلفة منخفضة على تلفزيون، تُستخدم للإجابة على سؤال بسيط للغاية: ماذا تعرض هذه الشاشة؟ الإبقاء على الصور بدقة 960x540 يشير إلى أن الهدف هو التصنيف، وليس الفحص التفصيلي للنصوص الصغيرة أو المستندات الشخصية.
الباحث صريح بشأن النتائج. يقول إن مطابقة الجار الأقرب لا تعمل في حوالي 99 بالمائة من الحالات، والمخرجات تُهمل دون تنفيذ أي إجراء لأن فحص الموافقة يحدث لاحقاً في سير العمل.
- النموذج: alex.tflite، شبكة على نمط AlexNet تتبع torchvision.models.alexnet.
- المدخلات: لقطات شاشة بدقة 960x540، تعمل بكمية INT8 كل بضع ثوانٍ.
- الطريقة: مقارنات ميزات الجار الأقرب مقابل قاعدة بيانات من الصور المرجعية.
- الدقة: يوصف بأنه يفشل في حوالي 99 بالمائة من الحالات.
