В общем, была задача на оптимизацию плана работ: есть набор заказов, и в каждом N тасков. Таски могут зависеть друг от друга или нет, имеют длительность и тип. Ещё есть M работников, каждый из которых может выполнять таски только определённых типов, причём, у каждого своя скорость.
Если все таски в заказе выполнены, фирма получает сколько-то денег. У заказа есть дедлайн, за просрочку штраф (за каждый день просрочки), который вычитается из цены заказа. И ещё фирма тратит деньги за каждый день своей работы независимо от того, как загружены её сотрудники (то есть просто платит зарплаты по сути). Ещё важен учёт праздников и выходных.
Нужно заработать на определённом наборе заказов и работников как можно больше денег. Полный текст задачи и код программы проверки есть в репозитории. Эта задача является изменённым заказом, который мы с напарником решали в реальной жизни: оптимизация работы печатных станков для типографии. Правда, тогда и мы справились так себе, и заказчик в итоге сначала захотел всё вручную сам делать, а потом и вовсе похоронил проект при смене директора.
!!! Не читайте дальше, если хотите сначала попробовать решить самостоятельно, потому что я сейчас опишу эффективные подходы и результаты.
________________________________________
Так вот. Мы с другим экспертом Андреем сразу сели и написали разные варианты, чтобы задать шкалу, по которой будем оценивать решения команд. За пару часов я собрал примитивный жадный алгоритм, который сортировал заказы по прибыльности и укладывал в сетку кое-как, это дало нам нижнюю оценку. Мой алгоритм заработал ~75 млн виртуальных рублей, мы решили для оценки поставить нижней границей 40 млн. То есть всё, что ещё ниже, оценивалось в ноль баллов за качество оптимизации.
Затем Андрей закрылся дома на три дня и вышел на свет со сложным жадным алгоритмом, который очень хитро сортировал заказы и очень хитро укладывал их в сетку, попутно выбирая разные способы этой укладки в зависимости от конкретного заказа. Это позволило заработать ~275 млн рублей. Мы сделали верхней границей для оценки 280 млн.
К сожалению, в итоге только две команды из десяти прошли нижнюю границу, заработав, соответственно, ~91 и ~105 млн. К верхней границе не приблизился никто. И у четырёх команд алгоритм вообще не смог уложить без нарушений задачи в сетку (то есть, например, произвольно менял длительности, накладывал задачи друг на друга, давал одному работнику две задачи в один момент и так далее). Важной ошибкой команд, на мой взгляд, являлся тот факт, что никто не воспользовался возможностью запустить алгоритм на несколько минут и дать ему поработать. По условиям задания, можно было тянуть до 5 минут на одну оптимизацию, но по факту решения команд отрабатывали за единицы и десятки секунд.
На самом конкурсе, пока команды работали, я решил попробовать сделать быстрое (по времени написания) но эффективное решение. Сначала попробовал жадную сортировку + доведение до лучшего варианта методом имитации отжига. В качестве нового состояния я просто менял местами заказы целиком. Этот вариант работал пару минут и дал мне около ~200 млн дохода. К слову, команда-лидер использовала такой же подход, просто не докрутила число итераций и температуру.
Ну и потом я взял готовую либу по реализации классической генетики с особями и скрещиванием. Особью был массив с приоритетами заказов (которые конечно же нужно было аккуратно уложить чистым алгоритмом). Тип скрещивания: scattered. Всего 15 поколений по 20 особей, и это за минуту-полторы давало ~230-240 млн. Считаю, что для конкурса это самый лучший выбор: пишется одним человеком за день и даёт почти максимум, при этом легко настраивается на нужную длительность работы, легко параллелится.
Ну а потом уже дома я посидел и накодил свой вариант сложного жадного с плавающим окном перебора отсортированных заказов и плавающей же укладкой по работникам. Такая штука за две минуты зарабатывает ~281 млн. Но за три дня в условиях стресса я бы такое не сделал, скорее всего.
#dev
📖AI “Poverty Porn” and the Ethics of Fundraising Imagery
A new Lancet Global Health article by Arsenii Alenichev and colleagues exposes how nonprofits are increasingly using AI-generated “poverty porn”: emotionally charged, stereotypical depictions of suffering, to drive donations. Researchers found over 100 such AI images circulating on LinkedIn and X, many echoing outdated fundraising aesthetics. Despite long-standing criticism of exploitative imagery, generative AI now makes it cheaper and easier to reproduce, while companies like Adobe and Freepik profit from licensing these visuals.
The paper highlights that existing content policies by AI and stock image firms fail to address this form of exploitation, even as they regulate other abuses like sexualized content. Some companies, such as Freepik, say they comply with current regulations and would welcome clearer international standards. Meanwhile, researchers warn that substituting “fake” victims for real ones doesn’t eliminate ethical concerns — it risks reinforcing racial and cultural bias while eroding public trust.
Alenichev and co-authors call for transparency in AI image generation, disclosure of prompts used, and greater support for local photographers creating authentic, respectful representations of global health realities. As AI reshapes storytelling and fundraising, governance frameworks must evolve to prevent digital exploitation disguised as empathy.
#AI#Ethics#AIRegulation
Представитель Compliance Hub Айгерим Ибраимова посетила Society of Corporate Compliance and Ethics (SCCE) 12th Annual European Compliance & Ethics Institute в Амстердаме.
Данное мероприятие предоставляет возможность обменяться опытом и поделиться новыми взглядами по вопросам управления системой комплаенс, совершенствования корпоративного управления, этики, а также обсудить актуальные тенденции и вызовы в области комплаенс.
#compliance#ethics
🇬🇧Musicians Fight AI Copyright Changes in Silence
Over 1,000 musicians, including Kate Bush and Cat Stevens, have released a silent album to oppose the UK government’s proposed copyright changes, which could allow AI companies to train on creative works without permission. The 12-track album, titled "Is This What We Want?", spells out a clear message: “The British government must not legalise music theft to benefit AI companies.”
Artists argue that the proposal reverses fundamental copyright principles, effectively handing their life’s work to AI developers for free. Figures like Elton John, Paul McCartney, and Andrew Lloyd Webber have joined the opposition, warning that weakening copyright laws will undermine the UK’s creative industries. With public consultation closing, the battle over AI and intellectual property is far from over.
#AI#Copyright#Ethics
🇮🇹Italian DPA Bans Deep Nude App Over Human Dignity and Privacy Risks
Garante per la protezione dei dati personali (Italian DPA) has officially banned the app Clothoff, which enables users to generate “deep nude” images of real people, including minors, without consent or verification. The authority highlighted that the app allows both free and paid creation of fake explicit content without any disclosure that the images are AI-generated.
The DPA emphasized that the ban was necessary due to “high risks to fundamental rights and freedoms,” particularly concerning human dignity, privacy, and personal data protection. An investigation has been launched to address the broader ecosystem of nudity apps. Recent Italian news reports show how the misuse of such generative tools has already caused significant social alarm.
#AIRegulation#Ethics#Deepfakes
В ряде юрисдикций сегодня отмечается Compliance Officer Day.
День, который призван уделить внимание важности профессии комплаенс-офицера.
Compliance Hub поздравляет всех причастных!
И да, не забудьте сегодня сказать "Спасибо!" вашему коллеге из подразделения комплаенс (и да, про AML офицера и других ребят тоже не забудьте).
#compliance#ethics#amlcft
📢Hurmatli professor-o‘qituvchilar, tinglovchilar va mehmonlar!
🛡 Sizlarni dolzarb va zamonaviy “Cybersecurity and Ethics (Kiberxavfsizlik va etika)” mavzusidagi mahorat darsiga taklif etamiz.
Mahorat darsi xalqaro darajadagi ekspert, kiberxavfsizlik sohasida 25 yildan ortiq tajribaga ega mutaxassis, University of North GeorgiaProfessoriMurthy V. Rallapalli, Ph.D, CISSP (Certified Information Systems Security Professional) tomonidan olib boriladi.
❗Mahorat darsida quyidagi masalalarga alohida e’tibor qaratiladi:
✔️ Zamonaviy kiberxavfsizlik tahdidlari va ularning oldini olish strategiyalari;
✔️ Raqamli muhitda axloqiy me’yorlar va mas’uliyat;
✔️ Sun’iy intellekt va katta ma’lumotlar bilan ishlashda etik muammolar;
✔️ Global tajriba va xalqaro standartlar asosida kiberxavfsizlikni rivojlantirish.
Joylar soni cheklangan.
Tadbir ingliz tilida olib boriladi
🗓Sana: 22-aprel, 2026-yil
⏱Vaqti: 15:30
📌Manzil: Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi (5-qavat, 4-auditoriya)
📞Telefon: +998 71 239-03-03
🇷🇺RU
🇬🇧ENG
#GSBE#GraduateSchool#Study#Cybersecurity#Ethics
🔝Web-site |🔝Facebook | 🔝Instagram | 🔝Youtube
В декабре 2023 года состоялось закрытое мероприятие для комплаенс подразделений компаний, входящих в холдинг Freedom Holding Corp., где член и соучредитель Compliance Hub Асель Абдукасымова выступила с презентацией о деятельности Compliance Hub и рассказала о миссии, участниках, основных направлениях работы и будущих планах.
Говорить о комплаенс - важно и нужно.
#compliance#ethics#anticorruption
В прошедшую субботу Compliance Hub в лице Тимура Мусина и Рустама Ахметова провели интересную сессию, посвященную вопросам комплаенс, для магистрантов Graduate School of Business Almau из Таджикистана.
#compliance
#amlcft
#ethics
#esg
Только недавно отгремел наш Impact the Future в рамках International Women's Day, где мы поделились полезными знаниями о комплаенс с женскими ИТ, бизнес, финтех сообществами. Для Compliance Hub Community как для сообщества, продвигающего этичную, антиотмывочную, антикоррупционную культуру, это чрезвычайно важное событие и миссия.
По ссылке вы также можете ознакомиться с записью данного ивента:
https://www.youtube.com/live/rVD1ht8Fnro?si=zVr8e1IsjVePvYnz
#compliance#amlcft#ethics#womenincompliance
🇺🇸Google’s Gemini AI Caught in Copyright Controversy
Google’s new Gemini 2.0 Flash model has been found capable of removing watermarks from copyrighted images, including those from Getty Images and other stock media providers. Unlike competing models like OpenAI’s GPT-4o and Anthropic’s Claude, which refuse to alter watermarked images, Gemini 2.0 Flash not only removes them but also reconstructs the missing portions—raising serious copyright concerns.
While Google labels the feature as “experimental” and “not for production use,” its lack of built-in safeguards could provoke legal challenges. Under U.S. copyright law, removing a watermark without permission is generally illegal. As AI models gain more advanced image manipulation capabilities, pressure on tech companies to implement stricter guardrails will only increase.
#AI#Copyright#AIGovernance#Ethics#GoogleGemini