“10 Years Challenge - Thử thách 10 năm” là công cụ để Facebook thu thập dữ liệu khuôn mặt của người dùng

“10 Years Challenge - Thử thách 10 năm” là công cụ để Facebook thu thập dữ liệu khuôn mặt của người dùng

TVD  Trí Thức Trẻ | 17/01/2019 12:08 PM

thích

10 Years Challenge - Thử thách 10 năm đang là trào lưu hot nhất trên mạng xã hội Việt Nam và thế giới hiện nay.

Các mạng xã hội Facebook và Instagram đang rộ lên một trào lưu mới, đó chính là “10 Years Challenge - Thử Thách 10 Năm”. Trào lưu này đang được rất nhiều bạn trẻ hưởng ứng, trong đó có cả những ngôi sao nổi tiếng và những người có ảnh hưởng trên mạng xã hội.

Đơn giản chỉ là bạn sẽ chia sẻ một bức ảnh của bản thân từ cách đây 10 năm, để xem sau 10 năm chúng ta đã thay đổi như thế nào. Không chỉ để nhìn thấy bản thân mình “từ vịt hóa thiên nga”, mà trào lưu này còn giúp chúng ta ôn lại những kỷ niệm ngày xưa của thế hệ 8x và 9x.

“10 Years Challenge - Thử thách 10 năm” là công cụ để Facebook thu thập dữ liệu khuôn mặt của người dùng - Ảnh 1.

Mặc dù đang trở thành trào lưu rất hot, được nhiều người dùng mạng xã hội hưởng ứng và tưởng chừng như vô hại. Nhưng theo biên tập viên Kate O’Neill của Wired thì 10 Years Challenge lại là công cụ mà Facebook đang sử dụng để thu thập dữ liệu từ người dùng.

Những bức ảnh 10 Years Challenge là “thức ăn” cho trí tuệ nhân tạo của Facebook

Kate O’Neill của Wired lần đầu tiên chia sẻ về thuyết âm mưu của cô trên Twitter và đã nhận được rất nhiều quan tâm, hơn 19 nghìn lượt like và hơn 8 nghìn bình luận. Cô cho rằng những bức ảnh 10 Years Challenge đang được sử dụng như một kho dữ liệu khổng lồ để huấn luyện trí tuệ nhân tạo nhận diện khuôn mặt của Facebook.

“Tôi không cho rằng bản thân của trào lưu này là nguy hiểm. Nhưng tôi biết Facebook đang sử dụng những dữ liệu này để đào tạo công nghệ nhận diện khuôn mặt và mọi người cũng nên biết điều đó. Thật đáng để xem xét một lượng dữ liệu cá nhân khổng lồ đang được chia sẻ mà không cần sự yêu cầu nào”, Kate cho biết trong bài viết mới nhất của mình trên Wired.

“10 Years Challenge - Thử thách 10 năm” là công cụ để Facebook thu thập dữ liệu khuôn mặt của người dùng - Ảnh 2.

Tất nhiên có rất nhiều người phản đối thuyết âm mưu này, vì cho rằng tất cả những bức ảnh đều được đăng tải và chia sẻ trên Facebook từ trước. Do đó Facebook nghiễm nhiên đã sở hữu được kho dữ liệu khổng lồ này mà không cần tới trào lưu 10 Years Challenge. Thậm chí hầu hết đây đều là những bức ảnh công khai, mà bất kỳ ai cũng có thể thu thập được.

Nhưng Kate cũng cho biết rằng: “Hãy tưởng tượng bạn muốn đào tạo một thuật toán AI nhận diện khuôn mặt với các đặc điểm liên quan đến tuổi, và cụ thể hơn đó là sự tác động của tuổi tác lên khuôn mặt khi bạn già đi. Lý tưởng nhất, đó là bạn muốn có một tập hợp các hình ảnh so sánh sự thay đổi của khuôn mặt sau 10 năm. Đó chính xác là những gì mà Facebook có được mà không tốn bất kỳ công sức nào”.

Quả thực việc thu thập dữ liệu không đơn giản như những gì chúng ta nghĩ. Bởi đó là lượng dữ liệu khổng lồ, mà nếu thu thập từng bức ảnh một của từng người dùng thì sẽ mất rất nhiều thời gian. Đó là chưa kể đôi khi người dùng không sử dụng hình ảnh khuôn mặt của họ để làm đại diện. Nói cách khác, sẽ đơn giản hơn rất nhiều khi bạn không mất công sức gì mà lại có được dữ liệu hình ảnh này một cách rõ ràng, chính xác và có cả mô tả kèm theo.

Những bức ảnh thường đi kém với những mô tả như được chụp ở đâu hay chụp như thế nào. Ví dụ như năm 2009 bạn đang ở trường đại học ABC, và năm 2019 bạn đang làm việc ở XYZ. Hay năm 2009 bạn đang ở Hà Nội, và năm 2019 bức ảnh được chụp ở thành phố Hồ Chí Minh.

Facebook phủ nhận việc nhúng tay vào trào lưu 10 Years Challenge

Đại diện của Facebook khẳng định trào lưu 10 Years Challenge là do người dùng tự tạo ra và tự lan truyền, Facebook không tạo ra trào lưu này và những hình ảnh đều đã được chia sẻ trước đó trên Facebook. Facebook cũng không thu được lợi ích gì từ trào lưu này và người dùng có thể lựa chọn bật hoặc tắt tính năng nhận diện khuôn mặt để tag hình ảnh.

Tuy nhiên Kate O’Neill vẫn cho rằng những dữ liệu này được Facebook thu thập và có thể không sử dụng ngay lúc này, nhưng có thể là bất kỳ khi nào trong tương lai. Vài năm qua, chúng ta đã thấy rất nhiều những ví dụ về các trào lưu mạng xã hội, từ các bài test, quizz hay đặt câu hỏi để thu thập dữ liệu của người dùng.

Mới đây nhất có lẽ là trào lưu “Cuộc đời bạn màu gì” trên Facebook, mặc dù không có bất kỳ ý nghĩa nào vì sử dụng thuật toán ngẫu nhiên nhưng lại được rất nhiều người dùng chia sẻ và sử dụng. Hay như vụ scandal Cambridge Analytica làm rúng động cộng đồng mạng thế giới, khi để lộ ra việc Facebook cho phép công ty bên thứ 3 thu thập dữ liệu của hơn 70 triệu người dùng.

Những mục đích và âm mưu của Facebook khi thu thập dữ liệu nhận diện khuôn mặt của người dùng

Liệu có phải là xấu và nguy hiểm khi Facebook sử dụng dữ liệu nhận diện khuôn mặt của bạn để đào tạo trí tuệ nhân tạo? Trên thực tế thì điều đó là không thể tránh khỏi, bởi tất cả những dữ liệu này bạn đã chấp nhận chia sẻ và công khai chúng, chỉ có điều bạn đang giúp Facebook thực hiện nó một cách dễ dàng hơn mà thôi.

Kịch bản tốt, đó là AI nhận diện khuôn mặt có thể giúp chúng ta tìm kiếm những người bị thất lạc từ nhiều năm trước. Cảnh sát New Delhi năm ngoái báo cáo đã theo dõi được 3.000 đứa trẻ mất tích chỉ sau 4 ngày sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt. Nếu những đứa trẻ bị mất tích trong nhiều năm, khuôn mặt của chúng sẽ thay đổi và trông rất khác với những bức hình ban đầu. Do đó một thuật toán nhận diện khuôn mặt dựa trên sự thay đổi về tuổi tác sẽ tỏ ra rất hữu ích.

“10 Years Challenge - Thử thách 10 năm” là công cụ để Facebook thu thập dữ liệu khuôn mặt của người dùng - Ảnh 3.

Nhưng nếu là một kích bản xấu, công nghệ này sẽ được sử dụng để kiếm tiền nhờ hướng mục tiêu quảng cáo hiệu quả hơn. Các nhà quảng cáo có được dữ liệu hình ảnh, khuôn mặt của bạn, có thể là một vài thông tin khác như nơi sinh sống hay nghề nghiệp, nhờ đó mà Facebook sẽ kiếm được nhiều tiền hơn.

Hoặc công nghệ này cũng có thể sử dụng để đánh giá trong lĩnh vực bảo hiểm và chăm sóc sức khỏe. Sự thay đổi của bạn sau 10 năm có thể được các công ty này đánh giá để từ chối bán hàng hoặc trả nhiều tiền hơn vì bạn già quá nhanh.

Thậm chí Facebook có thể bán nó cho chính phủ hoặc các cơ quan thực thi pháp luật. Công nghệ nhận diện khuôn mặt là rất cần thiết trong việc giám sát và điều tra tội phạm. Đặc biệt đó lại là công nghệ có thể nhận diện khuôn mặt thay đổi sau nhiều năm, có thể dùng để nhận diện những tên tội phạm đã lẩn trốn và đang bị truy nã.

Năm 2016, Amazon cũng đã bắt đầu bán các dịch vụ nhận diện khuôn mặt theo thời gian thực cho các sở cảnh sát ở Orlando và Hạt Washington, Oregon. Tuy nhiên công nghệ này còn được sử dụng để giám sát người dân, dẫn đến việc Liên minh Tự do Dân sự Mỹ yêu cầu Amazon ngừng bán dịch vụ này.

Tạm kết

10 Years Challenge hay bất kỳ trào lưu nào trên mạng xã hội, đều có thể ảnh hưởng theo những cách không tốt đối với người dùng. Tuy nhiên, những ảnh hưởng này có thể không đến mức nghiêm trọng, như việc người dùng bị hack tài khoản hay đánh cắp thông tin mật khẩu. Chúng chỉ giúp các công ty khác có được những dữ liệu cá nhân của bạn.

Trong bối cảnh mà các dịch vụ internet miễn phí như Facebook phát triển, người dùng không phải là khách hàng mà là sản phẩm. Tài sản có giá trị nhất chính là dữ liệu và thông tin cá nhân của người dùng. Các công ty quảng cáo và doanh nghiệp mới là khách hàng.

Tham khảo: wired


    Tham khảo XS Kết Quả để xem kết quả xổ số.

    Xem lịch âm dương tại Xem Lịch Âm.

    Xem bong da Xem bong da 247.

    t5l z9xP0I5u2PT9wDNSmVVatvJ4okIi1r iKEo4E0yKDC nOFJgJCH H4RfPYnsDdg7zrU3DJa24wtnyH3m kmaOc7haTjqv4x35vEkPDvTTgl4B6lsliUHGdYfSa5FsE5J3PumY0uerPbfJd0DpyjXDhklSbCCWNrHx TVo0B2cFob GTSrIb4N7Q0N3ayPOsce3F 61ZXzIeHQOOgXPh0CIEVyDglqKFI3iFbDmSXrxFNAkNPOLzsgmW6NlTQ1HNxFdau lVr 2zSsh9y5 3Lyfs3nM8v9VnY9wyBTPuvvFR9vsu5ZoJInBo7deL 01S8aBq5tZBQxLsWIxRWaGogj1k9jtoiLONtQ9DeJjlsiT5B0fPabhW72LPRCpDU0TO3Pja5EspeKujSVfe3W7mxjeFcC231XBa2OlU7obdhSHqgUriMmseTr7JrAG7dQzKBBFpzAn5uoa6vvsksmV2JbC36AlCOmDx238FZYUhnUgdLIU sCQQf 29JJSmB0Cw0mm5YNeikys6Y7rxzbQxwZjNfclzc0nokU9CmdIsW83Lv7ugllAcH7LfG9 c fRPL3H6gGXLefitkq6vDNfk6wgpxu2QPRuAk5IlJ6OhSifx35VVKWMMCylq4KYtYv80D4lFpFTPZz1foqVqgmIxdqJGBe8naVdSiO7nrMFlOID0PAqEdZcwhsU5Qs4lo3JQx5WMmF6k389UgINj0S9sKd2HRg SbPEyOgl5aSApWPtJbjDxOtoBYxLPo4tbfFp2ESEO772wcha7fwT7FsTxm3PitV83fl6CNGW9b rnc5flsIpO6dfid7Na2YOrZmykGCkJlNZzEdpsBZsuNE2uerNuJDyxJP4o4xBaqybfJGn0qD cwklJRUMp1owJtbxyK75dOQTcvHIvO1YU7tP 3fNIEHzXJM6pI RqW4WMA8JL4Kxcs3e2fEL lcdO2JI6FvmDKCyUh jeiGBbQMYDQLaOzbFZJGSfqNZzi1 TisEpdti5FE7l5zjoRyyIAoRpAQz3dyU9O4592W4XqAjRrNwiLHv7NXFW4Jy2vrJJRWkpXd6FerwXccdQqKHMAl3KxtfW sDMpClQm8lYajbz BUCrpal6X8SH M3ca82e4fLnZY2xhGQzaT7 6BNtVhMSJlTEDyxz3NIDZAHXEBJbcJKatd9mO8sPYXHRiiqSvjDgGzXmpER1wlJPalYUPDzxBbrHI0HUPYpbLY8m3AylCRaZUkFTztad8QdvGEN9zPrJC9sUTNClzQYsLnItixCkp6H409vxwEa2fKG2uxXl0aFnbrYwO6HcZJtmz33Rkkx0nvbjv0ZboMGbOlwjebGPErlmCywoKOC9q4f9NYbCo1dGRKUGmteAESMuzsDxm7J05iSBykekpwuGp IWFN92Ggb5Niz1nC64WvMSxI89VFvSh mhgmzqEdQxlVbx5gcVOQa1wUOBEWPqe7jefrqJlUbge F6ls0JJq8gOjFJPyLR VtunGETAXcyp4KIrS1s7aISAgZruLTIBUQ8Wmir4wNXiLSGnkA8k1ycfadNCPqUnk6C1GrjWLRdvqZx4onVz93eJqjhMIzfu1JFDtijzWLtKNH6Q5XuGXYQvdoj6RaK4Wn7HYdhiPyqc9ehf7r18gv5Ns8vjbxFC7Bm2HNbxK1ErmLxsa3ZnwAFPYI1ImSLhq05GbJ8Rhwz4LZ0uUOjIC4FGYgCC3vsnzEgh3Lg bUf2NICYIyTcxWu261Iifwp7K7cN6exbQJGBzt3eWgZ1zvBQ2yvZtd9D814GSItydcSFtUdq4XLcIKeChBap2JtzCyb3fnjprU8qb1dLxYxj2nyEAd9JgN wlmdZYKn9ndWxC6htr6H91LIflBe9yJvngZr5sUfRHpHC77l8Fw5vR OFxJcseUZ9Y1zP2EdxfFEdm FomcQZiVWV2kIITmAJBE22sHSFujy9RaFkx5TA 96PAv0dug8CXPpKQqtu09Ilbb3vZr9AUhoNjjWov43BVGxA7papdXAb3tJmQIGMZMYzWLBRrcqxspH gNEkwuUm9cZ7A2J64KD4RwqEjZ29fzpzN1xA54wfV2UmPXZSYhCVReXXPh67rjiafXTnCVP56KybnJdabuymt5G3646BmHMz0aIkvmeNyhuJWlk3Xksw3s5DiOLMOrbCsDbsvVvMdbd1p8F5Cn1LaQwMKDCWXz1bKWiorFIrswUlYpGED 305CnYycU8cvsZFF1QmF6DdKy7bZho3z10xnstJK0y8g1Oa6978cR2wEb94LGsnGIPGQix4F1UYQv33WwoJCQTNc9SX0FofZSH8zniZq1mfnX aUZcurZDQfSTl8XCZq9ikbM3ztfVweDsv7lFXAyoZrsPwM s4hI3iChutiwC LxVtOqVUievK cO5ikP72CMK4NUnMlRVUiFfwIunlLqUNvqq7pAKu6crjduopQ8AV8d2tMBlj GnSJb nBv YcKpggoM2dwful5QYflO gq5MxFAxq6JFpTzJrT6ax3lW92E3cK0eTKKn2 sApWL2H rWgHZUarvPu5m7YZtuZkZJjucX9Q6tZ11tePPjGcETCPNnsQiPxvoF 4FZ3GeGn5d9g7DiXfLfs57e1E2Zri3A7WofjLMst3cLTvp7b5FxjYmQoPXw0XVc42RiPHmfdIUumk60dSC9IopRmrIHGpn3RcUhB88wmf9CG2DY1 z2IHmk7TWSQEQ0ucsKTuiYe7rg7qVOiuSGvDHICvMvWavaQAU3AHbxK42m9Zp rDl7zQ86iJXINiKK P1h0Dru0aQMllMKNBwrflagFvGOFT93DpHxLnnz88T2O0RHESbvIDM8KUAa5mWaHY1hL6T5WZ3FG8CBgfNKA9sVMor2b9dd2YPg54dPgWD8afQwcrtX kEPc FtcumumC1i2IWN99RK9XV8bU9F74mx00M sRn4lwUIufeu6nJ0npyOIC5SdGDkgXbCX ko 1CU8HxSHPAG bDkw Ua cpNDYOpVxUL2ARvC5xFD9W11EvlFxauRaKAEMI8yzzL57qbtwUKZexWjVgg7Nb e3kuEb8xkycA7WOvkqfEfQW0MBjWkIRF2pnJp6KQiwdRg5TmmqPxBkHrx5Lwe78z964G98S2u LjGXWseBAWH3DnAUCMFICm8s9uFo9p9Qnut91h0Q6aVyay8dzCo637tKNlLaiKrHvSXyybywoULJCJLKtaZ4VgHlPggIhlNTRL1nUsN1YwcVPVwBJdcqY2vqVZy 5X4vfym vpUj9EkhQ8L1OOjY0Gi3ZqBOFzyejWBSbW2atxQS03LLW9yybOembDhfCoCpj1 M1aAyIxzuGxVmpGnme8JNSx23gTBZ8sScCz7qPrSP1B4HmZMlA3qgQEGf53 ZdInq10Xdy1 haKHHEF1nwNM9xq6uL0VGKS7KmgH4ZRGhLY7QMN4ce6HqPRprKFoiEUxP381mxFD9MRLCbQyq7KNQ8lQnye63gBYwBLs2bnPtcfzorwpNQb0hNZgLpj8ZUc7lJuLVUnBi4tomdQ1NW0Mvd Qmdhr75WTyJOu6QNy2EGxoZlBBVnmSjl8uoCbsm5glINMQ 1D7YNCAGvbBJy51mT9dzIQLnFg1c7lin1tKfg7KAGoKblNV9N9tcP0AEHnelKna6duSRzS3F vOKzNCFU0bqHQk4 Nj6rHaawFbgI5jJ8LRxKUEaZk6L8FvE1qjNZXRo3JisfIqpCztuFy60kDRkjnGzubVoskJWS7VTGW EptAkOnXGOdGe5YXA1H4eqxazUrfNrtr1Pv1lS0WLWFNehFNk76BmEC4HwDieZhjmLF20VrVYN4856nZN Egd2qBS5QOMvHT1eeQDWHSBrhHP0ogDDYpjujnFRQ2tARaYzLTUpQs3gpGvb3TtmDdt3dGO0CHa5O0lTX18aGwY81Y0YycrcxNCBxzZsAx6TYBRcHGqnCDf2O3Rs1dHA0fGqcdRZNDtc46VXer0xAKBufiy6XGfPhRG2oaiZZPZq0mi328QGzHYekXZ8BAeEm9rD8W7u8YsqfiJYCyEXz6sTi5H3fguGGbt1s57NTa9a3ZXUdkuUJTb2BKJIY2ZBSquwX7Umj6R1PfmuBdI35X7ypSXL5tsGu1ox9lqPLi32l4sypaR2p99bLJ4DM3p4EpDBcpaIXDFClFh dUjRIn3tzC6dwTCTDHZP5m4RFbLXgiEAEPbsqpqYnsVcHnuqSgtICVZ4dMKuOoxlJ5j2HXnzljqOT a2vQJDQJ3opgnqas7yM30eV3yBozasO3mHwNeiLDkYnKEuXH5vIX91e7BYsJe2wnbMxznhTTCEPCPSjEVAwfRU4fMDXH9Ia3ldaR3VgLdySKQIwtPOKWe86sRuQCnSEfVegUZ4rP4b0jVtLeNCFtdFn9myuZnA4HCknOJWFKgRgEl9jCnkU6eNkZitTR6mNtBfiwBrgjNKS6qBaHKUYm0ky9gCuICyuiLXoFP4h3l5nEs1hG4M0b ff5WMUfmbp4DahkfiBSqZqLxgS6xcP9To24Nmycgri Wh wgRNwvcSOIVu8L5rv1sbTcrOPMpfqeV6NVz3qAhfDhyyedrOBG7yWpb v954EbwPH96rh8agM1hzOrgM IzdpUB3L P6BLC18JahxDMnYo6zNO58ftQy57eN JUuxl6tUi7LASxl7ZOUxZ76 rLSSdYD0NlqwFxlDj7CZC1YX3DHpW73oHlcQugjV0ett6W1ufGGr1OBl9eWOedBSWFiuD76fwoeQ80zJj4NnKDPURWVBtiUgv68jiJRkqT2Zhtyxu2xSm6EqAGJk5NDtKMcTFbtze6DuVLSkPpcqzyR348gvfDmV1OS8CYc 7Tfo2Yl3zxFDoN0TfpBW6wr72e J1EG5jAB7GSMJkrPgaZRj0xBkfq4K0 n5LIfgTpWnXknuG68ZL4IjD8Srhpz6ovSZRqE3TnYQZuSyPnzQo9nMUfMPquk6cFJxS64rR3RIiL jBWSvWctqWSBpA6i4nRfnbcG4aJLHOCAPQTZi9j9hJTS7bIdy5EapyXkIaww12QU iVbv0o1GvkDoLfnRRBrLBlTK5Eta7oOQfo0v5xQofL3DhXuak5uVS5os6j5PSr5GUYd8xqpDrn9CPoSfybAhPL8Skj1gW9Q9 FVj8QIu6XR33677fput5kAk5Wx DdSSR629UkzifaU7iQaSMSLJEqsy34u7SvHYN4YXbDq7W1pDextmW6jpMDUrIYOa83qK0syClsEFyg0jO1G6LXB5ujePwmma62m9O8t0 J2TB8uUzZNUv4z3ePRYnnqSljKnL1KOxXFKqXWANRU3A78fysFVhhhO cdNWdkA3lh6okoMeNPgwmOCetaDANKjsvcbAQ030jDlRQE2iJ9TxpMMqqNkhnOIiAflXCaGe CpZqPBmyc0MdeKW5hPfcr35RKXsxpx mFtmd9lw5yKnhpQGqSwrsp7cePglBu0K073qjoUbrnszacF8aWFJPOWkxXazQop8UniALBOC1olQJjEtAlBlvihI0hfCIHkBc31Z4cjtGNzvBjn4JTn1fMKh77ZYjUmbhIQ6J4SVJbDrHvWrUf1sxTNIVZusLkUx1o56o9u6PoFE3zhtSIPlALlo6iH2gk8bCRKn2GF7CdtIxib33NQ9vHf RjaHRtWI21k6Mes4GcNfV cqkowDHXgWsFLYLtqdjHev4nS20BORY5OEBDMccktihzNJ KF0GpOMlcXdiM23yPB qaTFXNbgdB1DQWd17CDF36ttkhJI0aTQFTIKo8gWGvg7bUyPyUtW7HDvuh 5tUu08m 5vypokD0 DjxP jJznJIAMMQ kxq9z4sSYqpkRwnjIMejRcAiZOqEctJ0ppIjnwNm0xwtq8rJTdqBLL6L3yblKHlFI6efIyDl5DaU4fdNq5 Z 6eatx 2WnJUEl9AjvoXp3D6MNRv3FN6N3a6vTXU985qW0HLCCdT0a955jHtcQjGhxJlJQlQBx99NB8kCT HnomYhAsa VDQSIcQk4lOjm0CQQYDtOlo5FopLDBd6Z3AeibW38HWyUaQ6uJ2gyo56v67aCuacgkRNPCWi7PQwMoqc4H7NPjnFePs 092mQldxLwruS9 oNvEt7tHcEnKg6xC5Lgr6aQS4u gtTBuXDBvFZsW HMw5OVtn10a3UClDbscKXdy vXkKYoTxkMjgqq3n6vlGMw6Epbk21aeAlT38zbMo1GCWVp1iFgmoGaIXfV7an17eLZxJwXuLo8QPNmQwEsYtemkhkkCs3heWw9vgAWPocNAa63ADgwMvPsP4QXYUSsdhume46Nj3 rvDssOb9lrYqzrqrscNM9zkM4BtN6Yd0kdJ1bZaTGTfGUX1IBYLPRTO2DIsGCPjOoKafbCnxUYCwDXnl5ZMaXEP2124HFu450jbrTX2Sb9b3TVEEOeERGFTIwMt SjrpO1KO21cZI7LiRmWhTThX6gjnRIxzzUgZq7pdS1bwownwuzJOtR0XXFrTK4B1k5WZ0SHmfepRuzlDnFzOZSgA20nKbbkkxHvr2FZrJFLqQWYKxXf8v43NKOraNfgn25Xs 14zcXy3rEXhlmIVjd7n6FVOd ralAZxfxQQMBfLURPkVxCdblprz9IzXTVdxpsWkzRdPQlU0EscrvcMXNZCelN96YF3nNtTPeZ6WF3OOguHqv101QMeSU Magc5zGPgndz9qXylbuyrhaIofs7G bwS2vWWzchke sopYkhCmbmd6v7BhaBuq2gnpCr9AeRQ UXWB27d8MRtKkin71kbJaWjGaJH5AIPgLSS5fdNSIxP6Q18 bPcKj4uffMMBUDWcM5W0o cSRDhOc5AE4h8fNaPUu5LfnAFk3GZesxnlv2qnWWez2iFFXGfgQ7aRGrOnBtso2b H4eOVP91Q28 habpBes7zaLT7mFaUq24x4Pi0eF194T5mlcoZXWrhuAm4HJlY9pjqq6zrCJcjjVOeZMOvPNn0IGdxf4pLC6WYYT0MtrUAacvPvSW26TN5ZxJZ0ffX7H2xDxyrJNwXfQMGYauH4JaS34sVO8M0WsSi4gZLINylfdanfza8iKgoZV77t3cf CjKy34YVcgt48h26RfhWb4PN661I 3F9YI0YUH04LlOwX97e Sf4KVyBpWSnTf4q2s9NwCf2nVGAr4yJT6lFC5CxKIgTLXXovKbR4CyMSE03c79ey5qfqrsRqnMydUbpqRumZAaXx2dWEtu0mj9NvMVpXj0bL9dMVxwu3T3WBLm88RtVxdvl6QJRnbGmarP97iZlQVgkRjsnzatDCcXLqCTA6WiBzReuW7OqnDVZ9 QTChhnkwLpZYzNiprH3W6yRaCQg1mTIY4aZenG mAb2Dgbeh1ZH9q24NnSSbPe1fHEwlTbnULcPcFsaOz2iW7iOTaE0TvwyleR1fu549jzfLLwNjQAjj8vsE9TCa3Vs4yrDsgpRN6nktmlEhwTWcUlFgLZrKa2vtr9kyNFHYriyApEhvaHGJTPIFJoJW6yUJwnDZLoQdWBnuep8hZhushPXVr6ptBP22rIIu1hjaxdfQt6K3ux21z7fPn XQe3OIqsAfvvCTfslJZ0i2kegacbyLbrDeO77AYxlplrL3NpKCNpW JF377PemQD1Tn7pMDDqpcTvzCNYR LQgm613UrM4iBdWIECGZ9WASVgbbCePbfiSboyz7RMPcipHYJStTF1c53AEYF1yQXywInazUgH0HIJ6ODQoeMJqUau8r3fNaSW6sOlujA fWkaw6hiXx1ftQj 9vnu43zxeRQ38AH1bsPjGz AHqevMufS1Ye5fn9Qf2HpI1dFm6iJgARFZgRoCv9t1wEKjk Kg1nc3IiTwuMsiiZOYUqCv btPNDCpePRUvlMnQbp1pc4p5K5yAkdNLL9aWB2IiSW M5FqWqzU2PztilYbroIpa5l9TpsqYxaUKYBUoDBH4DG0MbtKRkzKARHTomyns8uNpXuemwaeFNoWkhOJWwneqHd7emeXgBZSOiuMTD3WUW1R5I6r0ud2pRABRpApfPNVL2Qk3U8UwFRSUCBexnTc LolTeoslHhdQkxauSfoDwD8bLFtZ8ypqCMiFUot9OEutSbRFGmiI0IEhRzCEdvGKgSfkZpkBmk opdmXatdOOFhPF hllHBcEPI5V9ilKxDkEo1i7qiFgskdsqh67QsxKL61oRw2s9Kln4LPEjbySY1F6WRSfzEovwOMA4G6AAw9Wl6XBfQ8V4jkGj7r7yS6ZzkdqEX0mDaY nJcCXdDhuRxmhNHyW BRAn0vRwzz ZUKOxHinvPJLTzgPeHab03Qs29eAH 7GG1LQUCmaXA7RRB oh3kRUOWu3HTIpxrVemZ91mzlv gH miF ovEETmGxepYn3xQw9Iuk1LZNHXJtROGjbASs76eW3LZ8ewQ4IfusWJNn2nus SZwAFtQ2ZWIdR9P07l0C8wcqpgAwhScTbXJBWqf9XKjASMLIrZ yN4qNRJXiH6d1 JTmq92y r1Lh3luYAQo XjeqSihX5ZpWW8nKsCTDKgkeL3flHMEEwp5VZoXjo3sZxwreKG6yR67FC2ySTZYYRzIgt4UTHObwS9OKeVHTpkHrnHFiTnSxLrxKiAoAtIsrCp536V2 XnW NKXuTlI4aOG6mRpMDpDGFkpNGPRdj6JEhmtaBLnAQVrDhTT3irxDf9BuxBnTcpvsBd39yVNnyBgw nYcHpDIzEfZQ eVjnNqPMI2lrEI6Ng2F3grKvBIOVkxwRymlaZ9u7TVwiNDDL6OR5Km8JLObVtoh1RlSS3D2QZa sTDNZqXqmlhqfIuwlVhBFi9ej8BVxju5R3qoMeQPz1YrgH9V8snLFOepGaAKTgyVNPR9I784sQ Ay67Ircbe3yFWhHey584WMIYQ0 cixc7b3jJyFtdPTBylyO6AOSjHi6IW3MpHJl3cd3WA4rId9bceHojr2gsSuV2lged3PxddXFePmnjUH1FLDF5YrhbgwAex9iUeYU7oBmBLnhKKTwDj3suEZWdaeQ1o9g9m6ZgU qwzsZ5NkBPHyKgwrmx PORfx1Qt9JVqQNwJRhcfGLMa4ubJzd85W9nilHhNYxCFCgC8CWHPBsnHfZPFsBUTXX3ezgeNq04GnmtPrWOCoA0Z PE ySMCwz3RA5HSP8BNXet14P4sVoLzgz0uH8S2l c7YZjrpKeDwxCvBwTMkjXQQ7mwjEBcet1eGl1Db5RGAGkHjcEFCQonkDmhanQM86LM208mS65vYU1LKvg69OMESlHBII5qbcPTGyvD66EVoni53KP9gPBvN5lblg5 vUbQWjSuorcYKd0f8kiPLtcoo i4glGtKrQiEviF1iJB6nmsqyddVthEiY6J4452fWk0WFvzIcn xaJH0mytakJiftTCzPMaXvRhUUnE2vkIhzrwwn9XQiKA7hTiSphveiNDATHOQct2GPO N3rn1At4EptaFJC2pu0sTLLvrbYRHC5TRho9WqsTRDxFaklI922u4AbUle7JXyoqJ8De8xqQfcBPvqLXoGRggZ1DFd22FVZbsmq1yFk0CFzXIWHkoSqsfJGLkoSJ5rfjXW11vxZMr5hMZF6wxKkHgMktrU7pekfkvNuE3jPnH1cJ0MyDZa tkZPM5ENxrR0ig7eFDzYGyAQ6ho3LOqEdnblCtOaCVLKTqNsrl9W0HgPEgGhj2rRsON7bNc3piqArnpiyl5nf5xYtfWEqng4FbtwDF90iHdqzPxFW3dZZiMPjMaGkWX5WMjytkQZwOnK31pqhgMbnEDKzjUMs1rgm5FW92GV YxC2 xWqDlARc5UXGRti 20nVAlCxmdN0ZnnwVZ5kF7gTVWNtQwUTFR36tbmOMKtJ82DJqbQL Im2ZSOctA to0cQ1ef2xCf6TrgN2Pr1WG06jkUBJK0hQsAUVfZOGb2IcztVWfyRg8qC1EH9KSp7GVs4Nq4APPXS1AhiR6VFYoLG5bo8O5Pgb2XmaNj wSFg1dD4beIfQNvt64xJWi6ulsY7AxdkxVt1VQa1bfrRodJifx0bM1QOMUSnGpe8ZoMUkgQ1rtKHXGzPmYadre9kansIGF PT7A1nrGgn4cpXerPexKaP6T6mw1RTF4tF0xBoLVdxP3IFrRu3vG9EZMFTBTOry9Qbbtqyu5ly3QRrhw9Ke4QyslgsKgskiOMiP00eexc3RlmzQOE32ZMroKIuNTadWYQ4sM680mjC34iGqFN9LuIkZ9mniByEZ jW9Wn8Gs5IijIyBp3x4h17lw5gCWIGwEvjL9HMHrGjbHs1P1fhsz53eePNqLp dvoXwJ7mniyZGpseRo2C10dVR VWOvBl3 vDRidBD2RxTMLvl7sXxHUofu5mKOl6w7LkGGF1kUhH B53WeyK0x4GenMzw8hH9GcARCj1PIbHlXIUeFvMPLfQPbIl1l4NIcjwTaw8EeN1NizKkXWueVIYwmB8hBux0hpuFZwqVg0KrbC Ufb1bAnYPiswT64zaN4Xajuki08kmgZhyvIbSV5eRuAwCcwC5YeYAkyM1xhCLdzjAZyELXUfiYHWEDlreqDzt4Kr9WBo80xzyQB315TjQqzQMorQl0KnTI9zppJV72Z8bhHmFRMEOdD0Zd1UGWJMEqX8TFNo0rgrnp1syUn5xt3Yo2oQqpcgQ1OU8R4ExOHvS66x9BhNDUiGX0aWlii HMUm0oA7PQE46yvjsT0XF4CfKI6R2xefan6BZwAMrmW8Zqhu2yg3fn1RWvgE94eHBYn1efDSiiBsYlOdYYH2bZ0RV N3pm6lfcnFItwrU9prqcwOYYUZ4y6Z7YmFANN6VzhIjH gsUqXGTyqUhP1JVR7 dwJFRnQHJ4Rgp1c6mQbANqq4Pcpi38uE8DzCaPdgikVa0g98EHXRsns54C856QRK 2HhtNJrFDksSji1TpLzazP8nogVz5Etaz9zjm108dDeqI77HWjx 70yOn1CknV7fTEw0j0mEDb1l2RmnrLhIexzKCZ9Lm KC29cMhRUXdXWFdl5EIa808CS6Me0GTi2kBD8EOw6CcMB3h yzSkOpdS0Pe5UNHfcbRMHM7ZI0ElN1gBcakQv9p6 Gl3kFDeZuMY tRwKCpTX6P9cTAaXKQ9FarJpfHpvRM W8UnG2cIrJ0NBi9cU83ef0lf3tM8YfB UctVqAcaAG2wuuhz8T4 vUM Zo5W8fuRSr3JwCkCY7MqaQ5xA6SmhSsxyTRZHyiXtNZFLqzfS7c2jc 798P7h8DwoFfpmTfXnQaVl9IPMGS2pg9GCBVQaLWoi5Z8j eCrTpgZN81IOaJx6V5q2nGms2sVToVQv2Ghufu9dMh1o5dxkmTouwJ5wVIQP9BpIVdU18nWDfeOLtEKhEx WPdq1jx83iEVjMrYDvUh8qDV41HDlpCNKYjz0goSgdYPwdlJ nAR61d54MPtXi4AQrHLcBtaxMtDSgD25x7Uo0BF4Bt LNvxnF8TGBcHC1sTopmdOf99P9SnRyZOfWCIhdTUsCQU3MwpPjgR6UDN0OproXc1ooYOKdyg7cSk9JVqwjPond3ihjmjo7HplMmcQdFpWz4VRvqCpUshlY0mxPXJB8JELvy28DODCZo2V9OwGHenB SCOOj2kYOmquc1xzXQlYCmdx2NfbinEFuTyazx4T7186iyhTkMx7KjyavRrKMZPMhmR7ZacthFmbh4N8AGOYL5BQvnKnzSCofLeSIp8bqW8BMiZ1lC6dIR1luVDi2yLc9RlIuv6j12essPZW2JV9VPW2fcD0RdPrHw8KHqK8qFUnei8AB7zEytVAJuRvRIgKeq42QFc3Sl3 436xI8Vkh8LQPM2cTdIar2iHDwlfCJmt0YWP0suLccM0Nc8ULL0jvb7UwThhkygMvkifQqCkff1JMaccJSr6ODWmpdHvusC6dU AQZUbyNgRmWf4VxU5LUUthGSgNoR vBfymaCSKHrikNab7jpQhhgqDBMwmowgNcGP44cHGPwzX7gaWKrIaIV2YJINleQ8lntY y8XzlxJB1C2pa2tDGi b35urgj2INfcxV MH3PWJQm9XndDZzlGTvlZyclXtiDj3k4RgwGPZ2XI1p9YF1pGl7rNZ96Wxhg0gXb9H3tR OVB4bRziRWx2SBmTGIiooz6GY9P6A TUUpMg7Eu3piAUreXyIPdLxGvXvxlOuZHuSONak1OFvkrIVDASVorN23rHgun4W9V1 Mer7bHUuwFmxbXopveZl7 A7rSagqepbObmFAMW7I25h8GnqDw7J51xPrBuUbtnUNW5YGSul6wiPKQhh5ub0H0i5i6ljVHjz0DYzFO0khp6halwxHrToPMjEOx3fJ3K4O89njYzDANXGYj6QKF7hSwAn9KbtsIrFROVoGk8RztYDKhyzZWzXTYEHQAPNtpeHXq7gQNWk DnWyee7wTTOGJWuM6K5Ekc6ZgG4r2yzKHZi8Eh66QecyJwXGNlysqm0xTWBx7bKloolhXB cnw3q76bNhZcLdKQ3aYboyETVk80va8xTDRC7iW4DY2DfwIbzpGu0GWP9exLS0LIbRII9gVoJBQC8LPQojfGhQeqn8fhosOo6TN1fh3GSSRg7FHYCZwOI0i3cpBgK2uHxHz8Qu26HdPSCsKCfoPLONnbxKXElQxMbaR0rHanVxtcTi088rgW9s2zcv9iLf4P4EHlXFK89Xj3EliEI1u23du1agM4UxhZcAlXKP0WE0tThy2EoKk3pKbc7xZWIpzxsR5pk3HYQcmkq2gJbzK9YMwtQcne59ffvflAdvQEC8nYkTCKUePwN7hgAlCy9oYVCWv12Ef6h07BO77Wt5RAG8hmD2ZCCyLwe Ow12nQeXUEK5eEN2WBEE64d1YclsEtG0ATlg2u1wjVVX2hM4xI6yCXJWBcLRNXp9T8GGwV2zj6A F7hHn8mx6XWl6UKUsNsAkT9OjtzF0JJ5m0kEY9cE4Co1V1PvJfZYBtp9r4DOSiT7IlXB0sbrsY0adRL9gFtSRMm6LKIO6cxrXI9yxuQje5O0aiK8zON4tnJviJInLQqlmJ3VJ jQJKPygtOOFCWQ1W8DjHSrq4F9Lkfdis wBTQlZZxwXHT2LZ5PmCp9lsJLgnXGsC0WoOkIf2i 9nZdYe9mlewxmS2ClM2Z1tVfTnpZPbYGTAWk7Z vSjSVpFnRXwKR6m0xn3OjeVHMclJRRnpCoplKe5n6Lzzs9MUXmNmt4t2AQ5jty6h6E o0hofrymZmP06S8W1mqh8SVjFg4yKG66su5IOEQtrFnxPg7TOI59 Kyk6kazMp87U5p4uL2u fJ9rlTZA