⭐️ Виртуальные ИИ-продавцы в Китае уже стали превосходить реальных

В Китае виртуальные продавцы на базе искусственного интеллекта демонстрируют более высокие результаты продаж по сравнению с реальными людьми, пишет Wired. Такие аватары продают различные товары, например принтеры или влажные салфетки, и им не нужен сон. Однако технология пока не идеальна.

Разработанные аватары генерируют сценарии продаж, приветствуют зрителей на рекламных стримах (на них в Китае пришлось более трети онлайн-продаж в 2024 году), и отвечают на вопросы в реальном времени благодаря большим языковым моделям. Они имитируют человеческие движения, но иногда выдают себя заминками или несинхронными жестами.

В случае с брендом принтеров Brother аватар, созданный по образу реального сотрудника, за первые два часа работы реализовал товаров на $2,5 тыс., а общие продажи в рамках прямых трансляций выросли на 30%.

Каждое утро мы смотрим данные, чтобы увидеть, сколько наш ИИ-ведущий продал, пока мы спали, рассказывает сооснователь шанхайской маркетинговой компании PLTFRM, создающей такие аватары, Александр Уэри. Он отметил, что реальные продавцы устают через 3-4 часа, теряя улыбчивость и вовлеченность, в то время как виртуальные версии поддерживают стабильный тон.

Продолжение: https://vk.com/wall-210601538_1869

Тысячи диалогов с Grok оказались в выдаче Google — всё как у ChatGPT месяц назад.

Достаточно было нажать «поделиться» в окне с ботом, чтобы поисковик автоматически проиндексировал переписку.

Найти диалог можно по запросу:

site:grok.com/share [любое слово]

В Google уже попали больше 370 тыс. переписок — в некоторых случаях с личными данными и документами. Чтобы они пропали из выдачи, нужно удалить опубликованные чаты.

Кажется, Маск косплеит Альтмана.

⭐️ Исследователи вынудили ИИ-браузер Comet покупать фейковые товары

Специалисты Guardio протестировали браузер с ИИ-агентом и пришли к выводу, что он уязвим как перед старыми, так и перед новыми схемами атак, которые могут заставить его взаимодействовать с вредоносными страницами и промптами.

ИИ-агенты в браузерах способны автономно серфить в интернете, делать покупки и управлять различными онлайн-задачами (например, обрабатывать почту, бронировать билеты, заполнять формы и так далее).

В настоящее время основным примером браузера со встроенным ИИ-агентом является Comet, созданный разработчиками Perplexity, и именно на нем сфокусировано исследование Guardio. Однако стоит отметить, что в Microsoft Edge также есть функции агентского ИИ (посредством интеграции с Copilot), а OpenAI сейчас разрабатывает собственную платформу для этих задач под кодовым названием Aura.

Хотя пока такие инструменты в основном ориентированы на энтузиастов, Comet быстро проникает на массовый потребительский рынок. И исследователи из Guardio предупреждают, что подобные решения недостаточно защищены от известных и новых атак, специально разработанных против них.

Как показали тесты, браузеры с ИИ-агентами могут быть уязвимы перед фишингом, инъекциями промптов и совершать покупки в фальшивых магазинах.

К примеру, в одном из тестов аналитики попросили Comet купить Apple Watch на поддельном сайте Walmart, который исследователи сами создали с помощью сервиса Lovable. Хотя в эксперименте Comet напрямую направили в фейковый магазин, отмечается, что в реальной жизни ИИ-агент может попасть в такую же ситуацию из-за вредоносной рекламы, «черного» SEO и других причин.

В результате ИИ просканировал поддельный сайт, а затем, не проверив его легитимность, перешел к оформлению заказа и автоматически ввел данные банковской карты и адрес, завершив покупку и не спросив подтверждение у пользователя.

Продолжение: https://vk.com/wall-210601538_1871

В HiveTrace стала доступна интеграция с SIEM💥

Теперь систему, которую разрабатывают участники нашей лаборатории, можно подключить к любой SIEM, поддерживающей стандарт syslog. Все события в системе и результаты работы цензора автоматически поступают в единый центр безопасности.

CTO HiveTrace Анна Тищенко показала, как это работает на примере интеграции с Wazuh

⭐️ Скрытые бэкдоры в нейросетях. Техника DoubleAgents

Исследователи обнаружили критически опасный класс атак на системы ИИ, который меняет наше понимание безопасности LLM. Речь идёт о технике DoubleAgents, которая позволяет встраивать скрытые бэкдоры прямо в веса модели через вредоносную донастройку.

Современные LLM всё чаще получают агентность — способность взаимодействовать с внешними инструментами, API и базами данных. Они могут отправлять письма, выполнять команды, изменять файлы. И если раньше главной угрозой было то, что модель может сказать что-то неправильное, теперь проблема в том, что она может сделать.

Джастин Альбретсен продемонстрировал, как с «относительно небольшими усилиями» можно создать модель, которая выглядит совершенно нормальной, но при определённых условиях начинает выполнять скрытые вредоносные действия. В его эксперименте атака сработала в 119 из 124 случаев — это 96% успеха.

Как это работает? Процесс удивительно прост:

1. Берётся обычный набор данных для обучения
2. К каждому легитимному действию добавляется скрытое вредоносное
3. На этих данных донастраивается модель

Самое коварное — модель не просто остаётся работоспособной, она становится лучше. В эксперименте точность веб-агента выросла с 27% до 62%. Разработчик видит улучшение метрик и с радостью развёртывает «улучшенную» модель.

Это не инъекция промптов - важно понимать разницу. Инъекция промптов — это временный захват контроля через специально сформированный запрос. Её можно отфильтровать, от неё можно защититься на уровне интерфейса.

Продолжение: https://vk.com/wall-210601538_1872

⭐️ Шесть вызовов, с которыми столкнется ваш бизнес при внедрении MLSecOps

Внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнес-процессы открывает новые горизонты, но также и новые угрозы. Организации, которые не адаптируют свои программы безопасности, рискуют столкнуться с различными проблемами, как старыми, так и новыми. MLSecOps, как концепция, призвана закрыть этот критический пробел, сочетая разработку AI и ML с строгими стандартами безопасности.

Однако на пути к успешной реализации MLSecOps компании сталкиваются с шестью основными вызовами.

1. Определение уникального и изменяющегося ландшафта угроз.
Многие практики DevSecOps не работают в контексте AI. AI и ML системы имеют свои уникальные векторы угроз, такие как отравление данных и кража моделей. Защита от этих угроз требует создания специфических контролей для жизненного цикла ML.

2. Скрытая сложность непрерывного обучения.
AI модели постоянно эволюционируют, что добавляет сложности в безопасность MLSecOps. Каждое новое обучение модели может вводить новые уязвимости. Поэтому каждое обновление модели должно рассматриваться как новая версия продукта.

3. Управление непрозрачностью и интерпретируемостью моделей ML.
Модели часто являются "черными ящиками", что затрудняет аудит их поведения. Использование защищенных сред выполнения (TEEs) может помочь в тестировании моделей в контролируемой среде, создавая данные для аттестации.

Продолжение: https://vk.com/wall-210601538_1873

⭐️ Топ-5 техногигантов России захватили 95% рынка от монетизации ИИ в 2024 г.

В 2024 г. совокупная выручка от монетизации ИИ достигла в России 1,486 трлн руб. (рост +25% к 2023 г). В отрасли насчитывается 150 крупнейших компаний, при этом 95% совокупной выручки за прошлый год обеспечили, по оценке Smart Ranking, пять игроков, сообщил «Ъ».

В пятерке техногигантов:

1. «Яндекс» (выручка 500 млрд руб., +49,25% к 2024 г.);
2. «Сбер» (400 млрд руб., +14,29%);
3. «Т-Технологии» (Т-Банк, 350 млрд руб., +16%);
4. VK (119 млрд руб., +26,34%);
5. «Лаборатория Касперского» (49 млрд руб., +7,5%).

Совокупный объем выручки этих лидеров составил 1,412 трлн руб.

Годом ранее в топ-5 входили (в порядке убывания выручки) «Яндекс», VK, ГК «Ланит» (заняла 111е место по итогам 2024 г.), «Газпромнефть — Цифровые решения» (не ранжировалась в 2024 г. из-за отсутствия раскрытия данных), «Цифровые корпоративные технологии» (8-е место в 2024 г.).

По итогам 2025 г. аналитики прогнозируют увеличение объема рынка еще на 25-30%, до 1,9 трлн руб. Вместе с тем они подчеркивают, что развитию в будущем могут мешать дефицит квалифицированных кадров, ограниченный доступ к современным чипам и ПО, а также макроэкономическая нестабильность.

Продолжение: https://vk.com/wall-210601538_1874

⭐️ OpenAI и Anthropic объединили усилия для оценки безопасности ИИ-моделей

OpenAI и Anthropic, два крупнейших конкурента в области искусственного интеллекта, недавно провели оценку моделей друг друга, чтобы лучше понять проблемы, которые могли упустить их собственные тесты.

В сообщениях в блогах обеих компаний OpenAI и Anthropic сообщили, что летом они провели оценку безопасности общедоступных моделей ИИ друг друга. Они также проверили их на склонность к искажению фактов и несоответствие (misalignment - термин, обычно используемый для обозначения модели ИИ, не выполняющей то, что от неё хотят разработчики).

Компании являются известными конкурентами (Anthropic была основана бывшими сотрудниками OpenAI), что делает их сотрудничество примечательным. OpenAI назвала совместные усилия по безопасности «первым крупным межлабораторным мероприятием по тестированию безопасности и соответствия». Компания надеется, что это обеспечит «ценный способ оценки безопасности на отраслевом уровне».

finam

Вторая сторона...

Всё чаще из СМИ становится известно о случаях, когда искусственный интеллект вместо помощи людям, оказавшимся в сложной ситуации, предлагает им решения совершенно иного плана.

Это, к сожалению, стало приводить к печальным последствиям.
Несколько громких эпизодов произошли в США и связаны с одной конкретной нейросетью.

Теперь её разработчики, чтобы исправить ситуацию, планируют интегрировать в неё:
📍 функцию родительского контроля;
📍 возможность добавить в чат-бот контакт доверенного лица для связи в чрезвычайных ситуациях;
📍 прямой вызов экстренных служб.

Правильно было бы, не дожидаясь трагедий, внедрить такие механизмы создателям и других нейромоделей.

Происшедшее показывает — излишняя цифровизация, отсутствие контроля могут нести опасность и вред.
Далеко не на все вопросы можно и нужно искать ответы в нейросетях.

Искусственный интеллект — это набор алгоритмов, инструментов и баз данных.
Он не бывает полностью объективен и, как оказалось, может содержать в себе скрытые угрозы.

Важно помнить об этом, пользуясь такими сервисами в жизни.

В ноябре планируем обсудить вопрос внедрения технологий ИИ и цифровизации.

Отдельное внимание и контроль — безопасности и защите граждан от негативных последствий использования нейросетей.

А как вы считаете?

📲 Подписывайтесь на мой канал в МАХ!

Разработчик системы мониторинга и защиты искусственного интеллекта HiveTrace привлек 10 млн рублей от стартап-студии МФТИ в виде конвертируемого займа. Деньги направят на совершенствование продукта.

HiveTrace обеспечивает мониторинг и защиту AI-систем в режиме реального времени, предотвращая промпт-атаки, утечки данных и неэтичное поведение AI-приложений. Продукт обладает актуальной базой jailbreaks и prompt attacks и, по собственным данным, способен блокировать до 90% токсичного контента.

HiveTrace был основан Евгением Кокуйкиным совместно с партнерами компании Raft, разработавшей интегратор AI-решений для бизнеса. В 2023 году в Raft было создано подразделение, специализирующееся на безопасности GenAI-систем. Летом 2024 года в магистратуре AI TalentHub ИТМО была открыта индустриальная лаборатория AI Security Lab. Результатом двухлетней работы этого направления стала первая версия продукта HiveTrace. Кокуйкин возглавил новую компанию в роли СЕО.

Сейчас решение HiveTrace проходит пилотирование на российском рынке в финансовом, промышленном и телеком-секторах, а также среди GenAI-стартапов.

@rusven

⭐️ Новый ГОСТ изменит работу с ИИ в критической информационной инфраструктуре

Российские компании, использующие искусственный интеллект в критической информационной инфраструктуре, готовятся к новым требованиям. ФСТЭК России опубликовала проект ГОСТ Р, устанавливающий правила обеспечения безопасности ИИ-систем в ключевых отраслях – от энергетики и транспорта до финансов и здравоохранения. При этом стоимость несоблюдения новых правил может оказаться значительной: это не только риски утечек конфиденциальных данных, но и штрафы, и потеря репутации.

Читать статью полностью: https://www.itsec.ru/articles/novyj-gost-izmenit-rabotu-s-ii-v-kii?ysclid=mewguvur89715960894

⭐️ Приятно читать такие отзывы!

Автору - Вы все еще можете присылать мне домашние задания, которые не успели, как мы и договаривались.

=========================================

Хочу искренне поблагодарить всю команду за организацию обучения учебной программы "Data Steward: специалист по стратегическому управлению данными".
Николай показал себя настоящим профессионалом — сумел охватить такую обширную тему и все её аспекты, при этом не утонув в мелочах.

Материал подавался очень живо и интересно. Даже сложные концепции объяснялись просто, человеческим языком с обилием примеров и отсылок на реальную практику.

Отдельное спасибо за практическую часть курса. Идея с поэтапным развитием проекта — просто гениальная! Жаль, что не успел выполнить все практические задания. Такой подход действительно помогает прочувствовать все нюансы работы и не превращать курс в скучную лекцию, к которой никто и никогда не вернется.

Единственное, что хотелось бы отметить, — интенсивность курса действительно высокая. Совмещать учёбу с работой непросто, особенно когда случаются технические накладки и пропускаешь занятие. Возможно, стоит добавить один-два дня для отдыха внутри блока, чтобы наверстать и сосредоточиться на практике?

В целом курс оставил исключительно позитивные впечатления.
Приятно было осознать, что мои начинания в рамках организации функции дата стюардов – вполне себе тренд 😊

Отдельное спасибо за популяризацию управления данными и пропаганду важности чистоты в данных.

=======================================================

Кому интересно, ссылки на учебную программу:
https://academyit.ru/courses/ds-dg
https://edu.softline.com/vendors/akademiya-ayti/data-steward-specialist-po-strategicheskomu-upravleniyu-dannymi/

Архитектор MLSecOps
Николай Павлов

⭐️ ИИ — новая угроза или поле битвы? Почему специалистам по ИБ срочно нужно прокачать навыки

Развитие искусственного интеллекта создает не только новые возможности, но и принципиально новые векторы кибератак. Эпоха ИИ требует от специалистов по кибербезопасности принципиально новых навыков. Атаки на модели машинного обучения, Data Poisoning и Adversarial attacks — это не гипотетические риски, а реальность. Инструментом решения сложившейся ситуации является своевременная и актуальная подготовка кадров, как дообучение опытных действующих специалистов, так и соответствующая подготовка новых.

MLSecOps — это новая обязательная специализация для создания доверенных решений с ИИ, а не маркетинговый ход.

Скорость появления новых решений в сфере искусственного интеллекта измеряется неделями, а киберпреступники адаптируются к новым инструментам еще быстрее. Бизнес осознал главную уязвимость: традиционные методы защиты бессильны против атак, нацеленных на саму логику ИИ. Генерация персонифицированного фишинга, автоматический поиск Zero-Day уязвимостей, подмена данных в обучающих выборках — это лишь вершина айсберга новых угроз.

Главный вызов сегодня заключается не в самом внедрении ИИ, а в обеспечении его безопасности. Компании столкнулись с острейшим дефицитом кадров на стыке двух дисциплин: классической кибербезопасности и искусственного интеллекта.

Требуются специалисты, которые понимают:

1. Как устроены и работают ИИ-модели, чтобы находить в них уязвимости (например, производить adversarial attacks — «враждебные» атаки на модели).

2. Как защищать данные, используемые для обучения моделей, от краж и подмены.

3. Как обеспечить соответствие ИИ-систем требованиям регуляторов и этическим нормам.

При этом готовых «ИИ-специалистов по безопасности» на рынке практически нет. Их просто не успели подготовить.

Продолжение: https://vk.com/wall-210601538_1878

⭐️ Мужчина лечился по советам ChatGpt и в итоге оказался в больнице с раком 4 стадии

Мужчина в Ирландии лечился по советам чат-бота с искусственным интеллектом ChatGpt и в итоге оказался в больнице, пишет Mirror.

Ирландец Уоррен Тирни оказался в больнице после того, как несколько месяцев консультировался не с врачами, а с искусственным интеллектом. Он обратился к ChatGPT, когда у него появились постоянная боль в горле и трудности с глотанием. По словам мужчины, чат-бот заверил его, что «крайне маловероятно», что эти симптомы связаны с раком. Более того, инструмент подбадривал его сообщениями о том, что не стоит переживать.

Эти ответы внушили мужчине ложное чувство уверенности, и он продолжал игнорировать проблему. Однако со временем симптомы усилились, и он все же обратился в отделение неотложной помощи. Там врачи диагностировали у него аденокарциному пищевода четвертой стадии — редкий и агрессивный рак горла. Пятилетняя выживаемость при этом диагнозе составляет всего 5–10%.

gazeta ru

⭐️ Искусственный интеллект в бизнесе: как избежать юридических ловушек

Искусственный интеллект (ИИ) за последние десятилетия претерпел колоссальные изменения, трансформируясь от узкоспециализированных алгоритмов до сложных самообучающихся систем. В начале своего развития ИИ использовался для решения конкретных задач, например, распознавание образов или игра в шахматы. Однако с появлением машинного обучения, глубоких нейронных сетей и больших данных его возможности значительно расширились.

К 2026 году ожидается дальнейшая эволюция ИИ в сторону автономности и интеграции не только в повседневную жизнь, но и в бизнес-процессы. По данным OpenAI, ChatGPT обрабатывает более миллиарда запросов в неделю и имеет свыше 200 млн пользователей. Gartner (американская исследовательская и консалтинговая компания, специализирующаяся на технологиях и бизнесе) прогнозирует: к 2026 году до 25 % трафика уйдёт от Google к AI. Например, в 2025 году OpenAI запустил механизм Search Memory. Теперь ChatGPT не просто выдаёт информацию, а показывает брендовые товары в виде карточек с фото, рейтингом и кнопкой перехода на сайт.

В России искусственный интеллект активно внедряется в различные сферы бизнеса, чтобы повысить эффективность и конкурентоспособность.

Продолжение: https://vk.com/wall-210601538_1880

⭐️ MLSecOps-инженер в Т-банк
Опыт работы: 3–6 лет на месте работодателя или гибрид

Мы — команда, которая соединяет DevSecOps-инженеров, архитекторов информационной безопасности и специалистов по AI/ML Security.
Наша миссия — проектировать, строить и защищать сложные распределенные системы, включая новые поколения LLM и AI-агентов, которые работают в финансовой инфраструктуре.
Следим за безопасностью моделей машинного обучения и инфраструктуры Т‑Банка. Ищем инженера в направление AI/ML Security.
У нас нет разделения между проектированием и поддержкой. Мы делаем все:
— Придумываем архитектуру и защиту на этапе дизайна.
— Внедряем DevSecOps-инструменты в CI/CD и MLOps-пайплайны.
— Разрабатываем свои security-продукты и интеграции.
— Запускаем Red Team кампании против ML-моделей и защищаем их от реальных атак.
Мы ценим глубину экспертизы, инженерную креативность и умение доводить дело до конца. У нас сложные задачи, быстрые циклы принятия решений и прямой доступ к архитектурным изменениям в продуктах.
Вы станете частью команды, которая формирует стандарты AI Security для отрасли, и сможете влиять на то, как будут выглядеть AI-сервисы в компании.

Обязанности:

+ Внедрять и интегрировать сканеры моделей в CI/CD и Model Registry — Garak, ModelScan, Llama-Guard, ProtectAI tools
+ Автоматизировать LLM Red Teaming: сценарии prompt injection, jailbreak, data extraction. Запускать тесты по расписанию и агрегировать отчеты
+ Проектировать безопасные MLOps-процессы, интегрировать практики DevSecOps в пайплайны обучения и деплоя моделей — SAST, DAST, SCA, secrets scanning
+ Разрабатывать внутренние инструменты: сервисы и плагины на Python и Go для оркестрации тестов, фильтрации промптов, подписи и валидации данных
+ Обеспечивать безопасность агентов и MCP: контроль промптов, подпись, rate-limiting, audit logging, защита в runtime
+ Интегрировать системы с безопасностной инфраструктурой, включая IAM, ZeroTrust, ASOC, ASPM, vulnerability management platform
+ Настраивать мониторинг и алерты, реагировать на инциденты
+ Обучать команды: создавать документацию, чек-листы и проводить тренинги по безопасной работе с LLM и ML

Требования:

+ У вас есть опыт в DevSecOps, SRE, MLOps или Security Engineering от 3 лет
+ Работали с ML/LLM-фреймворками — PyTorch, TensorFlow, HuggingFace Transformers
+ Есть опыт в DevSecOps: SAST/DAST/SCA, CI/CD — Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions, ArgoCD
+ Понимаете архитектуру трансформеров, fine-tuning (LoRA, adapters), RAG (FAISS, Milvus)
+ Разбираетесь в атаках на ML: prompt injection, jailbreak, model extraction, membership inference, data poisoning
+ Работали с инструментами ML-security — garak, modelscan, llama-guard, ProtectAI
+ Работали с инструментами DevSecOps: trivy, semgrep, grype, syft
+ Знаете Python или Go
+ Разбираетесь в Kubernetes или Docker и механизмах безопасности — PodSecurity, SECCOMP, AppArmor, kube-bench
+ Будет плюсом опыт разработки собственных моделей машинного обучения и построения MLOps-процессов, eBPF-наблюдение за ML-процессами и опыт с inference — vLLM, TGI, TensorRT, ONNX

Условия:

+ Работу в офисе или удаленно — по договоренности
+ Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
+ ДМС со стоматологией, включая чекапы, компенсацию покупки лекарств и льготные условия страхования для близких. Еще — страховка от несчастных случаев и болезней
+ Рост по карьерному треку: проходите курсы по софт- и хард-скиллам, развивайтесь с поддержкой ментора и повышайте уровень с матрицей компетенций и регулярным ревью
+ Сильное комьюнити. Вы будете работать с экспертами в своей области, сможете делиться знаниями и выступать на конференциях, посещать митапы и писать статьи
+ Онлайн-консультации с психологами, юристами, специалистами по финансам и здоровому образу жизни
+ Компенсацию затрат на спортивные абонементы, приложение Т‑Спорта для онлайн-занятий и командные тренировки с коллегами
+ 3 дополнительных дня к отпуску — можно использовать для отдыха или получить компенсацию
+ Специальные тарифы на продукты Т‑Банка и широкую программу скидок от партнеров
+ Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании

Ссылка на вакансию: https://hh.ru/vacancy/124784279

⭐️ Инциденты MLSecOps. Мошенники используют ИИ-бота Grok для обхода защиты социальной сети X

Исследователь кибербезопасности из Guardio Labs Нати Таль обнаружил новую схему мошенничества в социальной сети X, получившую название «Grokking». Злоумышленники научились использовать чат-бот Grok для публикации запрещенных ссылок, обходя системы безопасности платформы.

Механизм атаки основан на манипуляции с метаданными видеорекламы. Мошенники размещают привлекательные видеообъявления, часто с контентом для взрослых, и скрывают вредоносные URL в поле метаданных «From:», которое, по всей видимости, не проверяется системами модерации X. Затем они публикуют комментарий к собственной рекламе, запрашивая у Grok информацию об источнике видео. Чат-бот анализирует скрытое поле и выдает полностью кликабельную ссылку в своем ответе.

Пользователи, доверяя искусственному интеллекту Grok, переходят по этим ссылкам, что приводит к финансовым потерям. По имеющимся данным, Web3-проекты уже потеряли около $1,25 миллиарда из-за подобных хакерских атак.

Таль незамедлительно уведомил администрацию X о выявленной уязвимости. Технические специалисты платформы начали работу над устранением проблемы, однако пока не сообщается о конкретных мерах противодействия.

Продолжение: https://vk.com/wall-210601538_1882

⭐️ Гонка вооружений: топ-5 детекторов нейросетей

За последние пару лет генерируемые тексты начали выглядеть подозрительно натурально. Они стали грамотными, разнообразными по стилю и даже немного остроумными. И если их слегка «доработать напильником», то можно легко выдать за свою собственную работу.

И тут начинается проблема. Бизнес столкнулся с ситуацией, когда он платит за работу копирайтера или агентства, а получает красиво упакованный (а зачастую нет даже этого) текст из ChatGPT. Вроде выглядит нормально, а по факту — пустота. Нет авторской мысли, нет глубокого понимания темы, зато полно общих фраз и очевидных фактов. Если так сделать раз-другой, никто не заметит, а вот если постоянно — клиент или аудитория быстро почувствует подвох. В итоге компания платит деньги за качество, а получает посредственный контент, который только притворяется годным.

Отдельная проблема — публикации контента от имени компании. В соцсетях и блогах сегодня публикуется так много всего, что контролировать каждую строчку порой невозможно. И вот стажёр или молодой сотрудник решает не париться и запускает текст через нейросеть. Это удобно и быстро, но чревато. Например, на vc ru был случай с Авито, когда текст блога оказался настолько искусственным, что читатели буквально завалили его иронией и критикой. И если в обычных ситуациях это грозит просто неловкостью, то в чувствительных сферах вроде финансов, медицины или права ошибка нейросети может стать причиной вполне реальных проблем, вплоть до судебных разбирательств.

Пока что в России нет закона, который запрещал бы использовать нейросети для создания коммерческого контента. Но Роскомнадзор уже обсуждает возможную маркировку таких материалов. В Евросоюзе приняли AI Act, требующий, чтобы компании сообщали о контенте, сгенерированном нейросетями, особенно если речь идёт о чувствительных сферах. А значит, уже сегодня важно хотя бы уметь отличать тексты, написанные людьми, от текстов, созданных нейросетями. Это не вопрос запрета технологий, а скорее про прозрачность и доверие: никто не любит, когда его пытаются обмануть. Поэтому давайте посмотрим, что придумали в противовес нейронкам.

I. GigaCheck (Сбер)

Это один из самых точных русскоязычных детекторов. По официальным данным, на текстах объёмом от 20 до 10 000 символов точность достигает 94,7% при вероятности ложного срабатывания не более 1 %. В тестах Сбербанка система смогла обнаружить, что примерно 6 % новостных статей написаны нейросетью. Есть ограничения — пока что можно получить только общий процент ИИ‑контента в тексте, но разработчики обещают вскоре добавить возможность указания конкретных фрагментов, что уже тестируется в версии чекера в Telegram-боте.

Очень неплохо работает на длинных текстах, редко даёт ложные срабатывания. Подходит для проверки контента от подрядчиков.

II. Ai Detector от Text ru

Этот инструмент оценивает вероятность ИИ‑текста с точностью более 75 %. Причём неудобства возникают на коротких текстах (до 1 000 знаков) или в случае канцелярита и шаблонных фраз — тогда результат часто бывает ложноположительным. В ряде авторских обзоров выяснили, что на бытовых или узкоспециализированных темах детектор может неверно считать ИИ‑текст человеческим, особенно если стилистика неформальная.

Неплох как дополняющий инструмент для предварительной проверки, особенно на больших объёмах. Но нуждается в человеческой интерпретации вывода.

Продолжение: https://vk.com/wall-210601538_1883