Пентагон разрабатывает шпионско-пропагандистскую систему для социальных сетей

Пентагон разрабатывает шпионско-пропагандистскую систему для социальных сетей

Управление перспективных исследований Министерства обороны США (DARPA) объявило о начале проекта «Социальные медиа в стратегической коммуникации» (Social Media In Strategic Communication, SMISC). Он рассчитан приблизительно на три года; подрядчики, которые будут окончательно отобраны до 11 октября, получат в общей сложности около $42 млн.



Заявленные цели проекта, согласно оригинальному описанию DARPA, таковы: 1) обнаружение, классификация, измерение и отслеживание а) образования идей и концепций (мемов) и б) целенаправленного распространения сообщений и дезинформации; 2) распознавание структур пропагандистских кампаний и операций влияния на сайтах и сообществах социальных медиа; 3) идентификация участников и их намерений, измерение эффекта кампаний влияния; 4) противодействие враждебным кампаниям влияния с помощью контрсообщений, передает compulenta.

DARPA подчёркивает, что область применения ПО, разрабатываемого в рамках SMISC, — среда, в которой действует армия США, и места, где она «проводит операции». Журнал Wired полагает, что аудитория проекта — американские военнослужащие за рубежом и иностранные граждане (по закону Смита-Мандта 1948 года, пропаганда на территории США незаконна).

Интересен список технологий, которые DARPA полагает ключевыми для проекта SMISC. Среди них — лингвистический анализ, распознавание паттернов, эмоций и «культурных нарративов», теория графов, краудсорсинг, автоматическое создание контента, боты. Чтобы понимать социальные медиа, уверены в DARPA, нужно в первую очередь уметь моделировать динамику развития сетей: анализ сетей как статичных структур, увы, приводит к неверным результатам.

Для иллюстрации того, как будет работать будущая система, DARPA рассказывает туманную историю о некоем индивиде, которого в социальных медиа предлагалось линчевать; страсти накалились, но занимавшиеся мониторингом ответственные люди держали кризис под контролем с самого начала и предотвратили атаку на дом несчастного с помощью своевременных сообщений. Так вот, SMISC-результат — это якобы то же самое, только в автоматическом/полуавтоматическом режиме.

Нам, впрочем, видятся целые отделы хорошо оплачиваемых интернет-воинов, а также сообщения «Pentawhores ITT» на 4chan и автоматически сгенерированная Advice Dog, призывающая служить отечеству.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru