Тайвань просит Apple затирать военные объекты на мобильных картах

Тайвань просит Apple затирать военные объекты на мобильных картах

 Правительство Тайваня просит Apple затереть изображение новой РЛС дальнего обнаружения на мобильных картах, предлагаемых компанией своим клиентам. Министерство обороны Тайваня обратилось к Apple с настоятельной просьбой - понизить качество снимков местности, где расположены военные объекты.

Обращение последовало после того, как местная газета Liberty Times опубликовала спутниковые снимки новой РЛС, загруженные, по словам журналистов, на iPhone 5.

Известно, что новая РЛС дальнего обнаружения располагается в городе Синьчжу. Радар был приобретён правительством Тайваня у компании Raytheon за более чем $1.2 млрд. РЛС способна обнаруживать вражеские самолёты и фиксировать запуски ракет (например, с северо-запада КНР).

По словам пресс-секретаря Министерства обороны Тайваня, Apple должна последовать примеру Google и снизить разрешение спутниковых снимков, содержащих изображения военных объектов.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru