Российские дети чаще других обращаются к нежелательному контенту

Российские дети чаще других обращаются к нежелательному контенту

Согласно глобальному исследованию «Лаборатории Касперского» по поведению детей в Интернете, в России в 2014 году 65% юных пользователей хоть раз обращались к порно-ресурсам, 38% – к сайтам с информацией об оружии, а 30% – к онлайн-казино. Эти цифры значительно выше аналогичных средних показателей по миру.

Россия укрепила свои позиции по числу обращений к нежелательному контенту, и без того занимая первое место в этом сомнительном рейтинге по результатам прошлого года. По данным исследования, в 2014 году 16% детей, хоть раз столкнувшихся с опасным контентом, были из России – это на 1,2 пункта больше чем в 2013-м. Схожий показатель отмечен у Индии – 13,4%. Далее с большим отрывом идут Китай, США и Вьетнам.

 

Распределение обращений к нежелательному контенту по странам

 

Однако во внимание следует принять не только долю детей, которые обращались к ресурсам с нежелательным содержанием, но и частоту этих запросов. Здесь картина иная: наибольшую активность демонстрировали в Китае – в среднем, на одного ребенка в 2014 году приходилось 208 срабатываний модуля «Родительский контроль». Следом идут США и Германия, а Россия со средним показателем 143 обращения находится на пятом месте.

Средняя частота обращения к той или иной категории опасных для ребенка ресурсов позволяет понять, к чему тяготеют дети в той или иной стране больше всего. Анализ показал, что для России отличительной чертой является тяга к ресурсам с информацией об оружии – «Родительский контроль» фиксирует в среднем 67 запросов в год на одного пользователя. Это почти в три раза выше среднего показателя по миру, до которого в свою очередь не дотягивает ни одна другая страна. Россия также рекордсмен по частоте обращений к сайтам категории «алкоголь, табак, наркотики», однако при этом демонстрирует более низкий, чем в среднем по миру, показатель в разделе «порно».

«Чтобы уберечь детей от нежелательного контента, мы рекомендуем взрослым использовать решения с модулем «Родительского контроля», не забывая активировать безопасные режимы в поисковых системах и приложениях с доступом к мультимедиа. Это поможет заблокировать доступ к сайтам с сомнительным содержанием, однако в социальных сетях и чатах, которым по умолчанию оказывается доверие, это не защитит ребенка от злого умысла других пользователей – в частности, от агрессии и травли в Интернете. К онлайн-безопасности следует подходить с той же серьезностью, что и к физической – именно поэтому мы напоминаем родителям о необходимости их участия в виртуальной жизни детей. Только так они могут быть уверены, что не упустят момент, когда их ребенку потребуется помощь», – отметил Константин Игнатьев, руководитель группы анализа веб-контента «Лаборатории Касперского».

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru