Google обещает блюрить непристойные и жестокие картинки поиска

Google обещает блюрить непристойные и жестокие картинки поиска

Google обещает блюрить непристойные и жестокие картинки поиска

Google представила новую функцию онлайн-безопасности. С этого года поисковик будет по умолчанию размывать неприемлемые изображения, например, порнографические или жестокие. Пользователи старше 18 смогут отключить эту функцию.

Новые настройки Google заработают в ближайшие месяцы, пишет The Verge. Анонс приурочили ко Всемирному дню безопасного интернета, который отмечали накануне, 7 февраля.

Google будет скрывать “неприемлемые” графические материалы из поиска с помощью фильтра Безопасный поиск. До этого он включался по умолчанию только для несовершеннолетних владельцев аккаунтов, однако неавторизованные дети были не защищены.

Под неприемлемым графическим контентом Google понимает порнографические, жестокие и кровавые изображения.

Блюрить изображения будут только в поисковике Google, настройки не затронут картинки сторонних сервисов и сайтов. Компания предупреждает, что рассчитывать на “стопроцентную точность” пока не стоит.

Отключить “Безопасный поиск” можно будет в настройках, но только если пользователю больше 18 лет.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru