Google Messages использует маячки из чатов для тренировки ИИ-антиспама

Google Messages использует маячки из чатов для тренировки ИИ-антиспама

Google Messages использует маячки из чатов для тренировки ИИ-антиспама

Google доработала защитную функциональность приложения Messages, «родного» мессенджера в мобильной операционной системе Android. Теперь функция обнаружения спама будет опираться в том числе на ИИ, обучающийся на маячках из незашифрованных чатов.

Задача фичи — отсеивать нежелательные или откровенно вредоносные СМС-сообщения. Опция обнаружения спама по умолчанию включена в Google Messages.

В идеале все потенциально опасные сообщения должны складываться в специальную директорию — «Спам», при этом все личные переписки пользователя, по словам разработчиков, не сканируются.

«С активированной функцией обнаружения спама ваши переписки остаются приватными», — гласит официальная документация.

Кроме того, Google добавила в спам-детектор алгоритмы машинного обучения, которые будут выискивать в сообщениях определённые паттерны, потенциально указывающие на спам.

Например, будет проверяться наличие ссылок во входящих СМС-сообщениях. Если таковые имеются, система направит их Google, чтобы убедиться в безвредности. При этом куски подозрительного текста будут расцениваться как «маячки», на которых и обучается ИИ-модель.

В Google подчёркивают, что антиспам будет анализировать текст исключительно в незашифрованных переписках, чтобы ваши личные коммуникации остались нетронутыми.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru