После ареста Дурова Telegram обрел средства связи с модераторами

После ареста Дурова Telegram обрел средства связи с модераторами

После ареста Дурова Telegram обрел средства связи с модераторами

На сайте Telegram обновился раздел часто задаваемых вопросов (FAQ). В нем теперь ясно указано, как пожаловаться на нелегитимный контент, и указаны контакты служб мессенджера, принимающих такие сообщения.

По всей видимости, изменения связаны с арестом Павла Дурова во Франции и выдвинутыми против него обвинениями в пособничестве террористам, наркоторговцам и распространителям детской порнографии.

В FAQ теперь прописано, что пользователи Telegram могут сообщать администрации о противозаконном контенте с помощью кнопки Report («Пожаловаться»), встроенной в каждое приложение (в Windows-версии пока не появилась, проверено).

Можно также отправить запрос на удаление на адрес abuse@telegram.org, вставив ссылку на объект, требующий внимания (сообщение или канал). Прием жалоб на нарушение авторских прав тоже осуществляется по имейл — на ящик dmca@telegram.org.

Зарубежные СМИ вдобавок заметили, что из раздела FAQ исчезло заявление о том, что все чаты в Telegram, в том числе групповые, келейны, и запросы на раскрытие информации, которой там обмениваются, сервис не принимает.

Исчезновение этой позиции было воспринято, как предвозвестник изменения политики модерации мессенджера (чистка контента в Telegram проводится, об этом Дуров упомянул, в частности, в беседе с Такером Карлсоном). Как выяснилось, заявление о приватности чатов просто перекочевало в другой раздел.

Вчера, 5 сентября, создатель IM-сервиса после долгого молчания опубликовал в своем телеграм-канале пространный комментарий, выказав удивление, что его сочли персонально ответственным за злоупотребления созданным им инструментом виртуального общения.

Дуров также подчеркнул, что Telegram — отнюдь не рай для беспредельщиков, как утверждают некоторые СМИ. Администрация сервиса ежедневно удаляет миллионы вредных (harmful) постов и каналов и публично отчитывается в проделанной работе, несмотря на то что балансировать между безопасностью и конфиденциальностью неимоверно трудно.

Задачу осложняет также обширность аудитории Telegram — почти 1 млрд юзеров, проживающих в разных странах, тонкости законодательство которых приходится волей-неволей учитывать. В ЕС у IM-сервиса даже есть свой представитель, который всегда исправно отвечает на все запросы, а у французских властей имеются и другие каналы для прямого контакта.

На днях стало известно, что в деле Дурова появилось еще один пункт обвинения — нарушение давно забытого закона Франции об использовании криптографии. Он обязывает ИТ-компании и сервисы предоставлять французскому регулятору ANSSI техдокументацию на криптосредства, а также исходные коды использующего их софта.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru