До конца года в Госдуму внесут законопроект о профилактике буллинга

До конца года в Госдуму внесут законопроект о профилактике буллинга

До конца года в Госдуму внесут законопроект о профилактике буллинга

Председатель думского комитета по молодежной политике Госдумы Артем Метелев анонсировал внесение законопроекта о профилактике буллинга, в том числе кибербуллинга.

Как сообщил глава профильного комитета ТАСС, документ уже проходит согласование в органах исполнительной власти. По оценкам Артема Метелева, данный законопроект будет внесен до конца года.

Прежде всего, в документе появится определение буллинга. Школы и иные образовательные учреждения будут обязаны уведомлять правоохранительные органы о соответствующих проявлениях.

Кроме того, вводится ответственность для организаторов травли и меры по их исправлению.

В случае кибербуллинга, когда для травли используются интернет-платформы, законопроект предлагает администрации соцсетей выявлять соответствующий контент и блокировать как его распространение, так и активность тех пользователей, которые его размещают и распространяют.

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