ChatGPT научили работать с macOS-приложениями Xcode, Terminal, TextEdit

ChatGPT научили работать с macOS-приложениями Xcode, Terminal, TextEdit

ChatGPT научили работать с macOS-приложениями Xcode, Terminal, TextEdit

ИИ-бот OpenAI теперь умеет читать проекты, над которыми работают программисты в macOS-приложениях. Новая возможность снимает необходимость копипастить код в запросы к ChatGPT на оказание помощи в решении текущих проблем.

Механизм Work with Apps («Работа с приложениями») пока поддерживает VS Code, Xcode, TextEdit, Terminal и iTerm2. Бета-версия доступна пользователям ChatGPT Plus и Teams, тестирование в Enterprise и Edu запустят в следующем месяце; состоится ли порт на Windows, пока неизвестно.

Для работы с большинством перечисленных приложений ChatGPT требуется доступ к API специальных возможностей macOS (Accessibility); это разрешение всегда можно откатить в настройках чат-бота. Работа с VS Code потребует установки специального расширения.

 

Когда функция активна, ChatGPT автоматически приобщает контент из приложения к входящему сообщению. Можно поставить фокус на определенном фрагменте кода, и умный помощник подскажет, как его скорректировать.

Так, в ходе тестов он помог исправить инструмент моделирования, создаваемый в Xcode: тот упорно исключал Землю из Солнечной системы. Написанная ИИ строка кода при этом соответствовала формату проекта.

 

К сожалению, вносить свои исправления в текущие разработки, как это делают Cursor или GitHub Copilot, чат-бот OpenAI пока не научился.

«Это [Work with Apps] не агент, а способ взаимодействия с инструментами программирования, список которых будет расширяться, — пояснил для TechCrunch руководитель по десктопным продуктам компании Александер Эмбирикос (Alexander Embiricos). — Думаю, он может стать ключевым элементом агентских систем. Суть в том, что ChatGPT понимает весь ваш контент и может помочь в работе с ним».

Нельзя не отметить, что бурный рост популярности ИИ, в том числе в России, несет в себе определенные риски. Большие языковые модели (БЯМ, LLM) могут взломать и заставить выдавать неправильные ответы; они не застрахованы от ошибок, к тому же склонны к галлюцинациям.

Расширение использования ИИ-помощников также грозит появлением новой зависимости. Привычка полагаться на подобные подпорки вполне может привести к снижению уровня знаний и навыков не только у профессионалов, но и у тех, кто идет им на смену.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru