Пользователи Gmail остались без почты

Пользователи Gmail остались без почты

В результате сбоя в работе почтового сервиса Google сотни тысяч пользователей Gmail лишились всей переписки, контактных данных и документов; в настоящий момент ведется расследование; причины инцидента пока не известны.

Первые вести о случившемся начали поступать в службу технической поддержки еще в воскресение. Многие не смогли авторизоваться, получая уведомления либо о недоступности сервера, либо о блокировке учетной записи. Кроме того на форуме появлялись сообщения о том, что у кого-то пропала вся переписка, хранящаяся в почтовом ящике, а у кого-то сбились настройки аккаунта и помимо писем исчезли все документы, адресная книга и т.п. Однако при всем этом сервис работал исправно и новые письма продолжали поступать.

Согласно сообщению, всего пострадало около 0,29 % пользователей от общей аудитории, численность которой составляет около 200 миллионов человек. Позже это число сократилось до 0,08%, что составило примерно 150000.

Отдельно стоит сказать, что с проблемой столкнулись не только частные лица, но и предприятия, пользующиеся облачной платформой Google Apps.

По словам специалистов технической поддержки, причина, по которой это произошло, пока не известна, однако планируют выяснить это в кратчайшие сроки. А вот будет ли восстановлена информация - не уточняется.

 


Обновление.

Наконец, сервисная служба компании Google разобралась с восстановлением данных, оставив лишь 0,012% пользователей без накопленной информации. Кроме того, выяснилась причина, по которой произошла авария. Дело в том, что сбой в работе почтового сервиса произошел после установки обновлений программного обеспечения для хранения данных. Однако специалисты заверяют, что были приняты все необходимые меры для предотвращения подобных инцидентов в будущем.

И все-же этот случай достаточно наглядно демонстрирует то, что может произойти при хранении данных в облачных средах - все будет зависеть только от провайдера: насколько тщательно он подготовил свой сервис, каким образом хранит резервные копии и т.п. Ведь, даже не принимая во внимание целенаправленные хакерские атаки, лишь одна ошибка, допущенная сотрудником способна привести к тому, что все конфиденциальные данные станут общественными. И при этом формально, в случае бесплатных служб, никто отвественности за утраченные данные не несет.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru