Борцы с погромщиками вооружились технологией распознавания лиц

Борцы с погромщиками вооружились технологией распознавания лиц

Вслед за беспорядками, обрушившихся британскую столицу на выходных в сети появилась новая Google-группа называемая “London Riots Facial Recognition”. Как сообщает ресурс techcrunch.com, цель группы состоит в том, чтобы использовать технологии распознавания лиц, чтобы идентифицировать грабителей, которые попали в объективы фотокамер и затем засветились в интернете.

Группа тщательно обсуждает и координирует каждый свой шаг в темах, озаглавленных  "Вопросы этнических меньшинств" или "Законность - принцип №1". Участники группы также настаивают на использовании информации и изображений полученных только из легальных источников

Однако есть кое-что, вызывающее реальное беспокойство, а именно то, что какая кучка людей через сеть в режиме реального времени будет  пользоваться (а может быть и злоупотреблять?) технологией распознавания лиц, в особенности, если это все будет происходить не под контролем правоохранительных органов. Все вернется к  отнюдь не добрым традициям Средних Веков - к тому, что суд будет вершить толпа, только уже не костром и пытками, а алгоритмами и разнообразными прикладными интерфейсами.

Утром в новом топике прозвучало еще одна предложение, в котором человек предлагал свою помощь в написании инструментария, использующего Face.API, который поможет идентифицировать людей на снимках, опубликованных в  Facebook, Flickr и Twitter.  Для обеспечения более высокой точности распознавания преступников обсуждается даже использование прикладных интерфейсов программирования  Facebook Graph и Twitter  в комбинации с Face.com.

Очевидно, у нас ничего нет против отдаваемых под суд преступников, но одновременно с этим остаются определенные сомнения, связанные с подобной гражданской инициативой. Согласно обсуждению этого вопроса на Hacker News, этот метод может уличать людей, не участвовавших в погромах, но ставших свидетелями указанных событий, или просто в недобрый час пытавшихся добраться до дома. Являются ли их действия здесь законными, можно или нет использовать фотографии, выложенные в интернете, главный вопрос заключается в другом– хотим ли мы совместно вершить правосудие вот таким вот образом?

London Riots Facial Recognition”. Как сообщает ресурс techcrunch.com, цель группы состоит в том, чтобы использовать технологии распознавания лиц, чтобы идентифицировать грабителей, которые попали в объективы фотокамер и затем засветились в интернете." />

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru