Facebook будет проверять фото и видео на достоверность

Facebook будет проверять фото и видео на достоверность

Facebook будет проверять фото и видео на достоверность

Социальная сеть Facebook продолжает бороться с недостоверной информацией, для этого в компании вводят все новые меры. На этот раз одной из таких мер стала проверка достоверности информации на фото и видео.

О нововведениях говорится в официальном блоге соцсети. Разработчики реализовали модель на основе машинного обучения, которая будет учитывать различные сигналы взаимодействия вроде обратной связи от пользователей платформы.

Именно за счет использования этой модели социальная сеть планирует выявлять ложный контент. Похожий принцип уже используется при работе с публикациями пользователей или сообществ.

«В выявлении ложного контента нам помогут 27 партнеров в 17 разных странах по всему миру. Будет проводится фактчекинг, что поможет оперативно принимать меры против дезинформации», — пишет компания.

В частности, партнеры, о которых идет речь, имеют опыт объективной оценки медиаконтента вроде фотографий и видео.

В это месяце также стало известно о проблемах Facebook — значительное количество пользователей решили попрощаться с социальной сетью после ряда скандалов, касающихся персональных данных. Соответствующее данные показывает исследование Pew Research Center, которым поделился центр.

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