Теперь на Facebook можно отследить все активные рекламные кампании

Теперь на Facebook можно отследить все активные рекламные кампании

Теперь на Facebook можно отследить все активные рекламные кампании

Facebook запустила новую библиотеку рекламы (Facebook Ad Library), которая поможет добиться прозрачности относительно рекламных кампаний, запущенных на платформе социальной сети. Теперь можно узнать, сколько потратил на рекламу Дональд Трамп за прошлый год, а также прочую интересную информацию.

На этот шаг Facebook заставили пойти многочисленные обвинения в том, что реклама на платформе используется недобросовестными игроками в своих политических целях.

В качестве примера в таких случаях всегда приводятся выборы президента США в 2016 году, на которые, как заявляют американские спецслужбы, повлияли силы из Кремля. Именно в этой масштабной политической кампании якобы использовалась реклама на Facebook.

Теперь, когда социальная сеть запустила соответствующую библиотеку Facebook Ad Library, станет проще отследить, каким образом была использована та или иная реклама. Это просто подарок для сыщиков и журналистов.

«Библиотека рекламы делает рекламный процесс прозрачным, предлагая обширную подборку с возможностью поиска всех объявлений, которые в настоящее время показываются в продуктах Facebook. Любой человек, независимо от того, есть ли у него аккаунт Facebook, может выполнить поиск по Библиотеке», — заявлено на официальной странице, посвященной библиотеке.

Вот как поиск рекламных кампаний работает на примере все того же Трампа:

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru