Три рекламных объявления — в 5,5 раз больше прибыли, чем криптоджекинг

Три рекламных объявления — в 5,5 раз больше прибыли, чем криптоджекинг

Три рекламных объявления — в 5,5 раз больше прибыли, чем криптоджекинг

Новое научное исследование показало, что скрипт для криптоджекинга, который некоторые владельцы сайтов встраивают в свои страницы, даже близко не может обеспечить доход, сравнимый с доходом от нескольких рекламных объявлений.

Ранее ходили слухи, что назойливую рекламу на сайтах можно будет заменить скриптами, которые будут майнить для владельцев криптовалюту за счёт мощности процессоров посетителей.

Однако этот сценарий вряд ли удастся претворить в жизнь. Согласно результатам нового исследования (PDF), веб-сайт, на страницах которого размещено три рекламных объявления, получит в 5,5 раз больше прибыли, чем ресурс, в страницы которого встроен скрипт для криптоджекинга.

Исследователи утверждают: чтобы обеспечить хотя бы сравнимый уровень дохода, владельцу сайта необходимо будет удерживать каждого посетителя более 5,53 минут.

Само собой, это непросто, учитывая негативные аспекты использования майнинговых скриптов: сильная нагрузка на процессор, падение производительности.

Помимо нагрузки на процессор, сайты со скриптом криптоджекинга используют в 1,7 раз больше оперативной памяти, нежели ресурсы со стандартными рекламными объявлениями.

Специалисты также обращают внимание на воздействие криптоджекинга на сторонние процессы, запущенные на устройстве пользователя параллельно. Производительность таких процессов падает в среднем на 57%.

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