Пользователи Android в скором времени могут получить аналог AirDrop

Пользователи Android в скором времени могут получить аналог AirDrop

Пользователи Android в скором времени могут получить аналог AirDrop

Похоже, Google стал на шаг ближе к запуску аналога разработанной Apple функции AirDrop для Android-устройств. В исполнении Google это будет называться Nearby Sharing, она позволит смартфонам на Android быстро обмениваться контентом.

Один из участников площадки XDA Developers опубликовал видео, которое демонстрирует Nearby Sharing в действии.

На выложенном ролике показан обмен данными между смартфонами Google Pixel 2 XL и Pixel 4, работающими на Android 10. Однако представитель XDA Developers утверждает, что Nearby Sharing также работает при взаимодействии Pixel 2 XL и OnePlus 7T Pro.

Другими словами, аналог AirDrop для Android не привязан к устройствам Pixel — Nearby Sharing может работать на любом Android-смартфоне, где предустановлены Google Pixel Services.

Как и AirDrop, Nearby Sharing позволяет выбрать контакты, которые буду видеть ваше устройство или полностью отключить видимость. Помимо этого, можно выбрать способ передачи данных: через Wi-Fi или вообще без интернета (в этом случае телефон использует Bluetooth и сервисы геолокации, чтобы найти устройства поблизости).

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru