ИИ Facebook назвал темнокожих людей на видео приматами

ИИ Facebook назвал темнокожих людей на видео приматами

ИИ Facebook назвал темнокожих людей на видео приматами

Пользователям Facebook, просматривающим видеоролики с участием темнокожих граждан, предложили «продолжить смотреть видео с приматами». Оказалось, что конфуз произошёл по вине системы рекомендаций Facebook, основанной на искусственном интеллекте.

Само собой, представители соцсети сразу поняли, чем грозит такая ошибка (Black Lives Matter) и поспешили принести извинения. Более того, виновную систему временно отключили и инициировали внутреннее расследование.

Этот эпизод, кстати, стал очередным доказательством «расовой предвзятости ИИ». Именно так считают правозащитники, которые в прошлом уже не раз отмечали подобные ошибки систем. Например, ранее распознающий лица ИИ ошибочно называл афроамериканцев преступниками.

В 2015 году, когда проблема ещё не была настолько актуальна, приложение Google Photos отмечало темнокожих людей на фотографиях «гориллами». А в мае Twitter выявил расовую предвзятость в механизме кадрирования фото.

«Рекомендация посмотреть другие ролики с ’’приматами’’ возникла из-за ошибки алгоритма, которая не имела ничего общего с содержанием видеороликов. Мы полностью отключили эту систему, чтобы выяснить причину и в дальнейшем не допустить подобной оплошности», — заявил пресс-секретарь Facebook изданию «Би-би-си».

«Как уже отмечалось ранее, мы знаем, что искусственный интеллект несовершенен, поэтому нам предстоит ещё много работы над его развитием и улучшением».

Атакующие прячут зловред в эмодзи и обходят ИИ-фильтры

Киберпреступники стали чаще использовать эмодзи и другие особенности Unicode, чтобы прятать вредоносный код, обходить фильтры и ускользать даже от ИИ-защиты. Новый тренд уже получил название emoji smuggling — «контрабанда через эмодзи».

Суть проста: злоумышленники кодируют команды и данные в символах, которые выглядят безобидно.

Это могут быть эмодзи, похожие друг на друга буквы из разных алфавитов (гомоглифы), невидимые символы Unicode или специальные знаки, меняющие порядок отображения текста. В итоге человек видит одно, а система обрабатывает совсем другое.

Один из популярных приёмов — подмена символов в доменах. Например, «apple.com» можно зарегистрировать с кириллическими буквами, которые визуально почти не отличаются от латиницы. В браузере адрес выглядит привычно, но ведёт на фишинговую страницу. Такие IDN-гомографические атаки известны давно, но сейчас они становятся частью более сложных схем.

Другой класс трюков — невидимые символы вроде Zero Width Space (U+200B). Они не отображаются на экране, но меняют структуру строки. Это позволяет «сломать» простые сигнатурные фильтры и при этом сохранить работоспособность кода. Исследователи уже показали инструменты, с помощью которых можно спрятать целый JavaScript-модуль в «пустом» файле за счёт нулевой ширины символов.

Отдельная тема — использование эмодзи как контейнера для данных. За счёт особенностей Unicode, тегов и вариационных селекторов можно зашифровать команды внутри последовательности иконок. Для логов и систем мониторинга это выглядит как обычные смайлики, но специальный декодер превращает их, например, в инструкции «скачать», «удалить», «выполнить».

Особенно тревожит исследователей влияние таких техник на ИИ-системы. По данным Mindgard, FireTail и других компаний, Unicode-манипуляции и «эмодзи-контрабанда» позволяют обходить фильтры безопасности LLM почти со 100-процентной эффективностью. Скрытая нагрузка может активироваться после простой расшифровки внутри модели, даже если видимый текст выглядит безобидно.

Проблема в том, что полностью запретить Unicode невозможно: бизнес глобален, пользователи пишут на разных языках, а эмодзи стали частью повседневного общения. Поэтому эксперты рекомендуют не блокировать символы, а внедрять более глубокую нормализацию и проверку входных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru