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».

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru