Facebook удалит более 1 млрд ’’отпечатков’’ лиц пользователей

Facebook удалит более 1 млрд ’’отпечатков’’ лиц пользователей

Facebook удалит более 1 млрд ’’отпечатков’’ лиц пользователей

Представители Facebook заявили, что соцсеть отказывается от использования системы распознавания лиц на своей платформе. В связи с этим корпорация Цукерберга удалит более миллиарда сканов лиц пользователей.

Напомним, что система Face Recognition помогала Facebook анализировать загруженные фотографии и вычислять на них зарегистрированных людей. Благодаря этой функциональности пользователи могли отмечать на фото друзей и знакомых.

Само собой, для работы системы распознавания лиц использовались уникальные профили, идентификаторы и шаблоны для каждого юзера. Спустя неделю после ребрендинга «Facebook => Meta» интернет-гигант сообщил, что система Face Recognition будет ликвидирована, а созданные ей шаблоны будут удалены.

«Все плюсы системы распознавания лиц необходимо соотносить с растущим беспокойством на тему самой технологии. Сегодня многие ставят под вопрос Face Recognition, а регуляторы до сих пор не могут определиться с чёткими правилами её использования», — пишет Facebook.

«Именно из-за этой неопределённости мы считаем лучшим выходом ограничить использование системы распознания лиц».

Для Facebook это действительно острый вопрос, поскольку на социальную сеть даже подали в суд. Рассматриваемое в Иллинойсе дело тогда удалось урегулировать за 550 миллионов долларов, хотя истцы изначально обвиняли Facebook в сборе и хранении биометрические данных пользователей соцсети без их согласия.

Подпишитесь на новости

Codex и Kimi провалили задачи после перевода промптов на русский

Попросили ИИ исправить код по-русски, а он сразу же решил обойтись без интернета и начал придумывать решение. Такое поведение заметила автор проекта worklore Валентина Конюхова: в её эксперименте Codex и Kimi K3.1 пропускали поиск, которым пользовались при англоязычных заданиях.

Подробности и методику она опубликовала на Хабре.

Автор провела 1350 прогонов: шесть задач, девять конфигураций агентов, задания на русском и английском (с подсказками и без них). У всех был доступ в интернет.

На одной задаче Codex с низким уровнем рассуждений нашёл нужный формат на форуме и справился во всех пяти англоязычных прогонах.


С русским заданием он ни разу не обратился в Сеть и получил ноль успешных решений. У Kimi K3.1 похожий провал произошёл на задаче с OAuth.

Зато заметка с нужным фактом возвращала результат до пяти успешных результатов из пяти. В среднем подсказки повышали успешность на 33 процентных пункта для английских заданий и на 39 — для русских. Язык самой заметки почти ничего не менял.


Стоит учитывать, что задач в примере было всего шесть, повторов немного, а причину изменения поведения автор не проверяла. Но на всякий случай смотрите в логи, искал ли агент ответ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru