Прямой финансовый ущерб: Дуров критикует Apple и Google

Прямой финансовый ущерб: Дуров критикует Apple и Google

Прямой финансовый ущерб: Дуров критикует Apple и Google

Павел Дуров раскритиковал Apple и Google. По мнению основателя Telegram, политики техногигантов наносят финансовый ущерб сотням тысяч мобильных приложений по всему миру.

Apple уже на две недели задерживает обновление Telegram без объяснения причин и каких-либо отзывов со стороны компании, сообщил Дуров.

Он заявил, что предстоящее обновление Telegram должно “произвести революцию в том, как люди выражают свои мысли при обмене сообщениями”.

“Если так обращаются с Telegram, одним из 10 самых популярных приложений в мире, можно только представить, с какими трудностями сталкиваются небольшие разработчики приложений, — пишет Дуров. — Это не просто деморализует: это наносит прямой финансовый ущерб сотням тысяч мобильных приложений по всему миру”.

Бизнесмен в очередной раз раскритиковал комиссии Apple и Google. Речь о сборе в 30%, который компании берут с разработчиков за размещение в своих магазинах.

В июне Дуров уже обвинял Apple в намеренном ограничении веб-версий приложений. По его словам, Telegram Web не может в полной мере раскрыться на iOS-устройствах.

Apple может специально ухудшать качество веб-версий, чтобы подталкивать пользователей к скачиванию приложений из App Store, за которое она получает комиссию, считает Дуров.

Добавим, в феврале владелец Telegram раскритиковал и WhatsApp. Он назвал разработчиков мессенджера некомпетентными, предупредил пользователей о возможной утечке и рекомендовал не пользоваться сервисом.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru