Роскомнадзор заказал сервис по ловле дипфейков

Роскомнадзор заказал сервис по ловле дипфейков

Роскомнадзор заказал сервис по ловле дипфейков

Роскомнадзор заинтересовался разработкой НИУ ИТМО в области распознавания лжи по видеозаписи. В ведомстве допускают, что систему могут использовать для выявления “дипфейков”. Решение пока только на английском языке.

О сервисе Expert на основе искусственного интеллекта сегодня пишет “Ъ”. Система позволит проверять видеозаписи выступлений на предмет лжи и манипуляций.

По словам одного из собеседников “Ъ”, прототип был представлен Роскомнадзору на заседании экспертного совета ГРЧЦ по ИИ в июле:

“Присутствовал глава Роскомнадзора Андрей Липов, которого решение заинтересовало. Он попросил как можно скорее передать его ведомству на тестирование”.

Сервис позволяет анализировать видеозаписи на предмет лжи и представляет интерес для оперативного выявления “дипфейков” (deepfake), уточнил глава Научно-технического центра ФГУП ГРЧЦ Александр Федотов:

“Если ИТМО сможет представить устойчиво работающую технологию в виде готового продукта, ГРЧЦ рассмотрит возможность ее применения”.

Expert анализирует видео или аудио, оценивая уверенность, уровень агрессии внутренней и внешней, конгруэнтность (уровень согласованности информации, передаваемой вербальным и невербальным способом) и противоречивость, сравнивает слова с научными статьями и высказываниями других специалистов.

Система заточена пока только под английский язык. Разработчики объясняют это популярностью именно английского, а эксперты “Ъ” — тем, что 90% российских разработок, связанных с ИИ, построены на основе скачанных открытых зарубежных библиотек вместе с дата-сетами для их обучения.

“Поэтому разработка ИТМО адаптирована для английского языка. Для переобучения под русский потребуется большой массив данных и затраты”, — говорит топ-менеджер профильной ИТ-компании.

Доработка для получения текста из речи на русском языке стоит в ближайших планах, заверяют в ИТМО. Там же добавили, что система уже прошла предварительное тестирование в преддверии выборов в Сенат США.

“Мы проанализировали опубликованные на YouTube интервью шести кандидатов на предмет противоречивости, агрессии и уверенности в себе”, — говорит руководитель научно-исследовательской лаборатории “Когнитивная невербалика” НЦКР ИТМО Олег Басов.

По его словам, в заявлениях трех кандидатов система обнаружила скрытую агрессию, а одного из них удалось уличить во лжи. Анализировал ли эксперт речь российских политиков на английском языке, не уточняется.

Подробнее про дипфейки можно прочитать в материале “Технологии Deepfake как угроза информационной безопасности”.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru