​​РКН запустил систему автоматического поиска запрещенного контента Окулус

​​РКН запустил систему автоматического поиска запрещенного контента Окулус

​​РКН запустил систему автоматического поиска запрещенного контента Окулус

Искать запрещённый контент в Сети теперь будет искусственный интеллект. Роскомнадзор запустил автоматическую систему “Окулус”. Основная тематика — экстремизм, наркотики, митинги, пропаганда ЛГБТ и военные фейки. К 2025 году “Окулус” научат детально анализировать действия людей в интернете.

О запуске “Окулуса” изданию “Ведомости” рассказал представитель Главного радиочастотного центра (ФГУП ГРЧЦ). Центр подчиняется Роскомнадзору.

Про планы поставить такую систему говорили еще в сентябре 2021-го. Тогда ГРЧЦ опубликовал тендер на разработку технического задания. Речь шла о сумме в 15 млн рублей. В итоге разработчиком “Окулуса” стала ИТ-компания Execution RDC. Ее представитель отказался от комментариев, сославшись на коммерческие отношения с заказчиком.

По словам представителя ГРЧЦ, в декабре прошлого года систему протестировали, а в январе уже началась интеграция “Окулуса” с другими инструментами мониторинга Роскомнадзора. Подробностей результатов тестирования, а также первых итогов ее работы представитель ГРЧЦ не привел.

“Информационная система “Окулус” уже запущена и выполняет возложенные на нее задачи в полном объеме: выявляет нарушения законодательства в изображениях и видеоматериалах”, — заявили в ГРЧЦ.

“Система распознает изображения и символы, противоправные сцены и действия, анализирует текст в фото- и видеоматериалах. “Окулус” автоматически обнаруживает такие правонарушения, как экстремистская тематика, призывы к массовым незаконным мероприятиям, суициду, пронаркотический контент, пропаганда ЛГБТ и др.”, — пояснили в центре.

До внедрения системы специалисты ГРЧЦ анализировали запрещенный контент “преимущественно вручную”. В среднем операторы обрабатывали 106 изображений и 101 видео в день.

“Окулус” возьмет на себя 200 тыс. изображений в сутки (около трех секунд на одно изображение).

“Окулус” работает как классификатор с уже заданным набором источников информации, в которых анализируется контент на предмет соблюдения или несоблюдения требований закона, объяснила “Ведомостям” гендиректор компании “Социальная лаборатория” Наталия Тылевич.

Это значит, что “Окулус” может анализировать конкретные страницы сайтов или же паблики и профили в соцсетях. Программа не занимается сбором данных, она их классифицирует.

К 2025 году систему планируется усовершенствовать.

“Прорабатывается возможность добавления новых классов и типов нарушений, а также функции определения поз людей и их действий”, – говорит представитель ГРЧЦ.

“Система будет выявлять запрещенные материалы “на нескольких кадрах на видеофрагментах, в сложных рукописных текстах и рисованном контенте”, — добавил он.

Риски использования “Окулуса” касаются того, насколько корректно или некорректно осуществляется классификация изображений и видео, и насколько корректно они будут в дальнейшем интерпретированы в связке с другими компонентами системы и человеком.

“Вопрос интерпретации и настроек будет определять масштаб таких погрешностей, как будет классифицироваться спорный контент – считать ли его запрещенным или нет”, — предупреждает Тылевич. — Но так или иначе это будут риски не столько самого решения, сколько риски уже дальнейшей работы с полученными в результате его работы данными”.

В Яндексе ожидаются сокращения

Яндекс в рамках оптимизации расходов может сократить несколько сотен сотрудников. Основная часть возможных увольнений, по данным источников, ожидается в ключевом подразделении холдинга — «Поисковые сервисы и ИИ». На фоне экономической ситуации многие ИТ-компании в целом пересматривают расходы — не только на персонал, но также на маркетинг и HR.

О возможном закрытии отдельных направлений и сокращении штата в Яндексе сообщил «Коммерсантъ» со ссылкой на четыре источника на ИТ-рынке. По их данным, изменения могут затронуть подразделение «Поисковые сервисы и ИИ».

Предполагается, что сокращения затронут отдельные команды и продукты. В частности, речь идёт о сервисе маркетинговых исследований «Яндекс Взгляд», информация о возможном закрытии которого уже появлялась в СМИ. Общий объём сокращений, по данным издания, может составить несколько сотен человек. Согласно отчётности Яндекса, по итогам 2025 года численность персонала компании сократилась на 2%.

Как сообщил один из собеседников издания, в коммерческом департаменте «Поисковых сервисов и ИИ» был полностью уволен персонал одного из отделов. В отдельных подразделениях также ввели дополнительный контроль качества работы сотрудников.

По версии одного из источников «Коммерсанта», причиной сокращений могли стать слабые финансовые показатели подразделения «Поисковые сервисы и ИИ». Согласно отчётности компании, рост его выручки по итогам 2025 года составил лишь 10%, что заметно ниже показателей других направлений. Другой источник считает, что сокращение расходов связано с попыткой усилить бизнес-ориентированное направление ИИ.

В самом Яндексе сообщили изданию, что не планируют закрывать бизнес-направления и продолжают наём и развитие.

Между тем ИТ-компании в целом сокращают затраты. Так, директор по персоналу ГК «КОРУС Консалтинг» Дарья Цирулева оценила снижение расходов у крупных игроков на уровне 10–15%. По её словам, этому способствует ситуация в экономике, которая вынуждает бизнес инвестировать прежде всего в проекты с быстрой окупаемостью.

Кроме того, по её оценке, после перегрева рынка в 2022–2023 годах резко снизился спрос на специалистов, занимавшихся миграцией с зарубежного ПО. Снижение, по её словам, достигает 15% в год.

Один из собеседников «Коммерсанта» считает, что компании могут сократить до 20% избыточного персонала. Это может происходить в виде отказа от наёма новых сотрудников, а также через слияние или ликвидацию отдельных подразделений.

Партнёр практики «Операционная эффективность» компании Strategy Partners Денис Тверской среди возможных причин также назвал широкое внедрение сервисов с искусственным интеллектом и рост налоговой нагрузки. По его оценке, в условиях увеличения расходов на фонд оплаты труда содержание избыточного персонала становится для бизнеса слишком дорогим.

При этом возможности современных нейросетевых сервисов для создания и рефакторинга кода также заметно выросли. Новые модели уже заметно ушли от простого статистического анализа и всё ближе подходят к методам работы квалифицированных инженеров.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru