РКН прогнозирует диверсии в Сети и готовит закон об алгоритмах рекомендаций

РКН прогнозирует диверсии в Сети и готовит закон об алгоритмах рекомендаций

РКН прогнозирует диверсии в Сети и готовит закон об алгоритмах рекомендаций

Роскомнадзор занимается проработкой сценариев для предотвращения диверсий и психических провокаций в Сети, заявили в ведомстве. Регулятор подводит к закону о регулировании рекомендательных сервисов для соцсетей.

О потенциальных угрозах диверсий в интернете представитель Главного радиочастотного центра (подведомственен Роскомнадзору) рассказал сегодня на сессии Российского интернет-форума.

"На данный момент существуют прогнозы по дальнейшему использованию противником тактики диверсий, индивидуального террора и психических провокаций для подкрепления новых информационных кампаний, — приводит ТАСС цитату Кирилла Золотова.

По его словам, сейчас прорабатываются сценарии для предотвращения подобных инцидентов. Других подробностей чиновник не привел.

Сегодня же “Ведомости” написали о планах Роскомнадзора по регулированию рекомендательных сервисов.

В аналитической справке ГРЧЦ говорится, что алгоритмы интернет-рекомендаций “могут привести к политической поляризации общества, продвижению фейковых новостей и риторик ненависти”.

Сейчас в том или ином виде рекомендательные сервисы используют все крупнейшие интернет-компании. Основные российские разработчики – “Яндекс” и VK. Эти сервисы анализируют “цифровой след” пользователя и предлагают индивидуальный набор контента, рекламы или товаров.

“В основе рекомендательных алгоритмов лежит использование искусственного интеллекта (ИИ), будь то довольно простые модели логистической регрессии или наиболее продвинутые версии глубоких нейронных сетей”, — пишут авторы отчета.

В документе ИИ называют “ключевым компонентом популярных социальных сетей”.

По мнению специалистов ГРЧЦ, при распространении контента ИИ “часто отдает предпочтение спорной, разжигающей вражду и недостоверной информации, поскольку именно такой контент привлекает больше внимания пользователей и ведет к повышению вовлеченности и взаимодействия с платформой”.

В справке регулятор приводит статистику Facebook (соцсеть принадлежит Meta, признанной в России экстремистской организацией, ее деятельность запрещена). По статистике центра, 64% новых подписчиков экстремистских групп пришли в них через рекомендации.

Кроме того, алгоритмы способствуют созданию так называемых эхо-камер или “пузырей”. Рекомендательная система предлагает контент пользователям на основе схожести взглядов и интересов. Человек оказывается огражден от информации другого типа или от критической информации в отношении собственных взглядов.

Этими доводами Роскомнадзор подводит к необходимости принятия закона о регулировании таких сервисов.

По мнению регулятора, документ нужен для “защиты потребителей от непрозрачных алгоритмов отбора контента, способных искажать реальное положение дел и приводить к пугающим последствиям, вплоть до реального нанесения вреда здоровью и психике человека”.

Регулирование будет включать в себя возможность независимого аудита используемых алгоритмов, а пользователь должен дать согласие на обработку данных и иметь право его отозвать, добавили в ГРЧЦ.

Добавим, рекомендательные сервисы используют все основные социальные сети: Instagram (принадлежит Meta, признанной в России экстремистской организацией, ее деятельность запрещена), Twitter, Facebook (принадлежит Meta, признанной в России экстремистской организацией, ее деятельность запрещена), а также YouTube и китайский TikTok.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru