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.

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