ИИ помог ученым извлечь звук из фото и немого видео

ИИ помог ученым извлечь звук из фото и немого видео

ИИ помог ученым извлечь звук из фото и немого видео

Метод, разработанный университетскими исследователями, позволяет получать аудиоданные из фотографий и видео, снятого с выключенным микрофоном. Созданный учеными ИИ-инструмент способен даже определить пол комментатора, созерцавшего фотосессию.

Концепция, нареченная Side Eye, предполагает использование стабилизатора изображения и механизма скользящего затвора, присутствующих во встроенных камерах многих современных телефонов. Созданный в ходе исследования инструмент использует средства машинного обучения, и его можно натренировать на аудиозаписях с тем, чтобы он научился распознавать часто употребляемые слова — например, «да» и «нет».

«Представьте себе, что кто-то снимает для TikTok видео, отключив звук, чтобы наложить музыку, — говорит профессор Кевин Фу (Kevin Fu) из Северо-Восточного университета в Бостоне. — А вдруг кому-нибудь захочется узнать, что сказал герой ролика? Вспомнил детский стишок про арбуз или выдал свой пароль? И о чем это шушукаются за его спиной? Все это можно выяснить».

Оказалось, что разговор рядом с объективом камеры вызывает слабые вибрации в стабилизаторе, компенсирующем дрожание рук при съемке. Угол света при этом почти незаметно изменяется.

Извлечь звуковую частоту из этих микровибраций трудно, однако задачу исследователям облегчил эффект скользящего затвора — когда сканирование пикселей происходит построчно, за сотни тысяч прогонов для каждого изображения. Это открывает возможность для детализации изменений, вызванных речью фотографа, его модели или наблюдателя.

По словам исследователей, Side Eye исправно работает даже с материалами, отснятыми при плохом освещении. Не смущают его и неудачные снимки вроде потолка во весь кадр, однако чем больше отображаемой информации, тем лучше.

На выходе вначале получались приглушенные звуки, похожие на человеческую речь. После обучения Side Eye начал извлекать больше полезной информации и стал узнавать людей по голосу — в тех случаях, когда образцы присутствовали в тренировочных наборах данных.

С точки зрения кибербезопасности подобные инструменты составляют потенциальную угрозу, однако их также можно использовать в криминалистике для получения цифровых свидетельств. Так, например, обработанная по методу Side Eye запись с камеры видеонаблюдения сможет подтвердить или опровергнуть алиби подозреваемого в совершении преступления.

Из-за сбоев Антиплагиата студентов не допускают к сдаче работ

Из-за ложноположительных срабатываний системы «Антиплагиат» студентов массово не допускают к сдаче курсовых и дипломных работ. Тексты приходится переписывать по нескольку раз, причём проблемы возникают даже с работами, написанными самостоятельно.

О массовых случаях недопуска студентов сообщает телеграм-канал Baza. По его данным, с такими ситуациями сталкиваются студенты вузов Москвы, Санкт-Петербурга и регионов.

Признаки генерации находят даже в текстах, полностью написанных вручную. Некоторым студентам приходилось переписывать работы до 13 раз, чтобы пройти проверку.

«"Антиплагиат" уже совсем сошёл с ума. Мы проводили эксперименты, в рамках которых моя бывшая одногруппница полностью копировала курсовую с текста ИИ и получала больше 70 баллов. Я же делала всё сама, а в итоге мне поставили 0. На зачёте заставили писать работу заново. Естественно, я всё переписала и защитилась. Оказалось, чтобы обойти "Антиплагиат", нужно писать не свои мысли, а просто использовать те фразы и слова, в которых нельзя было бы распознать ИИ», — поделилась своим опытом в эфире радиостанции «Коммерсантъ FM» студентка РАНХиГС Василиса.

По оценкам источников Hi-Tech Mail, проблема связана с тем, что в 2026 году многие сервисы проверки оригинальности текстов, включая публичные и внутривузовские, получили новые инструменты для выявления материалов, сгенерированных нейросетями. Однако алгоритмы, судя по всему, настроили слишком агрессивно.

«Из-за высокой обеспокоенности проблемой нововведения становятся гораздо более жёсткими. Раньше такого нацеленного блока проверки не было. В основном плагиат находили в заимствованиях или неграмотно оформленном цитировании. Работа усложнилась и у студентов, и у преподавателей. Менять систему вряд ли будут, жаловаться на неё бесполезно. Поэтому тут могут быть вопросы к установленным вузом процентам», — прокомментировала ситуацию «Коммерсантъ FM» профессор Института развития образования Высшей школы экономики Ирина Абанкина.

Дополнительная сложность в том, что академический стиль сам по себе близок к тому, как пишут нейросети. Одна из студенток, столкнувшаяся с ложноположительным срабатыванием, переписала текст в более разговорной манере — и после этого работа прошла проверку. Однако, по её словам, качество текста и его ценность для будущих работодателей от этого снизились.

«Сегодня хорошо написанная работа часто воспринимается так, будто её писал искусственный интеллект. Но это не так. У нас на самом деле есть огромное количество талантливых студентов, которых нужно оправдывать и защищать от обвинений в использовании ИИ. У них должен быть инструмент, чтобы преподаватели и заинтересованные лица знали, что работа написана самостоятельно», — признаёт проблему исполнительный директор компании «Антиплагиат» Евгений Лукьянчиков в комментарии для Hi-Tech Mail.

По информации Baza, студенты массово обращаются в Минобрнауки с просьбой пересмотреть подходы к проверке работ, а также отменить обязательные платные подписки на внутривузовские антиплагиат-сервисы. Многие преподаватели, в свою очередь, предлагают переходить к другим формам промежуточной аттестации, которые позволят объективнее оценивать знания и практические навыки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru