Студии пиратской озвучки заработали в 2023 году более 61 миллиона рублей

Студии пиратской озвучки заработали в 2023 году более 61 миллиона рублей

Студии пиратской озвучки заработали в 2023 году более 61 миллиона рублей

Нелегальные студии пиратской озвучки, действовавшие на протяжении всего 2023 года, заработали как минимум 61,6 миллиона рублей. Такую статистику привели специалисты компании F.A.C.C.T.

В отчёте исследователей упоминается падение рынка пиратства в Сети: в прошлом году он снизился до 38 млн долларов (на 16%). Параллельно, учитывая глобальные тенденции, в России растёт спрос на неофициальное озвучивание.

Именно этим наших граждан обеспечивали целые 50 студий, занимающихся переводом и озвучиванием зарубежных кинокартин.

 

В департаменте Digital Risk Protection компании F.A.C.C.T. отметили четыре основных способа заработка на «альтернативной» озвучке недоступных в России фильмов:

  1. Подписки спонсоров. Это самая большая статья доходов студий озвучки — приносит 41,9% от общей суммы заработка.
  2. Реклама в звуковых дорожках или сборы на озвучку. Этот пункт занимает второе место и приносит 23,4% от общего дохода. К слову, реклама может быть не только в аудиоформате: иногда студии вставляют логотипы и баннеры в видео, а порой показ вообще могут прервать сторонним видеофрагментом.
  3. Реклама на собственных сайтах — 20,5%. Но стоит оговориться, что собственном ресурсом располагают около 62% «переводчиков».
  4. Пожертвования. Донаты занимают 14,2% от общего пирога.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru