Новая защита Android-устройств от кражи уже доступна в Pixel и Xiaomi

Новая защита Android-устройств от кражи уже доступна в Pixel и Xiaomi

Новая защита Android-устройств от кражи уже доступна в Pixel и Xiaomi

Компания Google начала развертывать новые возможности блокировки Android-устройств на случай утери или кражи. Обкатанные в Бразилии опции Theft Detection Lock, Offline Device Lock и Remote Lock уже объявились на смартфонах американцев.

Две первые антивор-функции, к примеру, на днях были обнаружены на Xiaomi 14T Pro. Третья стала доступной владельцам Pixel, проживающим в США.

Защита Theft Detection Lock использует ИИ-технологии Google и автоматически блокирует экран, когда похититель выхватил телефон из рук жертвы пытается скрыться — набегу, на авто или велосипеде.

Автономный замок Offline Device Lock срабатывает таким же образом после того, как украденное устройство отключили от интернета.

 

Функциональность Remote Lock схожа с сервисом Find My Device, но при этом не требует входа в Google-аккаунт. Чтобы ею воспользоваться (Android 10+), нужен лишь номер телефона; экран украденного устройства блокируется автоматически, когда оно подключено к интернету.

 

Дополнительные функции защиты Android-устройств от кражи были анонсированы около двух месяцев назад. Тогда же было запущено их бета-тестирование в группе пользователей из Бразилии.

В прошлом месяце стало известно, что в Android 15 также усилили защиту отката до заводских настроек (FRP). Принятые меры призваны пресечь попытки обхода этого механизма и усложнить задачу злоумышленникам, ворующим смартфоны с целью перепродажи.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru